AIGC 人工智能道路上的一小步 原创

从3.0的岌岌无名到3.5的火爆“出圈”，ChatGPT到底经历了什么？

GPT3.0与3.5的数据量差别并不是很大，它的token（自然语言处理的最细粒度）数并没有多大改变。然而当GPT3.0在使用RLHF技术，升级为人类可以理解的自然语言版本GPT3.5，并优化成ChatGPT后，它就“出圈”了！上海市人工智能行业协会秘书长、上海市人工智能标准化技术委员会秘书长钟俊浩的这番讲解，描绘了AIGC是如何走红的。

以AIGC为代表的大模型正为各行各业带来了巨大变革，使得许多原本复杂的任务变得简单高效。通过大规模训练出的模型，可以快速找到问题的解决方案，从而大大提高了工作效率。AIGC的崛起正为各行各业带来更多可能性，推动社会的进步。

上海市人工智能行业协会秘书长、上海市人工智能标准化技术委员会秘书长钟俊浩

AGI 人工智能的阶段性发展方向

AGI（Artificial General Intelligence）是人工智能领域中的通用人工智能。它与AI（人工智能）是从属关系，即AGI是AI的一个子集。AGI指具备人类级别认知能力的智能系统，它既包括像人一样思考，也包括理解人类行为和情感的能力。它的发展目标是让AI系统能够像人一样思考、理解和学习，并最终超越人类智能。但目前为止，AGI还处于研究和探索阶段，尚未实现技术上的突破。

但2022年11月份，这个瓶颈被OpenAI推出的ChatGPT所打破。相比较目前搜索引擎给出的内容，ChatGPT输出的内容更接近于人类加工后的成品，也就是现在经常说的通过人工智能生成内容AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的范畴，现如今AIGC不但可以用于对话，还可以生成图像、文字甚至程序代码。

AIGC的突破性在于，它让我们找到了人与机器进行直接沟通的方式。而不是再通过代码、编译后被动的控制机器进行工作。在钟俊浩看来，这意味着AIGC将会赋予人工智能感知的能力，用人类的大脑举例：人类大脑可以分为感知层、决策层、指导行为层和记忆层，呈现“三加一”的构建模式。

感知在其中占据了十分重要的地位，因为通过感知才能进行决策，从而影响行为并产生记忆。所以感知可以说是智能形成的基础，当然现在AIGC的感知理解能力还有不足，有时候还会一本正经地胡说八道，但这并不能阻止人工智能技术在AGI的道路上迈出重要一步。

对AIGC要进行正确的引导与规范

钟俊浩秘书长提到，人工智能领域的最新科学研究显示，近期对果蝇大脑的分析，是目前为止，世界上已经完成的最大、最复杂的大脑地图，细节展示幼果蝇大脑中的每一个神经连接。地图涵盖了总共3016个神经元之间相当可观的548000个连接。

此地图，可以深入地研究整个大脑的相互作用，进一步理解大脑如何产生行为、记忆和导航等能力。在研究中发现，无论是原始只有芝麻粒大小果蝇大脑，还是人类大脑，其神经网络与人工智能的神经网络高度一致。这或许说明最原始生物果蝇、具有复杂思维能力的人类以及未来的人工智能，都要通过类似神经网络的结构进行不断迭代，接续发展。钟俊浩说，在技术迭代发展过程中，会产生一个问题，我们要如何对人工智能进行正确的引导与规范。

当前AIGC技术的进展，已经可以实现文生文、文生图、文生视频这种深层次的人工智能应用。这种沟通、交流有一个学术名词，叫人类反馈、强化学习。这就要让AIGC树立一个正向的人类价值观，人类的世界观，让它了解什么可以做，什么不可以做。

目前的人工智能虽然能与人类对话，但仍有许多局限性，如缺乏道德观念和法律意识，而且人工智能的使用者对其影响很大，因此需要在教育和引导上有所作为。此外，还有网络安全的挑战，包括数据泄露、虚假信息传播等问题。

虽然目前大模型仍存在一定风险，但国家鼓励科技创新的态度，对AIGC技术进步有着重要影响。所以在国内AIGC发展过程中，既要关注技术创新，也要注重监管政策引导。

我国采取了备案制策略，不需要经过繁琐的审批流程，就可以缩短整体办理时间，有利于企业快速获取资质并投入市场，并且能节省企业在时间和人力成本上的消耗。

技术突破与潜在风险的双重思考

AIGC及其相关人工智能技术的发展，不但要面临算力，还要面临电力的双重挑战。

人的大脑与人工智能神经网络高度一致，但在功耗方面存在非常大的区别。大脑的能耗约为15-30瓦，但算力相比硅基芯片高10万倍以上。

在这方面，国家已经出台了一系列政策和措施帮助企业解决算力难题，如发放优惠券、提供算力补贴等，降低企业的创业成本。此外，政府还需要搭建平台，将各种资源整合起来，为技术创新提供支持。钟俊浩表示，行业协会作为行业组织，也需要积极参与，协助政府和相关企业解决问题，共同推动产业发展。

当然人工智能的发展必然出现很多曲折，现阶段许多AI公司都在通过AIGC技术为现有的产业提供服务，比如研发特定领域的模型、优化生产过程等。然而，当这些技术应用到实际产业时，却遇到了很多困难，比如如何将技术转化为生产力、如何在市场竞争中获得优势等，有必要关注这些问题并寻找解决方案。

最后，钟俊浩也谈到，有人提出人工智能可能会成为人类的终结者，但也有人表示相信人工智能会在不断约束下不断发展的问题。关于如何将智慧装入机器中使其具有自主意识和智慧，目前的技术尚未完全突破，AIGC让人工智能道路上迈出了一小步，但还需要更大的计算能力和能源支持，而且还有对于科技与伦理、安全和价值的考虑也越来越重要。

人工智能在未来具有巨大的发展潜力，但在追求科技进步的同时，我们也需要关注其潜在的风险和影响。