Стремительное развитие контента, создаваемого искусственным интеллектом (AIGC), - пожалуй, одна из самых горячих тем, обсуждаемых на ежегодной встрече Боаоском азиатском форуме в этом году. За последние два года прорыв в области применения AIGC и появление Sora действительно потрясли мир. Технология искусственного интеллекта (ИИ) продемонстрировала потенциал для преодоления традиционных узких мест в научных исследованиях и открывает новые возможности в различных областях. Однако в то же время бурное развитие технологий ИИ вызвало ряд опасений, таких как сложность выявления ложной информации и рабочие места, которые могут быть заняты ИИ. Исходя из текущей траектории развития ИИ, мы можем предсказать некоторые переломные моменты, которые произойдут в этой области.
В области ИИ в будущем важным направлением прорыва может стать развитие системного интеллекта человеко-машинной среды. Под системным интеллектом "человек-машина-среда" понимается интеллектуальная система, объединяющая людей, машины и окружающую среду. Он объединит ИИ, Интернет вещей, интеллектуальные датчики и другие технологии для достижения интеллектуального восприятия, понимания и реагирования на окружающую среду и пользователей. Это также приведет к появлению новых сценариев применения и возможностей для бизнеса в "умных" городах, "умных" домах, "умном" транспорте и других областях. Кроме того, необходимо преодолеть проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, безопасностью и другими аспектами.
Интеллектуальные системы станут более способными к автономному обучению, трансферному обучению и мультимодальному обучению. Под автономным обучением понимается способность систем машинного обучения автоматически узнавать особенности и закономерности из немаркированных данных. Иными словами, системы ИИ могут извлекать знания из огромного количества немаркированных данных и осуществлять самосовершенствование и оптимизацию, тем самым снижая зависимость от маркированных данных.
Это сделает системы ИИ более универсальными и адаптируемыми, способными лучше приспосабливаться к новым задачам и средам. Под трансферным обучением понимается способность переносить знания, полученные при решении одной задачи, на другую, связанную с ней. Вы можете использовать полученные знания и опыт для ускорения обучения новым задачам и повышения производительности.
Эта способность делает системы ИИ более эффективными и гибкими, а также более приспособленными к потребностям различных областей и задач. В то же время системы ИИ будут уделять больше внимания обучению, обработке и пониманию мультимодальных данных, а также совместному обучению с использованием нескольких модальностей, таких как зрение, язык и звук, для достижения более интеллектуального взаимодействия и принятия решений. Кроме того, чтобы обеспечить безопасность системы, технологии ИИ будут уделять больше внимания прозрачности и обработке алгоритмов, улучшать понимание и доверие пользователей к процессу принятия решений ИИ, а также снижать риски, вызванные неопределенностью.
В эпоху ИИ сосуществуют возможности и риски. Китай и Азия в целом могут активно реагировать на вызовы, укреплять сотрудничество и инновации, использовать технологии ИИ для расширения возможностей социальных преобразований и модернизационного развития, а также эффективно управлять и контролировать возможные риски для достижения научно-технического и социального развития. Для развития позитивного взаимодействия можно использовать следующие методы.
Во-первых, укрепление технологических инноваций и выращивание талантов
Инвестируйте больше ресурсов в выращивание талантов в области ИИ и продвигайте технологические инновации для решения будущих задач. Увеличить инвестиции в образование и подготовку кадров в области ИИ, включая создание более актуальных профессиональных курсов, предоставление практических возможностей и проектов стажировки, а также развитие навыков и знаний студентов в области ИИ. Поддерживать научно-исследовательские институты и университеты в проведении исследований в области ИИ, поощрять изучение и внедрение передовых технологий, а также развивать лидерские качества и способности талантов в области научно-технических инноваций.
Во-вторых, создать надежную систему регулирования
Сформулируйте соответствующие законы и правила, чтобы уточнить сферу применения, этические нормы и распределение ответственности технологии ИИ для защиты общественных интересов и индивидуальных прав и интересов. Усилить защиту персональных данных, стандартизировать сбор, хранение и использование данных, а также гарантировать, что конфиденциальность данных не будет нарушена. Системы ИИ должны обладать определенной степенью прозрачности и понятности, позволяя пользователям и регулирующим органам понимать, как система принимает решения, и быть в состоянии объяснить ее поведение. Уделяйте особое внимание безопасности и управлению рисками систем ИИ, чтобы предотвратить потенциальные угрозы и риски безопасности и обеспечить стабильную работу системы. Призывать специалистов по ИИ соблюдать этические нормы, брать на себя социальную ответственность и не допускать неправильного использования или негативного влияния технологий ИИ.
В-третьих, содействовать интеграции промышленности, научных кругов и исследований
Укрепление сотрудничества между промышленными, научными и государственными ведомствами для содействия практическому применению и индустриализации технологии ИИ. Создайте платформу сотрудничества между производством, обучением и исследованиями, чтобы способствовать обменам и сотрудничеству между всеми слоями общества и совместно изучать сценарии применения и решения для технологии ИИ.
Государственные ведомства могут создавать проекты финансирования, чтобы поощрять академические институты и промышленность к совместному проведению исследований и разработок технологии ИИ и содействовать преобразованию результатов научных исследований в практические приложения. Содействие обучению талантов и обмену между промышленными и научными кругами, создание каналов и механизмов обучения талантов, а также выращивание талантов, отвечающих потребностям промышленности. Государственные ведомства могут проводить политику поддержки развития индустрии ИИ, оказывать техническую и финансовую поддержку предприятиям, содействовать практическому применению и индустриализации технологий ИИ. Укреплять обмен информацией и интеграцию ресурсов, развивать сотрудничество между промышленностью, научными кругами и государственными ведомствами и содействовать применению технологий ИИ в различных отраслях.
В-четвертых, укрепление международного сотрудничества
Проекты международного сотрудничества могут способствовать техническим обменам и сотрудничеству между различными странами и регионами и совместному преодолению ключевых технических проблем в области ИИ. Организация международных академических обменов и семинаров для содействия академическим обменам между различными странами и регионами и обмена последними результатами исследований и технологического прогресса. Содействовать международному обмену данными и совместным исследованиям, создать платформу для обмена данными и содействовать транснациональному сотрудничеству и инновациям в области технологий ИИ. Благодаря сотрудничеству с международными организациями и институтами можно разработать единые стандарты технологий ИИ и спецификации сотрудничества для обеспечения безопасности и устойчивого развития технологий ИИ. Правительства могут укреплять связь и подписывать соглашения о сотрудничестве в области технологий ИИ, чтобы совместно отвечать на вызовы эпохи ИИ и содействовать технологическому развитию и сотрудничеству.
Одним словом, активно реагируя на вызовы, укрепляя сотрудничество и инновации, Китай и Азия в целом смогут в полной мере использовать возможности, открывающиеся благодаря технологиям ИИ, при этом эффективно управляя и контролируя возможные риски, а также способствуя интеграции научного и социального развития.
Лю Вэй
