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“人机共生”时代加速袭来,有新应用也有新挑战

类别:科技 发布时间:2024-09-09 09:52:00 来源:北京日报

随着AI等新技术与物理世界加速融合,智能时代进入新序章,人们不禁发问,AI的奔涌浪潮将把我们带向何方?“人机共生”时代会带来什么挑战与问题?近日举行的外滩大会期间,众多人工智能行业的学界专家、产业先锋、创业者们齐聚,围绕前沿科技发展与挑战,探讨当下、追问未来。

20余个AI助手集体亮相

当AI走进生活,人类的一天将会发生怎样的变化?在外滩大会展区,观众可以同20多个AI助手互动,亲身体验与AI共同生活的一天。

“人机共生”时代加速袭来,有新应用也有新挑战

在“未来助手”展区,观众可以点点支付宝的AI生活管家“支小宝”,说句话就可以实现充话费、查快递、查上月消费、看医保余额、异地就医备案等。当你与朋友许久未能当面相见,穿上特制的人造肌肉纤维衣服,就能感受到“抱抱的传递”,这个智能的可穿戴设备,已经提前记录下朋友拥抱力度、姿势等数据并传导给你。观众还可以用小冰“数字分身”,花3分钟克隆一个自己的分身,让数字人辅助自己完成工作,或是借助数字蚂力Codefuse代码助手实现AI编程,大大提高工作效率。

在科技风口之下“走得慢”的老年人群体,也获得了AI行业的关注。蓝马甲助老志愿者陈幼娟阿姐,就在现场展示了以她为原型搭建的名叫“陈幼娟教你用手机”的助老智能体,手机里的“卸载”是什么意思、去医院看病如何在手机上提前挂号、陌生人说能帮你孙子获得知名院校录取名额是真是假……这些问题都可以在这个搭载在手机上的智能体中找到答案。

除了“智商”,大模型还开始具备机器曾经很难拥有的“情商”。大会期间,大模型创业企业西湖心辰发布并上线国内首个端到端语音大模型“心辰Lingo”。在现场展示的实际对话场景中,大模型不仅能理解电话对面人类的语音内容,还能捕捉对方的语气、节奏和情绪,并用极为自然、高度拟人的语气与对方进行交流。

“心辰Lingo能捕捉到语音中的细微变化,不仅能理解你说了什么,还能理解更想表达什么,为AI赋予高情商,洞察人们的言外之意。”西湖心辰CEO醒辰介绍,心辰Lingo在训练过程中采用专业心理咨询师、心理学博士等专业人才进行数据标注,为其“情商”的训练提供高质量的素材。

从“拼参数”到“拼应用”

就像蒸汽机改变世界源于其开始与轮船、火车、纺织机融合,AI领域也正在经历 “百模大战”到“产业应用”的关键演进。“AI技术的发展和应用是一个不断循环迭代的过程,需要在应用中发现技术落地的难点,让技术发展的方向更加聚焦。”蚂蚁集团总裁韩歆毅提出,智能体作为生成式人工智能的一种产品形态,能让大模型长出“手和脚”,是当下大模型应用的核心方向。

“人机共生”时代加速袭来,有新应用也有新挑战

复旦大学的智能显微成像大模型UniFMIR,突破了现有荧光显微成像的极限,大大提升生命科学和医学研究等领域的观察和分析质量;支付宝面向行业正式启动智能体生态开放计划,并推出一站式智能体开发平台“百宝箱”;12岁就失去右臂的“00后”周键,借助人工智能和脑机接口技术,用仿生手弹奏了一首钢琴曲;同济大学和上海人工智能实验室联合发布“书生·济世”数字金融平台……在外滩大会上,大模型为代表的人工智能技术与多个行业深入结合的趋势已初步显现。

企业家们也在讨论中达成共识:目前正处于行业发展的一个关键节点——大模型从“拼参数”开始走向“拼应用”。他们认为,接下来行业面对两个问题,一是如何降低推理成本等大模型成本,进而推动其大规模落地应用,二是如何用应用驱动技术的发展。

欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松分析,大模型要解决“叫好不叫座”的问题,需要做到有用、好用、管用。他提醒道,需要让人工智能技术在变化的场景中发挥自主能力才有意义,“如果用自动化就能解决,并且做得又快又省钱,这种事千万别用人工智能来做,那是自讨苦吃。”

重视AI治理防止技术滥用

正在加速到来的“人机共生”时代还在不断生发出新的难题。

复旦大学计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室主任提出,AI大规模应用对人类生活有几大挑战。“生成式人工智能技术发展以月为单位迅速进步,但是人类的情感、价值、伦理观念调整是十分缓慢的。如何调和这个矛盾,是我们需要直面的挑战之一。”肖仰华认为,其次面临的挑战是技术普惠问题。要避免少部分人借助先进技术形成不正当的竞争优势。此外,我们还应该特别注意防范技术成瘾,防止先进技术对人类造成反噬。在他看来,AI的大规模滥用是可能损害“人之为人”的本性的,AI技术的应用要有所为有所不为,要重视技术治理,做到未雨绸缪。

“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注,是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”机器学习泰斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹认为,人工智能落地产业,需要形成互相协作的集体,要构建人工智能的协作系统,必须引入经济学的“激励”视角。他说,人类在集体协作时能够更好地应对不确定性,但如何让当前的AI系统也具备类似的集体协作能力,仍是一个未解的关键问题。

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