1964年，科幻作家亞瑟·克拉克預(yù)測(cè)未來(lái)，人類會(huì)成為高級(jí)生命的墊腳石。2019年，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克在上海說(shuō)過(guò)，碳基生物是硅基生物的引導(dǎo)程序。人類總是致力于通往AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），但哪一刻才是真正的AGI？未來(lái)的超級(jí)智能會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生威脅嗎？

4月9日，在商湯科技發(fā)布大模型“全家桶”前夕，商湯科技董事長(zhǎng)兼CEO徐立對(duì)澎湃科技表示，人類一直在朝著更強(qiáng)大的智能發(fā)展， 智能達(dá)到一定水平時(shí)確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能的路徑，人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步，當(dāng)下要解決的是如何讓模型更通用。

AGI要么離人類很遠(yuǎn)，要么一下子就過(guò)去了

在這一輪人工智能熱潮中，OpenAI帶著ChatGPT出圈，大模型、大算力的發(fā)展指向了AGI之路。人類總是致力于通往AGI，但哪一刻才是真正的AGI？徐立打了個(gè)比方，“就像站在高鐵站臺(tái)上，高鐵朝人類快速開(kāi)過(guò)來(lái)，人類定義這個(gè)站點(diǎn)就是AGI，結(jié)果高鐵沒(méi)停，一下子開(kāi)過(guò)去了。所以AGI要么離人類很遠(yuǎn)，要么一下子就過(guò)去了，和人類相近的時(shí)刻根本測(cè)不出來(lái)?！?/p>

(資料圖)

“有的人講AGI，但不講Artificial General Intelligence，而是講Digital Super Intelligence（數(shù)字超級(jí)智能），到了AGI這個(gè)時(shí)刻，它還是人工的嗎？這很難說(shuō)。如果它真的到了人的智能水平，誰(shuí)去按下按鈕，告訴它停在這里，智能不能再高了？”徐立說(shuō)，AGI本身的定義是模糊的，所謂的AGI在于人類如何定義它，如果拆分成行業(yè)里的若干任務(wù)，滿足行業(yè)的要求，就可以認(rèn)為完成了行業(yè)的AGI。

徐立認(rèn)為，自然語(yǔ)言模型的參數(shù)爆發(fā)帶來(lái)的“涌現(xiàn)能力”（Emergent Ability）在這一輪人工智能浪潮中勝出。在大型語(yǔ)言模型（LLM）中，涌現(xiàn)能力是指當(dāng)模型規(guī)?？邕^(guò)閾值，對(duì)此類任務(wù)的效果就出現(xiàn)突然的性能增長(zhǎng)。人們已經(jīng)看到大模型涌現(xiàn)出了思維鏈的能力。

“谷歌發(fā)明了Transformer模型、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，帶有人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）、CoT（Chain-of-Thought，思維鏈）。最后OpenAI不斷嘗試，ChatGPT突然臨界可用了，就好像所有概率都增長(zhǎng)了0.1%，最后連乘起來(lái)的誤差就小?！?/p>

“對(duì)于涌現(xiàn)能力的解釋，是從量變到質(zhì)變，它不是突變性的涌現(xiàn)?！毙炝⒓僭O(shè)，將一個(gè)問(wèn)題分解成多個(gè)子問(wèn)題，如果每個(gè)子問(wèn)題的準(zhǔn)確率80%，連乘起來(lái)成功的概率很低。如果每個(gè)問(wèn)題的準(zhǔn)確率提升到85%，連乘后就出現(xiàn)了涌現(xiàn)能力?！澳壳翱吹降氖谴竽Ｐ头e累的準(zhǔn)確率提升，形成了思維鏈的能力，這種涌現(xiàn)從數(shù)學(xué)角度上是可解釋的。”

盡管很難說(shuō)未來(lái)的涌現(xiàn)到底會(huì)不會(huì)存在，但他表示，目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能的路徑，沒(méi)有看到真正的智能涌現(xiàn)是什么表現(xiàn)。當(dāng)被問(wèn)及未來(lái)超級(jí)智能是否會(huì)威脅人類時(shí)，他認(rèn)為，智能達(dá)到一定水平時(shí)，確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。新時(shí)代的人工智能三要素是算法（參數(shù)）乘以數(shù)據(jù)等于算力，算力規(guī)模決定了模型能力。只要控制算力規(guī)模，就控制了智能。但人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步，當(dāng)下要解決的是如何讓模型更通用。而OpenAI帶給行業(yè)的一個(gè)革命性認(rèn)知變化是帶來(lái)了大模型開(kāi)發(fā)的新范式，就像當(dāng)年的深度學(xué)習(xí)一樣。大模型是一個(gè)表達(dá)器，今天，通過(guò)挖掘人的意圖，模型能力可以進(jìn)一步提升，進(jìn)而繼續(xù)做大模型。

自然語(yǔ)言模型是橋梁，激活其他業(yè)態(tài)模型

國(guó)內(nèi)科技企業(yè)搶灘大模型開(kāi)發(fā)，目前仍處于追趕階段?！白吆米约旱穆?，就是要有一些差異化。所謂的差異化就是用好行業(yè)自身的稟賦。”徐立認(rèn)為，中國(guó)大模型的發(fā)展一定會(huì)用場(chǎng)景倒逼多模態(tài)大模型開(kāi)發(fā)，這種多模態(tài)大模型具有行業(yè)差異性。

而要真正達(dá)到大模型開(kāi)發(fā)的“拐點(diǎn)”，就要設(shè)定一個(gè)預(yù)期的任務(wù)集或任務(wù)目標(biāo)，完成真實(shí)場(chǎng)景中的系列任務(wù)，在這樣的垂直場(chǎng)景中能夠通過(guò)圖靈測(cè)試?！澳壳皝?lái)看，大家都在往前走，至于走成什么樣，其實(shí)還是要看大家所處的行業(yè)。不存在一個(gè)泛在式的大模型來(lái)解決所有問(wèn)題?！?/p>

2019年起，商湯布局10億參數(shù)規(guī)模的視覺(jué)模型，2023年4月10日發(fā)布“日日新”大模型體系，涵蓋1800億參數(shù)中文大語(yǔ)言模型應(yīng)用平臺(tái)“商量”、超10億參數(shù)自研文生圖生成模型“秒畫”、AI數(shù)字人視頻生成平臺(tái)“如影”、3D內(nèi)容生成平臺(tái)“瓊宇”（場(chǎng)景生成）、“格物”（物體生成）等。

自然語(yǔ)言模型作為橋梁，可以激活其他業(yè)態(tài)的模型和應(yīng)用。徐立表示，商湯用千億參數(shù)級(jí)的自然語(yǔ)言模型把其他模型串起來(lái)形成一個(gè)完整的任務(wù)集是第一步。“在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，我們會(huì)看到有更多的多模態(tài)數(shù)據(jù)喂到網(wǎng)絡(luò)中，呈現(xiàn)完全新的能力，以此開(kāi)發(fā)下一階段更加混合式的多模態(tài)模型?！?/p>

“日日新”大模型體系針對(duì)B端用戶，目的是和用戶的使用習(xí)慣完整連接，用更多B端場(chǎng)景挖掘模型的大能力，并提供新的多模態(tài)訓(xùn)練框架，訓(xùn)練下一階段的多模態(tài)大模型，通過(guò)細(xì)分場(chǎng)景端到端的迭代和應(yīng)用，幫助多模態(tài)大模型的發(fā)展。“未來(lái)的模型趨勢(shì)是一個(gè)行業(yè)里面可能有1-2個(gè)大模型，剩下的小模型、行業(yè)模型非常多。實(shí)際上自然語(yǔ)言模型也好，多模態(tài)模型也好，未來(lái)都是這個(gè)趨勢(shì)，大模型會(huì)開(kāi)發(fā)出來(lái)，在每一層可以做很多模型疊加，對(duì)最后的推理來(lái)說(shuō)也會(huì)有很大的性能提升?！?/p>

在人工智能領(lǐng)域，“模型即服務(wù)”不斷被提及，徐立也談到了大模型的商業(yè)化，模型的訓(xùn)練和部署、模型下游的應(yīng)用及模型的增量訓(xùn)練，整套服務(wù)疊加在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施商湯AI大裝置上，“我們的收益來(lái)自于訓(xùn)練模型、部署模型、推理模型，并且在模型上面還提供了一些增量的服務(wù)。”此外，收益還來(lái)自垂直細(xì)分領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、商業(yè)直播等?！霸贐端的應(yīng)用當(dāng)中，肯定會(huì)有很多的生產(chǎn)力工具先被發(fā)展出來(lái)，之后逐步能夠有C端應(yīng)用出來(lái)，就會(huì)百花齊放。”

本文作者：張靜，來(lái)源：澎湃新聞，原文標(biāo)題：《對(duì)話商湯董事長(zhǎng)徐立：通用人工智能要么很遠(yuǎn)，要么一下子就過(guò)去了》

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