與人類智能有差距   AI“入屋”需時

    【中新社北京廿七日電】AI（人工智能）正以前所未有的速度引起技術、產業及人類生活的巨變。下一步，人工智能的應用前景在哪？如何推動人工智能向縱深發展、讓人工智能“人人可得”？中關村論壇年會聚焦人工智能，探討人工智能的現在與未來。

    須順應時勢借AI增值

    微軟全球資深副總裁、微軟人工智能亞太區總裁張祺表示，AI在非常短時間內實現近乎垂直線式的向上發展，“如果把現在比作AI的大航海時代，每個人都應順應這個時代，用AI增強自身發展”。

    創新工場董事長、首席執行官李開復認為，AI大模型是一個絕對不能錯過的歷史機遇，AI已慢慢走向實體經濟，將改寫每一個應用，重構人類工作。

    在大模型技術助推下，人工智能已取得長足進步，但AI距離人類智能仍有差距，專家認為，AI“飛入尋常百姓家”還有一定距離。

    走向通用化必然趨勢

    中國工程院外籍院士、美國卡內基梅隆大學教授、一九九四年圖靈獎獲獎者羅傑 · 瑞迪(Raj Reddy)認為，AGI（通用人工智能）被定義為智能水平接近人類的AI。但對照人腦級智能，AI系統缺失很多特性，比如，人類可從經驗中學習，實時運轉，運用自然語言和人類交流，容許錯誤和模糊性，創造並使用符號和抽象概念。

    螞蟻集團首席技術官何徵宇表示，從產業角度看，AI讓每個人“觸手可及”，還需要解決三個最核心的問題：一是可靠性、二是經濟性、三是易用性。

    “人工智能發展的終極目標是通用人工智能。”加州大學伯克利分校人類兼容人工智能中心執行主任馬克 · 尼茲伯格(Mark Nitzberg)表示，推動人工智能走向“通用化”是技術發展的必然趨勢。

    智力算力資源不可缺

    談及如何進一步驅動AI縱深發展，專家認為，智力資源、算力資源缺一不可。

    矽谷人工智能研究院院長、《矽谷百年史》作者皮埃羅 · 斯加魯菲表示，硬件的發展、大型數據集的使用、開源平台的共享以及全球科學家的合作，都是推動AI發展的關鍵。

    李開復表示，在醫療、教育、政府網站、新聞搜索等領域的應用，AI大模型還需要經過更長時間的發展才能勝任。當前AI大模型的發展還面臨很多挑戰，包括需要質量更高的數據、更多的AI工程師與AI科學家等。

    北京大學教授、中國科學院院士鄂維南表示，百萬卡規模的算力資源、多模態的數據資源、AI數據庫能力，以及新模型框架、算法和工程能力，都是發展下一代AGI所需的基礎。當前，大家普遍對高質量數據的重要性認識不足。“現在，很多企業和高校都把主要力量投放到對大模型的研究上。實際上，相比大模型，建立高效的數據處理系統才是更緊迫的任務。”

    安全風險制約AI發展

    在AI迅猛發展的當下，數據洩露、虛假內容生成等安全風險引起廣泛關注，數據安全治理的匱乏也成為制約AI發展的主要因素之一。

    論壇期間，英國皇家工程院院士、歐洲科學院院士、香港工程科學院院士、香港科技大學首席副校長郭毅可表示，數據安全治理是人工智能和數字轉型時代一個至關重要且不斷演進的議題，應通過建立健全法規、採用先進技術、加強國際合作和遵守最佳實踐，推動負責任和安全的人工智能應用，確保數據安全治理有效實施。