" Le seul mot clé commun qui est apparu dans les 7 discours, 3 dialogues internationaux et 10 rapports lors du Sommet financier du Bund 2024 le 5 septembre était l'intelligence artificielle . Shao Yilei, doyen de l'Institut de financement de l'intelligence artificielle de Shanghai à l'Université normale de Chine orientale. " à Shanghai. Il a déclaré cela alors qu'il présidait une table ronde lors du sommet financier du Bund.
La technologie de l’IA continue de progresser. Quelles sont les tendances et les orientations du développement mondial de l’IA à l’avenir ? Par rapport à ses principaux concurrents, quelles sont les lacunes de la Chine en matière de recherche et développement de technologies d'IA, d'innovation d'applications et d'agencement industriel ? …Ces questions sont devenues au centre des préoccupations des invités du Bund Financial Summit 2024.
" Le développement de l'intelligence artificielle est très récent. D'après la métaphore de la croissance d'une personne, cela n'a peut-être pas 1 an . L'intelligence artificielle a provoqué un tollé et a de nombreuses applications dans nos vies, mais elle est loin d'être suffisante, surtout maintenant. " impact économique et production, il y a encore d’autres attentes qui ne se sont pas encore concrétisées .
Lors du Bund Financial Summit 2024 , Yang Qiang, directeur de l'intelligence artificielle de WeBank, a déclaré lors d'une table ronde que l'infrastructure des grands modèles est principalement basée sur des principes statistiques. a eu un grand impact, mais où sont sa limite supérieure et sa limite ? Est-ce que plus il y a de données, mieux c'est ? Jusqu'à quand ? Quand la loi de mise à l’échelle devient-elle inefficace ? Il y a actuellement un manque de débat scientifique.
" Bien que les grands modèles aient réalisé de grandes réalisations dans les domaines des affaires et de l'ingénierie, nous n'avons pas encore formé un groupe de scientifiques qui étudient les grands modèles en termes de compréhension des grands modèles eux-mêmes et de leurs principes. Ce manque est à la traîne par rapport à l'ingénierie des grands modèles. " Yang Qiang , directeur de l'intelligence artificielle de WeBank, estime que parce qu'il ne comprend pas les principes des grands modèles, il ne peut pas expliquer les résultats des grands modèles. Son interprétabilité et sa transparence sont très mauvaises, de sorte que dans certains cas, avec une grande certitude, n'osez pas le faire. utilisez-le sur le terrain.
« Par exemple, nous n'osons pas utiliser de grands modèles pour effectuer de nombreuses tâches actuarielles en finance ; par exemple, dans le domaine médical, où la vie humaine est en jeu, les grands modèles d'aujourd'hui sont loin d'être suffisants, a déclaré Yang Qiang, quand cela sera-t-il le cas . assez? D’une part, nous devons mener des recherches scientifiques systématiques sur les grands modèles et, d’autre part, nous devons continuer à explorer les domaines dans lesquels les grands modèles existants peuvent être appliqués. Cette exploration n’est pas si directe et nécessite que nous, ingénieurs et scientifiques, travaillions ensemble pour réaliser cette exploration.
Zhang Peng, PDG de Zhipu AI, estime que le phénomène et les résultats d' un grand modèle sont que plus le nombre de paramètres est grand, meilleur est l'effet. Nous l'exprimons simplement et grossièrement comme un phénomène de loi d'échelle . « Au début, il s’agissait peut-être d’un nombre de paramètres, passant de milliards, de dizaines de milliards, de centaines de milliards à des milliards. Mais plus tard, tout le monde a découvert qu’il ne s’agissait pas simplement d’un simple nombre de paramètres. Cela deviendrait le nombre de paramètres multiplié par la quantité de données (la quantité de formation). , et finalement l'attribuerait à la quantité de calcul , c'est pourquoi le terme loi d'échelle est utilisé pour résumer ce phénomène "Zhang Peng, PDG de. Zhipu AI estime que la mise à l'échelle est la clé de l'ensemble du processus. La connotation et la dénotation du mot loi changent constamment. À l'heure actuelle, tout le monde peut penser que la capacité de votre modèle est déterminée par la puissance de calcul ou la quantité de calcul dont vous disposez. La loi d’échelle se situe donc à ce niveau et est toujours en vigueur aujourd’hui. Nous prévoyons qu’il sera encore efficace pendant longtemps.
" Ce modèle à l'avenir sera- t-il définitivement décuplé ou décuplé sans aucune limite ? J'estime qu'il y aura un léger ralentissement, car en tenant compte du monde réel, comme les limitations des puces et des cartes, les limitations énergétiques et les restrictions de coûts, etc. ., nous n'y investirons pas sans limite, poursuivrons l'expansion des paramètres simples et du montant de calcul, et suivrons la technologie D'un point de vue technique, il y a encore beaucoup de place à explorer . » Zhang Peng estime que l'avenir pourrait être une percée continue vers le haut. La mise à l'échelle continue d'avancer, mais elle aura de nouvelles connotations et définitions, mais dans le processus. D’autres avancées technologiques en matière de recherche sont nécessaires pour maintenir cette échelle de manière cumulative. loi.
"Il y a maintenant un dicton selon lequel la prochaine étape pour l'AGI (intelligence artificielle générale) est l'ASI (super intelligence artificielle). Je comprends que la soi-disant 'singularité' entre les deux pourrait l'être." Je pense que ces deux concepts sont également très vagues et que la limite peut varier d'une personne à l'autre. Mais il est fondamentalement reconnu par tout le monde que la performance fondamentale de l’AGI est d’atteindre le même niveau d’intelligence qu’un être humain, que ce soit dans le monde numérique ou dans le monde réel.
" À propos de l'intelligence, il y a deux choses qui sont liées à nos connaissances contre-intuitives. La première est contre-intuitive. Les choses que nous pensons difficiles à faire pour les humains sont plus faciles à faire pour les machines ; et les choses que nous pensons faciles à faire. Ce que les humains font est plus facile à faire pour les machines. "Cela peut être difficile à faire", a déclaré Hu Yu , co-fondateur d'iFlytek et ancien président tournant d'iFlytek . En 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol, et c'est la chose la plus difficile pour les humains. Les humains pour jouer au Go ont été conquis. Il s'appuyait principalement sur l'intelligence informatique, calculait plus rapidement et économisait davantage . Ce que ChatGPT perce cette fois-ci, c'est l'intelligence cognitive que nous avons mentionnée en 2014, y compris la compréhension du langage, l'expression des connaissances et le raisonnement logique. Cependant, les choses que les humains devraient évidemment posséder n'ont peut-être rien à voir avec l'intelligence, et pour les machines, elles peuvent ne pas être du tout nécessaires ou ne pas être du tout une chose dimensionnelle.
"Les gens contrôlent leur corps, expérimentent des choses, ma respiration, ma digestion et même le mouvement de mes doigts. Ce n'est pas la route actuelle des machines qui croise l'intelligence informatique ou l'intelligence cognitive, ni l'intelligence incarnée dont nous parlons qui peut complètement reproduire cela. "C'est un ensemble de choses", a déclaré Hu Yu.
Peng Wensheng , économiste en chef du CICC et président de l'Institut de recherche du CICC, examine l'IA sous un autre angle. Il a déclaré que le vecteur le plus essentiel pour le développement de l'ensemble de la société humaine et l'amélioration substantielle du rétablissement de la vie est l'effet d'économie d'échelle . Dans une société agricole, le facteur de production important est la terre, qui présente le moins d'économies d'échelle. Avec la même technologie, on ne peut pas augmenter la superficie plantée pour augmenter le rendement par unité de terre. C’est impossible à réaliser. À l'ère de l'économie industrielle, des économies d'échelle ont commencé à apparaître. Le coût unitaire d'une production annuelle de 50 000 véhicules était différent de celui d'une production annuelle de 100 000 ou d'un million de véhicules. le niveau de vie s’est considérablement amélioré.
"Aujourd'hui, lorsque nous parlons de l'IA, son effet d'échelle est plus important. Par conséquent, les économies d'échelle sont un aspect important lorsque nous réfléchissons à la manière dont l'IA affecte l'économie mondiale", a déclaré Peng Wensheng.
Hu Yu , co-fondateur d'iFlytek et ancien président tournant d'iFlytek , estime que d'un autre point de vue, il existe plus de deux entités intelligentes et que la collaboration et les jeux sur cette plate-forme sont des transactions. Avant l'ensemble des changements commerciaux provoqués par la plate-forme de négociation, deux choses doivent être préparées , qui doivent être pleines de percées avec un grand nombre de points d'innovation technologique. L'une est l'équipement terminal auquel les consommateurs peuvent accéder, et l'autre est l'infrastructure.
"Je pense que tout ce que nous faisons actuellement, qu'il s'agisse d'infrastructures ou de futurs terminaux portables, robots et voitures autonomes, est dans une période de transition . Quant au rythme, la plateforme sera-t-elle renversée dans deux ou trois ans ? Ou est-ce que ça se passe ? Au bout d'un moment ? J'ai un point de vue. Il n'y a pas une seule bonne réponse et différentes voix sont nécessaires .
Concernant le développement de l'intelligence artificielle générale dans les prochaines années, Yang Qiang, directeur de l'intelligence artificielle de WeBank , estime que l'intelligence artificielle n'est pas seulement une technologie informatique, c'est une économie. Elle dépend par exemple du rapport entrées-sorties. , la puissance de calcul est désormais très coûteuse. Les données sont difficiles à obtenir et le talent coûte cher. Ce fait concerne son économie. De plus, les effets du modèle sont peu crédibles, comme l'illusion et la précision. Le GPT doit franchir ces seuils. Son coût est suffisamment bas et sa crédibilité est suffisamment élevée. À ce moment-là, nous comprendrons sa nature scientifique et aurons confiance en son ingénierie, et nous ferons mieux.
Peng Wensheng, économiste en chef du CICC et président de l'Institut de recherche du CICC , a déclaré que le progrès technologique a des retombées. Comment pouvons-nous en tirer le meilleur parti ? L’un est l’investissement gouvernemental, mais comment le gouvernement sait-il comment innover ? Le marché des capitaux reste donc très important. Comment la finance favorise-t-elle l’innovation et favorise-t-elle l’application de l’intelligence artificielle ? C’est une chose à laquelle nous devrions prêter attention et espérer au cours des prochaines années.
"Si l'on regarde l'histoire du développement humain, les progrès scientifiques et technologiques majeurs sont tous liés à l'amélioration du système de sécurité sociale. S'il n'y a qu'une seule chose qui aura le plus grand impact sur la société chinoise au niveau économique dans les 5 prochaines années, Dans 10 ans, avec l'intelligence artificielle, ce sera vraiment comme tout le monde l'imagine aujourd'hui, si elle a un si grand effet sur l'amélioration de l'efficacité économique, cela signifiera inévitablement que le système de sécurité sociale de la Chine sera considérablement amélioré et amélioré au cours des 5 prochaines années. 10 ans, ce qui se reflétera dans la sécurité des retraites des personnes âgées rurales et des groupes à faible revenu, en matière de sécurité médicale et d'autres services de sécurité sociale », a déclaré Peng Wensheng.
Hu Yuze, co-fondateur d'iFlytek et ancien président tournant d'iFlytek, a trois attentes. La première est que la compréhension des machines de Turing sera redéfinie. La conscience et l'émotion semblent n'avoir rien à voir avec les machines de Turing, et les machines de Turing ne le sont pas. pas du tout pris en compte. Facteurs directs liés à l'intelligence incarnée... ceux-ci pourraient faire l'objet de discussions théoriques à l'avenir. Deuxièmement, il y a la question de la rentabilité, c'est-à-dire comment réduire le coût des grands modèles pour répondre aux besoins de l'industrie. Le troisième concerne l'impact et la gouvernance de la structure sociale, y compris les questions éthiques. Nous avons vu beaucoup de choses intelligentes qui ont conduit à une certaine conduite autonome, qui peut être contrôlée par les humains. Je pense que d'ici 5 ans, il y aura une conduite autonome. beaucoup de changements dans cet aspect. La prise de conscience (va augmenter), car je n'en ai jamais fait l'expérience auparavant. Après de plus en plus d'expériences, je ferai certainement quelque chose dans ce domaine.
Shao Yilei, doyen de l'École d'intelligence artificielle et de finance de Shanghai à l'Université normale de Chine orientale à Shanghai , a déclaré qu'au cours des cinq prochaines années, ce que je souhaite le plus voir, c'est la technologie et l'intelligence devenir une autre sorte de sang affluant dans notre société. Parce que l’argent est une sorte de sang, il circule d’une économie à l’autre et permet à l’ensemble de notre société de se développer. Au cours des cinq prochaines années, nous verrons un deuxième type de « sang » affluer dans le mécanisme social, appelé « intelligence ». Et il doit s’écouler dans les capillaires, pas seulement dans les gros vaisseaux sanguins. À l'avenir, il devra y avoir deux sortes de sang dans notre économie, l'une s'appelle l'argent et l'autre l'intelligence.
« Au cours des cinq prochaines années, j'espère sincèrement que les universitaires des milieux économiques et financiers étudieront comment gérer ce nouveau type de « sang » appelé intelligence. J'espère qu'il y aura beaucoup de production académique et industrielle pour rendre la technologie plus efficace. et mieux financer." dans la société et nous aider à vivre une vie meilleure", a déclaré Shao Yilei.