指引當(dāng)下，啟迪未來。
WAIC金句：AI大咖觀點碰撞第一線
來源|多知
作者|Mint
WAIC進入最后一天。
今天下午過后，讓多知團隊日均兩萬步的AI春晚終于落下帷幕。
站在此刻回望過去幾天，除了展區(qū)現(xiàn)場的精彩外，還有來自各個賽道的AI大咖分享對當(dāng)下與未來的觀點。
不少金句也在本周扎堆出現(xiàn)。
中國工程院院士、機器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程研究中心主任王耀南：“AI發(fā)展必須堅持‘頂天立地’原則。’頂天’即深入研究大模型體系架構(gòu)，確保安全可用;’立地’即與時俱進，賦能千行百業(yè)。”
上海 AI 實驗室主任周伯文：現(xiàn)在，世界上只有 1% 的(資源)投入在對齊或者安全考量上。
華為常務(wù)董事、華為云 CEO 張平安：“中國的 AI 發(fā)展，離不開算力基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新。這條 AI 創(chuàng)新道路，包括把端側(cè)硬件 AI 算力的需求，釋放到云端。”
阿里云創(chuàng)始人王堅：“GPT 的潛力，今天事實上還是沒有被完整地探索的。”
百度CEO李彥宏：“沒有應(yīng)用，光有基礎(chǔ)模型，不管是開源還是閉源都一文不值。”
01
通用大模型落地嚴(yán)謹(jǐn)產(chǎn)業(yè)，面臨著三個“能力短板”
螞蟻集團董事長兼CEO，井賢棟
業(yè)界普遍認(rèn)為，通用大模型落地嚴(yán)謹(jǐn)產(chǎn)業(yè)，面臨著三個「能力短板」：領(lǐng)域知識相對缺乏、復(fù)雜決策難以勝任，以及對話交互不等于有效協(xié)同。
為了破解這些難題，專業(yè)智能體是通用大模型落地嚴(yán)謹(jǐn)產(chǎn)業(yè)的有效路徑。通過專業(yè)智能體的深度連接，Al 會像互聯(lián)網(wǎng)一樣，帶來服務(wù)的代際升級。
未來智能化的用戶體驗，一定不是只靠一個大模型，而是需要全行業(yè)深度協(xié)作，需要很多的專業(yè)智能體共同參與、各司其職。
MiniMax副總裁，劉華
隨著多模態(tài)大模型技術(shù)的持續(xù)演進，文本、語音、視覺這三種模態(tài)的融合模型正逐步邁向成熟。一旦此類大模型技術(shù)達到成熟階段，其應(yīng)用場景將會進一步拓展，實現(xiàn)更多的實際應(yīng)用。
然而，目前多模態(tài)大模型亦面臨一些挑戰(zhàn)。首先，大模型在某些情況下仍可能產(chǎn)生“幻覺”問題，反饋的準(zhǔn)確性有待提升。其次，由于算力成本限制，大模型的落地應(yīng)用成本相對較高。
決不應(yīng)低估多模態(tài)大模型的重要性，它有望引領(lǐng)新一輪的科技革命。
MiniMax創(chuàng)始人兼CEO，閆俊杰
怎么把大模型錯誤率從 30%、40% 降到 3%、4%。甚至降低一個數(shù)量級，這個事可以讓 AI 從一個輔助人類的工具成為獨立完成工作的個體。
當(dāng)模型的錯誤率能變成個位數(shù)時，即在人類定義測試上都可以接近人類最好水平時，它在實體經(jīng)濟里產(chǎn)生更大效益就變得更加自然。
另外這也意味著大模型可以獨立完成任務(wù)了。
面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，李大海
打造全球領(lǐng)先的輕量高性能大模型，進行“知識密度”的壓縮，已經(jīng)成為大模型未來競爭新的重要方向。
端側(cè)模型有獨特的生態(tài)位，它離用戶更近、更能匹配個體和企業(yè)單位數(shù)據(jù)隱私的需求，是大模型走進千家萬戶、千行百業(yè)的關(guān)鍵。
智譜 AI CEO，張鵬
大模型這件事情帶來了一個全新的能力，我們稱它為類人的認(rèn)知的能力，也就是我們智譜 AI 的愿景，讓機器能夠像人一樣去思考，并不是讓機器成為一個機器、一個工具，而是讓機器像人一樣去思考。
我們認(rèn)為思考這個能力，它所帶來的效能的提升是更重要的。
御風(fēng)未來創(chuàng)始人兼CEO，謝陵
我們希望 AI 大模型有一個類似于現(xiàn)有我們見到的衛(wèi)星定位或者是蜂窩通信那樣無處不在的一種通用的基礎(chǔ)設(shè)施。
清華大學(xué)人工智能國際治理研究院副院長，梁正
從去年初以ChatGPT為代表的生成式AI火爆出圈以來，國際競爭格局已初步形成中美歐三足鼎立態(tài)勢，大模型發(fā)展如火如荼，并呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢：
其一，AI大模型正成為產(chǎn)業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施并為千行百業(yè)提供智能服務(wù)，且以“基礎(chǔ)大模型+行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)”的范式推動AI研發(fā)生產(chǎn)從傳統(tǒng)小規(guī)模作坊式走向工業(yè)規(guī)?；慨a(chǎn)。
其二，AI大模型將變革人機關(guān)系并加速“AI平民化”時代的到來，尤其是以GPT-4o為代表的多模態(tài)AI，將以更自然且實時的交互方式顯著降低人機交互和AI使用門檻。
其三，AI大模型將加速智力勞動的細(xì)化分解，將其中大量重復(fù)性、結(jié)構(gòu)化、高度依賴既往經(jīng)驗的相關(guān)工作深化剝離并交由AI承擔(dān)，促進以人機分工為代表的第四次社會大分工時代的加速到來，而人機分工協(xié)作式混合勞動力將成為未來勞動用工的主導(dǎo)范式，并且AI大模型可能會顛覆勞動力市場舊有競爭模式，“降維打擊”那些缺少AI工具賦能的競爭者。
其四，AI大模型將助推智力密集型服務(wù)的產(chǎn)業(yè)規(guī)?；铀購?ldquo;手工作坊式”(以人力密集型的人工服務(wù)為主導(dǎo))走向“工業(yè)規(guī)?；?rdquo;批量供給的AIGS新時代。
02
“超級能干”的應(yīng)用比只看 DAU 的“超級應(yīng)用”恐怕要更重要
百度董事長兼 CEO，李彥宏
AI 時代，“超級能干”的應(yīng)用比只看 DAU 的“超級應(yīng)用”恐怕要更重要，只要對產(chǎn)業(yè)、對應(yīng)用場景能產(chǎn)生大的增益，整體的價值就比移動互聯(lián)網(wǎng)要大多了。
很多人拿開源模型來改款，以為這樣更好服務(wù)個性化應(yīng)用。殊不知這樣創(chuàng)作的孤本模型無法在基本模型獲益，也沒有辦法跟別人共享算力。
當(dāng)你處在一個激烈競爭市場環(huán)境當(dāng)中的時候，你需要讓自己業(yè)務(wù)的效率比你的同行更高，成本比你的同行更低。這個時候商業(yè)化的閉源模型是最能打的。
沒有應(yīng)用，光有基礎(chǔ)模型，不管是開源還是閉源都一文不值。
華為常務(wù)董事、華為云 CEO ，張平安
中國的 AI 發(fā)展，離不開算力基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新。
這條 AI 創(chuàng)新道路，包括把端側(cè)硬件 AI 算力的需求，釋放到云端。
就像華為手機的拍照功能已經(jīng)可以把圖片呈現(xiàn)得逼真、有豐富的細(xì)節(jié)，但如果把圖片處理放在云端計算，圖片會更立體清晰，像單反一樣，(像所展示的這張圖片里)螞蟻絨毛清晰可見。
在云端，通過云網(wǎng)端芯架構(gòu)上的協(xié)同創(chuàng)新，來構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的 AI 算力基礎(chǔ)，包括芯端算力上云、面向 AI 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)升級、云基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新三個方面。
03
還沒有到“超級時刻”
商湯科技董事長兼首席執(zhí)行官，徐立
我一直的觀點是其實雖然我們的行業(yè)非常的熱，包括像 GPT 帶來的聊天式的應(yīng)用，Sora 帶來的視頻應(yīng)用，但它還沒有到“超級時刻”，是因為它沒有真正走進到一個行業(yè)垂直應(yīng)用當(dāng)中、引起廣泛的變化。
可是這兩天，我忽然感覺有點變化的想法。因為我的中學(xué)的退休的老師不停的在群里面問我，怎么樣用人工智能去寫文案、生成祝福的圖片，發(fā)到他的退休群里等等。
我突然想，其實超級時刻和應(yīng)用是互相成就的。只有超級時刻帶來的認(rèn)知的變化，最后才能推動應(yīng)用。倒推回來，如果我們有應(yīng)用作支撐，那么我們現(xiàn)在這個時刻就是“超級時刻”。
黑石集團董事長兼CEO，蘇世民
不能像鴕鳥一樣，把頭埋在沙子里，不關(guān)注外面技術(shù)發(fā)展的風(fēng)險。
有一句話說道，投資界沒有勇敢的老人，意思是始終應(yīng)該對風(fēng)險保持警惕。當(dāng) AI 真正發(fā)展起來，可能會讓一些投資變得血本無歸。
圖靈獎得主，姚期智
AI 風(fēng)險來自于三個方面：一是網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險延伸和擴大?，F(xiàn)在，我們覺得管理數(shù)據(jù)安全已經(jīng)是很困難的，出現(xiàn)了 AI 會困難 100 倍。
二是沒有意識到的社會風(fēng)險，比如說 AI 非常強大，而且是可以有很多方式去使用，所以顛覆現(xiàn)在社會結(jié)構(gòu)在短時間內(nèi)發(fā)生的可能性，這是存在的。比如說有人提到，AI 可能帶來大規(guī)模未來的失業(yè)。
三是最有意思的層面，生存或者存在的風(fēng)險。以前也面臨過，當(dāng)火車或者蒸汽機發(fā)明的時候，就有人有這樣的擔(dān)憂。
作為計算機科學(xué)家看到了最有深度的問題，一方面我們把 AI 控制好，畢竟這是我們設(shè)計出來的;另外一方面，也不希望它被我們給破壞了，這樣權(quán)衡是非常困難的。正如圖靈所說，這是無法預(yù)測的，預(yù)測不了機器有了足夠算力之后會做什么。
04
現(xiàn)實世界的種種問題，本就是多模態(tài)的
網(wǎng)易伏羲平臺技術(shù)負(fù)責(zé)人，趙增
目前，多模態(tài)學(xué)習(xí)和跨模態(tài)交互是大模型領(lǐng)域的熱點。我們期待大模型在理解和生成多模態(tài)內(nèi)容方面取得更多突破，這將為生成式人工智能提供更廣闊的應(yīng)用空間。
多模態(tài)、群體智能、聯(lián)合優(yōu)化及具身智能，這些技術(shù)將圍繞更多模態(tài)的知識對齊、能力協(xié)作及模式應(yīng)用進行發(fā)展，讓AI像人一樣獲得更多維度信息，通過高效的運算，進行更加全面深度的思考并做出更多動作執(zhí)行最終反饋。
智譜 AI CEO，張鵬
我們現(xiàn)在有一個很重要的點是去突破大模型的多模態(tài)。為什么要多模態(tài)?是因為真正的人在現(xiàn)實世界中解決問題的時候，他需要的、輸入的信息本身就是多模態(tài)的。
除了自然語言，還有視覺、聽覺、觸覺，還有常識，所有這些是需要綜合起來才能解決現(xiàn)實世界當(dāng)中很多常見的問題，甚至都不是復(fù)雜問題。
就是把原來這樣一個金字塔型的結(jié)構(gòu)，就是你的底座很大，投入很大，但是收益很小，變成一個倒金字塔結(jié)構(gòu)，這樣才能真正放大它的價值。
相關(guān)閱讀：
