在人工智能挑战中探寻应对之道
人工智能发展现状与挑战
当前,人工智能技术正处于快速迭代发展阶段,发展前沿逐渐从生成式AI走向AI智能体,从预训练走向推理,从信息智能走向物理智能、具身智能甚至生物智能。中国创新型科技公司深度求索研发的低成本、高效率大模型DeepSeek给全球人工智能领域带来颠覆性变革。无人驾驶作为具身智能的最大应用,技术相对成熟将率先落地,人形机器人落地尚需时日。但人工智能的发展也带来了诸多挑战,如公众的期待与担忧急剧上升,如何平衡推进人工智能应用与治理、缩小科技发展带来的数字鸿沟成为热议焦点;人工智能安全和治理的讨论降温甚至停滞不前;还存在大模型价值对齐、伦理治理风险等问题。
应对人工智能挑战的具体策略
个体层面
在未来人工智能可能替代很多人工作的情况下,人应着重培养评价能力。因为人工智能的工作成果最终需要人去评判,但形成优秀的评价能力需要大量实践积累,而在人工智能高度发展下很多人会失去大量实践机会,这一悖论需引起业内重视。
企业层面
布局新赛道:如vivo宣布成立机器人实验室,布局机器人赛道,借助人工智能大模型让机器人在家庭服务、养老、医疗、教育等多个领域发挥作用。
推动产业结合:将人工智能应用到较大产业中,如由短视频演变为AI短视频;行业要开放应用场景,引入人工智能,发挥行业大规模数据要素的价值,同时做好安全风险管控。
加强伦理治理:像商汤科技成立“人工智能伦理与治理委员会”,推出“AI安全治理开放平台”,推动建设开放、可信的人工智能创新生态,积极参与相应标准、监管规则制定。
全球治理层面
建立全球性监管机构:全球需要建立多元的、各利益相关方共同参与的全球性机构,从技术以及全球经济与政策双重角度对人工智能进行监管与治理。例如曾毅认为要发挥联合国的核心作用,通过联合国带动不同的国际组织,解决人工智能不同侧面的问题。
完善数据政策和伦理框架:阿斯塔纳国际金融中心总裁雷纳特·别科图尔沃夫认为,必须通过完善数据政策、伦理框架及包容性承诺来引导人工智能发展,防范其风险。
确保模型透明和消除偏见:英国励讯集团公共事务总裁、爱思唯尔董事长池永硕认为,要确保大模型不会继承人类固有的偏见,人工智能的运行必须透明,让使用者了解其得出结论的过程,且每个部门都需建立自己的治理机制,最终汇聚合力建立包容的全球治理机制1。
多元化监管方案:以色列开放大学董事会成员阿尔特舒勒指出,人工智能治理没有标准解决方案,各国应建立符合各自国情的人工智能监管路径,发展多元化的方案与战略