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人工智能发展驶入快车道 任勇:技术创新、人才培养是关键完美体育

发布时间:2024-03-17 22:05浏览次数: 来源于:网络

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  ◎3月15日,由工业和信息化部工业文化发展中心牵头成立的AI应用工作组主办,每日经济新闻承办、数智未来场景实验室协办的“Sora的启示:AI应用再飞跃”主题沙龙活动在京成功举办。活动中,中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会主任任勇教授谈道:目前,在人工智能发展过程中的五大关键因素,分别是数据、算法、算力、自动化和伦理,这五项因素将共同作用,相互交织,贯穿人工智能全过程。

  今年2月,OpenAI首个AI视频生成模型Sora的横空出世,让世界再次感受到了人工智能时代的冲击。伴随着这一里程碑式应用的出现,2024年的AI故事将走向何方?

  3月15日,由工业和信息化部工业文化发展中心牵头成立的AI应用工作组主办,每日经济新闻承办、数智未来场景实验室协办的“Sora的启示:AI应用再飞跃”主题沙龙活动在京成功举办。

  活动中,中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会主任任勇教授从技术创新和人才培养两个方面,阐述了人工智能发展的关键因素。

  他表示,目前在人工智能发展过程中的五大关键因素分别是数据、算法、算力、自动化和伦理。这五项因素将共同作用,相互交织,贯穿人工智能全过程。

  同时,他认为,AI的发展会伴随着伦理和社会不平等问题,“拥有大量数据、资源和技术的组织、个人可能会在AI时代中更具竞争力,反之则可能被边缘化。”因此,他认为,在AI的发展进程里,我们不光要关注算力等技术性的因素,同时也要关注其背后的技术伦理,加强对技术使用的方向引导。

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  “算法是人工智能的大脑,算法的改进和创新,使人工智能可以完成越来越复杂的任务,从而更好地进行仿生模拟。”在列举人工智能发展过程中的五大关键因素时,任勇尤其强调了算法的重要性。

  作为支撑算法和数据的基础设施,算力就是人工智能热潮中的核心生产力。“算力时代”里,我们应该如何突破算力瓶颈?

  任勇表示,当代基于神经网络的深度学习方法对于算力的要求在不断提高。为了处理大量的数据并训练日益复杂的网络模型、实现日益复杂的算法,“人工智能对算力的需求几乎每3个月翻一番”。

  放眼全球,算力已经成为了世界各国战略布局的重中之重。前瞻产业研究院报告显示,目前我国AI算力市场竞争可分为三大梯队,其中微软、谷歌等企业部署更具全球竞争力的产品,国内具有竞争力的企业有百度、阿里、华为等。

  联想集团与毕马威联合发布的《“普慧”算力开启新计算时代》报告指出,在全球算力产业规模排名中,中美两国处于领先地位且中国算力规模增速领跑。据报告测算,预计到2025年,我国算力核心产业规模将不低于4.4万亿元,算力关联产业规模可达24万亿元。

  在各企业争相突破算力瓶颈的当下,任勇也关注到,人工智能的发展对算力的需求逐渐增加,也在能源消耗方面带来了巨大的挑战,“智能计算需要消耗的能源是巨量的”。

  他举例,AlphaGo用到1202个CPU和176个GPU,一盘棋的能耗约3000千瓦时,相当于一吨煤的发电量,训练过程进行了数十万盘对弈,消耗的能源超过了20万吨煤的发电量。

  “我们需要突破现有资源瓶颈,拓展新的资源空间,这对人工智能的长期发展来说意义深远。”任勇表示。

  随着这场科技革命的步伐日益加快,ChatGPT、Sora等标志性人工智能产品的出现正在深刻地影响着每一个人的生活。但随之而来的伦理议题也日益凸显,成为了人们共同面临的重要挑战。

  近年来,我国发布了《新一代人工智能治理原则》《新一代人工智能伦理规范》等多份文件,强调人工智能需要以“智能向善”为导向目标,要将伦理道德融入人工智能全生命周期。

  任勇指出,在人工智能发展的过程中,会出现伦理和社会问题。例如在隐私和数据安全方面,人们担心个人数据可能被滥用,在个人信息被窃取后,用于定向广告等。

  他还补充说,人工智能会引发责任、透明度问题以及失业焦虑,“自动化和机器人技术的进步可能会导致一些工作的自动化,从而引发失业和职业转型的问题。”

  对此,任勇认为,解决上述问题需要在技术层面上做到改善人工智能架构、优化人工智能算法、让人类参与训练循环;在社会层面上需要严格监管、解放思想和坚持原则,同时在人才培养上进一步加强产教融合力度。

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