AI의 제3의 물결 속에서 인간은 어떻게 기회와 도전에 직면합니까?

광저우에서 취재하는 21세기 비즈니스 헤럴드 기자 뤄이치

인공지능의 급속한 폭발이 가져올 수 있는 부정적인 영향이 심각하게 받아들여지고 있습니다.

최근 AI 분야에서는 업계 리더들이 주도하는 공개 서한이 다시 한 번 촉발되었습니다. 여기에는 한 문장만 포함되어 있습니다. AI로 인한 멸종 위험을 완화하는 것은 전염병 및 핵전쟁과 같은 다른 사회적 규모의 위험과 함께 글로벌 우선순위가 되어야 합니다.)

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(공개서한 일부 스크린샷)

이로 인해 관련 규정을 신속하게 시행해야 하고, 다른 한편으로는 더욱 광범위한 공동 홍보가 필요할 수 있으며, 이는 이번 AI 산업 발전이 특히 빠른 전환점에 도달했음을 보여줍니다. .

최근 개최된 2023 Xiaomanyao 기술 컨퍼런스 및 AIGC 인공 지능 서밋에서 홍콩 중문 대학교 시스템 엔지니어링 및 엔지니어링 관리학과 교수이자 책임자인 Meng Meiling도 21세기 비즈니스 헤럴드 기자에게 다음과 같이 말했습니다. 디지털 경제는 큰 추진력을 제공하지만 고려해야 할 많은 위험도 있습니다. AI 윤리, 가짜 뉴스, 침해 등에 대해 법적, 규제적 차원에서 개인의 권익을 보호하는 방법을 명확히 하는 동시에 개인도 사용 과정에서 더욱 주의를 기울여야 합니다. 대형 AI 모델.

역사를 되돌아보면서 경제학자이자 Hengqin Guangdong-Macao Deep Cooperation Zone 디지털 금융 연구소 학술 기술 위원회 의장인 Zhu Jiaming은 다음과 같이 말했습니다.

AI 산업은 오늘날 최소 70년 동안 발전해 왔으며, 세 단계로 나눌 수 있습니다: 첫 번째는 1950년 Turing이 출판한 "기계와 지능"을 출발점으로 두 번째는 1956년에 개최된 인공 지능 컨퍼런스로, 딥 러닝이 새로운 단계에 진입한 2012년까지 지속되었습니다. 50년 이상, 세 번째는 2022년부터 2016년부터 시작된 대형 모델 시대가 도래했다.

인터뷰에서 Zhu Jiaming은 빅모델 시대의 기본 특징은 인공지능을 인간의 생활, 경제, 학습 및 교육 모델과 더욱 긴밀하게 통합하는 것이라고 지적했습니다. 인간에게 강요된 이러한 변화는 전례 없이 강렬할 것입니다. 그러므로 인간의 걱정은 상당히 타당하다. 이제 중요한 것은 대중이 당황하거나 거부하지 않도록 교육을 대중화하는 것이다. 먼저 그것을 이해하고 적용하는 법을 배워야 한다. ”

AI 개발 물결

앞서 언급한 정상회담에서 Zhu Jiaming은 연설에서 "대형 모델 시대에는 몇 가지 기본 특징이 있습니다. 대형 모델은 인공 신경망을 기반으로 하고, 레고 기반의 모든 모델은 서로 다른 방식으로 결합되어 대규모 모델을 형성합니다. 사전 훈련은 매개변수 규모를 촉진하고 대규모 모델은 데이터 저장 규모를 EP, ZP 및 심지어 YP 단계로 변환합니다. 더 중요한 것은 자연어를 이해하는 능력과 패턴이 있다는 것입니다. 특히, 인공 피드백 및 강화 학습 메커니즘이 하이브리드 양자 고전 컴퓨팅을 위한 훌륭한 플랫폼을 제공합니다.

AI의 핵심 가치도 더욱 다양해졌습니다. 첫째, 인공지능 인터넷 또는 인터넷 인공지능의 추세를 가속화합니다. 둘째, 지식 그래프를 변화시키기 때문에 지식, 학습 및 교육의 혁명을 촉발합니다. 즉, 인류는 기초과학 연구가 인공지능에 크게 의존하는 역사적 단계에 들어섰다. 넷째, 혼합지능의 교차 집단 형성이 가속화된다. 지능의 유일한 구성 요소이지만 인간과 인공 지능이 결합된 시대, 다섯 번째는 경제 구조와 경제 시스템의 근본적인 변화를 촉발하는 시대입니다. , 물리적 공간 및 정보 공간.

"개인적으로는

대형 모델 시대가 인공지능의 일반화, 즉 인공일반지능(AGI)을 추진하고 있다. 이 속도가 점점 빨라지고 있다.

" 주자밍은 앞으로 3년 안에 4번째가 될 것이라고 믿는다. 인공지능 발전 단계 인공지능과 산업 응용의 결합으로 주로 나타나는 두 번째 물결은 특히 모든 사람의 생활 방식을 변화시키고 유치원부터 고등학교까지 교육의 모든 단계에 빠르게 침투할 것입니다. 21세기 비즈니스 헤럴드 기자와의 인터뷰에서 그는 모두가 디지털화에 관해 이야기할 때 디지털화에 대한 이해가 상대적으로 얕았다고 말했습니다. 오늘날 디지털화의 심오한 기반은 인공지능이다. 이런 경우 지능형 시대로의 본격적인 진입을 촉진하기 위해서는 원천기술에 새로운 의미를 부여하는 정책적 차원이 중요한 역할을 해야 한다.

AIGC가 계속해서 전진하면서, 미래에는 누구나 자신만의 디지털 클론을 갖게 될 것이고, 인공지능 인터넷도 여기에 있게 될 것입니다.

"이것은 인간의 사고 패턴과 행동의 대규모 이주와 동일하며, 이를 위해서는 지능화 시대로의 도약이 필요합니다.

이것은 세계 80억 인구에 영향을 미치며 오랜 과정이 필요할 것입니다."

미래에는 기존의 사람을 초월한 위챗 그룹처럼 지능적인 형태의 디지털 피플이 인터넷을 형성하게 될 것입니다. 하지만 가장 중요한 것은 사람들이 배우는 방식에 큰 변화를 가져오는 것입니다. "그는 계속해서 이러한 관점에서 가장 큰 도전에 직면한 직업은 교사여야 한다고 말했습니다. 왜냐하면 그 당시 학생들의 학습 속도와 효과는 교사가 가르치는 속도보다 훨씬 높을 수 있기 때문입니다.

빅 모델이 사회에 미치는 영향

특정 구현 수준에서 대규모 AI 모델은 어떻게 수직 분야와 개별 전문 역할까지 계층별로 침투할까요?

Fengrui Capital의 투자 파트너인 Chen Shi는 생성 AI가 수직 산업에 진입하는 관점에서 향후 10년의 관점에서 예측해야 한다고 공유하면서 지적했습니다.

"개인적으로 10년 후에는 신경 지능 모델을 구축하는 시대가 될 것입니다. 상위 계층은 GPT4와 유사한 모델인 풀 스택 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 인간의 모든 지식을 집약하고, 또는 심지어 인간의 지능을 능가하며 모든 계층에 힘을 실어줄 수 있습니다. 그러나 이러한 기회는 드물 것입니다.”라고 그는 계속해서 다음 단계의 산업을 위해서는 기존 지식, 규칙 및 구조화되지 않은 텍스트를 기반으로 학습 데이터가 언어 모델에 입력되어 지능형 모델을 생성합니다. 이는 산업 프로세스 리엔지니어링을 강화하고 모든 링크를 강화할 수 있는 대규모 도구 라이브러리와 같습니다.

더 아래로 "지능화 시대 기업은 자신만의 모델이 있어야 하고, 기업 모델은 깊이가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 침투될 수 있습니다. 깊이라는 것은 대체 불가능하고 상위 수준에 고유한 것인지 여부를 의미합니다. 그렇지 않으면 능력은 상위 모델로 쉽게 대체될 것입니다. "Chen Shi는 직원의 개인 모델이 두 부분으로 나누어질 것이라고 지적했습니다. 하나는 직위 모델에서 요구하는 능력과 자질을 기반으로 합니다. 사고 데이터와 인지를 사용하여 구성됩니다. 다른 유형은 부조종사, 지능형 보조자 등과 같이 도구화할 수 있는 모델입니다. "

10년 뒤에는 광범위한 모델 구축의 시대가 될 것이며, 소프트웨어 계층도 매우 얇아지고, 대부분이 모델이 될 것이라고 생각합니다.

" 그는 이어 "아직 완성해야 할 기본 작업이 남아있다"고 말했다. 수직 산업, 즉 디지털화와 온라인에 진입하기 전에. 데이터화는 데이터 소스의 문제를 해결합니다. 지식, 규칙 등으로 구성된 데이터가 없으면 모델을 구축하고 훈련할 수 없습니다. 미래에는 산업이나 기업의 경쟁 우위가 이러한 데이터를 사용하여 구축된 모델에 반영될 수 있습니다. ”

Meng Meiling은 21세기 비즈니스 헤럴드 기자에게 많은 관심을 끌고 있는 교육 분야에서 AIGC는 이미 교사들이 질문을 설정할 때 사전 제안을 제공하고 교사가 이를 기반으로 목표 조정을 하는 등 일부 교육 과제를 신속하게 해결하도록 도울 수 있다고 분석했습니다. 제안에. 이 프로세스는 교육 및 학습의 전반적인 효율성을 크게 향상시킵니다. AI는 학생의 기사를 수정할 때 일부 수정 의견을 제공할 수 있어 교사가 시간을 절약하고 학생들에게 동기를 부여하는 데 에너지를 집중할 수 있도록 돕습니다.

과학기술을 공부하는 사람뿐만 아니라 일반 사람들도 AIGC 기술에 대한 이해를 높여야 한다고 생각합니다. 또한 그녀는 생산성과 효율성을 지속적으로 향상시키기 위해 인간이 대규모 모델링 도구를 적극적으로 사용해야 한다는 견해를 가지고 있습니다.

"GPT4는 매우 강력하지만 응용 프로그램이 많을수록 여전히 부족한 부분이 더 많이 보입니다. 이는 현재의 GPT4가 여전히 인간 지능과는 거리가 멀다는 것을 의미합니다. 그러나 그 뒤에는 대규모 지식 기반과 강력한 컴퓨팅 능력이 있습니다. 그에 반해 인간의 두뇌는 제한적이다. 일반 인공지능과 얼마나 멀리 떨어져 있는지는 아직 예측하기 어렵지만

인간과 AI의 호환성은 가능할 것으로 추정된다. 미래에는 더 강해지세요. AI가 약한 곳이 바로 인간이 강한 곳이기 때문이죠

" Meng Meiling은 결론을 내렸습니다. 더 많은 콘텐츠를 보려면 21 Finance APP을 다운로드하세요

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