人工智能的崛起：人的价值依然不可替代

ChatGPT的到来，让人工智能再次成为了全球焦点，通用人工智能的出现，似乎已是“临门一脚”，而在这个时间节点，不少学者纷纷回望人工智能领域的两本开山之作：图灵的《计算机器与智能》，与维纳的《人有人的用处：控制论与社会》，前者提出了我们如今家喻户晓的图灵测试，而后者则直指人与机器的关系。

人工智能赋能百业，但焦虑也就此蔓延：当AI的时代已经来临，人应该如何自处？在近日召开的WAIC 2023 科学前沿全体会议上，来自学界、产业界等各领域的专家共同聚焦AI的发展，及其带来的挑战。

“重新思考人与机器的交流，

人和机器在社会中的作用”

香港科技大学是全球首批明确“拥抱”ChatGPT的高校之一，而在近期，香港科技大学也推出了HKUST ChatGPT。“人工智能对教育的影响是根本性的。” 香港科技大学首席副校长、英国皇家工程院院士郭毅可谈道，“当一个机器具有智能的时候，我们要认真地体会，重新思考人与机器的交流，人和机器在社会中的作用，人与人、人与机器、机器与机器的交流。”

大众普遍担忧教育会受到AI的冲击，但似乎这既是教育工作者和教育界的挑战，又是促成学生从“记忆的一代”转向“怀疑的一代”的机遇。

为何在AI的时代教育更需要“怀疑”？在郭毅可看来，这需要追溯知识的本来面目，“大模型训练出来的东西不能够说是知识。”郭毅可说道，知识是需要论证的，而大模型训练出来的实际上是高度抽象化的搜索，就像是互联网的一个JPEG（图像文件格式）。“你不能说它没有用，它很棒，它是一个非常精炼的信息压缩，但它不是知识。”

“我相信人有人的用处。”郭毅可谈道，“我是很喜欢这本书的，我觉得聪明的我们应该用我们创作的机器培养更聪明的人，而这些人又去创造更聪明的机器，更聪明的机器培养更聪明的人，这是一个健康的循环。”

“我们有发明的智慧，也要有控制的智慧”

“我之前对ChatGPT都是命令式地说‘你帮我干个这个’，下回我在前面一定要加个‘请’，结束之后说‘辛苦了’，我觉得我要对人工智能好一点，给自己留条后路。”在圆桌对谈环节，电影《流浪地球》系列导演、北京电影家协会副主席郭帆幽默风趣的笑话让在场观众忍俊不禁。

在《流浪地球》系列电影的创作过程中，人工智能已参与其中，“演员的增龄和减龄、年轻和变老的过程其实也是通过人工智能的运算，做了几百代的迭代之后生成的，包括演员的声音的修复，也是通过这个方式，这个我们已经在使用了。”郭帆说道，“但是我们今天看到的所有AIGC生成的内容，不管是视频还是图片，已经对我们造成很大的影响，它的精度没有达到电影级别，但是未来会到那个级别的。”

而在中国工程院院士、美国艺术与科学院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤看来，AGI（通用人工智能）技术的进展很快，但反而不需要焦虑，“AIGC做得再好，它还是个工具，真正的创造力、想象力、灵感、创意，还是靠我们的作家，靠我们的导演，包括我们的演员，这是AIGC没法替代的。”

张亚勤将AGI在感知和认知这两种层面进行定义，人工智能正经历从感知向认知的飞跃，也就是从单纯的语音识别、图像识别等分析，转向对语言语义的理解。“在感知和认知两层的能力，它可能和人一样强，甚至超过人的智能，但是我们现在所有的算法，所有的硅基生命永远没有真正的情感，没有这个意识，这个也是最大的区别。”

“最近我个人签署了人工智能风险的呼吁，我们要把人工智能所带来的风险和核武器、流行疾病放到同样的高度和优先级，人类是可以控制风险的，我们有发明的智慧，也要有控制的智慧，但必须要有这个意识。”张亚勤说道。

“模态的大一统”与“产业的大一统”

在ChatGPT推出不久，OpenAI又火速推出了GPT4.0，其中，多模态能力引人瞩目。

“语言不能完全表达所有的信息，它可以表达很多情感，它可以作为情感的载体，但是人和人交互的时候，在语言之外很重要的是空间的交互。” 在圆桌论坛环节，微软研究院高级研究员杨健伟谈到，多模态赋予了交互很多新的可能。

而在多模态大模型的背后，则包含着一种范式变革上的趋势。此前，在人工智能领域，传统的学科划分都是垂直划分：自然语言、多媒体、语音……“在大模型时代，慢慢开始变成水平划分，原来讲不同学科的算法，大家自己做自己的，比如做语音的有自己的算法，做自然语言处理有自己的算法，现在Transformer把算法统一起来了。” 清华大学教授唐杰介绍到，“未来多模态会在一个框架里面训练，迟早会实现，我们也在尝试这方面的事情。”

技术上的大一统是否会导致产业上的大一统？“对于大公司来说，如果它的算力足够多，数据足够多，可以把数据做的足够好，这个对于很多的创业公司来说门槛相当高了。”尽管如此，但在加拿大工程院外籍院士、IEEE/IAPR/CAAI Fellow、HiDream.ai创始人兼首席执行官梅涛看来，这个问题不必担忧，“一旦把基础模型做得足够好的时候，在模型层和应用层之间其实有很大的空间，因为三百六十行，各行各业很难使用通用的模型来满足客户的要求，这个时候对于创业公司来说有很多的机会。”