人工智能可分为专用人工智能和通用人工智能。专用人工智能,只能通过一套特定的算法,完成特定的任务。通用人工智能又称强人工智能,能像人一样举一反三、触类旁通。比如,它能接收不同类别、有一定规模的数据,包括文字、影像、语音,然后把它们融合在一起,遇到新任务时,就可以快速“想到”做过的相关事情并调用掌握的相关知识,创造性地解决问题、完成任务。
近年来,人工智能大模型的出现,为通用人工智能的实现打开了新的想象空间。这些大模型往往运用一套算法、一套模型结构、一个训练思路,来提升人工智能的分析处理能力,而不是直接去解决一个个具体的问题。就像把一个孩子从小学培养到了大学,完成了通识教育,再让他们来学习一些专业知识,去完成特定的任务。这大大提升了人工智能处理复杂任务的能力。比如,过去只能进行录音转写的人工智能应用,现在则可以根据要点进行提炼总结。
尽管经过大模型训练的人工智能仍然“不懂”所做事情的意义,但已经可以输出接近人类理解的结果,并具备生成新事物的“创造力”。目前,一些生成式人工智能应用正向办公、生活等领域渗透,一批生物制药、遥感、气象等垂直领域的专业类大模型走向应用。
通用人工智能加速走进现实,将成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,对人们的生产生活产生重大影响。目前,我国已逐步建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,一批具有行业影响力的预训练大模型蓬勃发展,形成了紧跟世界前沿的技术群。也应看到,我国人工智能发展水平总体上仍处于起步阶段,通用人工智能研究与应用仍然任重道远。
4月28日召开的中共中央政治局会议指出,要重视通用人工智能发展,营造创新生态,重视防范风险。为通用人工智能发展营造良好创新生态,要紧跟行业发展趋势,推动各种参数规模、技术架构、模态、场景的大模型高质量发展,发挥我国市场广阔和应用场景丰富的优势,探索具有产业价值的应用方向,为技术研发提供更多支撑。同时,要加强资源和研发力量统筹,在芯片、底层技术架构、人才培养、产学研融合、开源开放生态建设等方面协同发力,让技术进步和产业发展形成良性循环。
人工智能不断进化,也会带来一定风险。积极推进人工智能治理,要有一定的前瞻性。通用人工智能可处理海量数据,生成近似原作的产品,将在知识产权保护、个人隐私保护、打击虚假信息等方面带来新的挑战。政府、行业、企业等相关各方应加强风险研判,共同制定标准和制度规则,有效防控人工智能的科技伦理风险,不断推动科技向善、造福人类。
访谈
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