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人工智能在中国面临的最大挑战,可能是我们不擅长承担更 ...
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人工智能在中国面临的最大挑战,可能是我们不擅长承担更大风险
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刘杰法援01
2024-4-4 08:38:05
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内容提要:
在海南博鳌论坛的小组讨论中,业界认为中国在生成式人工智能方面还处于落后地位。如果中国的人工智能公司想要赶上市场领导者美国,一方面国家的产业政策需要促进国内人工智能行业的发展,另一方面企业需要专注于开发自己的硬件和软件。但人工智能在中国面临的最大挑战,可能是我们不擅长承担更大的风险。
3月27日,人工智能公司科大讯飞副总裁刘聪,在海南省博鳌亚洲论坛的小组讨论中承认,中国的共识是,与生成式人工智能领域的世界领导者对比,“仍有较大差距”。
造成这一现状的原因在于,中国的人工智能企业,此前的集中力量于与政府合作,着重于公共安全方面的人工智能研发。在政府推动电动汽车发展时,又集中于自动驾驶的研发。
回过头来看,中国在面部识别等技术方面一直处于领先地位,自动驾驶方面有一些积累。但在生成式人工智能的使用方面却远远落后。美国的人工智能在视觉和视频文本生成视频处理方面遥遥领先,中国生成式人工智能开发人员还在急于升级聊天机器人,以处理超长文本。以至于在这方面如果美国领先的公司闭源,我们就会失去前进的方向与动力,美国一开源,我们这边就立马百花齐放。
总部位于安徽的科大讯飞是推出自己的聊天机器人的中国主要公司之一,但其董事长在2023年10月份承认,中国的LLM必须弥合其产品与美国竞争对手之间的“真正差距”,才能够变得更具竞争力。
刘聪说, 虽然国内企业一直在努力追赶,但不能胡子眉毛一把抓,甚至抓错方向。重点必须放在实现“独立拥有和控制的硬件和软件”上,特别是在大型语言模型(LLM)方面。
LLM 是 ChatGPT 等聊天机器人背后的深度学习 AI 算法,可以使用非常大的数据集识别、总结、翻译、预测和生成从文本到图片,再到视频的内容。
对用于处理LLM的半导体芯片的出口限制,是中国生成式人工智能发展的主要障碍之一。
2022年,美国以国家安全为由,禁止英伟达(Nvidia)和AMD等公司向中国出售其最先进的芯片和用于制造芯片的设备,并一直在推动日本、韩国、荷兰等其他国家加入禁售阵营。
中国科学院教授、中国电子集团公司负责人曾毅在小组讨论时表示,由于华盛顿的这一推动,中国公司不仅应该关注LLM的突破,还应该关注如何开发新的硬件和软件,
曾毅说:“我认为人工智能仍然是全球产业链趋势的关键。但我们也必须做好准备,不要在硬件基础设施中依赖这些技术,因为这些技术可能会与我们脱钩“。
自 OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来,生成式 AI 已经发生了转变。OpenAI 是第一个使用涵盖从历史到计算机代码等主题的大型数据集进行训练的类人聊天机器人。
中国的人工智能公司一直在努力缩小与百度的Ernie Bot 4和科大讯飞Spark 3.0等国内竞争对手的差距,今年早些时候,当局批准使用国内LLM超过40个。
然而,OpenAI 在 2 月份推出的文本到视频生成器 Sora ,再次拉开了中美生成式人工智能的差距。因此,中国的人工智能专家们建议,将注意力集中在计算能力等领域的竞争力上,这使得 AI 模型能够使用大量数据进行“训练”。
在论坛的另一场人工智能小组讨论之后,另一人工智能聊天机器人公司的创始人兼首席执行官袁辉表示,自移动互联网诞生以来,中国在人工智能技术的“应用”方面一直很强大,但需要加倍开发“核心和基础”技术。
3月28日,布鲁金斯学会(Brookings Institution)驻北京的高级研究员克里斯托弗·托马斯(Christopher Thomas)在另一场关于人工智能治理的小组讨论中回应了这一点。他说:“如果你把驱动人工智能的能力看作是控制和管理计算的能力,那么计算基本上由美国主导,而中国则排在第二位。
但袁辉对突破持乐观态度。他说,没有一个国家或公司可以完全独立地“拥有”人工智能,因为每当新产品出现时,他们的竞争对手都会开发类似或更先进的芯片。
当然,除了美国的芯片禁令,中国还面临着巨大的计算成本和内容审查制度等国内挑战。
中国电子集团公司负责人曾毅表示,规避风险的做法是中国人工智能发展面临的最大挑战,并质疑人们是否愿意挑战大多数人的观点。
曾毅说:“我认为人工智能现在在中国面临的最大挑战是,我们可能不擅长承担更大的风险。在探索未知的过程中,我们不愿意付出更多的代价......这是中国人工智能发展的最大症结所在“。
【作者:徐三郎】
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