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Sous la troisième vague de l'IA, comment les humains font-ils face aux opportunités et aux défis ?

WBOY
Libérer: 2023-06-01 10:21:21
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Luo Yiqi, journaliste du 21st Century Business Herald, en reportage depuis Guangzhou

Les éventuels impacts négatifs de l’explosion rapide de l’intelligence artificielle sont pris au sérieux.

Récemment, le domaine de l'IA a de nouveau déclenché une série de lettres ouvertes dirigées par divers leaders de l'industrie. Il ne contient qu'une seule phrase : Atténuer le risque d'extinction dû à l'IA devrait être une priorité mondiale aux côtés d'autres risques à l'échelle sociétale tels que les pandémies et la guerre nucléaire, comme les pandémies et la guerre nucléaire, devenant une priorité mondiale)

.

Sous la troisième vague de lIA, comment les humains font-ils face aux opportunités et aux défis ?

(Capture d'écran d'une partie de la lettre ouverte)

D'une part, cela nécessite une mise en œuvre rapide des réglementations pertinentes, et cette action peut nécessiter une promotion conjointe plus étendue, d'autre part, cela montre également que ce cycle de développement de l'industrie de l'IA a atteint un tournant particulièrement rapide ; .

Lors de la Conférence technologique de Xiaomanyao 2023 et du Sommet sur l'intelligence artificielle de l'AIGC qui se sont tenus récemment, Meng Meiling, professeur et directeur du Département d'ingénierie des systèmes et de gestion de l'ingénierie à l'Université chinoise de Hong Kong, a également déclaré au journaliste du 21st Century Business Herald : C'est Il est clair que l’IA générative. Si l’économie numérique apporte un grand élan, elle comporte également de nombreux risques qui doivent être pris en considération. En termes d'éthique de l'IA, de fausses nouvelles, de contrefaçon, etc., il est nécessaire de clarifier comment protéger les droits et intérêts personnels au niveau juridique et réglementaire. Dans le même temps, les individus doivent également être plus vigilants dans le processus d'utilisation. grands modèles d’IA.

En regardant l'histoire, Zhu Jiaming, économiste et président du comité de technologie académique de l'Institut de recherche en finance numérique de la zone de coopération profonde Hengqin Guangdong-Macao, a déclaré que l'industrie de l'IA s'est développée depuis au moins 70 ans aujourd'hui et peut être divisé en trois étapes : la première, en prenant comme point de départ "Machines and Intelligence" publié par Turing en 1950 ; la seconde est une conférence sur l'intelligence artificielle tenue en 1956, jusqu'à ce que l'apprentissage profond entre dans une nouvelle étape en 2012, qui a duré plus plus de 50 ans ; le troisième date de 2022. L'ère des grands modèles qui a débuté en 2016 est arrivée.

Dans une interview, Zhu Jiaming a souligné que la caractéristique fondamentale de l'ère du grand modèle est d'intégrer plus étroitement l'intelligence artificielle aux modèles de vie humaine, d'économie, d'apprentissage et d'éducation. Ce changement imposé aux êtres humains sera d’une intensité sans précédent. Les inquiétudes des êtres humains sont donc tout à fait raisonnables. Ce qui est important maintenant, c'est de vulgariser l'éducation pour s'assurer que le public ne panique pas ou ne la rejette pas. Il doit d'abord apprendre à la comprendre et à l'appliquer. »

Vague de développement de l'IA

Lors du sommet susmentionné, Zhu Jiaming a déclaré dans son discours : « À l'ère des grands modèles, il existe plusieurs caractéristiques fondamentales : un grand modèle est basé sur des réseaux de neurones artificiels ; basés sur des Lego, tous les modèles seront combinés de différentes manières pour former un grand modèle Le clustering ; la pré-formation favorise l'échelle des paramètres, et les grands modèles entraînent la transformation de l'échelle de stockage des données en étapes EP, ZP et même YP, plus important encore, ils ont la capacité et le modèle de comprendre le langage naturel et se sont formés ; une chaîne de pensée, puis se dirige vers l'arbre de pensée (ToT) ; en particulier, un énorme corpus est nécessaire ; des mécanismes de rétroaction artificielle et d'apprentissage par renforcement sont intégrés dans la cybernétique ; cela fournit une excellente plate-forme pour l'informatique quantique-classique hybride ;

La valeur fondamentale de l'IA est également plus diversifiée : premièrement, elle accélère la tendance à l'internetisation de l'intelligence artificielle ou à l'intelligence artificielle Internet ; deuxièmement, elle déclenche une révolution dans la connaissance, l'apprentissage et l'éducation, car elle modifie le graphe des connaissances ; a changé le paradigme de la recherche scientifique, c'est-à-dire que les humains sont entrés dans une étape historique dans laquelle la recherche scientifique fondamentale s'appuie fortement sur l'intelligence artificielle ; quatrièmement, elle accélère la formation d'un groupe croisé d'intelligences mixtes ; composante de l'intelligence, mais entrera dans l'intelligence humaine et artificielle, l'ère du sujet pensant mélangé à l'intelligence artificielle ; la cinquième est de déclencher de profonds changements dans la structure économique et le système économique ; espace physique et espace d’information.

"Personnellement,

l'ère des grands modèles favorise la généralisation de l'intelligence artificielle, c'est-à-dire de l'intelligence artificielle générale (AGI). Ce rythme s'accélère. " Zhu Jiaming estime que dans les trois prochaines années, ce sera la quatrième phase de développement de l'intelligence artificielle La deuxième vague, qui se manifeste principalement par la combinaison de l'intelligence artificielle et des applications industrielles, va surtout changer le mode de vie de chacun et pénétrera rapidement dans toutes les étapes de l'éducation, de la maternelle au lycée.

Dans une interview avec un journaliste du 21st Century Business Herald, il a déclaré que lorsque tout le monde parlait de numérisation, leur compréhension était relativement superficielle. Aujourd'hui, le fondement profond de la numérisation est devenu l'intelligence artificielle. Dans ce cas, le niveau politique doit jouer un rôle important en donnant de nouvelles connotations à la technologie originale, qui doit promouvoir l'entrée complète dans l'ère intelligente.

À mesure que l'AIGC continue d'avancer, chacun aura son propre clone numérique à l'avenir, et l'Internet de l'intelligence artificielle sera également là.

"Cela équivaut à une immigration à grande échelle des modes de pensée et des comportements humains, qui nécessite un saut vers l'ère intelligente. Cela affectera la population mondiale de 8 milliards et nécessitera un long processus."

À l'avenir, la forme intelligente des personnes numériques formera Internet, à l'instar du groupe WeChat qui transcende les personnes existantes. Mais le plus important est d’apporter de grands changements dans la manière d’apprendre. "Il a poursuivi, de ce point de vue, la profession qui fait face au plus grand défi devrait être celle des enseignants, car la vitesse et l'effet de l'apprentissage des élèves à ce moment-là peuvent être bien supérieurs à la vitesse de l'enseignement des enseignants.

Comment les grands modèles affectent la société

Au niveau de mise en œuvre spécifique, comment les grands modèles d'IA vont-ils pénétrer dans les domaines verticaux et même dans les rôles professionnels individuels, couche par couche ?

Chen Shi, partenaire d'investissement de Fengrui Capital, a souligné en partageant que du point de vue de l'IA générative entrant dans les industries verticales, elle doit être prédite dans la perspective des dix prochaines années.

"Personnellement, dans dix ans sera l'ère de la construction de modèles d'intelligence neuronale. La couche supérieure est un modèle de langage full-stack à grande échelle, qui est un modèle similaire à GPT4. Ce modèle regroupe toutes les connaissances humaines, a voire dépasse l’intelligence humaine, et peut donner du pouvoir à tous les horizons. Mais cette opportunité sera rare. » Il a ajouté que pour le prochain niveau de l’industrie, il pourrait être nécessaire d’établir des modèles industriels verticaux, en utilisant les connaissances, les règles et les normes existantes. des textes non structurés comme base. Les données de formation sont introduites dans le modèle linguistique pour produire un modèle intelligent. Il s'agit d'une vaste bibliothèque d'outils qui peut permettre la réingénierie des processus industriels et renforcer chaque lien.

Plus bas, "Les entreprises doivent avoir leurs propres modèles à l'ère intelligente, et le modèle d'entreprise doit avoir de la profondeur, sinon il risque d'être pénétré. La soi-disant profondeur fait référence à sa nature irremplaçable et unique au niveau supérieur." modèle général. Sinon, la capacité sera facilement remplacée par le modèle de niveau supérieur. " Chen Shi a souligné que le modèle personnel de l'employé sera divisé en deux parties. L'une est basée sur la capacité et la qualité requises par le modèle de poste, qui est construit à l'aide de données de réflexion et de cognition ; l'autre type est celui des modèles qui peuvent être outils, tels que les copilotes, les assistants intelligents, etc. "

Je pense que dans dix ans, ce sera une ère de construction de modèles étendus, et la couche logicielle deviendra très fine, et la plupart d'entre eux seront des modèles.

" Il a poursuivi en disant qu'il reste encore du travail de base à terminer. avant d'entrer dans les industries verticales, c'est-à-dire la numérisation et en ligne. La dataisation résout le problème des sources de données. Sans données composées de connaissances, de règles, etc., les modèles ne peuvent pas être établis et formés ; la mise en ligne peut véritablement intégrer des capacités intelligentes dans la scène. À l’avenir, l’avantage concurrentiel des industries ou des entreprises pourrait se refléter dans les modèles construits à partir de ces données. »

Meng Meiling a analysé au journaliste du 21st Century Business Herald que dans le domaine de l'éducation qui a beaucoup retenu l'attention, l'AIGC peut déjà aider les enseignants à résoudre rapidement certaines tâches pédagogiques, comme donner des suggestions préliminaires lors de la formulation de questions, puis les enseignants à faire des ajustements ciblés. en fonction des suggestions. Ce processus améliorera considérablement l’efficacité globale de l’enseignement et de l’apprentissage. L'IA peut fournir des commentaires de correction lors de la révision des articles des étudiants, aidant ainsi les enseignants à gagner du temps et à se concentrer sur la motivation des étudiants.

Je pense que les gens ordinaires devraient également accroître leur compréhension de la technologie AIGC, pas seulement les gens qui étudient les sciences et la technologie. Elle estime également que les humains devraient utiliser activement des outils de modélisation à grande échelle pour améliorer continuellement leur productivité et leur efficacité.

"Bien que GPT4 soit très puissant, plus il a d'applications, plus des lacunes peuvent encore être constatées. Cela signifie que le GPT4 actuel est encore loin de l'intelligence humaine. Cependant, il dispose d'une base de connaissances à grande échelle et d'une puissante puissance de calcul derrière En revanche, le cerveau humain est limité. La mémoire, ce n'est pas juste de comparer. Quant à sa distance par rapport à l'intelligence artificielle générale, c'est encore difficile à prédire, mais

J'estime que la compatibilité entre les humains et l'IA le sera. soyez plus forts à l'avenir, car là où l'IA est faible, c'est là que les humains sont forts

", a conclu Meng Meiling. Pour plus de contenu, veuillez télécharger l'application 21 Finance

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