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AI不但改变生活,也为科学研究带来更多可能
发布时间:2023-09-08  来源:文汇报  

  单打独斗已不适合大科学时代的科技创新,要进行有组织科研;人工智能(AI)大模型就像孙悟空,需设好紧箍咒;AI的本质是集体,而不是个人……以“科技·创造可持续未来”为主题的2023外滩大会在上海开幕,近20位中国两院院士、诺贝尔奖和图灵奖得主齐聚浦江之畔,今年“大咖”们聚焦的主题都格外“脚踏实地”,围绕基础研究、前沿数字科技等展开深度探讨。

  9月1日,复旦大学20年来首次举办户外开学典礼。决定的依据是什么?中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾揭秘:因为“伏羲”说,9月1日不下雨。最后,这个气象大模型的判断与实际结果完全一致。

  借由这个案例,张人禾提出:AI不但改变了我们的生活,也为科学研究带来了更多可能。他表示,AI在科学研究中的地位,要从范式变革的角度来理解,传统科研范式已经历4个演化阶段,而当下,科学智能通过多模态大模型等新技术,再次改变了基础科学研究范式。

  “在基础研究领域中,许多模型都遵循数学与物理定律,科学智能可以帮助我们去解析探索这些规律,为复杂场景提供研究新线索、科学新假设,从而发现新物质、合成新材料,构建新机理。”他举例解释,比如AI在量子力学中,可用于学习神经波函数,进行量子多体问题的求解,“AI可以在假设形成、实验设计、数据收集和分析等过程的每个阶段增强和加速研究,从而重塑科学发现。”

  张人禾认为,科学智能的发展正在从部分机构的探索变成产学研各界的共识,从点状突破变为系统布局,已成为AI的重点发展方向。国内科学智能也相继涌现出科学领域大模型,但仍处于起步阶段。他认为,面对AI时代的来临,单打独斗已不适合大科学时代的科技创新,要进行有组织科研,布局建设大平台,推动跨学科交叉研究,激发创新突破,加速科技创新与产业变革的深度融合,推动产业转型升级。

  大模型进入大众视野不超过一年,中国科学院院士何积丰形容是“生活在早期的黑暗丛林里,感觉到处都埋伏着风险却又看不清”。

  为何会有这种不安全的感受?何积丰指出了大模型与之前AI在安全上的本质区别:它不仅展示出通用人工智能的能力,而且迅速深入到生产生活的各个场景中,可谓“无孔不入”,因此带来新的安全隐私问题,这既可能发生在训练过程中,也可能发生在使用过程中,还会让使用者面临“要么失去隐私,要么失去服务”的两难境地。不仅如此,大模型的生成能力还让“隐私泄露”变得多样化,造成隐私保护更加困难。

  “为了应对这些问题,我们需要大模型对齐技术。”何积丰说,“对齐”是指系统目标和人类价值观一致,使其符合设计者的利益和预期,不会产生意外的有害后果,“如果把AI看作孙悟空,‘对齐’就是唐僧口中的紧箍咒。有了紧箍咒,就可以保证技术不会被任意使用。”

  不过,对齐技术同样面临挑战,不仅考验技术,也审视文化。何积丰介绍,反馈强化学习是实现对齐的技术途径,目前有两种方式,一种方式是通过人工反馈给大模型不同的奖励信号,从而引导它高质量输出;另一种方式是事先给大模型提供明确的原则,系统自动训练模型对所有生成的输出结果提供初始排序。“这意味着,不仅智能系统需要向人类价值观对齐,人类的训练方法也要向价值观对齐。”何积丰说。

  “如果你问ChatGPT,刚刚写的内容你确定吗?它完全无法回答这个问题。”一上台,机器学习泰斗、美国“三院”院士迈克尔·I·乔丹就抛出了一个他在生成式人工智能问题上最感兴趣的点——“不确定性”。

  “人在遇到‘不确定’的时候,非常擅长沟通信息以及应对它。但ChatGPT无法对不确定性进行量化,所以,我们需要找到一个可能的方法去应对这些挑战。”他不认为有一种所谓的超级电脑会替代人,应该把技术看作是一个工具来赋能人类,建议关注集体的智能体。

  “AI的本质是集体,而不是个人。”乔丹表示,科技是一个非常好的工程系统,公平、公正、透明、稳定,是这个工程系统的特点,而不是系统当中个体的特点。也正因此,需要建立一个协作式、去中心化的系统来实现集体智能,“日常生活中经常遇到不确定性,让去中心化的系统能帮助我们更好、更有效地应对日常世界中的不确定性,这才是我们亟待解决的问题。”

  “下一个中国,还是中国。”麦肯锡中国区主席、全球资深董事合伙人倪以理认为,中国市场蕴藏着巨大的发展机遇,全球没有任何市场能够替代中国市场。

  今年以来,生成式AI的技术风暴席卷全球,倪以理特别看好这一行业,认为它将开启价值超过万亿美元的赛道。不仅如此,生成式AI有望开启一场关系到未来8至10年发展的新一轮技术和产业变革,“我们做了一个测算,生成式AI对全球经济的正面影响最高可达7.9万亿美元,而AI对全球经济的潜在收益更将达到25万亿美元,这是当前所有企业最重要的赛道之一,但这个时代刚刚开始。”

  “生成式AI将对所有行业产生重大影响。”倪以理认为,排名前三的行业分别是高科技、零售、旅行。他举例说,在高科技行业,该技术每年可以额外创造2400亿至4600亿美元的价值;在零售和消费品领域,每年可达2400亿至3900亿美元;在整个银行业,每年可达2000亿至3400亿美元。他还指出,生成式AI可以大幅促进生产力提升,并提供新的就业机会。

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