1964年，科幻作家亞瑟·克拉克預測未來(lái)，人類(lèi)會(huì )成為高級生命的墊腳石。2019年，特斯拉創(chuàng )始人馬斯克在上海說(shuō)過(guò)，碳基生物是硅基生物的引導程序。人類(lèi)總是致力于通往AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），但哪一刻才是真正的AGI？未來(lái)的超級智能會(huì )對人類(lèi)產(chǎn)生威脅嗎？

4月9日，在商湯科技發(fā)布大模型“全家桶”前夕，商湯科技董事長(cháng)兼CEO徐立對澎湃科技表示，人類(lèi)一直在朝著(zhù)更強大的智能發(fā)展， 智能達到一定水平時(shí)確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現超級智能的路徑，人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步，當下要解決的是如何讓模型更通用。

AGI要么離人類(lèi)很遠，要么一下子就過(guò)去了

在這一輪人工智能熱潮中，OpenAI帶著(zhù)ChatGPT出圈，大模型、大算力的發(fā)展指向了AGI之路。人類(lèi)總是致力于通往AGI，但哪一刻才是真正的AGI？徐立打了個(gè)比方，“就像站在高鐵站臺上，高鐵朝人類(lèi)快速開(kāi)過(guò)來(lái)，人類(lèi)定義這個(gè)站點(diǎn)就是AGI，結果高鐵沒(méi)停，一下子開(kāi)過(guò)去了。所以AGI要么離人類(lèi)很遠，要么一下子就過(guò)去了，和人類(lèi)相近的時(shí)刻根本測不出來(lái)?！?/p>

(資料圖)

“有的人講AGI，但不講Artificial General Intelligence，而是講Digital Super Intelligence（數字超級智能），到了AGI這個(gè)時(shí)刻，它還是人工的嗎？這很難說(shuō)。如果它真的到了人的智能水平，誰(shuí)去按下按鈕，告訴它停在這里，智能不能再高了？”徐立說(shuō)，AGI本身的定義是模糊的，所謂的AGI在于人類(lèi)如何定義它，如果拆分成行業(yè)里的若干任務(wù)，滿(mǎn)足行業(yè)的要求，就可以認為完成了行業(yè)的AGI。

徐立認為，自然語(yǔ)言模型的參數爆發(fā)帶來(lái)的“涌現能力”（Emergent Ability）在這一輪人工智能浪潮中勝出。在大型語(yǔ)言模型（LLM）中，涌現能力是指當模型規?？邕^(guò)閾值，對此類(lèi)任務(wù)的效果就出現突然的性能增長(cháng)。人們已經(jīng)看到大模型涌現出了思維鏈的能力。

“谷歌發(fā)明了Transformer模型、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，帶有人類(lèi)反饋的強化學(xué)習）、CoT（Chain-of-Thought，思維鏈）。最后OpenAI不斷嘗試，ChatGPT突然臨界可用了，就好像所有概率都增長(cháng)了0.1%，最后連乘起來(lái)的誤差就小?！?/p>

“對于涌現能力的解釋?zhuān)菑牧孔兊劫|(zhì)變，它不是突變性的涌現?！毙炝⒓僭O，將一個(gè)問(wèn)題分解成多個(gè)子問(wèn)題，如果每個(gè)子問(wèn)題的準確率80%，連乘起來(lái)成功的概率很低。如果每個(gè)問(wèn)題的準確率提升到85%，連乘后就出現了涌現能力?！澳壳翱吹降氖谴竽Ｐ头e累的準確率提升，形成了思維鏈的能力，這種涌現從數學(xué)角度上是可解釋的?！?/p>

盡管很難說(shuō)未來(lái)的涌現到底會(huì )不會(huì )存在，但他表示，目前技術(shù)上仍然沒(méi)有實(shí)現超級智能的路徑，沒(méi)有看到真正的智能涌現是什么表現。當被問(wèn)及未來(lái)超級智能是否會(huì )威脅人類(lèi)時(shí)，他認為，智能達到一定水平時(shí)，確實(shí)需要坐下來(lái)一起探討是否要限制智能。新時(shí)代的人工智能三要素是算法（參數）乘以數據等于算力，算力規模決定了模型能力。只要控制算力規模，就控制了智能。但人工智能還沒(méi)有發(fā)展到令人恐慌的地步，當下要解決的是如何讓模型更通用。而OpenAI帶給行業(yè)的一個(gè)革命性認知變化是帶來(lái)了大模型開(kāi)發(fā)的新范式，就像當年的深度學(xué)習一樣。大模型是一個(gè)表達器，今天，通過(guò)挖掘人的意圖，模型能力可以進(jìn)一步提升，進(jìn)而繼續做大模型。

自然語(yǔ)言模型是橋梁，激活其他業(yè)態(tài)模型

國內科技企業(yè)搶灘大模型開(kāi)發(fā)，目前仍處于追趕階段?！白吆米约旱穆?，就是要有一些差異化。所謂的差異化就是用好行業(yè)自身的稟賦?！毙炝⒄J為，中國大模型的發(fā)展一定會(huì )用場(chǎng)景倒逼多模態(tài)大模型開(kāi)發(fā)，這種多模態(tài)大模型具有行業(yè)差異性。

而要真正達到大模型開(kāi)發(fā)的“拐點(diǎn)”，就要設定一個(gè)預期的任務(wù)集或任務(wù)目標，完成真實(shí)場(chǎng)景中的系列任務(wù)，在這樣的垂直場(chǎng)景中能夠通過(guò)圖靈測試?！澳壳皝?lái)看，大家都在往前走，至于走成什么樣，其實(shí)還是要看大家所處的行業(yè)。不存在一個(gè)泛在式的大模型來(lái)解決所有問(wèn)題?！?/p>

2019年起，商湯布局10億參數規模的視覺(jué)模型，2023年4月10日發(fā)布“日日新”大模型體系，涵蓋1800億參數中文大語(yǔ)言模型應用平臺“商量”、超10億參數自研文生圖生成模型“秒畫(huà)”、AI數字人視頻生成平臺“如影”、3D內容生成平臺“瓊宇”（場(chǎng)景生成）、“格物”（物體生成）等。

自然語(yǔ)言模型作為橋梁，可以激活其他業(yè)態(tài)的模型和應用。徐立表示，商湯用千億參數級的自然語(yǔ)言模型把其他模型串起來(lái)形成一個(gè)完整的任務(wù)集是第一步?！霸谶@個(gè)過(guò)程當中，我們會(huì )看到有更多的多模態(tài)數據喂到網(wǎng)絡(luò )中，呈現完全新的能力，以此開(kāi)發(fā)下一階段更加混合式的多模態(tài)模型?！?/p>

“日日新”大模型體系針對B端用戶(hù)，目的是和用戶(hù)的使用習慣完整連接，用更多B端場(chǎng)景挖掘模型的大能力，并提供新的多模態(tài)訓練框架，訓練下一階段的多模態(tài)大模型，通過(guò)細分場(chǎng)景端到端的迭代和應用，幫助多模態(tài)大模型的發(fā)展?！拔磥?lái)的模型趨勢是一個(gè)行業(yè)里面可能有1-2個(gè)大模型，剩下的小模型、行業(yè)模型非常多。實(shí)際上自然語(yǔ)言模型也好，多模態(tài)模型也好，未來(lái)都是這個(gè)趨勢，大模型會(huì )開(kāi)發(fā)出來(lái)，在每一層可以做很多模型疊加，對最后的推理來(lái)說(shuō)也會(huì )有很大的性能提升?！?/p>

在人工智能領(lǐng)域，“模型即服務(wù)”不斷被提及，徐立也談到了大模型的商業(yè)化，模型的訓練和部署、模型下游的應用及模型的增量訓練，整套服務(wù)疊加在人工智能基礎設施商湯AI大裝置上，“我們的收益來(lái)自于訓練模型、部署模型、推理模型，并且在模型上面還提供了一些增量的服務(wù)?！贝送?，收益還來(lái)自垂直細分領(lǐng)域，如金融、醫療、商業(yè)直播等?！霸贐端的應用當中，肯定會(huì )有很多的生產(chǎn)力工具先被發(fā)展出來(lái)，之后逐步能夠有C端應用出來(lái)，就會(huì )百花齊放?！?/p>

本文作者：張靜，來(lái)源：澎湃新聞，原文標題：《對話(huà)商湯董事長(cháng)徐立：通用人工智能要么很遠，要么一下子就過(guò)去了》

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