人工智能浪潮下，AI大模型“推波助澜”
AIGC（人工智能生成内容）、人工智能大模型、对话机器人……近年来，人工智能领域技术突破不断，创新成果不断融入社会各个领域，深刻改变着人们的日常工作、生活方式。博鳌亚洲论坛2023年年会上，多位专家学者、行业领袖围绕人工智能领域技术突破和对人类社会的影响等问题，进行了深度研讨交流。理性看待人工智能颠覆性创新华为云人工智能领域首席科学家田奇表示，最近人工智能领域前沿技术的巨大突破对社会的影响，或要远远超过当年智能手机的出现。人工智能已经发展了60余年，为何在近几年突然获得了如此巨大的进步？田奇认为，这是几十年积累后的一次爆发，新出现的人工智能技术，不仅改变着人机交互的方式，还极大地提高了生产力。不过，专家也表示，当前人工智能还有一定的局限性，那就是还未出现拥有人类情感的智能体。人工智能虽然是个“文理通才”，但它仍建立在人类所有知识和理解的基础上，并没有超过人类整个群体的智慧，更不要说拥有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT，它的回答水平虽然已经超越很多个体乃至群体，但从机器的视角看，本质上它对于问答了什么一无所知。”小i集团董事局主席兼首席执行官袁辉说。平安银行行长特别助理蔡新发表示，人工智能技术的进步之所以能产生革命性意义，是因为其具有跨界、横向、打通的能力。“科技的发明具有两面性。”清华大学公共管理学院院长朱旭峰表示，人工智能技术在提高各行各业生产效率的同时，又会对社会结构产生深刻影响，往往会伴随着一些行业的消失与崛起。因此，如何利用新的工具，以适应行业新的发展，成为未来是否能够屹立潮头的重要因素。“未来的5至10年是人工智能技术应用的红利变现期。”袁辉表示，人工智能的新产品已经快速融入各行各业，不断塑造新业态、新场景，带来巨大的商业价值。大模型推动AI产业化再加速AI大模型是近年来最为热门的AI细分领域。相比于小模型，AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势，被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。无论是最近大火的ChatGPT，还是国内百度公司推出的文心一言，其实都是AI大模型的典型代表。所谓AI大模型，就是经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。深度学习作为人工智能的重要技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。当然，AI大模型的开发需要具备丰富的开发资源，以及庞大的数据、算力支撑。田奇建议，我国要建构统一架构的多模态AIGC，加快大模型和底层硬件的适配，从而达到降本增效的效果。(记者王祝华实习生曲怡臻)人工智能识别技术你了解多少
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了社会各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个社会活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息科技大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：尹茹 [责任编辑:魏承瑶]
重视通用人工智能发展（新知）
【现象】与人“对话”、编写代码、创作诗歌、翻唱歌曲……如今，具备一定理解和自主学习能力的人工智能，可以完成一些以往被认为只有人类才能完成的工作。近期，深度学习、大模型等关键技术推动人工智能快速发展，引发社会关注。
【点评】
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。
《人民日报》（2023年06月26日05版）
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理性对待“人工智能”的发展
原标题：理性对待“人工智能”的发展“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性。”因此，我国也要将发展人工智能上升到国家战略地位，加速发展步伐，发挥“头雁”带动作用，发展和治理同形，共同促进人工智能的完善。
人工智能服务生活。大数据、云计算等超级算法，能够帮助分析用户喜好，做到精准推送，既便利商家也便利消费者;扫地机器人等为我们生活提供了便利，给我们节省了更多的时间。特别是疫情爆发以来，人工智能在远程诊疗以及药品研发方面做出贡献，更有无人配送等助力非接触服务发展，再一次让人们认识到人工智能实用性和适用性强大。可以预见的是，未来人工智能将在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域被广泛应用，发展潜力巨大，会成为新的经济增长点，甚至成为引领社会改革的变革点。
人工智能隐患突出。一方面，从整个国际来看，我国人工智能发展起步晚，未形成有影响力的产业链，也没有重大原创成果以及尖端人才供不应求，导致与发达国家存在不小差距缺少核心竞争力;另一方面，技术和隐私相矛盾。例如，超级算法离不开大量数据的支持，因此在这一过程中出现信息的过度搜集的问题，侵犯用户隐私权;还有人工智能技术可能会被不法分子滥用，例如利用人工智能换脸技术，合成足以以假乱真的音像，传播虚假信息，实施诈骗等。
对于人工智能的发展，我们要认识到这是新技术发展的趋势不可逆转，要顺势而为提升我国人工智能的发展速度，对于过程中存在的问题也要创新管理方式，引导人工智能积极发展。
一是人才培养。一方面培养人才，通过加强学校教育，职业教育，等方式培养人工智能的专业人才;另一方面，也要引进人才，通过高薪聘请等方式，吸纳全球的顶尖技术人才加入到人工智能领域的高尖端人才当中。
二是科技研发。国家加大人工智能研究领域科研投入力度，实现科研机构与高校、企业的深度合作，共同攻克研究难题，助力我国掌握核心技术，形成有国际影响力的生态圈和产业链。
三是强化监管。监管不仅要对于人工智能应用分级分类管理，更要具备前瞻性。人工智能最大的特点就是更迭速度特别快，因此需要借鉴国外采取出台指南、伦理框架等“软法”来进行约束监管。以技术手段防范人工智能滥用，行业内部要积极研发、部署内容鉴别与溯源技术，以对抗滥用人工智能技术的问题。返回搜狐，查看更多
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