大会现场。主办方供图
“人工智能(AI)技术的发展并非以人的基线为最高天花板,而是远远超过人的水平。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯说,随着AI技术重塑经济社会面貌的步伐提速,“人工智能+”提供了新的增长机遇。
他是在近日于京举行的“致未来·C-Talk”公益性科技演讲大会上作此表示的。在他看来,“人工智能+”不只是AI在不同行业的落地应用,还包括AI与经济社会的双向深度融合。通过全面释放技术潜能、重塑生产力和生产关系,“人工智能+”将培育并推动新质生产力,最终实现经济提质增效的升级。
在此次大会上,包括魏凯在内的十余位专家学者分享了对Al发展、应用和伦理的思考与总结。
从量变到质变
“我国的模型水平已经和美国不相上下,AI可用性越来越强。”魏凯指出,我国必须抓住大模型从技术成熟到应用落地的黄金期。
AI悄然颠覆科技产业格局的另一面,是对AI泡沫的质疑与忧虑。伽马数据发布的《2024全球AI应用趋势年度报告》显示,2024年全球Al产业融资金额达4829亿元,同比增长77.2%,但投资数量降至624笔,降幅达52.4%,Al行业正在经历从量变到质变的转折。
在行业“转向”的阵痛期,发展“人工智能+”、赋能产业升级,成为破解“泡沫论”的抓手。今年8月国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》)提出,培育智能原生新模式新业态,开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。
在小鹏汇天产品规划高级总监高昊潼看来,飞行汽车就是这样一个新赛道。他定义的飞行汽车应具备陆空两栖功能,关键是打造智能化底座,具体表现为飞行汽车的飞控系统。
小鹏汇天已自主研发出全球首个车载自动分合机构,一键操作可实现陆行体和飞行体的自动分离、结合。
低空经济、商业航天、生物制造……越来越多的新增长引擎正在为新质生产力的发展注入强劲动力。在业内人士看来,AI技术成为新型工业化必须紧跟的前沿趋势,应充分发挥我国数据资源丰富、产业场景完备、应用场景广阔的优势,形成“模型-应用-数据”的飞轮效应。
利用AI技术设计AI芯片
要实现“人工智能+”的宏大愿景,离不开AI芯片的支持。
什么是AI芯片?中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室研究员纪雯表示,还没有一个严格的公认标准,但目前已形成基本共识:AI芯片是专门为加速AI应用而设计的处理器芯片。
随着AI芯片的发展,功耗问题日益成为制约其规模化部署的瓶颈。国家能源局数据显示,2022年,全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时,为同期三峡电站累计发电量1036.49亿千瓦时的两倍以上,约占全社会用电量3%。
为了应对这一挑战,学术界与产业界正在积极探索多种低功耗路径,例如通过存内计算消除数据搬运开销来大幅降低能耗,利用电子设计自动化工具链的跨层协同优化实现系统级能效提升等。
自2012年深度学习革命开启以来,AI进入黄金发展期,社会对AI算力的需求呈指数级攀升。然而,当前大模型参数规模已达万亿级别,单枚芯片已难以承载其训练与推理需求。
“我们面临的挑战早已超越单一芯片的设计范畴,转向系统级协同:从片上互连、芯粒互连,到片间互连、系统级互连,我们需要构建一张超高带宽、低延迟的‘算力互联网络’,将多枚芯片的计算与存储资源无缝整合。”纪雯说。
此外,AI芯片的研发周期长、门槛高,仍是行业痛点,从架构设计到流片投产,完整流程通常耗时约两年,且需数百名工程师协同作业,人力成本高昂。
“如何缩短研发周期、降低设计复杂度,已成为制约AI芯片规模化发展的关键瓶颈。”她补充道。而利用AI技术来设计AI芯片正成为破局的新希望。
守护技术向善
“《意见》的前提是确保AI的安全、可靠、可控。”上海交通大学马克思主义学院数字化未来与价值研究中心主任闫宏秀表示,每个人都希望得到技术的加持,而不是挟持,其中的关键是探寻人与机器的价值对齐。
闫宏秀举了个例子,为什么看到手机运动数据显示今日步数没有达到某个数值,就觉得今日健康指标没有完成,部分人为了实现这一目标,甚至会甩手“刷”步数,直到看到目标数值才会觉得神清气爽。这背后的逻辑就是人类通过数据化的模式对齐了自身的生命轨迹。
“我们通过技术校准我们自己到底是谁、是什么样的状态,这并不合理。”闫宏秀强调,随着AI技术的狂飙,幻觉、欺骗性对齐、伪对齐等问题层出不穷,“为了避免AI造成的风险,我们需要将AI价值观与人类对齐,守护技术向善,构筑人类得以安身立命的保障”。
然而,这并非意味着否定AI的发展。闫宏秀指出,每一项新技术的发展和创新必定存在风险,但并不会因为风险而把这项技术全部否定,也不意味着要盲目乐观地拥抱新技术。
“在探索价值对齐基准生命线的时候,一定要把握工具理性和价值理性之间的平衡。”闫宏秀表示,当前AI发展需要理解人类意图和行为方式,符合人类的社会规范和价值观。(记者 赵宇彤)
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