每經記者 李孟林    每經編輯 蘭素英    

AI的迅猛發展對金融市場來說無疑也是新的興奮點,一時間一級市場AI領域投融資猛增。據數據公司Pitchbook(公司名)2023年12月5日發佈的報告,2023年AI相關初創企業的融資額已超過687億美元。

在美股市場,AI成爲抵禦美聯儲加息壓力的最強動力,帶動納指一路逆風上揚,2023年漲幅超過40%。2023年,作爲AI時代的“賣鏟人”,英偉達股價飆升239.24%,Meta靠AI一轉2022年的頹勢,漲幅達194.13%,微軟則憑藉押寶OpenAI(公司名),一改多年來的沉悶形象,重新成爲科技領域的領頭羊。

回顧2023年,全球AI領域呈現了什麼樣的局面?展望2024年,AI產業將面臨哪些新的機遇和挑戰?帶着這些問題,《每日經濟新聞》記者(以下簡稱NBD)專訪了美國艾倫人工智能研究院(以下簡稱AI2)創始CEO(首席執行官)、現董事會成員兼顧問奧倫·伊奇奧尼博士(Oren Etzioni)。

摩爾定律同樣適用AI

NBD:您長期從事AI研究,並且領導艾倫人工智能研究院長達8年。您如何評價2023年AI的飛速發展?

奧倫·伊奇奧尼:可以說在ChatGPT發佈後,相關的語言和視覺大模型佔據了整個2023年。我對AI的正面潛能是非常興奮的,我認爲AI能夠爲人類帶來非常多的益處。

舉個例子來說,自動駕駛是一項我們已經期待了很多年的技術,而在2023年,Waymo(公司名)的自動駕駛車輛已經完成了超過70萬次的行程。這件事情的重要性不在於它是AI,而是自動駕駛有減少車禍的潛力。

此外,儘管新聞頭條都是圍繞GPT和聊天機器人的,但AI也有其他的應用。很多人在開發多模態的模型、計算機視覺技術,這些技術未來可以用來發現新藥、設計芯片等。

NBD:進入2024年,您認爲AI領域將出現哪些變化?

奧倫·伊奇奧尼:2024年,我們將看到更多的多模態模型。我們還將超越(ChatGPT等大模型所用的)Transformer結構,而採用效率更高的訓練和推理方法。

除了聊天機器人以外,大模型在應用層面還處於嬰兒階段,所以2024年在芯片設計、新藥研發等方面可能會有更多的應用。此外,除了生成文字和圖像之外,我們還會看到越來越複雜的智能體(Agents),可以代替用戶作出行動。

AI2孵化的企業有一家叫Chip Stack(公司名),就是用生成式模型進行芯片設計。我們還有幾家初創企業是在生物學領域使用生成式AI,研發新藥物,讓生物和醫學研發效率大大提高。這些企業有的是在基礎大模型上的微調,有的用的是自己的模型,有時候是兩者的結合。這完全取決於應用項目,像新藥研發、蛋白質結構預測用的肯定就不是自然語言模型了。

NBD:您能否展開談談,如何提高訓練和推理的效率?

奧倫·伊奇奧尼:具體細節談起來是相當技術化的。總而言之,GPT核心的機制就是Transformer架構,它在訓練和推理上效率都不是很高。我們在這些方面已經看到了小規模的提升,花了很多錢來優化訓練和推理過程,並且爲之研發了特定的硬件。

計算機科學家最擅長的事情就是把貴的東西變便宜。在過去的三十年裏我們見證了CPU(中央處理器)行業的摩爾定律,計算芯片的成本不斷下降。我認爲同樣的事情也會發生在AI領域,也就是說AI的成本每18個月就會下降一半甚至更多。

預計監管會越來越嚴

NBD:您提到AI智能體,這是最近很火爆的話題,比爾·蓋茨撰文指出,智能體可能在五年裏改變我們使用計算機的方式。那麼,智能體到底是什麼意思呢?

奧倫·伊奇奧尼:我們要記住一點,GPT之類的大模型雖然很驚豔,但是它們沒法作出任何行動。你可以提出問題,它們可以給出回答,或者生成一張圖片,但在很多情況下你想要的是讓AI來幫你做事情。這可以是很簡單的行動,比如訂一張機票,也可以是更復雜的行動。

然而,GPT類的大模型再怎麼強大,卻連米飯都不會做,不是嗎?它可以給出做米飯的步驟,但是要在物理世界中作出行動是很複雜的。我們已經開始讓大模型在軟件世界中展開行動了,比如連接API(應用程序編程接口),這在本質上就是在從網上獲取服務的行動。我們將看到更加複雜的AI智能體,超越單純的擺弄文字和圖像,它們能代替用戶作出行動。

當然這方面的研發問題還有很多。舉例來說,如果大模型用自然語言時犯了錯,它可以說:對不起,我給了你錯誤的回答,這是個“幻覺”。然而,如果它在行動時出了錯,其潛在後果可能破壞性非常大,所以我們還有很多的工作要做。

NBD:OpenAI是AI界最大的明星公司,卻在2023年11月發生了震驚世界的CEO遭驅逐事件。您認爲這次事件會對整個AI產業造成什麼影響?

奧倫·伊奇奧尼:這件事顯示出OpenAI當前在AI業界的重要地位,同時也提醒我們,人類需要開源模型等多種選項。

如果整個行業只有幾家公司、幾個大模型,那就會出問題。我非常高興看到來自歐洲、中國的開源大模型越來越多,多種選擇對整個世界是有益的。AI2作爲一家非營利機構,已經公佈了第一批開源的數據集。要知道,即便是Meta(公司名)的開源模型也沒有公佈訓練用的數據集。

NBD:2023年6月,美國總統拜登曾與您和其他幾位學者、CEO會面,探討AI監管的問題。能否講一下當時的情形?2024年,美國在AI監管上是否會有新動作?

奧倫·伊奇奧尼:拜登總統對用AI解決大問題很感興趣,比如如何治療癌症,或者幫助視力障礙人士,當時的談話主要是關於這些問題。當然他對AI的潛在負面影響也有比較實際的態度。我們都認爲,由於虛假信息、生物信息監測、人臉識別等方面的錯誤,AI會造成一些問題。

我認爲這次談話取得了一個很好的平衡,一方面是我們希望AI能夠實現的效果,一方面是要採取哪些做法、制定哪種規則來防止壞的結果。

我想2024年應該有比較大的監管(措施)出臺。歐盟最近已經出臺了《人工智能法案》。很難說哪些規則會出臺,具體細節是什麼,但我想這一領域的監管會越來越嚴,這一點是沒有問題的。

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