AI前哨|对话中科院王奔腾:过度炒作ChatGPT干扰大众认知,只是少数人获利

凤凰网科技《AI前哨》出品

作者蒋浇

编辑|张涛

微信编辑|李金洋

2023年,世界正处于人工智能发展的快车道上,各行各业都在寻求通过人工智能技术实现转型升级。但是,与此同时,人工智能的安全性问题也遭到各方的关注和反思。最近,特斯拉首席履行官埃隆·马斯克与多位人工智能专家和行业高管联名发表公然信,呼吁暂停开发比GPT⑷更强大的人工智能系统最少6个月。

争议背后,美国业界对AI发展的耽忧从何而来?AI的发展会不会已来到需要按下“暂停键”的转折点?国内应当怎么发展人工智能?带着这些问题,凤凰网《AI前哨》对话中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中科慧拓首席科学家王奔腾。

王奔腾主要研究领域为智能系统和复杂系统的建模、分析和控制与管理,是AI和智能控制方面的国际知名学者。作为行业顶尖权威,王奔腾给我们带来了许多区别的观点,他指出相较于技术革命,ChatGPT更像是基础设施,现在存在过度炒作和神化它的现象。这些炒作已影响到了正常的科研,干扰了大众正常的认知,最后只是少数人获利。

“还记得当初阿尔法狗(AlphaGo)出来,大家也都激动的不得了,现在怎样样?阿尔法狗到现在也不过就是六七年时间,所以没必要那末激动。相信不久ChatGPT就是‘白菜价’。”王奔腾认为,ChatGPT离真实的(智能)还早,当下重要的是有序发展。

对美国业界对AI发展的耽忧,王奔腾表示,“我坚决不信它(ChatGPT)会给人类造成要挟 ,除非人类自己要挟自己。”他认为技术发展不可逆,特斯拉CEO马斯克呼吁暂停开发比GPT⑷更强大的人工智能系统,实质是商业利益问题。

图|王奔腾教授接受凤凰网记者采访

以下为对话内容(原文基础上有删减):

过度炒作ChatGPT干扰正常科研和大众认知 只是少数人获利

AI前哨:去年底您看到ChatGPT推出后,有甚么感受?

王奔腾:没甚么感受,很好,但本该这样。就是一帮人花钱把它(ChatGPT)做出来展现,是不简单,几十年的空谈终究“出现”出一个结果,但离真实的(智能)还早。ChatGPT出来后,大家太激动了,其实现在才刚开始,太激动不好。还记得当初阿尔法狗(AlphaGo)出来,大家也都激动的不得了,现在怎样样?阿尔法狗到现在也不过就是六七年时间,所以没必要那末激动。相信不久ChatGPT就是“白菜价”,问题是以后呢?

AI前哨:外界认为,ChatGPT之所以会爆红是由于它具有了通用性。以往的人工智能利用于人脸辨认、学校判卷等垂直场景,做的都是一些“选择题”。现在GPT能做“简答题”,这让人觉得AI已具有了类似逻辑思考的能力。

王奔腾:但是我问你,工厂生产实时控制敢用它(ChatGPT)吗?飞机调度排班敢用它(ChatGPT)吗?所以它还不具有真实的智能性。它是比文娱版进了一大步,已非常有用了。最近我让我所有的学生写摘要都用它做参考,由于ChatGPT写的英文摘要最少比大部份人写的要好。

AI前哨:微软开创人比尔盖茨表示,ChatGPT是1980年以来最具革命性的科技进步。您怎样看?ChatGPT是技术革命吗?

王奔腾:仁者见智,智者见仁,有点乱。谁都可以做论断,他(比尔盖茨)固然可以把ChatGPT当作革命性的技术进步。我认为它(ChatGPT)不是革命,它的确把AI以一种很大众化的情势展现给了世界,确确切实为智业社会提供了一个基础设施原型,最多就跟工业社会的高速公路、飞机场、火车站、码头是一样的。一个现代化的工业社会,需要这些基础设施,未来的智业社会,需要许多ChatGPT一样的基础设施。

资本和技术创新的结合,最后出现出(ChatGPT)这么好的结果,这是非常好的事情,做科研的人应当往这条路上来。但不要把它神圣化,不要炒作来炒作去影响正常的科研进程。

AI前哨:现在人工智能存在过度炒作和神话?

王奔腾:对,而且影响到了正常的科研,影响到了大众正常的认知,其实只是少数人获利。

AI前哨:影响到了科研的哪方面?

王奔腾:把年轻的科研人员抽走了,特别是还没有真正成熟的年轻人。本来好好的科研团队,大家正在认认真真做科研,一阵热潮来了,Hope(希望)脑洞大开,不但大开口还下生大尾巴,变成Hype(忽悠),队伍就没了,影响了正常的科研进程。据我所知,好多科研团队都面临这个问题。

其实我非常支持年轻人创业,更支持科研人员加入企业,但过度炒作,就像农药催化剂一样,让十分有希望的年轻人早熟但不可用,最后骗子加忽悠,是社会资源的极大浪费。最近见过几位过去很有前程的年轻科研人员,成了高管投资人谈ChatGPT,这类感觉更强烈了。

AI前哨:那您觉得学界和企业应当如何平衡这类情况?

王奔腾:我也没有答案,企业和科研一定要相互结合,但应当是一种更有序的结合。

ChatGPT不会生产数据 我坚决不信它会给人类造成要挟

AI前哨:人工智能每隔几周就会出现令世界震动的功能拓展,有人兴奋有人恐惧。有人担心 AI 可能对人类构成巨大危险,由于我们不知道一个比我们聪明很多的系统会做甚么。您会不会也有这类耽忧?

王奔腾:一点没有!我坚决不信它会给人类造成要挟,我担心的是人类对人类造成要挟。

AI前哨:但美国业界对AI技术发展表现出了耽忧。特斯拉CEO马斯克、Yoshua Bengio等数千名来自学术界专家和企业界呼吁最少暂停6个月比GPT⑷更强模型的研究,并强调人类需要组织对AI技术进行监管。您怎样看?

王奔腾:历史潮流,浩浩荡荡,顺之者昌,逆之者“忘”,技术发展是挡不住的。当年英国人还把机器烧了,还记得卢德运动?工业革命几百年,机器统治了人类?我们是机器的奴隶?你愿意,或说,你有资本回到机器前的社会?目前所谓的限制,会把好人的手脚捆住,而让坏人发展利用新技术。马斯克呼吁之音还在,自己迫不及待干起来,说明甚么?那完全是商业利益在背后驱动,有时他干的事情,与他说的话相差180度。

AI前哨:不管是ChatGPT或者国内大模型,都还有一些缺点,比如编造细节,这是坏事吗?有无办法控制?

王奔腾:ChatGPT我也试用过,有时候确切在正经的胡说。但你告知它毛病,它马上就改过来了,有时改的无原则,有些回答好的出乎我的意料,对国内大模型我试的不多,也没有这类感觉。

编造细节这不是甚么坏事,由于以后的大模型肯定不是这样去做。以后可能不会有大问题的大模型,大多数一定是小问题大模型,然后它一定要每道(问题)都能检查。其实,(大模型)它最后就是把知识工作者都变成快递小哥,小包裹大系统的后果,就这么简单。

AI前哨:很多人一边使用ChatGPT一边担心,担心AI会替换人类工作致使失业,包括我们这些做内容的人也会耽忧。

王奔腾:这就让所谓的“专家”们给忽悠了,真正从事文化创意类的人是最替换不了的。由于数据是生产出来的,它(ChatGPT)没有生产的手段,只能去网上搜集这些数据。

AI前哨:数据很关键,ChatGPT等一系列大模型能搜集数据,那我们怎样保证隐私安全?

王奔腾:这是一个大的问题,我们做区块链和智能合约研究就是为了解决这个问题。基于区块链的TRUE DAO,是让数据可信(T)、可靠(R)、可用(U),最后要产生效益Effective + Efficient(E)。DAO就是要散布自主开放:D是Distributed + Decentralized(散布式+全中心化),A是 Automatic + Autonomous(自主+自动),O是Organizational + Operational(组织+运维),最后基于智能合约变成数字化组织、数字化治理、数字化运维。

内大模型与ChatGPT相差一半时间

AI前哨:除ChatGPT,您有试用过其他一些大模型吗?

王奔腾:我们长时间研发各种业务大模型,全部实验室就是为此目的创建的。过去5年来,我们试过许多开源闭源大模型,最成心思的是艺术创作方面的。

AI前哨:国内的大模型和GPT相比,使用起来有甚么区别?

王奔腾:从有限的例子里,我觉得有差别。

AI前哨:差距多大?

王奔腾:我认为最少差它们一半的时间。

AI前哨:有观点说我们只差两个月,也有创业者说我们离GPT3.5还差两年,还有企业说10月就要赶超ChatGPT了。

王奔腾:现在海外和国内都没有一个公认标准,和一个相对对等可判定的环境去评测,区别说法也自然,大家心里都有一本账。不过我深信,不要多久,我们一定会把,也一定要把ChatGPT之类的大模型做成“白菜价”,问题或者:以后呢?

AI前哨:通用人工智能发展的三要素,数据、算力和模型在AI发展中分别扮演着甚么样的角色?算力会是中国大模型发展的一大阻碍吗?

王奔腾:算力不是阻碍,由于一定要得有,它是未来社会的标配。一般认为,我们的体制有数据和算力的优势。

AI前哨:大模型表现性能都较好,我们平常体验也感觉不错,却难以见到大模型大范围的产业化落地。在这方面,它主要面临的阻碍是哪些?

王奔腾:人的思惟、人的认识。固有的产业模式已培养了一大批既得利益者,他们不会打破原本的流程。然后,他们在宣扬上神话人工智能,把大家说的都愈来愈怕AI。

技术的进步,确切会对一批人的工作产生影响,但是技术发展是不可逆的,想让社会发展就一定要跨过这一步。我们的政府在这方面有优势,会做好这个过渡,而不是像今天舆论说的人工智能会致使大部人失业。总之,我们一定要计划好,怎么从工业时期的物理自动化,过渡到智业时期的知识自动化。

AI前哨:您认为在科研机构和企业之间进行AI技术转移和产业化利用时,需要考虑哪些问题?

王奔腾:让正确的人,以正确的方式,做正确的事。

AI前哨:有资金有资源的大厂在大模型研发方面有优势。那在人工智能领域,是不是出现PC时期巨头垄断的现象?

王奔腾:我觉得可能性很大。但不应借此过度“监管”,一个自己都还都弄不清楚的事物如何监管?毕竟目前还只是技术层面的事。

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