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专访《生成式人工智能》作者丁磊:中国大模型厂商赶超美国,关键在这里
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吕栋lvdong@guancha.cn
【文/观察者网 吕栋 编辑/张广凯】
以大模型为代表的生成式AI,可以说是今年全球科技圈最火热的概念,甚至没有之一。
在不久前闭幕的世界人工智能大会上,无论是以BAT为代表的传统互联网大厂,还是华为等ICT企业,亦或是科大讯飞、商汤科技这种本来就带有AI标签的公司,都在展示大模型能力。
下游应用中,有的厂商展示了AI大模型的聊天、写诗、作画能力,有的则展示了大模型的编程、建模能力,还有的企业专注直接行业结合,强调自己的大模型“不作诗,只做事”。
当大模型爆火了大半年之后,复盘变得很有必要,同时也有很多专业问题亟待解答。比如,如今的生成式AI和前些年火热的AI概念有没有本质区别?催生生成式AI的关键技术有哪些?如何看待国内互联网大厂的大模型“军备竞赛”?中美大模型的发展有哪些差距?我们离真正的通用人工智能(AGI)还有多远?等等。
针对这些外界普遍关心的话题,观察者网近期深度专访了《生成式人工智能》作者、美国俄亥俄州立大学人工智能专业博士、美国PayPal全球数据科学平台创始负责人丁磊。
丁磊
以下是专访实录:
观察者网:几年前AlphaGo掀起过一轮人工智能热潮,但热度很快冷却了。如今ChatGPT这种大模型再度引发人们对AI的高度关注。在您看来,AlphaGo和ChatGPT所代表的两个AI发展阶段,有什么本质不同?另外,ChatGPT会不会也像AlphaGo一样,很快失去热度?
丁磊:首先可以这样类比一下,人类从一个婴幼儿成长为成年人,需要漫长的过程,同时也需要花很多时间去学习,而ChatGPT的训练过程相当于人类的成长过程。现在ChatGPT可以说在一定程度上已经拥有成年人的通识水平,并且具有一定的逻辑推理和常识理解能力。
作为对比,AlphaGo只是一个人工智能围棋机器人,而人类能在相对较短的时间内学会下围棋。我认为ChatGPT所具有的知识和逻辑,让一个人去学习的话,肯定比学习下围棋的时间要长。所以ChatGPT的里程碑式意义更大,但不是说AlphaGo就没有意义,只是ChatGPT模拟人类学习的意义更大。从人脑学习的层面来看,ChatGPT跨越时空的尺度肯定比AlphaGo更大,因为学习围棋相比于学习常识和逻辑,需要的时间更短。
从第二个层面来说,AlphaGo并不是一个普通的AI机器人,它以击败围棋世界冠军柯洁而名声大噪,背后依靠的主要是强大算力。虽然围棋是比较复杂的棋类,但它是有规则的,通过大量的数据学习就能做到很优秀。在我看来,AlphaGo这种AI机器人更像是在规则之下,通过大量数据不停地强化和迭代的过程,而ChatGPT处理的是人类自然语言,相对更复杂。
AlphaGo处理的主要是围棋数据,格式相对简单。虽然围棋中的内涵逻辑,包括取胜的规则也挺复杂,但它的底层数据结构更简单直白。而ChatGPT对应的是人类自然语言数据,存在的形式更为复杂、多样和多变,这也就从另一个角度印证了ChatGPT是AI领域更大的突破。
观察者网:能否这样理解,AlphaGo和ChatGPT其实是一种进化关系,AlphaGo在进一步进化之后,就可以成为ChatGPT这种AI大模型?
丁磊:尽管二者在算法上有一些相通性,但并不能完全说是进化。换个角度来说,其实下围棋的程序早已存在,虽然可能没有AlphaGo那么优秀,但很早就出现了。而ChatGPT作为一种可以跟人类自然交互的聊天工具,之前是不存在的,所以它突破性更大。AlphaGo夺得围棋冠军,引起很大的轰动,主要因为算力算法更强更优秀,它更像是一种量变。而在ChatGPT之前的自然语言对话工具完全不能用,很多场合下像“人工智障”,而现在ChatGPT基本超越了一些人认为能用的阈值或限度,所以它更像一种质变,在一定程度上突破了可用的边界。
观察者网:之前看到一种说法,AI 1.0时代是在海量数据库中做快速比对,而ChatGPT的突破之处在于,它可以基于大数据集自己生成内容,并不是简单的比对和匹配。这意味着掌握了一定自学习能力的AI,技术迭代速度大幅提升,进入2.0时代。您如何看待此种说法?
丁磊:AlphaGo不能完全说是匹配,它也拥有一套深度强化学习的模式,但AlphaGo不是生成式,而ChatGPT是生成式。AlphaGo可以理解为早前那种判别式AI,也可说是决策式AI。
从技术路径来看,决策式AI的主要工作是对已有数据“打标签”,对不同类别的数据做区别,最简单的例子如区分猫和狗、草莓和苹果等,干的主要是“判断是不是”和“区分是这个还是那个”的活儿。生成式AI不一样,它会在归纳分析已有数据后,再“创作”出新内容,如在看了很多狗的图片后,生成式AI会再创作出一只新的狗的图片,实现“举一反三”。
从成熟程度看,决策式AI的应用更为成熟,已在互联网、零售、金融、制造等行业展开应用,极大地提升了企业的工作效率。而生成式AI的“年岁更小”,2014年至今发展迅猛,堪称指数级的爆发,已在文本和图片生成等应用内落地。从应用方向来看,决策式AI在人脸识别、推荐系统、风控系统、机器人、自动驾驶中都已经有成熟的应用,非常贴合日常生活。生成式AI则在内容创作、人机交互、产品设计等领域展现出巨大潜力。
- 责任编辑: 吕栋 
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