從年初Seedance2.0引爆行業(yè)變革，到“養(yǎng)龍蝦”熱潮引發(fā)的工作焦慮，再到“315大模型投毒”暴露的安全隱憂(yōu)，人工智能正以前所未有的速度滲透進(jìn)我們的生活。
在這一系列熱點(diǎn)背后，一邊是技術(shù)迭代日新月異，一邊是安全治理迫在眉睫。
如何平衡技術(shù)創(chuàng)新的步伐與風(fēng)險(xiǎn)防控的力度，讓AI這匹“馬”跑得更穩(wěn)、更遠(yuǎn)？新京報(bào)記者就此采訪(fǎng)了清華大學(xué)人工智能研究院副院長(zhǎng)、生數(shù)科技創(chuàng)始人朱軍。
隨著人工智能的強(qiáng)大，過(guò)去看似很高深的技術(shù)會(huì)走向我們每個(gè)人身邊。每個(gè)人都可以用AI表達(dá)創(chuàng)意，或者讓機(jī)器人幫我們完成工作?！迦A大學(xué)人工智能研究院副院長(zhǎng)、生數(shù)科技創(chuàng)始人朱軍
談治理與發(fā)展
治理要跟上行業(yè)發(fā)展防范是為了更好發(fā)展
新京報(bào)：前段時(shí)間市場(chǎng)掀起一波“養(yǎng)龍蝦”熱潮，不少人擔(dān)心自己的工作會(huì)被替代掉，你怎么看？
朱軍：隨著AI的智能水平提升，這個(gè)想象空間太大了。幾乎所有工作都可能會(huì)受到影響。從正向看，是促進(jìn)；從反向看，會(huì)擔(dān)心工作被代替，面臨失業(yè)。
但我覺(jué)得，AI不是替代人，AI發(fā)展給我們提供了更好的工具，也會(huì)解放很多人力。過(guò)去我們很多想法受限于各種條件無(wú)法實(shí)現(xiàn)，今天如果打開(kāi)思路，會(huì)讓我們更有想象力、創(chuàng)造力，做更多工作。
從這個(gè)角度來(lái)看，我并不擔(dān)憂(yōu)替代問(wèn)題。但更好的方式是，大家要擁抱、適應(yīng)、學(xué)習(xí)、掌握人工智能技術(shù)，站上一個(gè)更高的平臺(tái)。
新京報(bào)：當(dāng)前各地都積極推出政策鼓勵(lì)“養(yǎng)龍蝦”，同時(shí)不少部門(mén)也在呼吁防風(fēng)險(xiǎn)，如何看待該現(xiàn)象？
朱軍：我們國(guó)家做人工智能的規(guī)劃是強(qiáng)調(diào)治理與發(fā)展并重，兩條腿走路。像“養(yǎng)龍蝦”這種現(xiàn)象，是一個(gè)具體案例。一方面，我們看到技術(shù)快速進(jìn)步確實(shí)給大家?guī)?lái)很多便利，在很多場(chǎng)景里，智能體能夠直接解決很多工作。
但與此同時(shí)，在早期，系統(tǒng)、模型算法的安全問(wèn)題可能還沒(méi)有被深入關(guān)注。不過(guò)我相信，這個(gè)問(wèn)題很快會(huì)被反復(fù)討論，很多專(zhuān)家學(xué)者、產(chǎn)業(yè)從業(yè)者會(huì)一起分析這個(gè)問(wèn)題，圍繞“龍蝦”的系統(tǒng)級(jí)安全防護(hù)軟件或工具很快會(huì)出現(xiàn)，這是一個(gè)相互促進(jìn)的過(guò)程。
總體來(lái)看，現(xiàn)在人工智能發(fā)展速度很快，整個(gè)行業(yè)還是以發(fā)展為主流，同時(shí)治理也要跟上，兩者相輔相成。
談新產(chǎn)業(yè)和機(jī)會(huì)
人工智能可作為生產(chǎn)力工具 將來(lái)每個(gè)人都可能為自己打工
新京報(bào)：怎么看待未來(lái)幾年AI從生成內(nèi)容到理解世界、決策行動(dòng)的演化路徑？
朱軍：可以從大模型發(fā)展的路徑來(lái)做一些借鑒和判斷。語(yǔ)言模型從2018年前后起步，到標(biāo)志性的ChatGPT廣泛可用，大概用了5年時(shí)間，目前能力還在不斷演進(jìn)。視頻模型的發(fā)展還不到兩年，但迭代速度非常快，甚至比語(yǔ)言模型更快，已經(jīng)到了可用和大規(guī)模商用的階段。
這說(shuō)明，現(xiàn)在的智能模型，只要數(shù)據(jù)架構(gòu)擺好、條件具備，后面的迭代速度會(huì)非常快。相比于語(yǔ)言或視頻，數(shù)據(jù)可能是一個(gè)關(guān)鍵變量。在機(jī)器人領(lǐng)域，采集數(shù)據(jù)的效率和規(guī)?？赡軙?huì)慢一些。但我們很大程度上可以依賴(lài)視頻數(shù)據(jù)，這恰恰能解決數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題。所以我們相信，具身基模后面的迭代速度，可能不輸于視頻模型。
新京報(bào)：這個(gè)過(guò)程中會(huì)催生出哪些新的產(chǎn)業(yè)和機(jī)會(huì)？
朱軍：未來(lái)的想象空間非常大。直接的層面，已經(jīng)有很多數(shù)據(jù)素材的崗位在快速鋪開(kāi)。另外，走向物理世界也創(chuàng)造了很多機(jī)會(huì)，不管是做硬件、做軟件，還是軟硬協(xié)同，都會(huì)有大量的工作機(jī)會(huì)。
在數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域，我們看到了很多“一人公司”?，F(xiàn)在單個(gè)人就可以做一個(gè)過(guò)去一個(gè)工作室才能做的事情——一個(gè)人完成導(dǎo)演、編劇、做內(nèi)容、變現(xiàn)。
隨著技術(shù)進(jìn)展，會(huì)出現(xiàn)很多新的職位和新的行業(yè)。人的適應(yīng)性非常強(qiáng)。從過(guò)去歷次技術(shù)變革中，我們并沒(méi)有因此少了崗位，反而有更多機(jī)會(huì)，甚至將來(lái)每個(gè)人都可能為自己打工，不需要集中在一家公司。一個(gè)人根據(jù)自己的想法，就可以做最有特色、最精品的服務(wù)，那時(shí)候大家可能有更多時(shí)間規(guī)劃自己的理想和路徑。
這會(huì)越來(lái)越“平權(quán)”。隨著人工智能的強(qiáng)大，過(guò)去看似很高深的技術(shù)會(huì)走向我們每個(gè)人身邊。每個(gè)人都可以用AI表達(dá)創(chuàng)意，或者讓機(jī)器人幫我們完成工作。比如今年特別火的數(shù)字空間里的智能體，它就在幫我們從過(guò)去的問(wèn)答交流，轉(zhuǎn)向幫我們干活、解決日常工作。這也體現(xiàn)了隨著基模能力提升，它給了我們更多的空間和機(jī)會(huì)，讓過(guò)去很難做到的事情，現(xiàn)在通過(guò)個(gè)人努力也能實(shí)現(xiàn)。
新京報(bào)：很多平臺(tái)已經(jīng)把真人短劇砍掉，全力押注AI短劇。這種顛覆性變化會(huì)給影視、廣告、游戲等內(nèi)容行業(yè)帶來(lái)哪些生產(chǎn)上的變革？
朱軍：人工智能的影響涉及很多方面，可能最直接的就是作為生產(chǎn)力工具，給大家增效、降本。影視行業(yè)本身是高投入、高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，每部劇、每部電影要投入大量資源，且上映效果難以預(yù)測(cè)。從內(nèi)容供給側(cè)來(lái)看，現(xiàn)在每年真正生產(chǎn)的劇還比較有限，AI可以使得影視制作成本更低、周期更快，將來(lái)有可能會(huì)有更多高質(zhì)量?jī)?nèi)容生產(chǎn)出來(lái)。
談“東數(shù)西算”
關(guān)鍵要把算力更好地和生態(tài)融合 充分發(fā)揮國(guó)產(chǎn)算力性能
新京報(bào)：怎么看待市場(chǎng)熱議的大模型“投毒”現(xiàn)象？后續(xù)如何監(jiān)管和治理？
朱軍：數(shù)據(jù)“投毒”問(wèn)題比較常見(jiàn)。從防范角度，可能有幾層：技術(shù)側(cè)，在模型訓(xùn)練和推理過(guò)程中，服務(wù)提供方要有防范意識(shí)和舉措，避免惡意數(shù)據(jù)的影響，或是被有目的、有目標(biāo)地影響數(shù)據(jù)。
法律法規(guī)方面，伴隨著大模型被“投毒”的顯性化，可能很快會(huì)出臺(tái)治理辦法，對(duì)相應(yīng)的黑灰產(chǎn)進(jìn)行治理。這在金融領(lǐng)域比較常見(jiàn)，大家會(huì)通過(guò)各種手段防范。
社會(huì)層面，我覺(jué)得更多是讓公眾意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，多向監(jiān)管方反饋，提供更多素材。
新京報(bào)：很多人認(rèn)為未來(lái)可能是人與智能體，甚至是智能體與智能體協(xié)作的時(shí)代。怎么看待這一發(fā)展趨勢(shì)？
朱軍：智能體，從人工智能角度出發(fā)，我們還是定位成輔助人來(lái)做一些事情。從這個(gè)角度看，智能體是一種常見(jiàn)形態(tài)。在A(yíng)I領(lǐng)域，很早就有了Agent這個(gè)術(shù)語(yǔ)，現(xiàn)在只是把它做得越來(lái)越具象，走向每個(gè)人身邊。這是一個(gè)必然過(guò)程。
未來(lái)它總體上是在輔助人，是人機(jī)協(xié)同。但關(guān)鍵決策還是要由人掌握，人在整個(gè)決策環(huán)路里來(lái)做最終把控。
新京報(bào)：目前國(guó)家大力推進(jìn)“東數(shù)西算”工程，當(dāng)前工程落地中最需要解決的問(wèn)題是什么？如何讓算力真正成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的公共基礎(chǔ)設(shè)施？
朱軍：國(guó)產(chǎn)算力現(xiàn)在發(fā)展很快。我們看到很多家企業(yè)，包括上市公司，頻繁推出產(chǎn)品，進(jìn)展很快。國(guó)家也很支持，“東數(shù)西算”布局建了很多智算中心，有大量算力。
我覺(jué)得下一步關(guān)鍵是要把算力更好地和生態(tài)融合，讓?xiě)?yīng)用和算力深入結(jié)合，充分發(fā)揮國(guó)產(chǎn)算力性能。從行業(yè)實(shí)踐看，現(xiàn)在有算力的話(huà)，使用門(mén)檻還比較高，因?yàn)樯婕皩?zhuān)門(mén)適配、硬件優(yōu)化，很多需要專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)持續(xù)支撐。
未來(lái)我們希望能夠有更好的生態(tài)。比如，我作為使用者，遇到問(wèn)題時(shí)可能在社區(qū)里就能直接找到答案，不需要算力方專(zhuān)門(mén)派人服務(wù)。因?yàn)橛脩?hù)非常龐大，不可能一個(gè)個(gè)單點(diǎn)支撐。更好的方式是借用生態(tài)力量，大家一起共建，這樣融合落地的速度會(huì)進(jìn)一步加快。
編輯：李華山
