人工智能如何“向善”
一段时间以来，以ChatGPT为代表的人工智能大模型搅动了全球人工智能技术发展的浪潮。从写代码到讲故事，从撰写文章到自动制作数据表格……人工智能正在给人类的工作、学习、生活带来诸多变化。
我们距离“无所不能”的通用人工智能还有多远？人工智能的发展带来哪些安全隐患和挑战？近日召开的2023北京智源大会上，来自全球的人工智能专家学者围绕相关话题展开探讨。
通用人工智能路途尚远
“想象一下，未来10年，通用人工智能（AGI）几乎在每一个领域都超过人类的专业知识，最终可能超过所有大型公司的总体生产力，这将提高人们的生活水平。”OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼展现了一幅人工智能的未来图景。
所谓AGI，是指能够像人类一样在各种领域进行智能任务的人工智能系统。这与目前人工智能应用只聚焦于特定任务或领域（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）不同，对人工智能技术提出了更高要求。
“通用人工智能可以比人类更好、更快地学习和执行任务，包括人类无法处理的任务。由于机器在速度、内存、通信和带宽方面的巨大优势，未来通用人工智能几乎在所有领域都将远超人类的能力。”美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素说。
尽管人工智能已经有了“超越”人类的“时间表”，但在很多专家看来，目前的人工智能距离AGI还有不小的距离。
罗素认为，当下火热的大语言模型并不“理解世界”，只是通用人工智能的一块“拼图”——“我们并不了解如何将它与其他部分连接起来，甚至还有一些缺失的拼图还没有找到。”
北京智源人工智能研究院院长黄铁军指出，要实现通用人工智能，有3条技术路线：第一是大模型，通过海量高质量数据，让人工智能具备智能涌现能力；第二是具身智能，通过强化学习方法，训练出具身模型；第三是类脑智能，让机器达到或类似于人脑能力。
对于人工智能的发展，图灵奖得主、纽约大学教授杨立昆提出了“世界模型”的概念——人工智能系统可以通过这一模型理解世界的运转方式，并以最优化、成本最小的方式来行动。
加强安全治理领域国际合作
根据普华永道会计师事务所预测，到2030年，人工智能将创造15.7万亿美元的经济价值。人工智能为经济发展提供了重要机遇，但也引发了安全性方面的担忧和争议。
图灵奖得主、多伦多大学教授杰弗里·辛顿认为，目前的人工智能已经可以通过学习，掌握“欺骗”人类的方式。“一旦人工智能具备了‘欺骗’的能力，就有了‘控制’人类的能力。这样的超级智能可能会比预想中发生得更快。”
在通用人工智能时代到来之前，人工智能的安全风险主要来自于“人”。“我们不应该假设机器是公正的，因为机器可能会试图改变人类的行为。更准确地说，是机器的所有者想要改变其他人的行为。”图灵奖得主、中国科学院院士姚期智说，当前人工智能的发展处于重要窗口期，各国应共同合作，搭建人工智能的治理结构。
随着人工智能的本事越来越大，人工智能的“对齐”问题浮上水面。所谓“对齐”，即人工智能系统的目标要和人类的价值观与利益“对齐”，保持一致。
如何让人工智能与人类“对齐”？阿尔特曼认为，人们应当负责任地将人工智能应用到世界中，重视和管理好安全风险。他建议在人工智能技术研发过程中建立平等、统一的国际规范和标准，并通过国际合作，以可验证的方式建立人工智能系统安全开发的信任体系。
黄铁军认为，人工智能虽然会产生预料之外的新能力，但这并不意味着人类无法对人工智能进行管理。“如何管理人工智能这样一个创造性极强的系统，社会学、历史学等学科都能提供很好的借鉴意义。”
今年2月，中国在《全球安全倡议概念文件》中提出加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险。在此次智源大会上，专家学者积极评价中国在推动人工智能国际治理上的贡献。
阿尔特曼说，中国在人工智能领域拥有大量优秀的人才和产品系统，在人工智能的安全方面应发挥关键作用。
麻省理工学院人工智能与基础交互研究中心教授马克斯·泰格马克表示，中国在塑造全球人工智能议程上的能力日益增长，可以在人工智能安全治理领域发挥领导作用。
推动大模型共建共享
当下，全球人工智能领域的科技竞赛日趋白热化。2023中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，全国已发布了79个参数在10亿规模以上的人工智能大模型。
从全球来看，中国和美国已发布的大模型数量超过全球总数的80%。中国自2020年起进入大模型快速发展期，在大模型方面已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群，涌现出多个具有行业影响力的预训练大模型。
在此次大会上，全面开源的智源“悟道3.0”系列大模型及算法正式发布。据了解，“悟道3.0”涵盖了一系列领先成果，包括“悟道·天鹰”（Aquila）语言大模型系列、天秤（FlagEval）开源大模型评测体系与开放平台，“悟道·视界”视觉大模型系列以及一系列多模态模型成果等。
黄铁军认为，人工智能大模型有3个特点：一是规模大；二是有“涌现性”，即能够产生预料之外的新能力；三是通用性，不限于解决专门问题或者专门领域。他表示，大模型不是任何一家机构或者一家公司垄断的技术，应当共建共享，推出一套智力社会所需的基础的算法体系。
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什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,106KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。