人工智能行业站上时代风口，新一代青年科研人才已在上海起步

2023年世界人工智能大会昨日（7月6日）在沪开幕。这是世界人工智能大会连续举办的第六届，与过去不一样的是，今年人工智能已经迎来行业拐点，本届大会也备受各方关注。开幕式上，马斯克、汤晓鸥、胡厚崑等AI界大咖云集，学界和业界展开了一场针对人工智能产业发展的热烈讨论。

谈技术

谈到ChatGPT，不得不提到微软。开幕式上，微软全球资深副总裁、微软大中华区董事长兼CEO侯阳的一番发言，讲出了当下人们对AI的看法。“随着生成式人工智能不断展现出巨大潜力，今后每一家公司的每一个应用程序都将由人工智能来驱动，每一家公司都需要具备驾驭数字技术的能力。”

华为轮值董事长胡厚崑演讲时也表示：“ChatGPT的出现，把人工智能推到了一个新的风口。可以说，人工智能，尤其是通用人工智能，已经成为当前社会最热门的一个话题，没有之一。”

通用人工智能，英文缩写为AGI，是今年WAIC的重点议题，指代一种像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统，通常用来区别于“专有领域人工智能”，可以被理解为人工智能发展的终极目标之一。

ChatGPT“出圈”之后，很多人认为大规模自然语言模型将是通往AGI的一条路径，大模型也随之爆火。每年都要转一圈展馆的胡厚崑也说道，今年展会一方面是围绕大模型的研究，另一方面是大模型在不同领域的应用。

然而，对于大模型是否真正能够通向AGI，AI界内部也有着不一样的声音。2018年图灵奖得主、Meta AI基础人工智能研究院团队首席人工智能科学家杨立昆就认为类ChatGPT产品并不能真正理解现实世界，也无法达到人类智能水平。

杨立昆现场解释，大模型只基于文本训练，并没有用视频训练，因此它们不理解物理世界，没办法规划、推理，就没办法实现目标。“大模型或许可以通过律师资格考试的，这些考试考的是信息检索的能力，但是他们没有足够智能的系统。”杨立昆认为，AI需要一个世界模型（World Model）。世界模型就像人类理解世界的方式一样，通过物理直觉等方式了解世界的一切，这对于未来10年的人工智能研究是个巨大挑战。

谈监管

如果说人们对于AI时代的到来还持有肯定态度，那么对于AI是否需要监管则出现了复杂的看法。

特斯拉CEO埃隆·马斯克演讲时首先抛出了对人工智能的疑问。“通用人工智能有着比人类更强大的能力，他可能会有积极的未来，但也有概率会出现负面的未来。”马斯克认为，未来人工智能发展的一个关键问题就是“机器人和人类的比率”。总有一个阶段机器人的数量会超过人类，这有可能会带来一些负面的影响，因此人们需要考虑怎样对这类深度人工智能进行监管。

杨立昆则表示完全不同意对人工智能进行严格监管。他认同确保人工智能安全的重要性，但他认为人类可以设计出可控、可操作的系统，让人工智能保证不会诚实和屈服，虽然这是一项非常艰巨的工程挑战。“长远看，要让人工智能平台安全、良善、实用的唯一途径，就是让它开源。未来我们每个人都将通过人工智能助手和数字世界沟通，如果人工智能只被少数人控制的话，不是好事。”杨立昆补充道。

在炉边对话环节，微软原执行副总裁、美国国家工程院外籍院士沈向洋和IEEE（电气与电子工程师协会）主席兼首席执行官赛义夫·拉曼也就人工智能的安全性问题进行了讨论。

沈向洋认为，对AI管控的分歧可能源于视角的不同。“从学界的角度来说，要做开放的研究，像我是来自业界的，开发AI产品的，我非常同意还是要有一定的监管，有一定的保障，因为人工智能正变得越来越强大。”

赛义夫·拉曼表示，如IEEE一样的行业组织可能是防范AI安全性问题的重要力量。他表示，目前人工智能项目需要人力、算力，大部分都是不是在秘密状态下进行的。所以像IEEE这样的行业组织可以提供一个平台，让科学家、工程师和开发者共同讨论他们所做的工作，以此来确保控制AI研发的安全性。

谈人才

在开幕式的圆桌讨论环节，一行四人中，除了图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智外，其他三名学者平均年龄还不到33岁，他们年富力强的身影让全场感叹。

姚期智介绍，清华大学交叉信息研究院有一位中国年轻学者高阳，他一年多前实现了强化学习的算法突破，不仅完成了应用进步，也做出了理论贡献，受到国际广泛关注。

在ChatGPT之后，人工智能研究的下一个重要目标，是要让有多重感知能力的机器人，在不同的环境下能够自主学习新技能。而这位中国年轻学者的贡献，就是把机器人的学习速度提高了数百倍。“按照一般的机器人强化学习方式，学习新技术常常要几个月时间，这太慢了。”姚期智说，得益于这位年轻学者的研究，强化学习现在只要几个小时就能完成。

在过去六七年里，人工智能届高层一直有着“路线之争”，就是要不要走强化学习这条路。姚期智认为，中国年轻学者的突破把天平做了倾斜，让人们看到强化学习这条路，且明白未来还有很长的路要走。

香港中文大学教授汤晓鸥也在现场分享了他三位学生的经历。三位学生的经历代表了人工智能产业发展的不同阶段：王晓刚在深度学习兴起的最初几年，洒下了很多原创的种子，何恺明将深度学习的根基打得非常牢、非常深，林达华通过开发和大模型让大家的努力枝繁叶茂。就在两周前，汤晓鸥团队研究的自动驾驶大模型从9155篇文章中脱颖而出，获得了CVPR2023年的最佳论文奖。根据谷歌学术统计，这是改革开放40多年来，第一篇全部由中国学者完成的国际计算机视觉三大顶会的最佳论文。

不同的分享，指向的却同是中国的青年科研人才。“在深度学习上，一批科研原创者种下的大树已经开始开花结果。新一代的学生已经在上海成功起步。”汤晓鸥说。返回搜狐，查看更多

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