대규모 모델 개발은 제한적이며 설명 가능한 AI 이론의 생성이 필요합니다.

GPT-4의 한계는 디지털 세계와만 상호작용할 수 있다는 점이며, 결국 우리는 물리적 세계와 상호작용해야 합니다. 이러한 이유로 로봇의 출현은 체화된 지능의 실현을 의미한다는 점에서 특히 중요합니다. Zhang Bo는 휴머노이드 로봇을 개발할 필요도 없고 지나치게 복잡한 하드웨어도 필요하지 않다고 지적했습니다. 그는 특정 하드웨어를 기반으로 강화 학습 연구 수행을 옹호합니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 원래 의미를 변경하지 않고도 미세 조정이 가능합니다.

전 세계가 대형 모델의 강력한 성능과 잠재력에 놀라지만, 그 이유를 설명할 수 없고 단지 '출현' 현상 때문이라고만 생각할 뿐입니다. 인공지능 산업의 건전한 발전을 위해서는 과학연구, 기술혁신, 산업발전이 통합되어야 합니다. 3세대 인공지능을 개발하려면 설명 가능하고 확고한 이론과 방법이 확립되어야 합니다. 그렇지 않으면 AI 기술은 결코 설득력이 없을 것입니다.

대형 언어 모델에는 한계가 있습니다.

일반 인공지능으로 가는 길은 아직 어렵지만, 대형 언어 모델은 AI 산업에 넓은 길을 열어주었습니다. Zhipu AI 2024 연례 기술 오픈 데이에서 Zhang Bo 학자는 대형 모델이 일반 하드웨어 및 소프트웨어 개발 기회를 제공한다고 말했습니다.

기존 AI 패러다임은 특정 작업을 완료하기 위해 특정 알고리즘과 규칙을 사용합니다. 생성 AI 패러다임은 기본 모델이라는 일반 모델을 기반으로 하며 광범위한 텍스트에 대한 학습을 ​​통해 오픈 도메인(Open Domain)에서 생성할 수 있습니다. 데이터 미세 조정 및 기타 방법을 통해 광범위한 다운스트림 작업에 적용할 수 있는 인간과 유사한 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠입니다. 제너레이티브 AI(Generative AI)는 일반 AI로 한 단계 나아가고, 두 번째 단계는 AI 에이전트, 세 번째 단계는 구체화된 지능이다. Zhang Bo는 GPT-4가 디지털 세계만 다룰 수 있으며 결국 로봇, 즉 구체화된 지능이 필요한 물리적 세계를 다루어야 한다고 말했습니다. 구체화된 지능의 제안은 완전한 지능형 에이전트를 구성하는 데 도움이 되므로 지능형 에이전트가 인식하고 생각할 수 있게 됩니다. "많은 경우 손이나 발만 있으면 되고 하드웨어를 매우 복잡하게 만들 필요가 없기 때문에 휴머노이드 로봇을 만들 필요가 없습니다." 그는 특정 하드웨어를 기반으로 강화학습 연구를 수행할 것을 옹호합니다.

Generative AI 대형 모델에는 세 가지 주요 기능과 한 가지 주요 단점이 있습니다. 첫 번째는 다양한 맥락과 과거 대화를 통해 일관된 텍스트를 생성하는 능력으로 사람들을 놀라게 하는 강력한 생성 기능입니다. 둘째, 강력한 마이그레이션 기능을 갖추고 있습니다. 즉, 에이전트 작업의 훈련 및 미세 조정을 통해 관심 있는 다운스트림 작업에 적용할 수 있습니다. 세 번째는 인간-컴퓨터 상호작용, 다중 에이전트 간 상호작용, 환경과의 상호작용 등 강력한 상호작용 능력으로, AI가 다양한 분야에서 인간과 비교할 수 있는 지능 수준을 보여줄 수 있도록 해준다. 그러나 이러한 대형 모델에는 환상이라는 단점도 있습니다. 때때로 그들은 합리적으로 보이는 꾸며낸 대답이나 무의미한 대답을 만들어냅니다.

인공지능은 경제성장 촉진에 도움이 됩니다. 건설, 유지관리, 설치 등의 산업은 자동화 및 지능화가 어렵지만 행정관리 등 사무직 업무는 AI로 대체될 수 있습니다. AI는 대부분의 인간 직업의 질과 효율성을 향상시킬 수 있지만, AI로 완전히 대체되는 직업은 아직 소수에 불과합니다. AI가 아직 대부분의 일자리를 대체하지 못하는 이유는 대형 모델에는 여전히 넘을 수 없는 한계가 있기 때문입니다. Zhang Bo는 대형 모델의 모든 작업은 사전 예방적이라기보다는 외부 프롬프트이며 확률적 예측을 사용하여 외부 프롬프트에 따라 작업을 완료하는 반면 인간 작업은 내부 의도에 따라 진행된다고 말했습니다. 대규모 언어 모델과 인간 언어 생성에 의해 생성된 언어는 동작만 유사할 뿐 내부 메커니즘은 근본적으로 다릅니다. 다른 답변이 출력됩니다. 대형 모델도 환각을 일으킬 수 있습니다. “아무리 큰 모델이라도 환각의 단점은 항상 존재합니다.”

그는 3세대 인공지능을 개발하려면 설명 가능하고 견고한 인공지능 이론과 방법을 확립하고, 안전하고 제어 가능하며 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 기술을 개발하고 AI 변화의 혁신적인 응용 및 산업을 촉진해야 한다고 제안했습니다. . 설명 가능하고 강력한 인공 지능 이론이 확립되지 않으면 AI 기술은 신뢰할 수 없고 결코 신뢰할 수 없을 것입니다. “아직까지는 이 이론이 정립되지 않았기 때문에 인공지능의 발전이 느리고 꼬불꼬불하다. 이론이 정립될 수 없는 이유는 세 가지 구체적인 한계에 부딪히기 때문이다. 과거에는 특정 모델만 가능했다. 특정 분야의 특정 과제를 해결하는 데 사용되는 일반적인 이론은 어떻게 확립될 수 있습니까? 대형 모델의 출현은 이 이론을 확립할 가능성을 제공합니다.”

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