張亞勤:在人工智能領域,中國能夠追上來丨AI·20人

經濟觀察報 記者 任曉寧 當清華大學智能產業研究院(AIR)院長張亞勤收到那份來自人工智能安全中心 (Center for AI Safety)的簽名邀請時,沒有太多猶豫,他選擇簽上了自己的名字。

這封后來引發全球關注的聯名信只有一段話:“減輕AI帶來的滅絕風險,應該與流行病和核戰爭等其他社會規模的風險一起,成爲全球優先事項。”

包括張亞勤在內,全球有超過350名人工智能(AI)領域的行業高管、專家和教授簽署了那封公開信,其中包括OpenAI公司CEO山姆·奧特曼、DeepMind公司CEO戴米斯·哈薩比斯再到微軟的創始人比爾·蓋茨等等——對於人類AI技術躍遷至關重要的名字,幾乎都在這封聯名信的簽名之中。

張亞勤不僅是教授、院長,之前他還在微軟、百度擔任過高管。再之前,他是人工智能領域的世界級科學家,他也是一個天才神童。12歲時,張亞勤考入中國科學技術大學少年班,成爲當屆中國年紀最小的大學生,之後他就讀於美國喬治華盛頓大學,全球知名的傑出科學家皮克·霍茲教授多次在公衆場合誇耀張亞勤:“他是世界的一份財富。”31歲時,張亞勤成爲美國電氣和電子工程師學會(IEEE)百年曆史上最年輕的院士。

2020年12月,清華大學智能產業研究院(AIR)成立,張亞勤擔任院長,他和他的團隊研究AI大模型,也推進產業落地。

相比對於人類命運的憂慮,張亞勤當下更多的精力放在了國內的技術進展和產業應用之上。今年4月底,他和他的團隊發佈了生物醫藥開源模型BioMedGPT。“我希望我們做的研究是有用的,能用到產業上去的。”張亞勤告訴經濟觀察報記者。

他所在的清華大學智能產業研究院(AIR)位於五道口啓迪科技大廈,這裡最近成爲了國內AI從業者的“中樞大腦”。那些我們耳熟能詳的獲得融資的AI新秀公司負責人、AI研發帶頭人,以及頂級AI投資人,在近期都陸續來訪這裡。他們聊天的共同話題是AI,或者更準確的說,是大模型。

而和張亞勤有更多的溝通就會發現,儘管他在警惕AI風險的公開信上簽名,但在採訪過程中,他多次提到,他是一個AI樂觀主義者——當然,這種樂觀是建立在AI可控的前提下。

聽張亞勤聊人工智能時,能感受到他的興奮。他站起來指着屏幕上今年6月份製作的PPT說,ChatGPT是第一個通過圖靈測試的產品,“它很不得了。”以前研究AI的人拼盡所能,卻總被困在瓶頸裡。大模型出現後,新的方向點亮了,雖然它此刻還不夠完美,但結局明晰。

當人們對於當下國內短時間有近百家公司推出大模型存有疑慮時,張亞勤同樣對此保持樂觀。張亞勤覺得,數量有點多了,但他相信,在充分競爭的市場裡打拼,終歸能有一個好結果。這方面,久經廝殺的中國創業者最爲擅長,他並不懷疑這一點。

這種樂觀使得他並不認同更早的另一封同樣震驚海外的公開信。特斯拉創始人馬斯克在那封“呼籲暫停高級AI的開發”的風險警示信時說,AI有毀滅人類的可能性。張亞勤說,他並不擔心這點,“歷史上,每一次技術革命都會帶來風險,但每一次人類都把風險管理得很好,這一次,我想也不會例外。”

|對話┃

技術風險

經濟觀察報:您簽署了5月30日發佈的警示AI風險的公開信,爲什麼簽署?

張亞勤:其實早在20年前,我就一直在呼籲關注AI可能存在的風險和倫理上的挑戰。其實不僅是AI,所有的技術面臨的危機都是類似的,當技術越來越強時,它會出現兩種方式:一種是用的好,可以爲人類、爲社會服務;另一種是用的不好,帶來負面效果。

我其實還是樂觀的,我認爲我們可以控制它的走向,但是必須要有一種風險意識。我們人類有兩種智慧,一種是發明技術的能力,一種是控制技術走向的能力。現在顯然是智慧二落後於智慧一了,這時候應該加點勁。這種加勁不僅是政策法規上,技術上也應該加勁。

但我不認爲縮小差距的方式是叫停前沿的探索。之前有封信建議大家暫停研發GPT6個月,我理解他們的顧慮,但我認爲這是不可能的。因爲人類的好奇心、人類創新的步伐是擋不住的。人們的出發點是好的,但很可能這個公司停了,那個公司不停,這個國家停了,那個國家不停,所以這種呼籲其實是很難實現的。

經濟觀察報:我們應當如何應對AI風險?

張亞勤:我相信人類擁有管理AI風險的能力,因爲人類第二種智慧是一直存在的。比如發射火箭也存在很多未知的風險。而它化解風險的方式是,用不同的、科學的、技術的方式做各種測試,比如rocket safety research,在火箭裡有一個分支就是這樣。AI同樣可以有一個分支做這件事,把所有的風險降到最低。

我們相信,這也是人類可以不斷快速發展、生存、不斷進步的原因。我是個樂觀主義者,我認爲技術創新是推動社會進步的最大動力,之前工業革命是技術的革命,這次也一樣,人工智能就是第四次工業革命的技術動力。

其實在每一次技術革命時,人類都把風險都管理得很好,雖然不完美,但都管理了。我們人類的壽命延長了,社會生產力發展了,生活更幸福、更充足了。

大模型進化

經濟觀察報:這一次大模型的出現,和此前的AI技術迭代有什麼不一樣?

張亞勤:人工智能過去一個重大挑戰是常識不足,一個模型只能做某一件事,每個具體任務都要專門做一套模型。現在AI常識能力越來越強,在向AGI發展,這個真的不得了。

而且,AI模仿的不是一個人,它是模仿全人類。它把人類最好的東西積累起來,所以叫superintelligence。這樣發展下去,它會把我們人類所學的東西,人類的常識都囊括進來。

過去我們開玩笑說,人工智能,做標註的人工比智能還多。但現在不需要人類標註了。比如下圍棋,你不用告訴它規則,只要告訴它什麼是輸贏,它自己就能學會,而且能夠應用到其他棋類上。

經濟觀察報:大模型是否也存在短板?

張亞勤:它現在的效率依然很低。目前的大模型效率比人腦差的太多了,可能至少差1000倍。從規模和耗能來看,人類的大腦是效率最高的智能體,它有860億個神經元,每個神經元有上萬個突觸,卻只有不到3斤重,耗能不到20瓦,人腦的儲存量和效率之高,是目前任何大模型都無法比擬的。

所以現在需要提高大模型效率,讓能耗更小。而且在人腦中,你問一句話時,它並沒有調動所有神經元,只調動一小部分,越聰明的人調動越少。可大模型不一樣,向大模型提出任何的問題,它可能都要調動所有的資源,這無疑是一種巨大的浪費。

不過,解決這些問題是需要時間的。這也是我們未來研究的方向,要學習人腦感知、決策、思維。

但一定要知道,做研究和產品,時間是不一樣的。大模型什麼時候能耗會變小?不會一天就能變小。有的研究讓它降低20%,有的研究讓它降低30%,可能多年之後到達某一個節點,就成功了。其實現在大模型已經可以用了,只是能耗很高,所以微軟、谷歌那些公司在大模型方面的業務還未能盈利。

經濟觀察報:清華大學智能產業研究院(AIR)能夠爲AI技術發展帶來什麼?

張亞勤:我們是一個基礎研究機構,有20多個教授,100多個博士後、博士生和實習生。我們和一般學校的院系研究有些不同,我希望我們做的研究是有用的,能用到產業上的。這個研究也許是3年,也許是5年,也許更長,都沒關係,因爲我們是面向解決真正問題的研究,不是一個純好奇心的研究。

我們的科研方向有三個,也是人工智能在未來5年、10年具有巨大影響力的三個方向。第一個是機器人和無人駕駛;第二個是智慧物聯,包括綠色計算、小模型部署到端等;第三個是智慧醫療,包括AI驅動的新藥研發等。

比如我們的劉洋(男)教授一直在做模型之間的調用,以及模型之間的交互,這是大模型方面的一個研究。劉雲新教授在做輕量模型,就是把大模型的能力小型化。劉菁菁教授做多模態大模型,把模態之間的聲音、圖像、文字聯合訓練,她之前在微軟就做大模型。聶再清教授做大數據大模型,他的團隊最近發佈了生物醫藥大模型BioMedGPT。劉洋(女)副教授做聯邦學習、隱私計算。李鵬副教授也一直做通用大模型,陳亦倫教授也一直在做交通大模型,詹仙園助理教授也在做強化學習等,他們的工作在全球都是頂尖的。

我們最近發佈了生物醫藥開源模型BioMedGPT,這是一個生物垂直領域的模型。我們的協同視覺與機器人實驗室(DISCOVER Lab)代表隊參加了ICRA 2023 PUB.R國際機器人競賽並取得冠軍,同時本次DISCOVER實驗室是國內中稿論文最多的課題組、實驗室主任周谷越副教授是全球中稿論文最多的華人學者、博士生李鵬飛是全球中稿論文最多的學生作者。

長期主義

經濟觀察報:此前有不完全統計顯示,國內已經有79家公司在做大模型。這是否是同質化競爭?

張亞勤:他們雖然都做大模型,但不一定都做橫向模型,有些在做垂直模型。我和很多創業者討論過,他們大部分都是有想法,想去做事,很聰明的人,他們會根據產業發展計劃做調整,調到後面就會有幾個勝出的。雖然大部分都會消失,但不經過這個過程,你怎麼知道誰會存在,誰會消失呢?互聯網公司都是這樣,比如百團大戰、視頻大戰、搜索大戰等。

從互聯網歷史看,PC互聯網、移動互聯網到了後期時,中國公司的規模創新、平臺創新都很多。PC時代我們幾乎都是抄美國,到了移動互聯網時代,中國的移動互聯產品比如支付、短視頻、微信,以及O2O,都比美國做的要好。

因此,我覺得在人工智能領域,中國以後也能做得好,我們能夠追上來。

經濟觀察報:這是否意味着全新的創業機會正在出現?

張亞勤:每次產業平臺的更迭所產生的效應都是數量級的增長。從過去來看,移動互聯時代的產業機會比PC時代至少大10倍,人工智能時代的產業機會比PC時代至少大100倍,比移動互聯時代大10倍或更高。

我們回溯IT行業的歷史會發現,每次都有小公司顛覆大公司,只是不同公司做的方式不一樣。現在79個公司也好,100多個公司也好,總有人能找到他的新定位。這其中有很多事情可以做,比如垂直模型、自動駕駛、生物醫藥等等,現在有很多很多機會。你要相信這些互聯網時代出來的人,他們絕對知道怎麼競爭。

經濟觀察報:外界有憂慮,這一輪生成式AI浪潮會不會和此前許多一陣風式的技術風口類似。

張亞勤:做研究的還是要有長期主義,心要安靜一點,不要急。你看OpenAI也沒急、DeepMind也沒急。

但必須看到,在很長一段時間以來,國內一旦某個領域火爆的時候,大家全都下場,包括投資的人也會催着創業者下場做公司,從而形成短暫的狂熱氛圍。可一段時間之後,好像並沒有新的進展,於是大家的注意力又轉移到新的地方。一種真正的技術,短期我們往往高估它的能力,長期又往往低估它的影響。我認爲現在的情況與互聯網1998年左右情況類似,然後2000年左右泡沫開始破裂,你看到,那麼多的VC都是血本無歸。當時很多人都對互聯網公司抱有悲觀預期,但現在來看,互聯網依然還是我們最重要的能力之一。

人工智能作爲一個大的平臺,好的公司會越來越大,但過兩年可能大家反而又忘掉了。就像前幾年自動駕駛很熱,當時整天都在討論。現在自動駕駛正是發展最好的時候,大家反而沒反應了。

當然,能夠看到的是,經歷了此前的泡沫之後,長期主義的氛圍也在慢慢的形成。以前大家是錢少,現在有些人賺了很多錢,以後也會有一些NGO、基金會或者很富有的個人。所以我想,我們也不妨多一些耐心和時間,等待這種轉變。

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任曉寧經濟觀察報記者

TMT新聞部資深記者關注並報道TMT(科技、傳媒、通信)領域重大事件,擅長行業分析、深度報道。聯繫郵箱:renxiaoning@eeo.com.cn微信號:tangtangxiaomo