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人工智能AI和数字化世界走向何方

2024年5月23日,美国众议院外交事务委员会以压倒性多数投票提交了一项法案,该法案将使拜登政府更容易限制AI系统的出口。该法案还将赋予美国商务部明确的权力,禁止美国人与外国人合作开发对美国国家安全构成威胁的AI系统。

路透社本月报道称,拜登政府准备开辟一条新的战线,以保护美国 AI 避免落入他国之手,初步计划针对最先进的 AI 模型设置护栏。

人工智能

AI的你追我赶,堪比当年的太空竞赛。可以预见的是,未来50 年人类生活将被人工智能重新塑造,一个充满无限可能的人工智能时代将全面来临。

考察人工智能领域的现状,我们发现智力远超人类的“强人工智能”仍属于科幻范畴。而在近未来,逐渐走出实验室应用到日常生活中的“弱人工智能”,已经开始引发广泛关注。

五十年前,在人们心目中自动化代表着智能,二十年前,用汇编语言写出逻辑编码,机器能完成人类完成不了的任务就是智能。而今天我们讨论的人工智能,主要依赖深度学习技术,不需要人类输入规则,而是机器自己寻找规则——这让我们认为:机器有了智能,能像人一样思考。

而深度学习大显身手有两个条件——强大的计算能力和高质量的大数据,前者得益于硬件计算能力的发展,后者则是互联网时代每天产生亿级数据的受惠者。未来理想化的状态如下:

1、人人都有智能助理。对咖啡机说一句“我想喝杯咖啡”,于是,一杯不加糖、脱脂奶的美式就到了你手边,你甚至无需告诉它,你的口味是什么,答案都在往日积累的口味偏好数据中。

2、人人都是老司机。特斯拉、谷歌、德系车企……众多玩家都在让科幻电影中的智能驾驶变成真实,中国科技企业自主研发的无人车也经过了路测、试驾等重重考验。2016年乌镇互联网大会上,百度无人车首次进行开放城市道路运营,几十名乘客提前体验了无人驾驶汽车他们还为汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供了一个开放、完整、安全的软件平台Apollo,助力传统车企快速搭建出一套属于自己的完整的自动驾驶系统。未来,年迈的老人或考不过驾照的新手,或许都能通过无人车轻松上路,一家人出行过程中也能够解放双手,享受车上的家庭时光。

3、出门“带脸就行”。“刷脸”时代,仅仅凭借一张脸就能轻松实现一切所需。人脸识别技术带来的不仅是方便快捷,更重要的是安全,当它与金融结合,我们可以不带手机,不带银行卡,只需要扫一下脸,不管是小超市买东西,还是理财、信贷等其他金融服务,都能实现极速办理。

4、娱乐旅行、文化教育新体验。除了翻译,AI还在其他方面改变着我们的娱乐和旅行。如今的图像识别以及AR等技术可以让褪色的物体或图片复原到几千年前的色彩。

目前,技术领域的重要趋势AI,正在对全球的经济环境产生重大影响。实际上,

世界上不只有一种AI,不同的行业行业有很多不同的想法和认知,也就意味着会有非常多纷繁各异的AI,这就像世界上存在各种物种的动物一样。如果把众多截然不同的动物智能和机器智能汇总,我们会发现人类的智能发展并不是核心或者唯一。人类与AI的关系是复杂且多维的,包含以下几个方面:

合作与互补:

AI与人类在很多领域都有广阔的合作空间。例如,在医疗、工业、金融等领域中,AI可以辅助甚至在某些任务上超越人类的能力。通过开放数据和知识共享,人类为AI提供了丰富的学习资源和发展环境,而AI则以其高效的计算和决策能力弥补了人类在某些方面的不足。这种合作关系有助于提高生产效率、生活质量和推动社会进步。

竞争与挑战:

随着AI技术的快速发展和普及,它也带来了一定的竞争和挑战。AI可能会在一些特定任务上取代传统的人类工作,导致就业结构的变化和工作岗位的减少。此外,安全和隐私问题也随之而来,如合成视频和图像可能导致的虚假新闻和欺诈问题。这些挑战需要人类社会共同面对和解决。

伦理与法律考量:

在AI的发展过程中,确保其符合人类的价值观和道德准则是至关重要的。权利平衡是关键之一,以避免滥用和不公平现象的发生。因此,需要加强法律和伦理规范的研究与制定,保护个人隐私和数据安全,并推动对AI行为的监管和责任追究机制的建立。

教育与培训的重要性:

为了适应快速变化的工作环境和技术发展趋势,教育系统应该注重培养人们的创造性思维、批判性思维和适应性技能等关键素养。这包括提供关于理解和应用AI技术的基础知识以及数据分析和判断能力等方面的教育和培训机会。

跨学科合作与交流的必要性:

促进不同学科之间的合作和交流对于理解和管理AI技术的发展至关重要。这需要建立跨学科的团队和网络平台来分享最佳实践、研究成果和经验教训,以便更好地应对未来可能出现的挑战和问题。

控制与安全性的讨论:

虽然AI是由人类创造和发展的工具或伙伴,但对其控制和安全性问题的关注也日益增加。在某些情况下,如果缺乏适当的监督和控制措施,AI可能产生出乎预料的行为结果。因此,确保人类对AI系统的有效监控和管理成为了一个重要的议题。

人类与AI之间的关系是一种复杂的互动关系,既包含了合作与互补的机会,也面临着竞争与挑战的风险;同时还需要考虑到法律、伦理和安全等多方面的问题。随着技术的进步和社会的发展,这种关系也将不断地演变和调整。

AI为人类提供新的思维方式

AI就像是降临到地球上的外星人一样,但是它是由人类来进行设计和编程制造的,可能超过了人类的智能,也有可能有认知。但最重要的一点是,他们并不像人,他们是一个硅基生物,有不同的认知和思维方式。

思维方式的不同,可能就构成了AI与人之间最大的不同,这并不是差错,而是特点,甚至是优势,他们可能会有创造性的思维,用完全不同于人的思维去做决策。

随着新的AI的应用,人们发现机器也是可以产生创造力的。但是这些创造力并非是空穴来风,他们必须有人去给AI做出提示,那么这些人就叫做提示工程师。

真正优秀的AI提示工程师可能要花一千个小时以上的时间和AI共事,他们用的AI和我们是一样的,但是他们却可以通过创造性的提示让AI去创作出非凡的东西。一个优秀的AI提示工程师是需要大量的练习和非常深厚的知识积淀和技术积淀的,大家现在也都会用一些开放的AI工具,你需要去了解AI背后的思考链条,你需要让AI一步一步地去跟着你的思考。

你会被更擅长使用AI的人替代

如果说你给AI一些积极的情感反馈,比如你表扬他,那么他就会给你一些更好的答案。比起助理,AI更像一个实习生,因为实习生不能独立完成任务,工作成果需要我们来做二次核验的。他们是从大量人类语料中去提取信息来训练AI,其中包含了人类最精尖的信息,同时也有一些非常普通的,甚至是质量不高的信息。

对知识型行业从业者来说,50%的任务都是可以由AI实习生来做到的。而其他50%的工作可以让AI去做一个草稿,然后由人来做提升。同样在其他的行业,比如说作家,他们使用AI的话,任务的完成速度会增加37%;比如律师、顾问,还有行政的工作,他们使用ChatGPT之后都有不同程度的效率的提升。最明显的效率提升,其实来自于低级别的工种或者是普通员工。

AI和其他的技艺一样,需要至少一千小时的练习和学习,才能够真正擅长,所以未来人们的薪资将与你使用AI的能力挂钩。因此,人们不会简简单单地因为AI失去工作,但是确实有一些工作内容会改变。

未来的5年以内人是不会被AI替代的,但是有可能会被一个善于使用AI的人替代,这是普遍的趋势。如同现在看到的,即使有了自动驾驶,依然很少会有司机被自动驾驶所取代,但未来,司机的工作内容是会出现一定的变化的。还有在客服领域,用生成式AI去赋能服务台的工作人员,尤其是接,会有一些AI没有办法处理的问题再转到人工。

AI是相对平等的技术,即使是一些财力并不是很雄厚的企业或者是一些偏远的地区,他们没有充足的预算雇佣接线员,也可以运用AI提供客户服务。

除此以外,另一种AI应用趋势应运而生——艺术方面的提升。目前很少有画家、音乐家、或其他艺术从业者被AI完全替代,他们可能会用AI作为灵感来源。AI的世界是基于规则的,因此,有时人觉得很简单的事情,对AI而言可能很难,换言之,AI觉得很容易的人可能会觉得非常困难。

说到生成式AI与人之间的关系,我们把它称之为+1关系,现阶段只靠人或只靠人工智能都不行,它们要结合在一起。人类和人工智能协作可以应用在各种领域,包括教育、法律、驾驶等,有的这些和人工智能相遇是1+1>2的概念。

不可否认,现在的人工智能医生还不如人类医生,但是人类医生与机器协作会做得更好。一些遥远地区可能医疗资源短缺,无法接触到正常的医疗资源,在这种情况下,AI治疗总比没有医生好。

当技术变得隐形时才是最强大

在过去一年里,生成式人工智能带来了许多激动人心的变化,比如神经网络技术得以与人工智能结合应用,实际上神经网络技术不是新技术,网飞和亚马逊早就在使用,这是一种识别+生成的技术。目前神经网络已经发展出两个全新的概念,一个就是大型语言模型,另一个叫做对话式用户交互界面。

大语言模型一开始是个非常简单的编程,10-15年前,我们其实是用它来做语言翻译的,因此当初训练它的目的是为了建立语言模型,将一种语言翻译成另外一种语言,用作训练的语料就是日常生活中的各种语言。

因为语言不是单纯的进行信息的传递和传达,我们之所以会有语言,是希望语言表达思想,没有语言,思想也是匮乏的,所以语言跟推理能力密切相关。当获得了语言能力时,它也在一定程度上获得了推理能力。

推理是语言模型研究过程中获得的一个有趣副产物。大语言模型在很多赛道有了全新的应用,基于大语言模型,他们获得了阅读推理的能力,人工智能可以帮助我们做很多测试,且高分通过。

对话式用户用户界面与20年前的图形用户界面有异曲同工之妙。有了大语言模型后,你可以进行对话式沟通,从而生成图文,我们会发现文本信息转化成视觉信息非常符合人类的沟通诉求,这极大改变了现在的技术应用,包括语言理解、手势识别。

未来几年初创企业将变得非常的容易,只需要将一些东西添加到对话式使用界面中,比如你可以和面包机、汽车对话,AI也会变成商品的一种形式,AI交互页面会成为区别其质量的一个关键所在。

当技术变得隐形的时候才是最强大的。我们现在在这个房间当中有大量的技术存在,比如电灯、水管、风扇、通风管道等,我们意识不到他们的存在,这意味着这些技术已经成功了。同理,我们一直在谈AI,说明它还没有成功,如果说我们已经无法意识到AI的存在了,那么就说明AI成功了。

AI的技术会存在于两个阶段,一个是内部的流程阶段,包括编程工作、金融分析,或者是传媒和沟通;另一个是外部使用AI来制作产品,这是大家在公众视野当中可以看到的,比如说自动驾驶汽车机器人。目前为止,内部运行的AI更为强大,我相信这也是未来AI重要的增长点。

有些工作是人类不想做的,有些工作是人类可以做的,还有些工作甚至是人类完全未知的。AI能够起到最大作用的地方,不仅仅是在人类不能做的,更是在于去探求完全未知的工作。

社会中层往往是AI最大受益者

那么在商业场景中,第一批的AI使用者有哪些?除了我刚刚介绍到的客服工作以外,还有程序员,现在程序员已经在使用微软copilot这样的AI辅助工具了。有了AI加持之后,这些程序员表示再也不想要回到没有AI的时代;同时在营销领域,工作人员也在大量使用AI去生成物料、图像、视频等等。

AI的第一批应用行业,包括软件、医疗、教育、营销和保险。AI可以设计保险政策、进行数据分析等等,在教育领域,最大的受益者就是学生,在医疗领域就是患者,在企业的环境当中应该是员工受益。

但其实我们发现事实与预想的恰恰相反,老师对于AI的热情远远要大于学生,医生的热情大于患者,领导者的热情大于普通员工。比如说老师,有了AI,他们每天可以节省几个小时的备课时间,医生和经理也是一样。所以我们发现在一个企业或者行业结构当中,中层反而是受益最大的,他们反而是第一批的AI使用者。

另外年轻的初创企业往往最先运用AI。公司越小,运转就更加灵活,他们就更有机会全面使用AI。大公司的脚步就会相对落后。这是一个自然进化的过程,从18世纪开始,企业一步一步从工业模式一直进化到现在的数字模式,在数字时代,中国企业搭上东风,实现了快速的成长。

之后是云计算的时代,现在我们正在全面拥抱AI,但云计算这一步是不能略过的,我们需要去打好基础,实现完善的云计算部署。换句话说,企业要进行完善的云计算或者云平台的部署,然后才可以在云计算的基础上来发展他们的AI实力。

我们同时也意识到,AI素材可以实现增强现实的功能。在我们需要AI协助的过程中,AI也在学习这个物理世界。AI可以读取物理世界,快速生成数字孪生。有了VR产品,人们可以在虚拟世界遨游,可以去自动理解身边的环境,不需要一遍一遍去扫描,最终将整个世界输入镜像世界中。世界上的任何电子设备都可以看见镜像世界,这是机器人和自动驾驶汽车所看见的世界。

未来,数据世界和人类世界交织在一起,我觉得镜像世界的社交属性很强,所以在这方面的培训工作潜力无限。未来,人们在某项工作或技术正式启用之前,可以在镜像世界里完成实训和试错。

AI将与人建立更多感情羁绊

过去一年,很多翻天覆地的技术变化都是由人工智能来驱动的,人工智能带来了前所未有的创意。未来如果人工智能会产生情感属性,那可能会让很多人觉得匪夷所思。

AI为什么会产生情感属性呢?有以下几个原因。首先,对话是人类沟通的自然表达,人们不自觉地代入情感,即使面对AI,我们也会用到这种原始情感,AI会通过你的语言和表情感受到原始情感的传递。比如说它看到了你的视线,就会知道你现在走神了,或者通过你语调的变化感觉到了情感的变化。在语言表达的同时读取并处理了人类信息,比如像爱、喜悦、恐惧、顾虑、惊喜。

人会跟宠物有很强的情感羁绊,比如狗狗或者小猫,可能在未来会跟人工智能有更强的羁绊,它就会像一个能够说话的小狗。人类是不可能用一种技术覆盖所有的应用场景,除了神经网络之外,我们还可以加入像模糊逻辑、规则判断这些技术。

A未来三十年AI会有什么样的发展路径,没人能够预判。但是至少目前这些分析可以帮助我们更好地为未来做规划,AI能够帮助我们判断哪里AI做得好,哪里人类做得好,同时还可以剖析一下哪些是希望人来做的,帮助我们更好地认清现实、理清路径。

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