AI の第 3 波の下で、人間はどのように機会と課題に対処するのでしょうか?

21st Century Business Herald記者Luo Yiqiが広州から報告しました

人工知能の急速な爆発によって起こり得る悪影響が真剣に受け止められています。

最近、AI 分野で業界リーダー主導の公開書簡ラウンドが再び引き起こされました。そこには一文しか含まれていません: AI による絶滅のリスクを軽減することは、パンデミックや核戦争などの他の社会規模のリスクと並んで世界的な優先事項であるべきです。パンデミックや核戦争と同様に、世界的な優先事項になります。)

(公開書簡の一部のスクリーンショット)

このことは、一方では、関連する規制を迅速に施行する必要性を高めており、この行動はより広範に共同で推進する必要があるかもしれませんが、他方では、AI 産業の発展のこのラウンドが一定の段階に達していることも示しています。特に急激な転換点。

最近開催された 2023 年小満耶テクノロジー カンファレンスおよび AIGC 人工知能サミットの中で、香港中文大学システム工学およびエンジニアリング管理学部教授兼ディレクターの孟美玲氏も、21 世紀ビジネス ヘラルドの記者に次のように語った。 ## が明確に生成される 正式な AI はデジタル経済に大きな推進力をもたらしますが、考慮しなければならないリスクも数多くあります。 AIの倫理、フェイクニュース、権利侵害などについて、個人の権利利益をどのように守るかを法規制レベルで明確にするとともに、その過程において個人も一層の警戒を払う必要がある大規模な AI モデルの使用。

歴史を振り返って、経済学者で横琴広東マカオ深層協力区デジタル金融研究院学術技術委員会委員長の朱嘉明氏は、

AI産業は少なくとも70年にわたって発展してきたと述べた。 : 第一に、1950 年にチューリングによって出版された「機械と知能」を出発点としており、第二に、1956 年に開催された人工知能の会議です。 50年以上続いたディープラーニングは新たなステージへ 3つ目は、2022年から本格的にラージモデル時代が到来することです。

朱嘉明氏はインタビューで、ビッグモデル時代の基本的な特徴は、人工知能を人間の生活、経済、学習、教育モデルとより緊密に統合することであると指摘した。人類に対するこの強制的な変化は、前例のないほど激しいものとなるでしょう。したがって、人間の不安はもっともであり、今大切なのは、国民がパニックに陥らず、拒否反応を起こさないように、まず理解して応用できるよう教育を普及させることである。 「

AI 開発の波

前述のサミットで、Zhu Jiaming 氏はスピーチの中で次のように述べました。大規模なモデル クラスターを形成します。事前トレーニングによりパラメーターのスケールが促進され、大規模なモデルによりデータ ストレージのスケールが EP、ZP、さらには YP 段階に変換されます。さらに重要なのは、自然言語を理解する能力とパターンがあり、 「思考の連鎖を経て、思考ツリーに向かって進みます (ToT)。特に、巨大なコーパスが必要です。人工フィードバックと強化学習メカニズムがサイバネティクスに埋め込まれています。これは、ハイブリッド量子古典コンピューティングのための優れたプラットフォームを提供します。」

AI の中核となる価値もさらに多様化しています。第一に、人工知能インターネットまたはインターネット人工知能のトレンドを加速します。第二に、知識グラフを変えるため、知識、学習、教育における革命を引き起こします。その他3つ目は科学研究のパラダイムを変えること、つまり人類は基礎科学研究が人工知能に大きく依存する歴史的段階に入ったことであり、4つ目は混合知性のクロスオーバーグループの形成を加速することである。はもはや知能の唯一の構成要素ではなく、人間と人工知能と機械知能を組み合わせた思考主体の時代に突入する、5つ目は経済構造と経済システムに重大な変化を引き起こす、6つ目はモデルを再構築する人間社会、物理空間、情報空間。

「個人的には、

大規模モデルの時代は人工知能、つまり汎用人工知能 (AGI) の一般化を促進しています。このペースは加速しています。」Zhu Jiaming 氏は、今後 3 年間で次のように考えています。人工知能開発の第 4 の波は、主に人工知能と産業応用の組み合わせに現れており、特にすべての人のライフスタイルが変化し、幼児から高校までの教育のすべての段階に急速に浸透します。

21世紀ビジネスヘラルド紙の記者とのインタビューで、彼は、誰もがデジタル化について話すとき、それに対する理解は比較的浅かったと述べました。今日、デジタル化の深遠な基盤は人工知能となっており、インテリジェント時代への完全な突入を促進するために、元の技術に新たな意味を与える政策レベルが重要な役割を果たす必要がある。

AIGC が前進を続けるにつれ、将来的には誰もが自分のデジタル アバターを持ち、人工知能インターネットも登場するでしょう。

「これは人間の思考パターンや行動の大規模な移民に相当し、知的な時代への飛躍が必要です。 これは 80 億人の世界人口に影響を与え、長いプロセスを必要とします。」 Zhu嘉明は言った。

将来的には、既存の人々を超えたWeChatグループのように、デジタルピープルの知的な形態がインターネットを形成するでしょう。しかし最も重要なことは、人々の学習方法に大きな変化をもたらすことです。 「この観点から見ると、最も大きな課題に直面する職業は教師であるべきだと彼は続けた。なぜなら、その時点での生徒の学習の速度と効果は、教師の指導の速度よりはるかに速い可能性があるからである。

大きなモデルが社会に与える影響

特定の実装レベルでは、AI の大規模モデルは垂直分野や個人の専門職の役割にまで層ごとにどのように浸透するのでしょうか?

Fengrui Capital の投資パートナーである Chen Shi 氏は、生成 AI が垂直産業に参入するという観点から、今後 10 年間の観点から予測する必要があると共有した際に指摘しました。

「個人的には、 今から 10 年後はニューラル インテリジェンス モデルを構築する時代になるでしょう。 最上位層はフルスタックの大規模言語モデルで、GPT4 に似たモデルです。このモデルは「人間のあらゆる知識と能力が集約されています。それは人間の知性を超え、あらゆる階層に力を与えることができます。しかし、この機会はめったにありません。」と彼は続けて、次のレベルの産業には、業界の垂直モデルを確立する必要があるかもしれないと述べました。既存の知識や法律を使用し、非構造化テキストをトレーニング データとして使用し、言語モデルに埋め込んでインテリジェント モデルを生成します。これは、業界プロセスのリエンジニアリングを強化し、あらゆるリンクを強化できる大規模なツール ライブラリのようなものです。

さらに下に、「インテリジェント時代には企業は独自のモデルを持たなければなりません。そのエンタープライズモデルには深さがなければ浸透してしまいます。いわゆる深さとは、その能力があるかどうかを指します」 「上位レベルの一般モデルを理解する必要があります。かけがえのない独自性があり、そうでなければ能力は上位レベルのモデルに簡単に置き換えられてしまいます。」Chen Shi 氏は、従業員の個人モデルへの は 2 つの部分に分かれると指摘しました。 1 つは位置モデルで必要な機能に基づいており、品質は思考データと認知を使用して構築されます。もう 1 つのタイプは、副操縦士、インテリジェントアシスタントなどのツールを使用できるモデルです。

「

今から 10 年後は、大規模なモデル構築の時代になると思います。ソフトウェア層は非常に薄くなり、そのほとんどがモデルになるでしょう。」彼は、入社前にこう続けました。垂直産業はまだ残っています デジタル化とオンライン化という、完了すべき基本的な作業がまだあります。

データ化はデータ ソースの問題を解決します。知識やルールなどで構成されるデータがなければ、モデルを確立してトレーニングすることは不可能です。オンライン化により、真にインテリジェントな機能を現場に組み込むことができます。将来的には、業界や企業の競争上の優位性が、これらのデータを使用して構築されたモデルに反映される可能性があります。 「

孟美齢氏は、21世紀ビジネス・ヘラルドの記者に対し、多くの注目を集めている教育分野において、AIGCはすでに教師が質問を設定する際に事前の提案を与えるなど、一部の教育課題を迅速に解決できるよう支援しており、教師は的を絞った質問をすることができると分析した。提案に基づいて調整します。このプロセスにより、教育と学習の全体的な効率が大幅に向上します。 AI は生徒の記事を改訂するときに修正コメントを提供できるため、教師は時間を節約し、生徒のやる気を引き出すことにエネルギーを集中できます。

科学技術を学ぶ人だけでなく、一般の人もAIGC技術への理解を深めるべきだと思います。彼女はまた、生産性と効率を継続的に向上させるために、人間は大規模モデリング ツールを積極的に使用する必要があるという見解を持っています。

「GPT4 は非常に強力ですが、アプリケーションが増えれば増えるほど、まだまだ欠陥が見えてきます。つまり、現在の GPT4 はまだ人間の知性には程遠いということです。しかし、GPT4 は大規模な知識ベースと強力なコンピューティングを備えています。 「その背後にある力。対照的に、人間の脳 人工知能の限られた記憶力と比較するのは公平ではありません。私たちが一般的な人工知能からどれだけ離れているかについては、まだ予測することは困難ですが、

私は、人間と AI の互換性は将来的にさらに強まるでしょう。なぜなら、AI が人間の弱いところは、人間が強いからです。 」と孟美玲は結論づけました。

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