华东政法大学政治学研究院院长、人工智能与大数据指数研究院院长高奇琦教授, 曾经在2018年出版书籍《人工智能: 驯服塞维坦》时直言, 科技对人类有着产生复杂性影响的情形, 人文社科学者不应该在涉及人类命运以及人类发展的关于人工智能的大讨论里呈现出缺少参与的状况, 在人工智能时代, 人文社科领域内持有学者身份的人们并非是处于被动参与状态类型里的存在, 而是要立足于在参与并具有塑造作用性质的基础之上, 朝着达成构建人工智能社会科学这一未来目标而努力。
在最近这段阶段时间里, 互联网之上涌起了一阵“GPT潮”, 它聚焦于GPT的进展情况, 关注其风险以及应对举措, 高奇琦教授带领着团队发布了一份最新的研究报告, 其目的在于能够让人们从更为专业的角度去理解并且透视现当下正在发生的GPT火爆现象, 与此同时还对一些问题作出了尝试性的回答。高奇琦教授身为一名关注人工智能领域已经许多年的人文社科学者, 他对于GPT“热潮”有着怎样的“冷思考”? 面对科技所带来的复杂影响, 人类社会又应该怎样去应对? 解放日报·上观新闻记者针对于此采访了高奇琦教授。
做“引领者”而不是“跟跑者”
解放日报·上观新闻：GPT与过去的AI机器人相比有何区别？
高奇琦说, 这次GPT能引发这般大的轰动, 原因在于它展现出了一种强人工智能取得突破的可能性, 原来那类人工智能大体属于弱人工智能, 也即专用人工智能, 像家里常见的名为"小爱同学"的那类, 仅能回应一些相对而言较为简单的问题, 一旦涉及稍微更加复杂些的问题它便无法作出回应, 2016年战胜围棋世界冠军李世石的AlphaGo确实厉害, 可它同样是专用人工智能, 除了围棋领域之外没办法应付别的事宜, 然而GPT却是通用人工智能, 也就是强人工智能。机器可以进行翻译, 机器能够写程序, 机器还会整理数据, 就算是进行很复杂艰巨的文化创作亦不在话下, 并且它还能够煞有介事地“编造一些虚假内容”, 给人一种“无所不能”的感觉, 只要用户向它给予比较具体的提示语, 精准地告知机器期望它做什么事情。
所以, GPT和原先有着的, AI机器人之间最大的差异之处, 在于它具备的通用性, 它背后所依靠的通用大模型技术这个是关键。通用大模型一般有着大量并且海量的参数, 以及复杂的架构, 能够借助预训练的帮助, 或其他的方式方法, 在大型的数据集上面进行学习跟训练活动, 经过这样的微调之后高效果地处理计算机视觉, 和自然语言处理一类的诸多复杂任务。当下时期, 通用大模型的研发工作已经成为各个不同国家里面新一轮技术竞争的核心领域范畴。
解放日报旗下的报纸, 上观新闻所提出的问题是如下这个: 像GPT这样子的科技创新成果, 为何并非是率先在中国出现的呢?
高奇琦表示, 实际上, 能够把这个问题提出来, 从某一个侧面体现出中国已然具备了相当强烈的原始创新的意愿, 这无疑是一个极为显著的进步。然而与此同时, 也必须清楚地认识到, 我们所拥有的基础依旧存在一定程度的欠缺之处, 比如说人才的素质方面, 以及顶尖科学家的数量方面等, 和美国相比较而言还是存在着一定的差距的。
通用大模型属于一个系统工程, 算法、数据以及算力这三个要素可谓至关重要。此刻, 我们呈现出的差距集中于数据和算力。在数据层面, 英文互联网之上的数据质量有着相当高的水准, 且更易于进行清洗。GPT之所以能够在问题回答方面表现出色, 极为关键的缘由在于英文互联网里存在大量相对精准的知识类信息, 这些信息可以投入至模型予以训练。中文互联网所产生的数据数量不少, 然而质量上尚存差距, 并且国内诸多的数据大量寄存于移动端APP里, 数据抓取颇具难度, 同时互联网巨头彼此之间的数据处于相互封闭状态, 导致数据孤岛化现象较为严重。算力也是另一项巨大挑战, GPT所需的算力至少得有3万张英伟达A100卡, 这是一份数额巨大的投入。
解放日报·上观新闻：中国如何缩小差距、迎头赶上？
高奇琦表示, 在数据方面, 需增强数据质量, 消除数据孤岛, 促动数据的共享与互联互通。于算力方面, 借助政府投资, 协同构建更大的算力基础设施, 像统筹并优化算力资源、打造公共算力池等, 将基础设施跟硬件条件予以完善。与此同时, 更为有效地激励头部企业先发制人、奋勇超前。
赶追技术, 无疑十分紧迫, 就中国现下的根基而言呢 并非意味着就是 那绝对无法触及的任务 然而关键之处在于 就在我辈不断取得进步的这个当口 他们同期也同样在持续进步 当历经一番努力 我们好不容易追赶至他们某个阶段的技术水准之时 人家已再度将咱们甩于进度末端自顾自地向前飞奔而去了 所以呢 仅仅是盲目追赶 恐怕是远远不够的势态 势必要拥有更为深邃的视野 制定更加具远见性的规划布局 得全力揣度接下来三到五年间最为趋向技术有所突破的脉络走向 竭尽全力去争做那技术领域的引领先锋 而非始终甘当跟在别人身后的追随者才合适。
平衡好科技创新和风险应对之间的张力
在上观新闻来源于解放日报的报道里, 对于GPT突然出现这件事, 会给人类社会发展带去什么样的机遇呢！
高奇琦称, GPT更像是一种技术方面的基座, 下一步它有可能会被应用到更为广泛的细分领域里边, 像是金融领域、法律领域、医疗领域, 甚至像元宇宙研发、虚拟世界研发、数字人研发、类人机器Ren研发等等类型。GPT作为一种通用人工智能, 它还能够参与到科学家进行研究的过程里边儿。很多的科学研究都需要模拟所处环境, 于此就牵涉到海量的极为棘手的运算事儿, 过去呀我们很可能主要都是经由人手操作来一步步完成相关计算工作的, 然而现如今GPT在去依靠计算机这种新型信息技术而构建的仿真模拟环境当中能够发挥出相当关键的作用。比如说, 以往科学家得借助各式各样的办法去模拟蛋白质的结构, 如今通过人工智能就把大量的蛋白质结构给弄明白了, 人工智能合成生物蛋白能够在生物制药等诸多领域得到广泛的运用了。
解放日报·上观新闻：我们该对GPT保持警惕吗？
高奇琦表示, 技术的运用必定仿若双刃剑, 首先得提防对GPT存过度依赖之情, 比如说, 你长久借助它去编写代码, 久而久之, 你便会丧失代码能力, 甚至辨别不出GPT所撰写的代码是否正确, 所以嘛, 超量依赖GPT产出的答案, 摒弃独立的思索、判断、创作以及研究, 人就会被技术异化, 深陷若GPT营造出来的一种信息幻影当中, 错以为自身掌握了真理, 智识水准与思维能力都会遭受极大的损害。
另一方面, 在跟人类对话之际, GPT的“胡说八道”会产出大量垃圾信息, 这些信息经GPT包装后, 看上去仿若科学知识, 实则似是而非, 这对人类知识体系当属一种污染, 好多原本被视作确定性的问题, 可能会受这些垃圾信息扰乱。
《解放日报》旗下的上观新闻所述的: 有关GPT引发的就业危机成为人们议论的关键要点, 如此这般的担忧究竟有没有必要呢?
高奇琦表示, 以往写作的书中, 对此问题曾反复探讨。如今看来, 人工智能对人类工作必然是存在替代性的。当然, 我们无需过度忧虑, 毕竟人类社会存有自我调整的机制, 鉴于社会稳定等诸多因素, 包含一些所谓有冗余属性存在的设置情况, 这类设置并非单纯为追求效率, 而是基于对社会保障及社会稳定的全面考量。
可是存在一点是没法改变的, 你所处的这个岗位, 倘使机器也能够胜任, 那么机器会将你的价格压低。从这样的角度来说, 未来人工智能的发展会促使人们更多地去从事具有创造性的工作。正是依据这个判断, 我提议能读书的人要多读书, 即便你拥有工作, 依旧要持续地保持学习以及进步。当然, 人类社会持续会涌现新兴职业, 我觉得未来服务性职业会愈发多, 一些提供定制化服务的私人教师、私人医生、私人律师等会愈发受欢迎。
解放日报旗下的上观新闻中提到, 面对像GPT这类人工智能技术呈现出的迅速发展态势, 怎样能够更妥善地做到趋利避害, 在对其进行规范使用的这个过程当中, 充分发挥出它的最大价值呢?
一, 高奇琦指出, 要鼓励技术发展，这是世界性竞争, 是社会发展规律, 是不可阻挡的大趋势。
第二, 要全面仔细地考量技术有可能带来的风险, 做好积极主动的应对举措, 借助一些具备有效性的制度去减少它所产生的负面效应。
第三, 需开展谨慎监管。鉴于技术具备脆弱特性, 科技创新与风险应对, 这两个问题于实际操作里会存有张力。若因顾虑风险而过度畏缩不前, 那么科技创新的活力将会被削减；要是盲目追逐技术迅猛发展, 又会存在巨大风险。进行谨慎监管, 妥善权衡科技创新和风险应对二者的关系, 于增强科技创新实力之际, 将技术引发的负面影响、破坏效应降至最低程度, 我认为这是我们对待技术的一种基本态度。
标签： ChatGPT 人工智能 人文社科 科技创新 风险应对
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