新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革迅猛發(fā)展，數(shù)字技術、智能經(jīng)濟與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)成為催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式的重點領域。發(fā)布僅6個月的ChatGPT，已掀起全球人工智能(AI)產(chǎn)業(yè)的大模型熱潮。在日前舉辦的中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會中，AI大模型帶來的安全挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇成為與會專家熱議話題。

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賦能千行百業(yè)

ChatGPT在與人類對話、寫作文、寫代碼等方面令人驚艷的表現(xiàn)，是AI大模型GPT通過大算力、大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)突破自然語言處理瓶頸的結果。但大模型本身并不是新鮮事物，AI大模型也不止GPT這一條路線，很多科技巨頭近幾年都在“煉”大模型，且各有積累。這也是ChatGPT走紅之后，各巨頭短短數(shù)月內(nèi)就紛紛推出競品的原因。

“以ChatGPT為代表的多模態(tài)通用大模型，將深刻變革各行各業(yè)。”電子科技大學教授、考拉悠然科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人沈復民說，行業(yè)人工智能可有效推動技術與市場供需平衡，將是人工智能產(chǎn)業(yè)化的最大機遇。人工智能技術落地行業(yè)時，需要克服開發(fā)效率低、落地成本高、場景復雜多元等難題。

沈復民所在的研發(fā)團隊獲得了2022年度吳文俊人工智能科學技術獎自然科學一等獎。據(jù)他介紹，團隊開發(fā)了為垂直行業(yè)賦能的多模態(tài)AI操作系統(tǒng)，基于行業(yè)多模態(tài)大模型、多模態(tài)融合分析、機器視覺等核心AI算法支持，可以讓企業(yè)擺脫繁雜的算法、算力、數(shù)據(jù)整合工作，快速孵化行業(yè)大模型，高效率應用到工業(yè)制造、城市治理、消費、能源、交通、建材等業(yè)務場景。

“通用對話技術是人工智能領域最具挑戰(zhàn)性的方向之一，也被認為是通用人工智能的必備能力。如今備受關注的對話式人工智能，其背后就有通用對話技術。”百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰說。中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會期間，由他帶領團隊完成的“知識與深度學習融合的通用對話技術及應用”成果，獲2022年度吳文俊人工智能科技進步獎特等獎。

公開資料顯示，這一研究項目已獲授權發(fā)明專利82項，發(fā)表高水平論文36篇，在國際權威評測中獲世界冠軍11項。目前項目成果實現(xiàn)了大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應用，已支持5億智能設備，服務超過10億用戶，覆蓋包括通信、金融、汽車、能源等20多個行業(yè)。

爭取“主動安全”

技術是把雙刃劍。人工智能大模型能力越大，一旦濫用帶來的危害也就越大。當前，ChatGPT等工具被用于生成假新聞、假照片、假視頻，甚至實施詐騙等犯罪行為，引發(fā)人們對大模型安全性的擔憂。

西北工業(yè)大學教授王震是網(wǎng)絡空間智能對抗應用研究領域的專家，他認為，要用人工智能驅動網(wǎng)絡空間智能對抗。比如，用人工智能檢測、識別有害信息，搭建“主動安全”的智能防御網(wǎng)。

“只有在AI發(fā)展過程中，我們才能面對問題、解決問題，并找到機遇。”螞蟻集團AI風險管理負責人楊舟表示，在AI管理中，安全事件對日常風險管理至關重要。“我們需要重視和預測相關事件，分析安全問題，避免發(fā)展帶來的風險。”

了解機理是安全管理的基礎。不過，大模型的“智能涌現(xiàn)”目前還是個難以解釋的黑箱，沒有人能理解、預測或可靠地控制這些大模型，甚至模型的創(chuàng)造者也不能。開發(fā)出ChatGPT的公司OpenAI，也為大模型做了大量價值敏感設計和道德嵌入工作，但仍然存在明顯的漏洞和局限。

“雖然大模型的能力在不斷變強，但如果不對其進行專門的安全性訓練或安全性加固，其脆弱性不會得到任何改善。”瑞萊智慧公司首席執(zhí)行官田天認為，人工智能大模型的安全性面臨很多挑戰(zhàn)。

“大模型是人工智能發(fā)展的轉折點，研究人員需要進一步了解這些大模型為何具備類人思考的能力。”香港科技大學教授馮雁表示，ChatGPT最初只作為科研項目發(fā)布，但通過加入人機交互界面，迅速變成網(wǎng)紅產(chǎn)品。其爆紅帶來的倫理問題始料未及，也給生成式人工智能的管理提出了挑戰(zhàn)。“只有真正的開源，才能共同研究，理解大模型存在的問題和產(chǎn)生的根源，更好地進行管理。”

“商湯一直是開源開放的貢獻者和支持者，但在開源上我們要謹慎一些，特別是目前對于大模型而言，安全防護體系還未健全。”商湯科技人工智能倫理與治理研究主任胡正坤說，在智能時代把底層模型開源，不見得安全，因為在開放能力的同時，也在開放薄弱點，而薄弱點有可能被不法分子利用。

亟需深度治理

專家們對未來的人工智能長遠治理做出種種設想。

“不能把價值設計看成治理的唯一路徑。”復旦大學應用倫理學研究中心教授王國豫認為，針對現(xiàn)階段人工智能治理的局限性，可從三方面采取措施。一是充分評估數(shù)據(jù)和模型的倫理影響和風險點；二是從流程方面，不僅要考慮通用模型，還要把通用模型納入到社會生態(tài)系統(tǒng)、社會政治經(jīng)濟系統(tǒng)來考慮；三是探索倫理方法，充分探索“價值敏感設計”“負責任創(chuàng)新”等倫理方法在通用模型語境下的可行性。

中國社會科學院哲學所科技哲學研究室主任、研究員段偉文表示，需要警惕機器對人類思維的馴化。比如，有的人不擅社交，可能用人工智能生成對話的方式幫他社交聊天，這樣的對話機制會反過來馴化人類。他建議加強人類和人工智能的交互和溝通，不僅要了解人類怎么去修機器，也要研究機器如何影響人類。

中科院自動化研究所研究員曾毅期待構建人工智能的道德直覺，“為機器人立心、為人工智能立心”是重要的長遠工作目標。“強化學習的獎懲只是加加減減，它不是真正對道德的理解，除非人工智能實現(xiàn)基于自我的道德直覺。缺乏自我的人工智能無法擁有真正的道德直覺，做真正的道德決策。我們在做一個基于類腦的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡構建創(chuàng)生的人工智能引擎，希望讓它像兒童一樣去學習，獲得自我感知。”曾毅說。

“從要求人工智能大模型合乎倫理，到真正構建有道德的人工智能。”曾毅表示，未來通用人工智能和超級智能的倫理安全問題，要從現(xiàn)在就開始關注和準備。

佘惠敏 (來源：經(jīng)濟日報)