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潜望|对话百度沈抖:人工智能还远远未到威胁人类的地步

腾讯新闻《潜望》 作者 刘鹏

以ChatGPT为代表的生成式AI,正在掀起一场新的工业革命。以百度旗下的“文心一言”为代表的中国参赛选手,被人们寄予厚望。

3月29日,在博鳌亚洲论坛2023年年会上,腾讯新闻《潜望》对话百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖。他执掌下的智能云,是文心一言语言大模型得以打造的基础。

在沈抖看来,生成式AI具有革命性的意义,“以深度学习为代表的人工智能作为第四次工业革命,真正解放了脑力、并部分替代脑力。”伴随着传统分析型AI走向生成式AI,会逐渐使得企业分化成智能企业和非智能企业。非智能企业会逐渐被淘汰,同时新的巨头将会诞生。每个企业要尽快行动起来,需要重新思考,自己的优势是什么、如何用AI放大这个优势。

回归到百度而言,沈抖表示不会重复阿里云、华为云等路线,而是将人工智能的技术深入行业、聚焦场景,放在产业里面发挥作用。根据百度智能云的数据,截至3月27日,文心一言云服务已收到12万家企业的申请测试。

沈抖认为,文心一言将根本性地改变云市场的游戏规则,云服务将从数字时代跃迁到智能时代。以前企业选择云厂商更多是看算力、存储等基础云服务,而在未来,企业对云的需求会更加聚焦智能服务,会更多看框架好不好、模型好不好,以及模型-框架-芯片-应用这四层架构之间的协同是否高效。

对个人而言,生成式AI持续火热,也引发了AI会否在未来大规模取代现有职业的担忧和讨论。在沈抖看来,一波职业的消失一定会催生另外一波新职业,例如汽车被发明之后马夫可以去学习开汽车一样,生成式AI将催生出“指令师”的职业。

“以前一个人做PPT要做半天。未来是指令师告诉生成式AI,PPT要讲什么事情,用什么背景和什么风格,这会指引生成式AI快速生成一个满足需求的PPT。”沈抖表示,将来大部分人的工作不是真正上潜望操作,而是要指挥AI怎么去做。

对人工智能的讨论中,更大的担忧在于伦理和监管层面。就在对话当天,一封由非营利组织未来生命研究所发布的联名信呼吁,暂停高级人工智能开发6个月,并在此期间共同制定并实施一套共享的安全协议,交由独立专家进行审计,以确认其风险可控。

沈抖在对话中对腾讯新闻《潜望》表示,从时间的维度来看,任何新技术的出现,“短期内我们会高估它的影响力,长期来看我们又容易低估它的影响力。”

他补充,生成式AI在目前所表现出的智能水平,的确超出了预期,但之所以能够超出预期,恰恰在于之前的表现太差了。因此在以ChatGPT为代表的生成式AI横空出世后,业界出现了像联名信一样的反思。“我不排除他们(观点)的合理性,但是我认为还远没有到那个程度,人工智能今天的这种能力,还远远未到威胁人类的地步。”

以下为对话全文(经整理略有删改):

腾讯新闻《潜望》:李彦宏之前说过,文心一言更大的叙事在于云计算,它会改变云产业的规则,我们怎么去理解这句话?它是怎么改变的呢?

沈抖:如果我们把它想象成是一个类似于新的一个操作系统,或者是智能手机iPhone这样一个时代出现的话,那么它潜在的应用空间是巨大的。百度不可能把最终的终端用户场景全部包揽,但是我们可以把这个智能底座开放出来,让更多的企业去用,赋能他们去更好地服务好他们自己的C端客户,这样才能带来更多的社会效益。基于生成式AI的业务再造是全球性大趋势,比如百度一定会用文心一言再造百度自己的全系产品,但如果文心一言仅用来再造百度自己的业务,带来的社会效益是有限的,不足以充分发挥文心一言的潜力,所以我们把文心一言大模型作为一个基础设施,去赋能千行百业,让更多企业都能放大自己的优势,更好地服务他们自己的客户,这样才能带来更大的社会价值。

腾讯新闻《潜望》:文心一言推出后,云服务已收到12万家企业的申请测试,这些企业都属于什么行业?

沈抖:现在我们这12万客户里面,主要是有政府、金融、互联网、电商、广告营销、工业等等几大类,这些行业的分布跟我们预期比较一致。

腾讯新闻《潜望》:这些客户有没有基础共性的一些需求?

沈抖:有,这个共性的需求还是比较明显的。他们很多都是提高内部的管理效率、知识的传承效率和内部的经营效率。企业管理和研产供销服流程中,但凡是跟交流有关的、知识相关的,都是他们的强需求。

比如,一位农业领域的专家跟我们讲,全国各地每个地方的气候环境不一样,土壤不一样,所以庄稼,成长的时候生的病也不一样,什么时候该种,打什么药,施什么肥,是跟区域相关的。他要派大量的这种农业技术人员到全国各地去帮着他们。但实际上这些现象,如果能沉淀下来,形成一个农业小助手,农民伯伯直接问它就行了。所以可见就是这种需要知识传承的、需要对话的,需求是比较明显的。另外就是面向销和服的比如说智能客服、数字人的需求,它会让流程变得更加连贯。

腾讯新闻《潜望》:算力是生成式AI落地的重要制约因素,百度怎么解决这个问题?

沈抖:今天所有喊缺算力的人,都是一时兴起的人。要是你真正打磨了十几年AI的应用,真的在训练大模型,像文心大模型都到3.0版本了,是不会缺算力的。如果你等到ChatGPT已经出现了才去跟风训练大模型,才发现买不到芯片,这肯定是不太对的。实际上从目前百度的研发进度上来讲,我们已经部署的算力还是比较好的支撑了我们大模型的迭代速度。算力问题对一部分企业来讲是个瓶颈,但对于长期在这个领域耕耘的企业,还是一个可解的问题。

关于算力,还有很重要的一点是四层框架之间能不能做到高效的协同。如果说做不到高效协同的话,有可能干一件事是别人干一件事两倍的算力,那你说算力不够是效率不高还是真的算力不够?百度是全球唯一在芯片-框架-模型-应用四层都拥有领先自研产品的公司,可以在这四层架构中实现端到端优化,大幅提升效率。打个比方,如果某个应用上经过调优,在同等算力情况下,性能提高100%,那就意味着算力需求可以降低50%。

腾讯新闻《潜望》:今天一封由非营利组织未来生命研究所发布的联名信呼吁,暂停高级人工智能开发6个月,并在此期间共同制定并实施一套共享的安全协议,交由独立专家进行审计,以确认其风险可控。你如何看待这封联名信提出的呼吁?

沈抖:任何一个新技术的出现,都有这么一个说法:短时间内我们高估了它的影响力,长期起来看我们又低估了它的影响力。这段时间如果说有人以这样一个视角来看的话,我也不排除它们的合理性,但是我认为还远没有到那个程度,就是它今天所表现出来的智能,只是超出了我们的预期。之所以能超出我们的预期,是因为以前表现得太差了。如果说以前表现得都像这么好的话,我们的预期会更高,整个人工智能的发展虽然迭代速度会很快,但是现在一般都还是人工加智能,这使得大家降低了对它的预期。

这一波出来以后多少有点符合我们的预期甚至有点超过我们的预期,带来了一定的反思,我觉得有种反思是很正常的,这也是作为人类应该有的敏感性,都是合理的,但是就生成式AI今天的能力,还远远不到威胁人类的地步。

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