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亚布力重磅话题:AI,到底在颠覆什么?

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来源:2024年亚布力年会、zhenghedao)、书享界(readsharecn)

主持人:田溯宁 亚布力论坛数字前沿技术委员会主席、亚信联合创始人
嘉宾:叶军,钉钉总裁;王斌,小米集团人工智能实验室主任、NLP首席科学家;彭雷,脑虎科技创始人;俞志晨,图灵机器人创始人

导语

2024年2月16日,OpenAI发布了“文生视频”(text-to-video)的大模型工具Sora,关于AI颠覆产业的种种讨论,再一次成为人们关注的焦点。

2024年2月21日-23日,亚布力中国企业家论坛第24届年会召开,其中唯一的AI专场——“创新引领未来—当AI成为助手”科技分论坛的开启恰逢其时。对谈由亚布力论坛数字前沿技术委员会主席、亚信联合创始人田溯宁担任主持人,邀请到钉钉总裁叶军,小米集团人工智能实验室主任王斌,脑虎科技创始人彭雷和图灵机器人创始人俞志晨,一起从企业管理、未来手机、脑机接口、AI教育等前沿领域发起讨论,以下为现场关于AI脑洞大开的讨论:

AI已来,数字永生还有多远?

 

田溯宁:亚布力相信“思想能改变世界”,AI不仅是一种工具,一种力量,更是一种思想。这段时间AI的技术变革持续给我们带来冲击,从科技和整个产业历史上来说,各位如何看待AI?

 

叶军:我觉得AI类似于电力革命,是一个新时代开启的分界线。 

 

而我们当下所面临的挑战不仅仅在于电力本身,还有如何创造出各种使用电力的载体,比如灯泡、微波炉、电冰箱等。

 

这个周期可能会非常长,延续十几、二十年。如果把AI跟各个产业进行结合,每个产业其实都得做一些重构,整理延续周期会非常长,因为各个产业都会轮番进行产业变革。

 

王斌:确实。我们现在“天天科技革命,日日文艺复兴”,感觉每天都在看到关于科技发展的新变化,也会感到焦虑,但技术趋势我们能做一个整体的判断。

 

大模型技术出现在六七年前,真正落实到应用的标志就是之前ChatGPT的发布,现在都是在技术上做一些更新迭代,跨越性不如ChatGPT刚出来时候那么大。所以未来一个大的变革再加上一些小变革这个趋势还会不断发展。

 

但从科学的规律来看,随着大模型数据规模不断增大,技术变化会出现边际效应。比如,人类历史上产生的所有数据可能都被训练完了,没有东西能喂给大模型了。此时可能会迎来一个瓶颈,然后技术突破可能又会诞生新的模型,带来新的攀升。

 

彭雷:当下新技术的应用渗透速度确实在不断加快,而AI一定是范式变化的东西,好比iPhone时刻。这种浪潮一般10年、12年出现一次,并且会催生一系列大的公司。我觉得AI的下一波也许就是脑机或者碳基跟硅基融合的这一趋势,我们正做一些预演。

 

田溯宁:工业革命二三百年来,人类物质生活得到极大丰富,人的平均寿命也增加了一倍,未来AI能不能让我们的寿命进一步延长,甚至到120岁、150岁?另外,我们今天看到Sora已经可以把一个人的形象完全复原,这种技术带来了很多可能性,比如生成和储存更具象的记忆。人类所面临的许多痛苦都与情感有关,AI又能怎样丰富生命情感和提升生命质量?

 

叶军:人类所有学科的发展,最终都是要找到科学原理。比如牛顿看到苹果掉了下来,最终探索到了宏观力学上的经典力学三大定律,这一套定律帮助我们理解更多其他现象甚至做出预测和推演。

 

当下,大模型的输出其实还存在幻觉,对于大家给出的需求,它产出的结果不一定是正确的。比如最近大家都很关心的Sora也存在类似问题,懂得一些物理学原理,可以生成一些符合人类物理学的视频,但始终会存在一些偏差。要解决这个问题我们可能还需要时间,但可预期的是我们一定能解决。

 

等到解决之后,我认为人类的数字永生是可以实现的。比如很多年后我已经不在了,但我过去这一生的经历、所见所闻可以训练成一个数字化的我,如果我的孙子有一天突然想跟我聊天,或许扫一下码就能实现。

 

田溯宁:我能看到这一天吗?我今年60岁。

 

叶军:我觉得应该可以。

 

田溯宁:需要我们这些企业家不断去创造。

 

彭雷:是的,结合我所在的脑机接口这个赛道来看,AI对于生命质量的提升路径也很清晰。比如对于渐冻症跟高位截瘫的患者而言,他们会遇到除了大脑身上其他肌肉不能运动的情况,没有向外表达语言,也没有向外传达运动的能力,其实非常痛苦。目前来看,这些人很多会自我放弃掉生命,觉得没有生存的价值。

 

我们现在能解决就是让一些绝症跟重症的患者,在后期生存质量好一些,可以向外输出语言,可以控制机械臂拿一杯水,更进一步也许能够控制机械轮椅。

 

至于什么时候能通过脑机直接把一些知识、记忆、情感传递给另外一个人,我个人觉得是15年以后的事情。

 

田溯宁:15年已经很值得期待了。

 

彭雷:以现在科技发达的指数级速度来看,我觉得是可期的。

 

王斌:刚才讲到一个非常有意思的话题,就是人工智能和脑科学怎么互相促进,我从另外一个角度印证一下。

 

我在北京参加一些大模型的脑暴会,一个来自清华做脑科学的教授非常积极,他是MIT毕业的,在这个领域非常权威。他对于大模型的出现就非常兴奋,觉得大模型印证了他的一些想法能够反过来推动脑科学发展。

 

因为人工智能的发展一直有两条线,一种方式是把人脑研究明白然后来模拟人脑,还有一种就是通过计算去做。

 

第一条路线确实比较难,因为人类目前对自身的理解进展并不快,但是大模型出现之后,这两条线路之间好像架起了一个桥梁,使其有融合的可能性,这是一个比较伟大的一个事情。

 

第二,我记得自己向ChatGPT提出的第一个问题是帮我证明一下勾股定理,虽然它给到的证明是错误的,可是思路非常清晰,明明是几何题却用了代数的归纳法,超出了我的想象。

 

当时我就想,大模型出现之后我们的科学发现可能会大大提速。甚至我们开玩笑会说,午休时间就能用大模型工具发明几个物理定理玩玩,我觉得是很有可能的。

 

这就是我认为大模型或者AI可能给整个社会带来的最大风暴——促进整个基础科学的变革,进而影响全人类的生命体验。

 

俞志晨:其实在早期做AI的时候,大家对于终局的预测就是两个,一个是物理实体的人形机器人,一个是虚拟形态的机器人,比如AI数字人。以目前的发展来看,未来我们可以期待AI会给人类自身带来一个群体智能的提升,并且三五年以后也许有更大的变化或者带来一个大的变量。

 

AI时代,老板的核心竞争力是什么?

 

田溯宁:回到更现实的场景下,各位不妨结合自己的公司来谈谈,AI当下究竟在怎样改变我们的生活?

 

叶军:我结合钉钉来聊一下。

 

钉钉现在9年了,有两次重大的机遇,一次是2015之后移动化的普及,让我们第一个把办公从PC端搬到了移动端,第二次就是现在,AI+协同办公,让我们看到无数企业和岗位的工作效率得到极大提升。

 

为什么效率会提升?因为AI帮我们把很多重复性的事情做了,解放了效率。

 

刚才田老师提到AI能否帮助人类延长寿命,提高生命质量,实际上同样的时间里,我们的效率提升是不是也相当于多活了?

 

任何一件事情,从交互到思考怎么分解任务、计划任务、执行任务,所涉及的体系都会因为AI的出现发生巨大的变革。

 

首先,交互方式会在原先纯粹的GUI基础上增加LUI,交互会变得“所想即所得”。微软以前提出“所见即所得”,Word就是这么去做的,而现在我们可以通过智能化+工具实现“所想即所得”,很多事情如果你一想它就完成了,你的生命质量肯定会提升。

 

其次,AI会让分解任务的过程智能高效。以往我们产生一个任务的时候,会分配给一个团队或者某个人,由此向下一层层分解,形成一张张任务列表。

 

但有了AI以后,它知道谁适合干什么、哪个系统适合来做什么,我们就可以批量分解和计划任务,不需要一级一级去讨论,计划效率会得到极大提升。

 

以前我们缺系统,信息化程度不够高,而现在这个时代系统非常多,信息化也充分,以至于很多人甚至不清楚哪些系统可以做什么事情,有了AI以后系统的利用效率也会得到提升。

 

最后,我们说说AI在执行这一阶段的作用,这其实也是最恐怖的部分。

 

我们在使用AI的时候,其实很担心它会出现乱操作的情况。对于整个AI的发展来说,我们社会上需要有企业不断去超越,去触碰那个天花板,让我们知道高度在哪里。

 

但并不是每一家引入AI的企业或者每一个行业的传统企业都需要去做这件事情,我们反而鼓励更多行业小模型、专属模型的出现,它可以帮我们把执行变得非常确定。

 

毕竟如同我们前面提到的,当下很多大模型还存在“幻觉”,这样的错误如果出现在执行中是不可靠的。

 

某种程度上讲,像手机、电视机、钉钉这样具有场景、具有数据的体系面前,AI的执行应该是非常确定的,这个确定性会消解掉AI大模型的幻觉。最近一年多我们都在这方面投入实践,感触是空间非常大,大有可为。

 

田溯宁:我想追问一下,我作为一个公司老板,第一关心销售情况,第二关心人力资源的状态,在AI+钉钉上,我未来了解这两方面情况的时候会有什么变化?

 

叶军:比如以前我们想看公司人力资源的状况,需要找人拉数据、看报表,设计好老板喜欢看的格式,一旦数据没有还得再去收集准备。

 

但是在AI这个新的时代,当我们信息基础设施充分的时候,就不再需要让人去呈现数据了,只需要告诉AI你想要看一张什么样的报表,以怎样的方式呈现,你就可以快速得到自己想要的信息。

 

因此以后要看数据,考验的是老板提问题的能力,可能一个问题没提好,报表界面就完全不同了。

 

田溯宁:所以对人的考核变得及时化、动态化和形象化了。

 

叶军:是,但决定还是要老板自己来做。

 

田溯宁:老板水平很重要。

 

叶军:对,判断力是老板最核心的竞争力。

 

田溯宁:这个是金句,判断力是老板的核心竞争力,这跟老板的认知水平息息相关。王斌你觉得几年之后小米的手机加上你的人工智能实验室会生长成什么样?

 

王斌:从技术和产品结合的角度想可能有三个变化:

 

第一个,交互方式革新。这个大家可能都想到了,现在的交互方式包括文字、语音和图像,未来多模态加上AI可以让手机能够更好判断使用者所处的环境,相应做出更合理的回复和响应,在交互方式上会更加人性化,或者说更像人。

 

第二个,新的流量入口。现在我们已经有了比较强大的AI基础能力,能够支撑更多开发者或者生态去开发各种各样的应用,只不过这个流量入口最终是属于手机厂商、APP开发者还是大模型,我们还需要一些时间去判断。

 

第三个,手机形态的变化。今天我们讲AI其实不只是大模型,甚至大模型也不只包括语言模型,还有文字生成图片或者视频的模型。随着AI 的能力越来越强,以后手机很多硬件的能力可以通过AI来实现。比如我们可能会发现,以后的手机不需要那么高级的镜头,因为镜头很费钱,也很重,用普通摄像头就能拍出大片效果,这件事正在逐渐变成现实。

 

田溯宁:彭雷你觉得呢?AI和脑机的结合是什么样的图景?

 

彭雷:我们所做的本质上还是医疗器械,所以在研发过程中有很多AI可以赋能的地方。

 

比如以前我们植入电机之后可以采集到一个人十几个或者上百个神经元放电信号,解码方式是非连续解码,只能控制机械臂前进后退左右两个自由度。大模型出来之后我们正在跟几个公司一起探索做多模态解码,让视觉、声音和脑电信号叠加,争取输出连续性的、多模态的结果,对机械臂的操控更加自由和精准。   

 

田溯宁:再请志晨跟我们分享一下你这边AI的新应用,你之前也赋能过很多智能硬件。

 

俞志晨:我这边比较想分享的其实是AI老师。

 

我们国家人口众多,以前靠工程师培养了很多大学工程师,培养了很多应试的学生,他们在人工智能大模型的体系下其实面临很大的挑战,这也是行业的共识。所以我觉得人工智能在教育这一块的赋能和结合会是一个很大的话题。

 

而我们将AI赋能教育分为两个方向,一个是家庭,一个是进校。

 

人工智能赋能家庭教育目前发展比较快,但我们的校长、老师、教育从业者很多观念非常脱节的,对新技术的理解使用相对落后。

 

因此我们给教育局开发了一个教育AI大模型,专门面向教育,从助学、助教、助管、助演几个维度去帮助学生、帮助老师和领导去做教学效率提升。

 

我们目前正在一些试点学校打造“双师”,一个是真正的老师,一个是AI助教。课上由传统的老师授课,AI配合着做记录分析和改进意见,课后AI也可以通过嵌入场景,让教育能够在学校和家庭端打通,提供全方位的助学和反馈。

 

田溯宁:从个人观念来讲,你觉得今天的AI多大程度上能把老师、教科书或者课程给重构?未来我们还需要这么多老师上课吗?还需要这么多课本吗?还需要考试吗?

 

俞志晨:我认为比较理想的是八二分这个比例,80%的教育通过AI来实现,20%由老师来进行辅导。

 

虽然目前AI在我国教育领域的应用率甚至不足10%,但我们也看到新技术出来之后,很多地方敢于去尝试,都在抓紧时间推广试点,也许再过三五年或者更多年后,我们在教育上的优势也会显现。

 

未来的脑机手术,相当于近视手术?

 

叶军:目前都是我们向AI提出一个问题,然后AI来回答,如果哪天AI主动觉得它可能需要跟我做一次沟通谈心,并主动向我提问的时候,这会是另外一个里程碑。

 

田溯宁:这不是挺吓人的吗?还是说AI所判断的谈心时刻也是由你定义的?

 

叶军:我没有定义,它有自主涌现智慧的新阶段,从技术上讲,我认为这个阶段一定会到来。

 

彭雷:就像钢铁侠的贾维斯一样的,很多时候不需要钢铁侠主动去问,贾维斯会根据自己的判断告诉钢铁侠哪里有危险,主动发起互动甚至提问。

 

田溯宁:王总怎么看待这个趋势?

 

王斌:主动智能确实也是大家努力的方向。不过严格来说主动智能这个形式本身早就有了,比如网页弹个推荐广告也算主动,它可能知道你想买这方面的东西。

 

但是要做到通过深入了解主动向人类发出灵魂一问,这个还需要时间,很多人也在往这个方向努力。

 

田溯宁:对于脑机接口我也很感兴趣,能给我们简单讲一下这个手术是怎么进行的吗?十年之后我们会看到一群人头戴天线坐在一起开会吗?这样的人比我们更聪明吗?

 

彭雷:我在美国见了五六个志愿者,他们在美国有一个叫脑机接口pioneer(先锋)的群,这些人都是自愿投身于此,想要率先成为脑机接口的尝试者。而且这些人并不都是患病者,有些就是健康人。包括这次马斯克要招一个受试者接受手术,但英雄帖一发就有1500人报名,其中很多是健康人。

 

手术过程需要去掉一块颅骨,然后将一个可埋在体内的电子设备植入进去,这个设备在医学上叫IPG。

 

设备有芯片、有电池,我们可以理解为埋了一个apple watch在脑袋里面,然后它上面有比头发丝还细十几倍的细丝,插入到大脑皮层3毫米左右,连接到神经元,神经元一放电设备就会知道,把信号通过无线传出来。

 

田溯宁:那会不会用着用着没电了?

 

彭雷:现在全植入的方式就是一天只能工作8个小时,晚上得放一个无线充电器,吸盘吸在脑袋上,隔着皮肤充电。

 

田溯宁:我们在座的各位都很有想象力,提到枕头也可以充电。

 

彭雷:这都是工程问题,以后能够不断解决。

 

田溯宁:那风险呢?

 

彭雷:严格意义上讲,脑机接口手术跟SpaceX发射载人飞船的风险其实差不多。对于医生来说,他们觉得开颅的小手术没什么,但我们的恐惧心理很难克服。

 

我相信随着技术发展,植入体手术的开口会逐步缩减,最后可能是微缝或者微孔,甚至更理想的方式就是变成做近视眼手术一样。

 

近视眼手术诞生40年,最初每年只能做几千个,人们都很恐慌。但是几十年过去了,大家发现随着技术成熟,半飞秒、全飞秒手术现在15分钟就能做完还没损伤,一年能做四百万例。

 

脑机其实也是一样,当它的手术难度降到跟激光矫正近视眼差不多,感受很好的时候,大家的接受度自然也会上来。

 

田溯宁:变革刚刚开始,总会有不同的声音。

 

但如果AI作为一种强大的推动力,真的能使得人类的生命得以延长,生命质量得以提高,这样的变革就是极富意义的,代表着文明和进步。

 

当然,很多担忧和质疑的声音也并非没有道理。我看过凯文·凯利的一本书叫《技术的力量》,他提到,每次技术创新都有恶和善的两面,就连石器时代,人类拿着石斧头可以去砍柴,捕捉野猪做食品,也可以做武器杀自己的同类。这个问题一直延续到原子弹发明都始终没变,但我们要相信人类文明进步之路上总是善比恶多。

 

另外,从历史规律发展来看,不管外部政治经济局势怎样变化,技术如何变革,人们对效率的追求、对平等的追求都是不变的,我们要时刻记住这一点。

 

无论作为投资者、企业家、创业者还是一个普通参与者,我觉得大家都应该积极去面对和拥抱AI。

 

换言之,要相信AI,就像我们相信电力给人带来光明,相信互联网一样。

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