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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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
- 吕栋[email protected]
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2023-07-26 14:47:29 字号：A- A A+ 来源：观察者网

最后更新: 2024-05-08 23:15:24

观察者网：国内很多企业现在训练中文模型，需要使用中文语料，而中文可使用的语料可能没有英文那么广泛，这会不会导致中美大模型之间产生差距？

丁磊：这确实是个问题，英文高质量的语料可能比中文要多，但这其中是不是也可以考虑做一些跨语言的翻译，然后再做模型训练。

观察者网：自ChatGPT爆火以来，无论是马斯克还是OpenAI的高管，都提出要对人工智能进行监管，甚至还有逾千名专家呼吁暂停巨型AI的研发，他们在担心什么？

丁磊：我觉得有几个方面的因素。首先是目前行业对于巨型AI怎么应用，还没有准备好，可能会产生一些担心。其次可以推测，这其中不乏可能有一些商业利益的考虑，比如说我没造出来，你也别造。第三就是对社会而言，我们要做到科技向善。对技术的发展来说，其实一定程度上是很难停滞的，尤其是提升生产力的技术，很难去暂停它的发展。

但是从政策法规角度进行适当的监管，这个是完全有必要的。比如说我们国家也出台了《生成式人工智能服务管理办法》。因此，怎么监管人工智能的发展是更加重要的，而不是说暂停，我认为呼吁暂停研发本身还是有一定的片面性。

丁磊新书《生成式人工智能》

观察者网：您在《生成式人工智能》一书中提到，AGI（通用人工智能）的出现将推动社会产生极具颠覆性的发展。ChatGPT这种大模型可以被看做是AGI吗？距离实现真正的AGI，我们还需要跨越哪些门槛？

丁磊：作为人工智能领域的一个中长期目标，AGI技术要不仅能够执行特定任务，而且能够像人类一样通盘理解和处理各种不同的信息，这样才能成为具有与人类类似或超越人类智能的计算机程序。虽然ChatGPT等模型在自然语言处理方面取得了一些进展，但仍然需要进一步研究和发展，才能逐步向着AGI的方向发展。

我认为，要真正实现AGI必须满足几点要素。

首先是跨模态感知，我们将平时接触到的每个信息来源域称为一个模态，这些来源可以是文字、声音、图像、味觉、触觉等等。人类天然具有跨模态感知能力，能够对来自多种感官的信息进行整合和理解。而当前绝大部分的人工智能系统只能单独运用其中的一项作为传感器来感知世界，对于不同模态，需要设计不同的专有模型。

第二是多任务协作，比如说给机器人发一条指令，让它帮忙拿一杯茶，它就会进行指令的理解、任务的分解、路线规划、识别物体等一系列动作，现在像ChatGPT这种大模型还不具备多任务协作能力。因此，多任务协作是AGI最重要的研究方向之一，旨在让“通用性”体现为不仅能够同时完成多种任务，还能够快速适应与其训练情况不同的新任务。

第三是自我学习和适应。人类具有学习和适应能力，能够通过不断的学习和经验积累来提高自己的能力。因此，研究如何让人工智能系统具有自我学习和适应能力也是实现 AGI 的必要步骤。其中主要包括增量学习、迁移学习和领域自适应三个方向。

第四是情感理解。能够理解并表达情感是人类最重要的特征，它在交流协作中甚至常常影响事件的下一步走向。当前，不少生成式对话系统的工作尚且将关注点集中在提升生成语句的语言质量，忽略了对人类情感的理解。

第五是超级计算能力。实现AGI需要庞大的计算资源和超级计算能力。为了提升这一能力，人们从不同角度出发，采取多种方法不断推进就像一辆汽车，人们不断升级油箱的容量、提高燃料的效率，以实现更远的行程。

观察者网：我们能把ChatGPT理解为是一个儿童，而AGI是一个成年人吗？

丁磊：我认为可以这么理解。

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