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乌镇最火AI议题原来答案藏在这份里

日期:2025-01-10 浏览: 

  为啥?如今的AI已经快速渗入到人类经济生活、产业发展、日常生活的方方面面,从线上到线下,从公共到私域,AI引爆的智能革命正在重塑一切——

  诺贝尔奖历史性在同一年两个奖项中钦点AI,令全世界哗然。全球企业在生成式AI上疯狂砸钱,短短1年时间已达到138亿美元,飙升5倍,对比2023年,这个数字还仅仅是23亿(Menlo Ventures)。

  社会层面,青少年沉迷聊天机器人、AI换脸诈骗事件层出不穷;技术层面,大模型的幻觉、偏见尚未被完全解决,AI获取数据的隐私边界还未被完全明确。更宏观的,对于人类而言,AI还是一个黑盒,它真的可控吗?人类真的能主导AI吗?这些疑问也不能被完全解答。

  由财新智库、中国ESG30人论坛、上海交通大学人工智能研究院、联想共同发布的《人本智能:人机共生时代的科技发展观》,可以提供参考。

  它首次系统性阐释了人本智能的价值主张,为理解当下新型人机关系提供了全新思路。

  透过这份,不仅能理解最新在乌镇发出的倡议和指导,更能进一步理清新一轮AI技术浪潮究竟给人类社会以何影响。

  人本智能,成为此次内容最核心的关键词,围绕着它「是什么、为什么、怎么做」进行了逐一展开。

  在此视角之下,将以人为中心的理念与AI进行融合。换言之,人本智能强调在AI的发展和应用中持续并全面关注人类的价值和需求,并广泛地应用在社会、经济、科技等各个领域。

  但诚如AI是个不断被定义并持续拓展的领域,在此之前人本智能也被全球各地的科学家们探索和定义,更是有顶尖高校专门成立相关的研究部门。

  这里面谈到了交互、具体工具实施以及AI作为工具的价值导向上,既然如此,还要深化落实到AI具体的应用实践中,还提及了四个发展原则:

  以人为本的设计运作;以人为本的包容发展;以人为本的价值提升;以人为本的底线坚守。涵盖了从产品设计方案、交互方式以及功能、原则上的方方面面。

  首先,技术发展到了一个必要的阶段。回溯人工智能近70年的发展历程,再结合经典的Gartner技术成熟度曲线,人工智能经历了七个阶段共四轮发展浪潮,目前正处于爆发发展的阶段。

  一方面,全球各个国家乃至产业界积极投资和布局AI领域,希望能在这场科技革命中占据一席之地。

  另一方面,也在因为在各行各业的加速应用,引发了对于AI社会影响和伦理问题的探讨,很多企业家和学者纷纷开始呼吁社会各界主体参与到人工智能治理当中。

  其次,新一轮人工智能从简单的弱智能走向更为复杂的通用人工智能。以生成式AI为代表,主要有这些典型的特性:

  强大生成能力,打破了传统软件对明确编程输入的依赖,AI能在没有直接人类指令情况下创作出全新的作品。

  便利的自然语言交互,不局限于简单的命令执行和反馈提供,而是更深层次地理解和响应人类的意图、情感和需求。

  广泛的应用场景,除了执行更多的复杂任务,比如推理、编写代码、分析数据、艺术创作等,在医疗、金融、制造业等实体行业也能发挥重要作用。

  然后,当机器越来越多地承担起以往只有人类才能胜任的工作,那么也就带来了新型的人机关系的思考:

  人类如何看待自己与AI的关系?如何与AI共生?人类自身独特性和价值所在。

  这样的问题与人类相关,与社会相关,以及与每个具体的人都息息相关。中给出了如何处理人机关系的参考:新型三线人机关系:

  也正因为时代的发展、技术本身的特性以及围绕个人所带来新生产生活关系的思考,这三个方面驱动着智能技术与应用以人为中心的方向发展,人本智能也成为应时之义。它为AI技术发展与应用提供了一套方法论和价值准则。

  中选取了六大典型场景来进行具象地展示,包括传媒与文艺创作、教育、制造业、交通出行、医疗健康、环境与生态保护。这也是首次体系化归纳人本智能应用实践。

  比如医疗行业,我们知道始终存在医生供给不足、医疗资源不均衡、诊断效率不高等问题,而通过应用AI,比如像大模型厂商打造AI医生,提高医生诊断效率和患者就医体验,进一步促进医疗医疗资源的普及化。

  还有像制造业,作为广义制造业源头之一,矿山企业环境复杂,安全隐患多,从业者安全风险高;另一方面,在一些领先的制造业中,比如造船业,工业设计环节存在诸多问题,如重复建模、协作滞后等,导致流程慢、效率低。

  如今AI 大模型深入后,这些深水区的问题得到解决。比如在矿山场景用AI视频分析系统保障工人安全;还有像AI程序让工业设计变得更简单有序,以此提升人员能力和价值。

  从这些实际案例中可以看出,人本智能不只强调AI治理、AI安全,更进一步是利用AI技术进行科技向善式的创新,这其实也是带给技术发展最为本质和核心的价值。技术永远向前,只有从一开始与技术的深度融合,这种「以人为本」的理念才能在应用中发挥出最大价值。

  而以中提及多次的联想为例,洞察联想在大模型趋势下的动向,可以更深入探明人本智能的底层逻辑。

  在《2024中国·AI盛典》上,联想集团董事长兼CEO杨元庆提出,科技的发展一定要以人为中心、以人为本。

  具体怎么做?联想给出的参考是,从个人到企业、从产业到全社会,由点到面逐渐渗透影响。

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  首先在智能终端上,联想以AI PC作为切入口,将个人智能体带到每个普通人身边,推动个人以及企业生产力/创造力发生质变。

  在能力上,联想智能体小天具备AI画画、AI PPT、文档总结、会议分身等能力,可以大幅提升用户在PC上的办公/创作效率,符合用户购买AI PC的第一性要求。

  同时从模型到个人知识库都被放在本地,由专门的芯片保障敏感信息不上云,能从更根本上保障用户隐私,让大家能放心使用AI提升效率。

  比如在AI PC上,只需手动选择好资料文件,然后写出PPT要求,PC就能自动生成PPT。用户自己只需在此基础上做细节调整和优化即可。

  本身联想已经和西野打造了全国首个AI高原科技动物园样板工程,包含雪豹行为AI识别分析系统等。

  纪录片制作后期涉及三维动画制作等,如果用传统的方式来做,storyboard、motionboard、previs再加上CG,前后需要做2个月。

  导演陆川还补充说,AI PC的加入不仅可以极大程度节省成本、人力时间,这也是一个知识平权的过程,能让年轻创作者跨越门槛,快速让创意视觉化。同时在未来,AI也能更进一步缩短创作链,影视创作的整个工作流也将随之被彻底改变。

  而如果企业想要更进一步通过AI提升效率、智能化转型,往往需要构建“企业大脑”,自研大模型或者寻求大模型解决方案。

  在这方面,联想的AI原生解决方案业务和AI导向的基础设施业务可以为此提供服务。

  目前联想实现100%算力基础设施产品支持AI,50%基础设施研发投入在AI领域。同时面向企业需求推出了大模型训练服务器、大模型训推一体服务器产品。

  据介绍,联想的AI算力基础设施可以覆盖从边缘到数据中心,从小规模推理到超大规模训练,可以服务千万级到千亿级参数模型训推等需求。IT引擎“擎天”可以帮助企业客户打造专属的企业大模型,推动企业AI转型。

  在算力基础上,联想还推出了企业专属的私有化大模型解决方案及服务。可以以智算服务为基础,通过AI平台部署进行推理加速、分布式训练&微调,提供私有化大模型部署等服务。

  这样一来,全社会各行各业能以更低技术门槛快速进行智能化升级,拥抱大模型浪潮。

  数据显示,联想已经帮助超过500家中国大中型企业智能化转型,并形成全栈智能布局。同时积极响应国家“东数西算”战略,在宁夏等西部地区布局绿色数据中心资源。

  比如在医疗领域,联想推出了一套面向“渐冻人”的AI解决方案。它能为患者进行个性化AI语音复制、打造数字分身,可以提升“渐冻人”精神生活质量,用AI关怀患者。

  总结来看,联想在AI大潮中的实际举措可以分为“三个面向”:面向个人、面向产业、面向全社会。

  这种三层结构,能更快推动AI渗透到人类生活的方方面面,也为每个人都提供了拥抱AI的机会,进一步弥合数字鸿沟。

  作为一家智能设备、智能基础设施、行业智能解决方案与服务提供商,联想处于直面智能终端用户、提供关键算力基础设施和智能化解决方案的门户位置。

  实现AI普惠的“最后一公里”,联想已不自觉站在了组织者和创新者的重要位置。

  不可否认,当前我们尚处于本轮人工智能技术和产业变革的早期阶段。如何持续性推动AI在创新过程中实现安全、普惠、公正和包容,是联想乃至全行业的目标,更是责任。

  一方面,AI 如同汹涌的潮水,迅速渗透到千行百业。从医疗领域的智能诊断,到教育行业的个性化学习辅助,再到制造业的智能化生产……

  已经确定的是,对于个人发展、组织和商业变革、气候变化等全球挑战、以及人类社会的伦理和治理等维度,AI的影响力正在不断延伸。

  但另一方面,诸多焦虑也随之而来。数据安全和隐私风险成为企业数字化转型的头号顾虑;AI幻觉问题仍然未得到根治,能够参与决策的边界也在始终探索之中,比如在司法领域,如何确保其公正性和准确性;AI医生可以辅助医生决策到什么程度;

  这些问题促使我们深刻思考技术与人本之间关系的追问:技术到底该如何发展,怎样才能做到以人为本?

  然而,无论从技术发展还是时代发展的角度看,AI向前发展都是不可阻挡的必然趋势。

  从技术维度来讲,大模型能力的涌现绝非偶然。算力的飞速提升,使得处理海量数据成为可能;数据的海量积累,为模型训练打下基础;算法的不断优化,让模型的学习和推理能力日益强大。只有这三大基石的长期积累,共同铸就了当前智能涌现的必然。

  而从时代发展的维度审视,人类社会历经三次工业革命后,正迫切期待更深层次的变革。AI在这一进程中展现出巨大的潜力。

  医疗行业,大模型助力打造的智能诊断系统,不仅提高了医生的诊断效率,还让更多患者能够及时获得准确的诊断,体现了以人为本的医疗服务创新。又如教育领域,个性化的 AI 学习助手根据每个学生的特点和需求提供定制化的学习方案,促进了教育的公平与高效。还有像生命科学探索中,AI 能够快速处理和分析海量的实验数据,预测未知结构,加速科研成果的产出。

  总之,在智能时代的浪潮中,我们既要积极推动 AI 的发展,又要始终坚守人本智能的原则,让技术成为造福人类的有力工具,实现真正意义上的以人为本的创新。

  这也是为什么这份当下愈发值得关注,需要有更多机构和组织加入到以人本的共识达成中。

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