每經(jīng)記者｜楊昕怡    每經(jīng)編輯｜文多    

今年2月，OpenAI首個AI視頻生成模型Sora的橫空出世，讓世界再次感受到了人工智能時代的沖擊。伴隨著這一里程碑式應(yīng)用的出現(xiàn)，2024年的AI故事將走向何方？

3月15日，由工業(yè)和信息化部工業(yè)文化發(fā)展中心牽頭成立的AI應(yīng)用工作組主辦，每日經(jīng)濟新聞承辦、數(shù)智未來場景實驗室協(xié)辦的“Sora的啟示：AI應(yīng)用再飛躍”主題沙龍活動在京成功舉辦。

活動中，中國人工智能學會智能產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)工作委員會主任任勇教授從技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)兩個方面，闡述了人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

他表示，目前在人工智能發(fā)展過程中的五大關(guān)鍵因素分別是數(shù)據(jù)、算法、算力、自動化和倫理。這五項因素將共同作用，相互交織，貫穿人工智能全過程。

同時，他認為，AI的發(fā)展會伴隨著倫理和社會不平等問題，“擁有大量數(shù)據(jù)、資源和技術(shù)的組織、個人可能會在AI時代中更具競爭力，反之則可能被邊緣化。”因此，他認為，在AI的發(fā)展進程里，我們不光要關(guān)注算力等技術(shù)性的因素，同時也要關(guān)注其背后的技術(shù)倫理，加強對技術(shù)使用的方向引導。

“算力需求幾乎每3個月翻番”，拓展新的資源空間意義深遠

“算法是人工智能的大腦，算法的改進和創(chuàng)新，使人工智能可以完成越來越復雜的任務(wù)，從而更好地進行仿生模擬。”在列舉人工智能發(fā)展過程中的五大關(guān)鍵因素時，任勇尤其強調(diào)了算法的重要性。

作為支撐算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，算力就是人工智能熱潮中的核心生產(chǎn)力。“算力時代”里，我們應(yīng)該如何突破算力瓶頸？

任勇表示，當代基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法對于算力的要求在不斷提高。為了處理大量的數(shù)據(jù)并訓練日益復雜的網(wǎng)絡(luò)模型、實現(xiàn)日益復雜的算法，“人工智能對算力的需求幾乎每3個月翻一番”。

放眼全球，算力已經(jīng)成為了世界各國戰(zhàn)略布局的重中之重。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報告顯示，目前我國AI算力市場競爭可分為三大梯隊，其中微軟、谷歌等企業(yè)部署更具全球競爭力的產(chǎn)品，國內(nèi)具有競爭力的企業(yè)有百度、阿里、華為等。

聯(lián)想集團與畢馬威聯(lián)合發(fā)布的《“普慧”算力開啟新計算時代》報告指出，在全球算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模排名中，中美兩國處于領(lǐng)先地位且中國算力規(guī)模增速領(lǐng)跑。據(jù)報告測算，預計到2025年，我國算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將不低于4.4萬億元，算力關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)?？蛇_24萬億元。

在各企業(yè)爭相突破算力瓶頸的當下，任勇也關(guān)注到，人工智能的發(fā)展對算力的需求逐漸增加，也在能源消耗方面帶來了巨大的挑戰(zhàn)，“智能計算需要消耗的能源是巨量的”。

他舉例，AlphaGo用到1202個CPU和176個GPU，一盤棋的能耗約3000千瓦時，相當于一噸煤的發(fā)電量，訓練過程進行了數(shù)十萬盤對弈，消耗的能源超過了20萬噸煤的發(fā)電量。

“我們需要突破現(xiàn)有資源瓶頸，拓展新的資源空間，這對人工智能的長期發(fā)展來說意義深遠。”任勇表示。

AI發(fā)展，需重視倫理問題和人才培養(yǎng)

隨著這場科技革命的步伐日益加快，ChatGPT、Sora等標志性人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)正在深刻地影響著每一個人的生活。但隨之而來的倫理議題也日益凸顯，成為了人們共同面臨的重要挑戰(zhàn)。

近年來，我國發(fā)布了《新一代人工智能治理原則》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等多份文件，強調(diào)人工智能需要以“智能向善”為導向目標，要將倫理道德融入人工智能全生命周期。

任勇指出，在人工智能發(fā)展的過程中，會出現(xiàn)倫理和社會問題。例如在隱私和數(shù)據(jù)安全方面，人們擔心個人數(shù)據(jù)可能被濫用，在個人信息被竊取后，用于定向廣告等。

他還補充說，人工智能會引發(fā)責任、透明度問題以及失業(yè)焦慮，“自動化和機器人技術(shù)的進步可能會導致一些工作的自動化，從而引發(fā)失業(yè)和職業(yè)轉(zhuǎn)型的問題。”

對此，任勇認為，解決上述問題需要在技術(shù)層面上做到改善人工智能架構(gòu)、優(yōu)化人工智能算法、讓人類參與訓練循環(huán)；在社會層面上需要嚴格監(jiān)管、解放思想和堅持原則，同時在人才培養(yǎng)上進一步加強產(chǎn)教融合力度。

封面圖片來源：視覺中國