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生成式AI應(yīng)優(yōu)先在 “錯(cuò)誤不敏感” 型領(lǐng)域應(yīng)用

OSC開源社區(qū) ? 來(lái)源:OSC開源社區(qū) ? 2023-06-28 16:26 ? 次閱讀

在 ChatGPT 證明了大模型的顛覆性作用之后,眾多 AI 廠商、以及各應(yīng)用領(lǐng)域廠商都在尋求將 AI 技術(shù)用在各行各業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)中以提升效率的方案。但生成式 AI(GAI)的成果目前還是毀譽(yù)參半,一方面 C 端用戶利用 GAI 來(lái)創(chuàng)造的畫作、詩(shī)歌等作品日漸精美;但另一方面,GAI 在企業(yè)級(jí)、生產(chǎn)級(jí)的應(yīng)用中還未取得大規(guī)模的落地。

對(duì)此,悉尼科技大學(xué)副校長(zhǎng)、杰出教授、澳大利亞人工智能理事會(huì)理事長(zhǎng),IJCAI-PRICAI-2024 大會(huì)主席 張成奇認(rèn)為,應(yīng)用生成式人工智能系統(tǒng)應(yīng)優(yōu)先選擇 “錯(cuò)誤不敏感” 的領(lǐng)域,取得結(jié)果后,再向其他領(lǐng)域拓展。此外,大模型的下一步便是發(fā)展與其他系統(tǒng)、服務(wù)領(lǐng)域相結(jié)合的輕量化模型,在不同領(lǐng)域?qū)嶋H落地。

本期開源訪談我們邀請(qǐng)到張成奇教授,一起聊聊在他眼中,未來(lái) AI 的發(fā)展趨勢(shì),以及我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)的相關(guān)問(wèn)題。

OSCHINA:請(qǐng)您介紹下自己的研究經(jīng)歷,以及當(dāng)前主要的研究方向。

張成奇:

我從 1982 年讀碩士研究生時(shí)開始研究專家系統(tǒng),然后分布式專家系統(tǒng),再之后研究數(shù)據(jù)挖掘。

OSCHINA:數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用是多年來(lái)的研究熱點(diǎn),當(dāng)下有哪些新的需求迸發(fā),技術(shù)層面如何應(yīng)對(duì)這些新的需求?

張成奇:

數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在非常多的領(lǐng)域。我們的研究應(yīng)用包括社會(huì)保障,銀行,稅務(wù),設(shè)備租賃,網(wǎng)上欺凌,健康管理等。

新的需求包括大數(shù)據(jù),多模態(tài),實(shí)時(shí)性,高精度等。技術(shù)層面包括很多新的技術(shù)與計(jì)算架構(gòu)。比如:圖處理,云計(jì)算, 人工智能技術(shù),大模型等等。

OSCHINA:人工智能技術(shù)大致經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展脈絡(luò)?有哪些關(guān)鍵發(fā)展節(jié)點(diǎn)?又在哪些領(lǐng)域和應(yīng)用中取得了最顯著的進(jìn)步?

張成奇:

人工智能技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)可以粗略的分為以下幾個(gè)階段:

基于推理的通用問(wèn)題求解;基于知識(shí)的專家系統(tǒng);基于深度學(xué)習(xí)的感知系統(tǒng);基于 GPT 的通用認(rèn)知系統(tǒng)。

在 2022 年前,人工智能分為三大學(xué)派:基于知識(shí)的認(rèn)知系統(tǒng)研究;基于深度學(xué)習(xí)的感知系統(tǒng)研究;基于控制論的行為系統(tǒng)研究。

只有基于深度學(xué)習(xí)的感知系統(tǒng)研究取得了巨大的成就。自從 GPT 系統(tǒng)出現(xiàn),認(rèn)知系統(tǒng)有了巨大的飛躍。

OSCHINA:您認(rèn)為要如何促進(jìn)人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的合作和轉(zhuǎn)化?

張成奇:

優(yōu)先選擇 “錯(cuò)誤不敏感” 的領(lǐng)域(見下一問(wèn)題)應(yīng)用生成式人工智能系統(tǒng)??焖偃〉贸晒?,再向其他領(lǐng)域拓展?,F(xiàn)在很多龍頭企業(yè)都在關(guān)注生成式人工智能系統(tǒng)的靚麗表現(xiàn)?,F(xiàn)在的關(guān)鍵是要有輕量級(jí)模型可以商用。一旦有了標(biāo)桿似的應(yīng)用案例,很多企業(yè)都會(huì)與學(xué)界合作。

OSCHINA:預(yù)測(cè)未來(lái)十年內(nèi),AI 的發(fā)展可能會(huì)有哪些重大變革?隨著 AI 越來(lái)越智能,可能會(huì)給人類社會(huì)帶來(lái)什么樣的風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)?

張成奇:

我認(rèn)為 AI 的發(fā)展有以下幾個(gè)趨勢(shì):

一.生成式人工智能系統(tǒng)會(huì)變得越來(lái)越智能。

二.輕量化模型會(huì)大量涌現(xiàn)。

輕量化模型與其它系統(tǒng)結(jié)合,提高其它系統(tǒng)的智能能力,比如,與機(jī)器人結(jié)合,與元宇宙結(jié)合等。

輕量化模型會(huì)與服務(wù)領(lǐng)域結(jié)合。與制造業(yè)結(jié)合,與養(yǎng)老結(jié)合;與旅游結(jié)合,等等。

三. 生成式人工智能系統(tǒng)不負(fù)責(zé)系統(tǒng)的正確性及可靠性,所以,生成式人工智能系統(tǒng)的測(cè)試系統(tǒng)會(huì)不斷涌現(xiàn)。

四:因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄芟到y(tǒng)的特點(diǎn)(正確性及可靠性無(wú)法保證),如何應(yīng)用生成式人工智能系統(tǒng)也會(huì)得到關(guān)注。我建議把應(yīng)用領(lǐng)域用 “錯(cuò)誤敏感度” 來(lái)定義。在錯(cuò)誤敏感度非常高的領(lǐng)域要慎用,或者有人類專家審查后再用。比如醫(yī)療診斷,法律判案。在錯(cuò)誤敏感度中性的領(lǐng)域要根據(jù)錯(cuò)誤率決定。比如:股票交易。如果錯(cuò)誤率低于 50%,就可以用。在錯(cuò)誤敏感度非常低(或者無(wú)法判定對(duì)錯(cuò)的)領(lǐng)域,盡管用。比如,作詩(shī),繪畫,講故事等,盡管生成式系統(tǒng)會(huì) “一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道” 也沒關(guān)系。研究人員就是在每個(gè)領(lǐng)域判定 “錯(cuò)誤敏感度 “。

OSCHINA:不久前,馬斯克、史蒂夫等人呼吁暫停訓(xùn)練比 GPT-4 更加強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng),您怎么看待這件此事?

張成奇:

自從 GPT-3 與 GPT-4 有了知識(shí)涌現(xiàn)的能力,讓人們擔(dān)心人工智能系統(tǒng)有失控的風(fēng)險(xiǎn)。所以提醒人們注意風(fēng)險(xiǎn)。我認(rèn)為是很有必要的。但是人工智能系統(tǒng)與核能系統(tǒng)類似,是雙刃劍。不能因?yàn)橛酗L(fēng)險(xiǎn),就停止研究。我們要關(guān)注的是如何趨利避害。

一直以來(lái),學(xué)界的研究與業(yè)界應(yīng)用都是相互影響的。AI 迅猛發(fā)展的當(dāng)下,學(xué)界也出現(xiàn)了許多新的研究成果。今年 7 月 4 日到 6 日,IJCAI YES 大會(huì)將在上海舉辦。 2023 IJCAI YES 官網(wǎng):https://ijcai.org.cn/。明年(2024 年)7 月 13 日到 19 日,IJCAI-PRICAI-2024 將在上海舉辦。蔣會(huì)有越來(lái)越多的研究聚焦于生成式人工智能研究,

OSCHINA:您為歷年來(lái) IJCAI 大會(huì)的舉辦做了很多臺(tái)前幕后的工作,可以聊聊為什么會(huì)傾注很多心血在這個(gè)大會(huì)上,這幾年的大會(huì)經(jīng)歷讓您印象最深的是什么嗎?

張成奇:

我是從 2011 年開始為 IJCAI 服務(wù)。前六年主要是為 IJCAI-2017 做籌備工作。近六年主要是為 IJCAI 做籌款工作。IJCAI 歷史悠久,為全世界的人工智能發(fā)展做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)。大部分的人工智能的獲獎(jiǎng)?wù)叨荚?IJCAI 大會(huì)上做特約報(bào)告,或是 IJCAI 的獲獎(jiǎng)?wù)?。我很自豪能?IJCAI 做出自己的貢獻(xiàn)。

對(duì)我個(gè)人而言,印象最深的是為 IJCAI 的兩項(xiàng)籌款記錄:

1. 公司單筆贊助 IJCAI-2019 15 萬(wàn)美元。

2. 全世界有 17 所大學(xué)現(xiàn)金贊助 IJCAI-2017。

我希望有人能在其它世界人工智能頂會(huì)的籌款方面破了上述記錄。這兩項(xiàng)紀(jì)錄也標(biāo)志著 IJCAI 在世界范圍內(nèi)的影響力。作為 IJCAI-PRICAI-2024(2024 年 7 月 13 日到 19 日在上海召開)的大會(huì)主席,我誠(chéng)摯的邀請(qǐng)讀過(guò)次專訪的人員能來(lái)上海參會(huì),或者告訴你們的朋友來(lái)參會(huì)。

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原文標(biāo)題:生成式AI應(yīng)優(yōu)先在 “錯(cuò)誤不敏感” 型領(lǐng)域應(yīng)用

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