庆云古诗词

庆云古诗词

智见|专访智谱AI CEO张鹏: 国产ChatGPT的春天来了吗?

互联资讯 0

2023年11月20日 每日一猜答案: 答案:ABC
每日一猜答案分析:

智见是什么意思,智见控股集团,智见科技有限公司,智见文化传媒有限公司怎么样

风暴自ChatGPT 震撼亮相起。

国外,一路狂飙,其背后的GPT大模型全方位秀肌肉,不断展现其惊人能力。又迅速演化,完成迭代,仅四个月后就发布GPT4,引发连连惊叹。

国内,百花齐放,你方唱罢我登台。百度、阿里等互联网大厂纷纷亮相对标产品,试与ChatGPT比高。然而与此同时,对于国产对标产品的质疑声也愈发响亮。

新一轮技术革命已然来袭,我们距离ChatGPT有多远?网易科技与北京智谱华章科技有限公司 CEO张鹏进行了对谈。

谈差距:国内大模型与ChatGPT之间的差距并不大

智谱AI在大模型领域深耕多年,其研究出的GLM-130B是国内唯一一个入选斯坦福大学基础模型研究中心,能跟顶尖模型一较高下的基座模型。自2022年8月发布以来,已收到41个国家266个研究机构的使用需求。

谈到国内外的差距,张鹏认为,国内大模型与ChatGPT之间的差距并不是很大。他表示,虽然国外在人工智能领域的布局可能更早,但国内很多大厂和研究机构也一直保持着很高的关注度。

大模型技术具有高投入、高要求的特点,团队、算法等方面也是一个系统性的工程,因此大家对此的投入都比较谨慎。中国起步的速度可能会比国外晚一些,但并不代表国内没有做这些事情。

为了吸引更多人了解和参与到大模型的开发和使用中来,共同推进技术的发展和创新。今年3月,智谱AI开源了“中英双语对话模型ChatGLM-6B”,支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后,智谱再次推出大模型方向的研究成果。

谈落地:基座的能力上限非常关键

张鹏介绍,目前在生成式AI领域,主要可以分为三类角色。第一类是关注于底层模型和基础能力的建设,目标是以通用模型为目标,提高模型的通用能力、方法能力、多任务能力和跨模态能力等。第二类是基于基础模型的泛化能力去做上层应用开发,结合场景和行业的深入知识和积累,去快速地帮助行业用户解决实际问题。第三类是作为辅助性技术的供应商,帮助解决工具提效等方面的辅助性问题。

智谱作为专注于底层模型的一类,张鹏强调,基座的能力上限是非常关键的。ChatGPT正是摸索出了一套方法来更好地发挥能力上限,而落地的动作也能对技术本身的能力进行验证,在不同场景下实现与用户的触达,获得用户的反馈,帮助对大模型的进一步优化。

张鹏很早便提出了Model as a Service的理念,主张提供从预训练大模型到API到应用多层级以及从云端到私有化到一体机部署的灵活部署方式。

他认为这种模型与服务的融合可以为传统软件工具驱动的IT系统注入智能驱动的能力,从而重塑整个IT系统的架构。这种重塑将使得IT系统更高效、更智能,进而降低开发成本,提升用户和应用者的收益。因此,Model as a Service的价值远远超过过去每一层形成的时候所带来的价值。

谈风险:马斯克们并不算极端

3月末,包括特斯拉CEO埃隆・马斯克等在内的数千名AI领域企业家、学者、高管发出了一封题为《暂停大型人工智能研究》的公开信他们在信中强烈呼吁:所有AI研究室立刻暂停训练比GPT-4更加强大的AI系统,为期至少6个月。人们对于人工智能发展的恐慌尽显。

对此,张鹏认为,马斯克等并不算极端,他们只是提出了暂停六个月来降低风险的建议,并没有真正要求封禁人工智能技术。相对以往对于克隆技术、基因编辑等的骂声,还相对温和,有助于防止技术发展过快而导致失控的风险。

对于中国来说,我们目前可能还没有太多的发言权,但是我们一直在技术发展过程中进行跟进,这件事情也是给我们敲响了警钟,在重视人工智能的发展和应用的同时,也不能忽视了其可能带来的影响

安全性和伦理问题是自AI技术诞生以来,学界、社会和产业界共同关注的问题。然而,在技术发展的同时,解决这些问题还需要考虑到各个方面和群体的利益。技术发展的同时必然会产生新的问题,然而技术本身是可控的。世界不断进步,我们也不需要太过担心。

海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

对于人工智能时代的看法 这才是真正的人工智能的意义

对于人工智能的前途,目前人类的认知是,对于人工智能来说,这种,对于人工智能的价值作用与意义的说法错误的是,对于人工智能的感想

可以聊天、解题、写诗、作画的人工智能,从银幕走向现实生活似乎比人们预计的要快。其在部分领域表现出可与人类匹敌甚至超越人类的能力。自ChatGPT面世以来,AI行业再度被引爆,AI大模型作为新一代颠覆性技术同时掀起了一波又一波热潮,头部厂商与创业者纷纷涌入,备受业界瞩目与市场追捧。

不过,Meta公司人工智能实验室主任杨立昆(Yann Le Cun)4月12日在法国电台的一个公开访谈节目中,详细回答了他对人工智能的发展以及AI聊天机器人ChatGPT的看法。Le Cun认为,ChatGPT是一个很好的产品,但从科学发展的角度而言,这根本不是革命性的技术。Le Cun称AI聊天机器人仍然“非常肤浅”,因为它的知识结构只存在于“大量的文本库中”,缺乏对现实物理世界的理解。“从某种程度上来说,这类AI系统对现实世界的了解比你家的猫少得多。”他说。

透过时间线我们看到,人工智能领域大动态的更新频率在短时间内似乎实现指数级上升。潮起潮落,云卷云舒,当下各界对人工智能的聚焦与期待逐渐回归理性。毫无疑问,这是人工智能的时代,但同样也是我们认真对待“人工智能时代来了”这件事的时代。

1956年

人工智能概念提出。

2012年

深度学习元年,AlexNet模型问世。

2015年

机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%);同年,OpenAI成立。

2017年

Google Brain团队提出Transformer架构,奠定了大模型领域的主流算法基础。

2018年

GPT-1发布,首次将Transformer与无监督的预训练技术相结合。

2019年

微软开始与OpenAI建立战略合作伙伴关系。

2020年

GPT-3发布,模型参数量为1750亿。

2022年11月

OpenAI正式推出对话交互式的ChatGPT。相比于GPT-3,ChatGPT引入了基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术以及奖励机制。发布后短短5天,注册用户数就超过100万;60天后月活跃用户超过1亿人。

2023年2月

微软宣布数十亿美元投资OpenAI公司,后者估值高达290亿美元,创下AIGC行业单笔融资新高。

2023年3月

OpenAI正式推出GPT-4,其成为目前较先进的多模态大模型。GPT-4主要在识别理解能力、创作写作能力、处理文本量以及自定义身份属性迭代方面取得进展。

风风火火百十来天,AI圈子大变样!

2022年3月,AI绘画工具Midjourney发布。同年8月,在美国科罗拉多州举办的一场艺术比赛中,一名游戏设计师用该工具“创作”的《太空歌剧院》拔得头筹。Midjourney借此一战成名,成为多领域热议话题。一段时间以来,随着ChatGPT火爆市场,大众对生成式人工智能技术的认知程度不断提升,众多投资涌入人工智能行业,一时间,ChatGPT以及相关产业站在了投资风口,人工智能的发展和应用正成为推动全球经济增长的重要力量。

2022年11月以来,人工智能这辆“跑车”似乎开上了“高速公路”。据中国证券网消息,4月12日,动作频繁的微软又宣布开源Deep Speed Chat,可帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。Deep Speed Chat基于微软Deep Speed深度学习优化库开发,具备训练、强化推理等功能,使用RLHF(人工反馈机制的强化学习)技术,可将训练速度提升15倍以上,并大幅降低成本。生成式人工智能领域推陈出新的迭代效率着实令人惊叹。

生成式AI不仅变得更快、更便宜,而且在某些情况下比人类手工创造的更好。从社交媒体到游戏,从广告到建筑,从编码到平面设计,从产品设计到法律,从市场营销到销售,每一个需要人类创作原创作品的行业都需要进行改造。某些功能可能被生成式AI完全取代,而其他功能更有可能从人机之间紧密的迭代创新周期中实现蓬勃发展,但生成式AI应该会在广泛的终端市场上解锁更好、更快、更便宜的创造。人们期待生成式人工智能将创造和知识工作的边际成本降至零,从而产生巨大的劳动生产率和经济价值,以及相应的市值。

热度归热度,生成式人工智能产品引爆市场与舆论的背后,我们需要讨论一个话题――应该怎样看待AI以及应该怎样与AI相处。清华大学新闻与传播学院教授沈阳认为,与AI相处有几点需要关注:一是尽可能触及它的知识死角,也就是要将其陷入知识绝境,这种情况意味着你已经触达3000亿条知识边界;二是通过感知其逻辑断链的触发模式,我们在交互中需要在Prompt的帮助下,尽可能维持逻辑链条,这样我们可以获得更多的内容和创意;三是在交互过程中尽可能驯化其功能,让它按我们所想输出我们需要的内容,“言出法随、境由心生、所思所得”是我们想要的,也是AI的主要进化方向;四是在交互过程中发现其伦理和价值观偏见,以及事实谬误,从而用社会训练的方式纳入批判和治理的轨道;五是学会提问和提示,你强则AI越强,AI越强且你善于学习,则你也可能具有超级能力,ChatGPT已经跨越了智障阶段,进入了情感陪伴和智力共生阶段,也就是其能力涌现既来自其自身的海量规模,也来自社会训练。

为什么有人开始抵制ChatGPT了?

突然,有人开始抵制ChatGPT了。近日,由马斯克、图灵奖得主Bengio等千人联名的“暂停高级AI研发”公开信,呼吁所有人工智能实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的人工智能系统至少六个月,理由是这种系统对社会和人类构成潜在风险,其签名人数已上升至9000多人。他们认为,具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成潜在的风险。意大利、加拿大等国也相继启动不同程度的调查工作。目前,人工智能系统的产出者正在陷入各种竞争和加速,但没有人(包括它们的创造者)能理解、预测或可靠地控制这些系统,这有可能对人类社会带来不可预计的影响。

如此看来,人工智能发展正步入十字路口。在各种针对人工智能思辨的当下,人们开始疑惑:手推磨带来封建主义,蒸汽磨带来资本主义,“人工智能磨”又会带来什么?

与其说抵制ChatGPT,不如说是我们下意识抗拒着人工智能技术未来发展的某种不确定性。

一个事实是,在人类百万年的进化史中,对于未来的忧虑被深深地刻在每个人的血脉里。而正是这份心底最真挚的情绪,推动着人类不断进步。250万年前,因为害怕饥饿与寒冷,我们学会了生火;1000年前,因为恐惧远处的敌人,我们学会了制造火药;60多年前,因为担心信息闭塞,我们利用互联网穿梭于世界各地。

今天,我们在充斥着对于未来人工智能发展的不确定性中,尝试着用人工智能技术解决社会生产生活中的诸多痛点,而且似乎成功了。

ChatGPT、文心一 言、Midjourney等在顷刻间解决学生冥思苦想一礼拜的难题;在毫秒间找出程序员冥思苦想许久的程序漏洞;在须臾间帮助人类画师完成梦寐以求的大作……

技术进步是面对社会发展不确定性时寻求确定性的路径:我们学会生火是源自对黑暗角落的好奇,用火药的是那些一往无前的勇士,发明互联网是源于我们对连接起全世界的宏伟梦想。接下来,想必我们也能学会善于利用人工智能,为当前这场波及全球的人工智能之争找到一个明晰的答案,因为我们深信对于美好未来的向往才是技术进步的最大动力。

最后,为什么有人开始抵制ChatGPT了?人工智能这样想:

“人们对人工智能的抵制可能源于对新技术的恐惧。人们可能担心新技术会改变人们的生活、学习和工作习惯,使人们感到压力和不适应。此外,人们对人工智能的抵制也可能源于对技术风险的担忧。任何技术都有风险,人工智能也不例外。这种担忧可能导致人们对人工智能产生恐惧和排斥心理。

“然而,人工智能技术的发展对人类社会和经济的发展具有重要意义。人工智能技术可以帮助人们提高生产效率、提高医疗水平、改善教育质量等。同时,人工智能技术也可以为人们提供更多的就业机会和更好的生活质量。

“人们需要认识到,人工智能技术的发展是一个长期的过程,需要不断探索和创新。人们需要在保护人类利益和尊严的同时,积极地推动人工智能技术的发展,为人类社会的发展和进步作出更大贡献。”

生成式AI服务管理司法动作来了!

一面是各大科技巨头抢夺新型领地,一面是社会各界提出多方面的恐慌与担忧;一方热情高涨,敞开 怀抱迎接新兴科技,一方呼吁降温,甚至关闭大门封杀抵制……自ChatGPT打开 AI新大门以来,有关生成式人工智能的话题乃至争论便愈加呈现出爆发性增长态势。

经过国内外长时间以来的体验,AIGC许多潜藏的风险被不断暴露出来,它们与每个人都休戚相关,不容忽视。因此,国家立法出手了!4月11日,为促进生成式人工智能健康发展和规范应用,国家网信办就《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》(以下简称《办法》)向社会公开征求意见。《办法》明确适用对象为研发、利用生成式人工智能产品,面向中华人民共和国境内公众提供服务者。

人们所担忧的风险问题,实际上大致可以归纳为三类――隐私安全问题、技术滥用问题以及知识产权和他*益问题。《办法》中针对这三类问题都做了初步规定,并明确了服务提供者应当承担的责任和义务。例如,提供生成式人工智能产品或服务应当遵守法律法规的要求,尊重社会公德、公序良俗;提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责;提供者应当明确并公开其服务的适用人群、场合、用途,采取适当措施防范用户过分依赖或沉迷于生成内容;提供生成式人工智能服务应当按照《中华人民共和国网络安全法》规定,要求用户提供真实身份信息等。

除了我国,世界各国对于AIGC的监管也都在路上。与《办法》发布同一时间,4月11日,《华尔街日报》报道,拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具实行检查。美国商务部也就相关问责措施正式公开征求意见,包括新人工智能模型在发布前是否应经过认证程序等。美国商务部下属国家电信和信息管理局(NTIA)正在就企业和监管机构如何合作进行调研,以此为基础,建立人工智能模型可信度、合法性和道德准则相关的审查制度。欧盟2021年就已经提出《人工智能法案》条例草案,去年12月6日,欧盟理事会通过了关于《人工智能法案》的共同立场,旨在确保投放到欧盟市场并在欧盟范围内使用的人工智能系统是安全的。

要发展,也要安全。通过《办法》可以看出,国家立法的出手并不意味着压制、限制。相反,秉承发展的主基调,划定责任主体、制定行业底线、明确法律后果,才是我国为生成式人工智能服务健康发展点起的最亮绿灯。正如《办法》中说到的――国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作,鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。

在人工智能技术发展、落地和应用场景拓展的趋势不断明晰的当下,法律的监管必须跟上。《办法》的推出坚定了我国未来走好生成式人工智能发展之路的决心。对于人工智能服务提供者而言,相信只要动作在底线之上,便能获得支持,大有可为。