美國(guó)知名企業(yè)家埃隆·馬斯克近日宣稱(chēng),到2025年或2026年,AI(人工智能)可能比最聰明的人類(lèi)還要聰明。這個(gè)預(yù)測(cè)讓不少人驚詫:具備與人類(lèi)同等智能甚至超越人類(lèi)智能的AGI(通用人工智能),已經(jīng)近在眼前了嗎?
前幾年,大多數(shù)科學(xué)家們對(duì)AGI的預(yù)期還是幾十年乃至上百年后才能實(shí)現(xiàn)。近一年半以來(lái),美國(guó)人工智能公司OpenAI在大模型方面的巨大成功,讓不少樂(lè)觀的業(yè)內(nèi)人士把AGI實(shí)現(xiàn)時(shí)間表縮減到5年至10年。馬斯克的2年之期,很明顯是一個(gè)更為激進(jìn)的預(yù)測(cè)。從人工智能發(fā)展現(xiàn)狀看,阻滯AGI實(shí)現(xiàn)的因素至少有一大瓶頸和兩大風(fēng)險(xiǎn)。
一大瓶頸是能源瓶頸。風(fēng)頭正盛的人工智能大模型,目前還處于“大力出奇跡”階段,依靠算力堆積實(shí)現(xiàn)智能涌現(xiàn)。2020年,最強(qiáng)的大模型算力需求達(dá)到每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)10的23次方量級(jí);到2024年,最強(qiáng)的大模型預(yù)訓(xùn)練算力需求已達(dá)到每秒10的26次方浮點(diǎn)運(yùn)算量級(jí),并繼續(xù)按算力需求每3個(gè)月到4個(gè)月翻番的規(guī)律發(fā)展。算力密集意味著能量密集。據(jù)外媒報(bào)道,OpenAI的ChatGPT聊天機(jī)器人每天消耗的電力超過(guò)50萬(wàn)千瓦時(shí),用于處理約2億個(gè)用戶(hù)請(qǐng)求,相當(dāng)于美國(guó)一個(gè)普通家庭每天用電量的1.7萬(wàn)多倍。與這樣巨大的能耗相比,一個(gè)成年人的大腦功率僅約20瓦,低能耗優(yōu)點(diǎn)十分突出。從能耗看,人工智能要達(dá)到人類(lèi)智能水平還有很大差距,以至于有些專(zhuān)家寄希望于未來(lái)可控核聚變技術(shù)突破帶來(lái)的“能源自由”,也有些專(zhuān)家寄希望于芯片和算法的突飛猛進(jìn),這二者的突破顯然都是短期內(nèi)難以做到的。
兩大風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和安全風(fēng)險(xiǎn)。
從商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)看,對(duì)人工智能大模型的投資面臨著“賠本賺吆喝”的質(zhì)疑,增速難以持續(xù),這有可能會(huì)影響人工智能的迭代速度。比如,一家美國(guó)公司的大模型產(chǎn)品向用戶(hù)收取10美元月費(fèi)或100美元年費(fèi),但因?yàn)榉?wù)成本高,需要每個(gè)月為每個(gè)用戶(hù)“倒貼”20美元。研究機(jī)構(gòu)CB Insights發(fā)布的《2023年人工智能(AI)行業(yè)現(xiàn)狀報(bào)告》顯示,2023年,全球AI初創(chuàng)公司融資總額約為425億美元,比2022年的473億美元下降10%。大模型創(chuàng)業(yè)公司估值高、缺乏明確商業(yè)化路徑,已經(jīng)勸退了不少風(fēng)險(xiǎn)投資者。當(dāng)前,雖然大量資金仍在涌向大模型,但燒錢(qián)如流水的“煉大模型”成本,也讓大模型的商業(yè)變現(xiàn)需求愈加急切。
從安全風(fēng)險(xiǎn)看,當(dāng)前人工智能技術(shù)快速發(fā)展,在給世界帶來(lái)巨大機(jī)遇的同時(shí),也帶來(lái)了難以預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜的挑戰(zhàn)。要確保人工智能始終處于人類(lèi)控制之下,打造可審核、可監(jiān)督、可追溯、可信賴(lài)的人工智能技術(shù),顯然不是讓人工智能不受約束地發(fā)展越快越好,而是需要堅(jiān)持“科技向善”的倫理先行,建立并完善人工智能倫理準(zhǔn)則、規(guī)范及問(wèn)責(zé)機(jī)制。人工智能治理關(guān)乎全人類(lèi)命運(yùn),是世界各國(guó)面臨的共同課題,因此人工智能規(guī)則制定也不能由少數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家說(shuō)了算,而是要推動(dòng)構(gòu)建公平、公正的人工智能?chē)?guó)際治理體系。
人工智能或許終有一天將超過(guò)人類(lèi),無(wú)論那一天是遠(yuǎn)還是近,人類(lèi)都要做好迎接挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備。?(本文來(lái)源:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào) 作者:佘惠敏)
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