通用大模型時(shí)代的人機(jī)關(guān)系

  過去幾年，大模型發(fā)展非常迅猛，可謂風(fēng)起云涌。最近開源社區(qū)活力十足，展現(xiàn)了強(qiáng)大的生命力。毫無疑問，開源模型非常重要，如Meta公司發(fā)布的開源大模型LLaMA，促進(jìn)了大模型的繁榮發(fā)展。國內(nèi)要抓住機(jī)遇，讓整個(gè)開源生態(tài)越做越好。

  就“大模型時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)”這個(gè)主題，我分享一些自己在人工智能開發(fā)和技術(shù)等方面的心得體會(huì)。

 

大模型令人震撼的三件事

 

  近期關(guān)于大模型，有三件令人震撼的事情。

  第一件事是文生圖。正所謂“一圖勝千言”。最近，一張由人工智能創(chuàng)作的圖片登上了美國知名時(shí)尚雜志Cosmopolitan。這張圖是在給出簡(jiǎn)單提示語——“在浩瀚的星空下，一位女宇航員昂首闊步地走向這個(gè)廣角鏡頭”后，由人工智能系統(tǒng)生成的。我很喜歡這張圖片，非常有視覺沖擊力。據(jù)我所知，這是第一張登上美國知名雜志的人工智能圖片。

  沒過多久，一位德國攝影師用人工智能技術(shù)生成了一張以兩位女性為主體的照片，并投稿給一個(gè)攝影展，沒想到居然獲獎(jiǎng)了。許多攝影師覺得這張照片看起來和真的攝影作品一樣，是一個(gè)非常棒的作品。但這位德國攝影師拒絕領(lǐng)獎(jiǎng)，因?yàn)橛X得這是人工智能的作品，不是他的。這件事帶給人們很多啟發(fā)，了不起的技術(shù)發(fā)展為我們帶來很多社會(huì)層面的思考。

  第二件事是ChatGPT的效果提升。在文生文中，提示語可以產(chǎn)生“一句頂一萬句”的效果，即問一句話可以給出很多好的答案。我在作演講前會(huì)問它我應(yīng)該講些什么，它能給出非常好的框架。

  第三件事是Sora的誕生。給人工智能視頻生成大模型Sora一段提示詞，如“一輛車行駛在懸崖上的土路上，塵土飛揚(yáng)”，其生成的視頻效果非常震撼。不僅視頻質(zhì)量很高，而且是長(zhǎng)視頻。Sora類似的演示視頻還有很多。目前，Sora還沒有對(duì)公眾正式開放，相信國內(nèi)已經(jīng)有很多單位在做同樣的事情，預(yù)計(jì)下半年會(huì)看到一些類似的系統(tǒng)面世。

  這幾件事發(fā)生后，國內(nèi)已經(jīng)有非常多的公司和開發(fā)者開展了相關(guān)工作。據(jù)說，現(xiàn)在全國大概有超過200家做大模型的公司，可以稱之為“百模大戰(zhàn)”。我覺得現(xiàn)在還沒有到“戰(zhàn)”的程度，更像是“群模亂舞”。

  對(duì)開發(fā)者和科研工作者而言，大模型之所以令人振奮，是因?yàn)樗鼛砹藱C(jī)會(huì)。

  但是，要把科研做好，創(chuàng)新必不可少。在當(dāng)前已有如此多令人震撼的突破面前，開發(fā)者接下來應(yīng)該朝什么方向思考？未來最大的技術(shù)機(jī)會(huì)在哪里？我覺得，一個(gè)潛在的方向是多模態(tài)。

  當(dāng)前，以O(shè)penAI為代表的機(jī)構(gòu)，技術(shù)上是把不同模態(tài)分開來做。比如，OpenAI內(nèi)部恐怕有兩套體系，文生文走的是Transformer路線；文生視頻整體走的是Diffusion路線，即從DALL-E文生圖延展到現(xiàn)在的Sora。迄今為止，這兩條線路還沒有完全統(tǒng)一，相信接下來在這個(gè)領(lǐng)域，來自全球的開發(fā)者很快會(huì)有一些突破。

  大模型對(duì)人工智能發(fā)展局勢(shì)的改變，除了技術(shù)突破之外，產(chǎn)品設(shè)計(jì)也很重要。此前，我們?cè)诨浉郯拇鬄硡^(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院做了一款產(chǎn)品叫做“ReadPaper”，初衷是幫助研讀科學(xué)論文，理念是“讓天下沒有難讀的論文”。當(dāng)時(shí)我們自認(rèn)做得不錯(cuò)，但在大模型出現(xiàn)之后，我們看到了更好的機(jī)會(huì)，做了相對(duì)垂類的大模型。接入之后，ReadPaper的體驗(yàn)更好了。

 

對(duì)于人工智能發(fā)展的幾點(diǎn)思考

 

  在這樣一個(gè)智能時(shí)代，機(jī)會(huì)到底在哪里？許多人一直討論同一個(gè)詞——通用人工智能（AGI）。對(duì)此，我分享幾點(diǎn)思考。

  首先，要重新思考人機(jī)關(guān)系。我認(rèn)為，大模型的問世“強(qiáng)迫”我們重新思考人機(jī)關(guān)系。ChatGPT給我們帶來的沖擊里，到底有多少是機(jī)器智能的發(fā)展帶來的？又有多少是對(duì)于人機(jī)交互的震撼？

  科技學(xué)者、普利策獎(jiǎng)得主約翰•馬爾科夫有一本書叫做Machines of Loving Grace。他在書中提到，計(jì)算機(jī)幾十年的發(fā)展歷程中，真正的贏家是那些做人機(jī)交互的人。他的觀點(diǎn)是，無論是什么技術(shù)，最終目的都是幫助人類更好地使用機(jī)器。這種理念對(duì)應(yīng)一個(gè)專業(yè)術(shù)語，即“智能增強(qiáng)”。我認(rèn)可他的觀點(diǎn)，這也啟發(fā)我們要時(shí)刻想清楚做智能研究的初心和目標(biāo)。

  其次，大模型將橫掃所有垂直行業(yè)。簡(jiǎn)單來說，以A100為參考，未來的模型如果達(dá)到通用模型的性能，會(huì)達(dá)到萬卡、萬億參數(shù)規(guī)模；有行業(yè)級(jí)的，千卡、千億參數(shù)規(guī)模；有企業(yè)級(jí)的——這種少一些，差不多是百卡、百億參數(shù)規(guī)模。我個(gè)人覺得最有意思的是個(gè)人大模型，云、端的設(shè)備可以結(jié)合起來，這在未來將非常有意義。

  再次，算力是門檻。做大模型需要非常強(qiáng)大的算力。英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛當(dāng)年曾經(jīng)送給聯(lián)合創(chuàng)辦OpenAI的埃隆•馬斯克世界上第一臺(tái)英偉達(dá) DGX-1。這是標(biāo)志性的一幕。最近，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman要籌7萬億美元繼續(xù)發(fā)展基于大模型的通用人工智能。7萬億美元是什么概念？以前人們常說“貧窮限制了想象”，現(xiàn)在可能是貧窮“扭曲”了我們的想象力。因?yàn)闆]有資金、沒有計(jì)算卡，你能想象的、可以做的項(xiàng)目跟頂級(jí)選手就不太一樣。

  這其實(shí)在講大家已經(jīng)談?wù)摵芏嗟?ldquo;規(guī)模效應(yīng)”。在規(guī)模效應(yīng)背后，算力、數(shù)據(jù)量都在增加，尤其參數(shù)規(guī)模的增加對(duì)算力的需求幾乎是平方關(guān)系。GPT-3.5可能需要1萬張計(jì)算卡，GPT-4可能需要2.5萬張，GPT-5可能需要10萬張。

  第四，要對(duì)人工智能帶來的社會(huì)沖擊保持關(guān)注。人工智能帶來的沖擊是多方面的，包括對(duì)民眾的沖擊、對(duì)公司的沖擊、對(duì)政府監(jiān)管的沖擊和對(duì)社會(huì)發(fā)展的沖擊。國際上對(duì)此非常關(guān)注，尤其是在ChatGPT問世后。為什么？如果把搜索引擎類比為一個(gè)責(zé)任有限公司，則ChatGPT是責(zé)任無限公司——每句話都是它自己生成出來的。

  ChatGPT有一個(gè)很大的問題，就是“一本正經(jīng)地胡說八道”。它連貫且一致，但是它在胡說八道，這就會(huì)產(chǎn)生很多問題。還有一些“深度偽造”的問題，就連美國總統(tǒng)的臉都可以偽造�；谶@樣的情況，很多國家開始立法。我國政府也一直高度關(guān)注這些問題，整個(gè)國際社會(huì)都在努力減小人工智能帶來的沖擊。

  最后，雖然人工智能蓬勃發(fā)展，但目前大家對(duì)智能的本質(zhì)尚未形成非常清晰的認(rèn)知，深度學(xué)習(xí)理論仍然欠缺。大家都希望有一套大一統(tǒng)的理論，將智能的本質(zhì)統(tǒng)一起來。遺憾的是，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域還沒有這樣的理論。

  紐約大學(xué)教授Gary Marcus 一直致力于推動(dòng)這個(gè)方向的發(fā)展。他堅(jiān)信無論ChatGPT怎么發(fā)展，現(xiàn)在的技術(shù)路線無法帶來真正的智能。我認(rèn)為這是學(xué)術(shù)上很好的不同觀點(diǎn)，應(yīng)該以開放的心態(tài)看待整件事情。類似的，開發(fā)出Transformer的7位作者曾在與黃仁勛對(duì)談時(shí)說過，他們相信世界上會(huì)出現(xiàn)比Transformer更好的架構(gòu)。

  另外，許多人認(rèn)為，大模型只要規(guī)模大到一定程度，就會(huì)出現(xiàn)“涌現(xiàn)”。去年，我與一些國際專家在香港科技大學(xué)的一個(gè)學(xué)術(shù)活動(dòng)上探討“涌現(xiàn)”背后的數(shù)學(xué)原理等問題。大家談到，是不是（會(huì)有）“涌現(xiàn)”尚不可知，如果確實(shí)存在“涌現(xiàn)”，背后的機(jī)制是什么？規(guī)模在多大的時(shí)候才會(huì)出現(xiàn)“涌現(xiàn)”？是否存在類似水到冰的相變的臨界點(diǎn)？這些問題現(xiàn)在還沒有人能給出回答，值得人們?cè)跀?shù)學(xué)方面更進(jìn)一步地研究。■

  （作者系美國國家工程院外籍院士，記者趙廣立根據(jù)其在2024全球開發(fā)者先鋒大會(huì)上的演講整理）