Wie begegnen Menschen in der dritten Welle der KI den Chancen und Herausforderungen?

21st Century Business Herald-Reporter Luo Yiqi berichtet aus Guangzhou

Die möglichen negativen Auswirkungen der rasanten Explosion künstlicher Intelligenz werden ernst genommen.

Kürzlich hat der KI-Bereich erneut eine Runde offener Briefe unter der Leitung von Branchenführern ausgelöst. Es enthält nur einen Satz: Die Eindämmung des Risikos des Aussterbens durch KI sollte neben anderen gesellschaftlichen Risiken wie Pandemien und Atomkrieg zu einer globalen Priorität werden.

(Screenshot eines Teils des offenen Briefes)

Einerseits erfordert dies eine schnelle Umsetzung relevanter Vorschriften, und diese Maßnahme erfordert möglicherweise eine umfassendere gemeinsame Förderung. Andererseits zeigt es auch, dass diese Runde der Entwicklung der KI-Branche einen besonders schnellen Wendepunkt erreicht hat .

Während der Xiaomanyao Technology Conference 2023 und dem AIGC Artificial Intelligence Summit, die kürzlich stattfanden, sagte Meng Meiling, Professorin und Direktorin der Abteilung für Systemtechnik und Ingenieurmanagement an der Chinesischen Universität Hongkong, auch dem Reporter des 21st Century Business Herald:

Das ist es Es ist klar, dass generative KI zwar große Impulse mit sich bringt, aber auch viele Risiken mit sich bringt, die es zu berücksichtigen gilt. In Bezug auf KI-Ethik, Fake News, Verstöße usw. muss geklärt werden, wie persönliche Rechte und Interessen auf rechtlicher und regulatorischer Ebene geschützt werden können. Gleichzeitig müssen Einzelpersonen bei der Nutzung wachsamer sein große KI-Modelle.

Rückblickend auf die Geschichte sagte Zhu Jiaming, Wirtschaftswissenschaftler und Vorsitzender des Akademischen Technologieausschusses des Digital Finance Research Institute der Hengqin Guangdong-Macao Deep Cooperation Zone, dass

Die KI-Industrie sich heute seit mindestens 70 Jahren entwickelt hat und lässt sich in drei Phasen unterteilen: Erstens ausgehend von „Machines and Intelligence“ von Turing im Jahr 1950, zweitens mit einer Konferenz über künstliche Intelligenz im Jahr 1956, bis Deep Learning im Jahr 2012 in eine neue Phase eintrat, die andauerte mehr als 50 Jahre; der dritte stammt aus dem Jahr 2022. Die Ära der großen Modelle, die 2016 begann, ist angebrochen.

In einem Interview wies Zhu Jiaming darauf hin, dass das Grundmerkmal der Ära der großen Modelle darin besteht, künstliche Intelligenz enger in menschliche Lebens-, Wirtschafts-, Lern- und Bildungsmodelle zu integrieren. Diese erzwungene Veränderung der Menschheit wird beispiellos intensiv sein. Daher sind die Sorgen der Menschen durchaus berechtigt. Wichtig ist jetzt, dass die Öffentlichkeit nicht in Panik gerät oder sie ablehnt. Erstens sollten sie lernen, sie zu verstehen und anzuwenden.

KI-Entwicklungswelle

Während des oben genannten Gipfels sagte Zhu Jiaming in seiner Rede: „In dieser Ära großer Modelle gibt es mehrere grundlegende Merkmale: Ein großes Modell basiert auf künstlichen neuronalen Netzen; Lego-basiert, alle Modelle werden auf unterschiedliche Weise kombiniert.“ Bilden Sie ein großes Modell Clustering; Vortraining fördert die Parameterskala, und große Modelle bewirken, dass sich die Datenspeicherungsskala in die Stufen EP, ZP und sogar YP verwandelt. Noch wichtiger ist, dass sie die Fähigkeit und das Muster haben, natürliche Sprache zu verstehen eine Denkkette und bewegt sich dann in Richtung des Denkbaums (ToT); insbesondere ist ein riesiges künstliches Feedback und verstärkende Lernmechanismen erforderlich; es bietet eine großartige Plattform für hybrides Quanten-Klassisches Rechnen

Der Kernwert der KI ist auch vielfältiger: Erstens beschleunigt sie den Trend der künstlichen Intelligenz im Internet oder der künstlichen Intelligenz im Internet. Zweitens löst sie eine Revolution im Bereich Wissen, Lernen und Bildung aus Das Paradigma der wissenschaftlichen Forschung hat sich verändert, das heißt, der Mensch ist in ein historisches Stadium eingetreten, in dem die wissenschaftliche Grundlagenforschung stark auf künstliche Intelligenz angewiesen ist Die einzige Komponente der Intelligenz, die in die Ära der menschlichen und künstlichen Intelligenz eindringt, besteht darin, tiefgreifende Veränderungen in der Wirtschaftsstruktur und im Wirtschaftssystem auszulösen , physischer Raum und Informationsraum.

„Ich persönlich

die Ära der großen Modelle fördert die Verallgemeinerung der künstlichen Intelligenz, also der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI). Dieses Tempo beschleunigt sich.

“ Zhu Jiaming glaubt, dass es in den nächsten drei Jahren das vierte sein wird Phase der Entwicklung der künstlichen Intelligenz Die zweite Welle, die sich hauptsächlich in der Kombination von künstlicher Intelligenz und industriellen Anwendungen manifestiert, wird insbesondere den Lebensstil eines jeden verändern und schnell in alle Bildungsstufen von der Vorschule bis zum Gymnasium eindringen. In einem Interview mit einem Reporter des 21st Century Business Herald sagte er, dass alle, die über Digitalisierung sprachen, ein relativ oberflächliches Verständnis davon hätten. Heute ist die künstliche Intelligenz die tiefgreifende Grundlage der Digitalisierung. In diesem Fall muss die politische Ebene eine wichtige Rolle dabei spielen, der ursprünglichen Technologie neue Konnotationen zu verleihen, die den vollständigen Eintritt in das intelligente Zeitalter fördern sollen.

Da AIGC weiter voranschreitet, wird in Zukunft jeder seinen eigenen digitalen Klon haben, und auch das Internet mit künstlicher Intelligenz wird hier sein.

„Dies ist gleichbedeutend mit einer groß angelegten Einwanderung menschlicher Denkmuster und Verhaltensweisen, die einen Sprung in das intelligente Zeitalter erfordert.

Dies wird sich auf die Weltbevölkerung von 8 Milliarden auswirken und einen langen Prozess erfordern.“

In Zukunft wird die intelligente Form digitaler Menschen das Internet bilden, ähnlich der WeChat-Gruppe, die über bestehende Menschen hinausgeht. Aber das Wichtigste ist, große Veränderungen in der Art und Weise herbeizuführen, wie Menschen lernen. „Er fuhr fort: Unter diesem Gesichtspunkt sollte der Beruf, der vor der größten Herausforderung steht, der Lehrer sein, da die Geschwindigkeit und Wirkung des Lernens der Schüler zu diesem Zeitpunkt möglicherweise viel höher ist als die Geschwindigkeit des Unterrichts der Lehrer.“

Wie große Models die Gesellschaft beeinflussen

Wie werden große KI-Modelle auf der konkreten Umsetzungsebene Schicht für Schicht in vertikale Bereiche und sogar einzelne Berufsrollen vordringen?

Chen Shi, Investmentpartner von Fengrui Capital, wies darauf hin, dass der Einzug generativer KI in vertikale Branchen aus der Perspektive der nächsten zehn Jahre vorhergesagt werden muss.

"Persönlich in zehn Jahren wird die Ära des Aufbaus neuronaler Intelligenzmodelle sein. Die oberste Ebene ist ein Full-Stack-Sprachmodell in großem Maßstab, das einem GPT4-ähnlichen Modell ähnelt. Dieses Modell fasst das gesamte menschliche Wissen zusammen oder übertrifft sogar die menschliche Intelligenz, und es kann alle Lebensbereiche stärken. Er fuhr fort, dass es für die nächste Ebene der Industrie notwendig sein könnte, branchenspezifische Modelle zu etablieren, die vorhandenes Wissen, Regeln usw. nutzen Unstrukturierte Texte als Grundlage werden in das Sprachmodell eingespeist, um ein intelligentes Modell zu erstellen. Dies ist wie eine große Werkzeugbibliothek, die die Neugestaltung von Industrieprozessen und jede Verknüpfung ermöglichen kann.

Weiter unten: „Unternehmen müssen im intelligenten Zeitalter über eigene Modelle verfügen, und das Unternehmensmodell muss Tiefe haben, sonst kann es durchdrungen werden. Die sogenannte Tiefe bezieht sich darauf, ob es unersetzlich und einzigartig für die obere Ebene ist Allgemeines Modell. Andernfalls kann die Fähigkeit leicht durch das übergeordnete Modell ersetzt werden. „Chen Shi wies darauf hin, dass das persönliche Modell des Mitarbeiters in zwei Teile unterteilt wird wird unter Verwendung von Denkdaten und Kognition konstruiert. Der andere Typ sind Modelle, die mit Werkzeugen ausgestattet werden können, wie z. B. Co-Piloten, intelligente Assistenten usw. "

Ich denke, in zehn Jahren wird es eine Ära der umfangreichen Modellkonstruktion sein, und die Softwareschicht wird sehr dünn werden, und die meisten davon werden Modelle sein.

" Er fuhr fort, dass noch grundlegende Arbeiten abgeschlossen werden müssen vor dem Einstieg in vertikale Branchen, also Digitalisierung und Online. Dataisierung löst das Problem der Datenquellen, die aus Wissen, Regeln usw. bestehen. Modelle können nicht erstellt und trainiert werden. Die Onlineisierung kann keine wirklich intelligenten Funktionen einbetten. In Zukunft könnte sich der Wettbewerbsvorteil von Branchen oder Unternehmen in den anhand dieser Daten erstellten Modellen widerspiegeln.

Meng Meiling analysierte gegenüber dem Reporter des 21st Century Business Herald, dass AIGC in dem Bereich der Bildung, der viel Aufmerksamkeit erregt hat, Lehrern bereits dabei helfen kann, einige Unterrichtsaufgaben schnell zu lösen, z auf die Vorschläge. Dieser Prozess wird die Gesamteffizienz des Lehrens und Lernens erheblich verbessern. KI kann bei der Überarbeitung von Schülerartikeln einige Korrekturkommentare liefern und so Lehrern helfen, Zeit zu sparen und sich auf die Motivation der Schüler zu konzentrieren.

Ich denke, auch normale Menschen sollten ihr Verständnis für die AIGC-Technologie verbessern, nicht nur Menschen, die Naturwissenschaften und Technologie studieren. Sie vertritt außerdem die Ansicht, dass Menschen aktiv groß angelegte Modellierungswerkzeuge nutzen sollten, um Produktivität und Effizienz kontinuierlich zu verbessern.

"Obwohl GPT4 sehr leistungsfähig ist, sind umso mehr Mängel erkennbar, je mehr Anwendungen es hat. Das bedeutet, dass das aktuelle GPT4 noch weit von der menschlichen Intelligenz entfernt ist. Es verfügt jedoch über eine große Wissensbasis und eine leistungsstarke Rechenleistung Im Gegensatz dazu ist das menschliche Gehirn begrenzt, es ist immer noch schwer vorherzusagen, wie weit es von der allgemeinen künstlichen Intelligenz entfernt ist, aber ich schätze, dass die Kompatibilität zwischen Mensch und KI bestehen wird Seien Sie in Zukunft stärker, denn wo die KI schwach ist, sind die Menschen stark

“, schloss Meng Meiling.

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