999精品,丝袜综合,大陆老熟妇性,中国老女人AV,亚洲精品国产第一区二区三区

(資料圖)

鄭磊

隨著ChatGPT爆火，人工智能再一次吸引了大家的注意。作為AIGC領(lǐng)域跑出的一匹黑馬，它展示了讓人刮目相看的能力。人工智能似乎大有取代人類許多工作崗位的可能，而且其發(fā)展速度似乎在以天數(shù)計算?！禔IGC智能創(chuàng)作時代》一書中系統(tǒng)地介紹了包括ChatGPT在內(nèi)的主要技術(shù)，討論了AIGC在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來發(fā)展方向。閱讀此書，有助于全面了解人工智能發(fā)展的過程，了解它的能與不能，讓我們做好迎接人工智能時代的準(zhǔn)備。

資料圖

人工智能發(fā)展建立在計算機運算速度不斷提升的基礎(chǔ)之上。摩爾在1965年撰寫的一篇文章中指出，由于電路集成技術(shù)的進(jìn)步，芯片上的晶體管數(shù)量大約每年翻一番。1975年，摩爾修正了這個結(jié)論，認(rèn)為在接下來的10年，集成電路上的晶體管每兩年將翻番。這就是著名的摩爾定律。人們記住了摩爾定律，卻不清楚正是摩爾讓它變成了現(xiàn)實。從公司創(chuàng)立到1975年，摩爾一直擔(dān)任英特爾執(zhí)行總裁。從1979年到1987年，他擔(dān)任董事長兼首席執(zhí)行官，之后一直擔(dān)任董事長到1997年，最后2006年才從英特爾公司退休。在英特爾，摩爾確立了一個被稱作“滴答”的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，即將日歷年分別確定為Tick年(工藝年)和Tock年(架構(gòu)年)。英特爾在“工藝年”更新制造工藝，使晶體管變得更?。欢凹軜?gòu)年”則在維持相同工藝的前提下，進(jìn)行微架構(gòu)的革新。通過在制程工藝和核心架構(gòu)的兩條道路上交替進(jìn)行提升，可以每一到兩年就實現(xiàn)一次工藝制程進(jìn)步。摩爾定律指明的技術(shù)更新速度實際上已經(jīng)成為英特爾公司的愿景和發(fā)展目標(biāo)。從這個角度上講，摩爾從實踐角度提出了這個理論，并親自證明了它。

科技創(chuàng)新總是在不經(jīng)意間涌現(xiàn)出來。三四年前，國內(nèi)創(chuàng)投界還在哀嘆人工智能領(lǐng)域“一地雞毛”，機器學(xué)習(xí)技術(shù)似乎已經(jīng)到達(dá)“瓶頸”。沒想到以大語言模型為代表的AIGC(人工智能內(nèi)容生成)會突然橫空出世。人們似乎一夜間從“AI已死”的沮喪轉(zhuǎn)為生怕飯碗被AI奪走的惴惴不安。GPT-4已經(jīng)實現(xiàn)了多模態(tài)轉(zhuǎn)換，可以理解人類的指令，生成令人驚艷的文字內(nèi)容和繪畫藝術(shù)作品，甚至能夠看懂專業(yè)文獻(xiàn)，在專業(yè)考試中也取得了不俗的成績。

我們似乎又來到了時代轉(zhuǎn)折點，而這一次將是人工智能唱主角。2018年，谷歌軟件工程師克里夫.揚格說AI的使用已經(jīng)取代半導(dǎo)體，進(jìn)入“指數(shù)增長階段”。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官薩姆阿爾特（300825）曼最近提出人工智能的一個新摩爾定律版本，即宇宙中的人工智能運算量每18個月翻一倍。無獨有偶，arXiv(一個收集物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)與生物學(xué)的論文的網(wǎng)站)關(guān)于機器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文數(shù)量每18個月增加一倍；在谷歌，專注于AI的內(nèi)部研究項目數(shù)量也每18個月增加一倍。這個速度還不算最驚人的，某些執(zhí)行機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的浮點運算量每三個半月就翻了一番。以生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器發(fā)展為例，初始版本使用的參數(shù)只有1億多個，二代版本參數(shù)增加到17億多個，第三代參數(shù)達(dá)到1750億個，訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)量達(dá)到了45TB。這個增速是每兩三年以10的冪次方增長的。

數(shù)據(jù)處理量的指數(shù)級增長對算法效率也提出了同樣的要求。OpenAI提供的數(shù)據(jù)表明，自2012年以來，訓(xùn)練一個人工智能模型在基準(zhǔn)測試ImageNet圖像分類任務(wù)中達(dá)到同等的分類效果，所需的算力每16個月就會減少一半?，F(xiàn)在訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到AlexNet的水平所需的算力會減少到1/44(相比之下，摩爾定律在相同時間之內(nèi)，效率只有12倍左右的增長)，推理效率每15個月翻了一番。隨著對底層硬件、硬件利用率和云基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)和算法上的創(chuàng)新，預(yù)計在2030年左右，人工智能就可能達(dá)到人的平均智力水平，人類全面進(jìn)入數(shù)智經(jīng)濟階段。

筆者認(rèn)為，我們已經(jīng)步入了AIGC+時代，AIGC產(chǎn)品確實能夠逐步替代較簡單和重復(fù)性的白領(lǐng)工作崗位，但是也提供了更強大的工具，大幅提高了知識工作的效率。從這個角度上講，AIGC更像是人類的工具，其飛躍式發(fā)展拓展了人類的能力邊界。我們應(yīng)該充滿信心地迎接挑戰(zhàn)，關(guān)鍵是看誰能用AIGC進(jìn)行更有創(chuàng)造力的工作?？v觀人類進(jìn)化的歷程，從舊石器時代到新石器時代，再到青銅時代、鐵器時代等，生產(chǎn)力和生產(chǎn)工具的發(fā)展不會取代人類的所有職能，但其作為外部的助力極大地推動了人類的進(jìn)步，人工智能也應(yīng)如是。(作者系薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學(xué)家)