全球人工智能峰会今天正式开幕,来自世界各国的民营企业领导者、政府官员和知名学者汇聚一堂,共商人工智能的未来。为期三天的峰会由沙特数据和人工智能局(SDAIA)举办,预计将吸引来自90个国家的200多名演讲者和10,000多名参会者。
沙特通信和信息技术部长Abdullah Alswaha博士阁下致开幕词,向与会者介绍了沙特日益增长的领导力和对于人工智能创新的推动。
Abdullah Alswaha博士阁下表示:“在2020年G20峰会期间,沙特阿拉伯推动全球在经济合作与发展组织可信赖的人工智能原则方面达成共识。人工智能必须具有包容性、以人为本、透明、稳健、有担当。有偏见或性别歧视性的算法,或者错误的数据和错误的环境,都是我们无法承受的。”
沙特数据与人工智能局总裁Abdullah Alghamdi博士阁下补充道:“除了有道德地运用人工智能外,我们作为人类还必须真正地共同推动人工智能的发展,分享我们的最佳实践、专长、资源和挑战,以确保在释放人工智能潜能方面无人掉队。我个人十分期待与我们的全球合作伙伴宣布多项开创性的倡议,以实现本次峰会的承诺 —人工智能促进人类福祉(AI For the Good of Humanity)。”
本届峰会将发布一系列公告,旨在促进数据的使用,以应对全球在医疗、能源和可持续发展等领域面临的一些最大的挑战。今天,各国部长们已签署了《利雅得人工智能行动宣言》(Riyadh AI Call to Action Declaration),该协议概述了数字合作组织(DCO)的长期愿景 — 运用人工智能技术来造福人类、社区、国家和全世界。
数字合作组织秘书长Deemah Al Yahya说:“数字合作组织(DCO)的理念是通过众多实体在所有层面的合作建立起包容性数字经济。《利雅得人工智能行动宣言》则将这一理念付诸实践。通过签署这一宣言,所有DCO成员国重申了它们共同的愿景 — 借助人工智能的巨大潜能来改善全世界人民的生活,为所有人创造一个更光明的未来。”
在峰会开幕日,沙特阿拉伯也发布了《人工智能道德准则》(AI Ethics Principles)。该框架由沙特数据与人工智能局(SDAIA)基于全球和沙特的标准制定,是把人工智能道德纳入整个人工智能系统开发生命周期的实用指引。
峰会主题“人工智能促进人类福祉”强调,我们必须了解人工智能创新的现状和进展、该领域的发展方向以及社会如何确保这一进步不会导致不道德地应用。本届峰会的目标是打造一个全球性的平台,将政策领导者、企业和投资者、科技公司和人工智能专家聚集在一起,共同探讨对推动全球负责任地使用人工智能至关重要的话题。第一天的议程专注于从医疗到教育等全球公共部门领域对于人工智能的应用,以及人工智能如何与沙特阿拉伯2030愿景相契合。
本届峰会演讲嘉宾包括沙特阿美石油公司首席执行官Amin Nasser、Kitty Hawk首席执行官Sebastian Thrun和阿卜杜拉国王科技大学人工智能计划总监Jürgen Schmidhuber博士。沙特阿拉伯相关部长也参加了第一天议程的讨论,包括:卫生部长Fajad Al-Jalajel阁下、商务部长Majid Bin Abdullah Al Kassabi博士阁下和工业和矿产资源部长Bandar Ibrahim Alkhorayef阁下。地区和国际媒体的记者也在现场或通过对远程参会者开放的网络直播出席了峰会。
这一里程碑式的活动及相关发布是沙特阿拉伯采取的众多举措之一,旨在通过实施其数据和人工智能国家战略,提升沙特阿拉伯在数据驱动型经济体中的全球领导者地位,最终实现2030愿景目标。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。