" Satu-satunya kata kunci umum yang muncul dalam 7 pidato, 3 dialog internasional, dan 10 laporan pada Bund Financial Summit 2024 pada tanggal 5 September adalah kecerdasan buatan Shao Yilei, Dekan Institut Keuangan Kecerdasan Buatan Shanghai di East China Normal University di Shanghai Mengatakan hal ini saat memimpin meja bundar selama Bund Financial Summit.
Teknologi AI terus mengalami kemajuan. Bagaimana tren dan arah perkembangan AI global di masa depan? Dibandingkan dengan pesaing utamanya, apa kesenjangan dalam penelitian dan pengembangan teknologi AI, inovasi aplikasi, dan tata letak industri Tiongkok? …Masalah-masalah ini telah menjadi fokus para tamu di Bund Financial Summit 2024.
Perkembangan kecerdasan buatan memang sangat baru. Dari metafora pertumbuhan seseorang, mungkin belum genap 1 tahun . Kecerdasan buatan telah menimbulkan kegaduhan dan memiliki banyak penerapan dalam kehidupan kita, namun itu masih jauh dari cukup, apalagi saat ini dalam hal dampak ekonomi dan produksi, masih banyak lagi ekspektasi yang belum terwujud. ”
Selama KTT Keuangan Bund 2024 , Yang Qiang, Chief Artificial Intelligence Officer WeBank, mengatakan dalam diskusi meja bundar bahwa infrastruktur model besar sebagian besar didasarkan pada prinsip statistik mempunyai dampak yang besar terhadap prestasi, namun di manakah batas atas dan batasannya? Apakah semakin banyak data semakin baik? Sampai kapan? Kapan hukum Penskalaan menjadi tidak efektif? Saat ini diskusi ilmiah masih kurang.
" Meskipun model besar telah membuat kemajuan besar dalam bisnis dan teknik, kami belum membentuk sekelompok ilmuwan yang mempelajari model besar dalam hal pemahaman model besar itu sendiri dan prinsip-prinsipnya. Kekurangan ini tertinggal dibandingkan rekayasa model besar." Yang Qiang , kepala kecerdasan buatan WeBank, percaya bahwa karena dia tidak memahami prinsip-prinsip model besar, dia tidak dapat menjelaskan hasil dari model besar. Interpretabilitas dan transparansinya sangat buruk, sehingga dalam beberapa kasus dengan tingkat kepastian yang tinggi menggunakannya di lapangan.
“Misalnya, kami tidak berani menggunakan model besar untuk melakukan banyak tugas aktuaria di bidang keuangan; misalnya, di bidang medis , di mana nyawa manusia dipertaruhkan, model besar saat ini masih jauh dari cukup. ” cukup? Di satu sisi, kita perlu melakukan penelitian ilmiah yang sistematis terhadap model-model besar, dan di sisi lain, kita perlu terus mengeksplorasi bidang-bidang di mana model-model besar yang ada dapat diterapkan. Eksplorasi ini tidak begitu langsung dan mengharuskan kita para insinyur dan ilmuwan bekerja sama untuk melakukan eksplorasi ini.
Zhang Peng, CEO Zhipu AI, percaya bahwa fenomena dan hasil dari model besar adalah semakin besar jumlah parameternya, semakin baik efeknya. Kami secara sederhana dan kasar menyatakannya sebagai fenomena hukum penskalaan . “Dulu mungkin jumlah parameternya, dari miliaran, puluhan miliar, ratusan miliar hingga triliunan. Namun kemudian, semua orang menemukan bahwa itu bukan sekadar jumlah parameter. Ini akan menjadi jumlah parameter dikalikan dengan jumlah data (jumlah pelatihan), dan akhirnya dikaitkan dengan jumlah perhitungan , sehingga istilah hukum penskalaan digunakan untuk merangkum fenomena ini "Zhang Peng, CEO Zhipu AI percaya bahwa penskalaan adalah kunci dari keseluruhan proses. Konotasi dan denotasi kata hukum terus berubah. Saat ini, setiap orang pada dasarnya dapat berpikir bahwa kemampuan model Anda ditentukan oleh seberapa besar daya komputasi atau jumlah perhitungan yang Anda miliki. Jadi undang-undang penskalaan berada pada level ini dan masih berlaku sampai sekarang. Kami memperkirakan ini akan tetap efektif untuk waktu yang lama.
" Akankah model ini di masa depan pasti meningkat sepuluh kali lipat atau sepuluh kali lipat tanpa batasan apa pun? Saya perkirakan akan ada sedikit perlambatan, karena dengan mempertimbangkan dunia nyata, seperti keterbatasan chip dan kartu, keterbatasan energi, dan pembatasan biaya, dll. ., kami tidak akan berinvestasi di dalamnya tanpa batas, mengejar perluasan parameter sederhana dan jumlah penghitungan, serta mengikuti teknologi Dari sudut pandang teknis, masih banyak ruang untuk dieksplorasi .” Zhang Peng percaya bahwa masa depan mungkin merupakan terobosan yang berkelanjutan. Penskalaan masih terus bergerak maju, namun akan memiliki konotasi dan definisi baru, namun dalam proses Dibutuhkan lebih banyak terobosan penelitian teknologi baru untuk mempertahankan skala ini secara kumulatif. hukum.
"Sekarang ada pepatah yang mengatakan bahwa langkah selanjutnya untuk AGI (kecerdasan buatan umum) adalah ASI (kecerdasan buatan super). Saya memahami bahwa apa yang disebut 'singularitas' di antara keduanya mungkin terjadi. " Menurut saya kedua konsep ini juga sangat kabur, dan letak garis batasnya mungkin berbeda-beda pada setiap orang. Namun pada dasarnya disadari oleh semua orang sebagai pemahaman dasar bahwa kinerja dasar AGI adalah mencapai tingkat kecerdasan yang sama dengan manusia, baik di dunia digital maupun dunia nyata.
" Soal kecerdasan, ada dua hal yang berkaitan dengan pengetahuan kita yang kontra-intuitif. Yang pertama adalah kontra-intuitif. Hal-hal yang menurut kita sulit dilakukan manusia, lebih mudah dilakukan oleh mesin; dan hal-hal yang menurut kita mudah dilakukan yang dilakukan manusia lebih mudah dilakukan oleh mesin. "Ini mungkin sulit dilakukan, " kata Hu Yu , salah satu pendiri iFlytek dan mantan presiden bergilir iFlytek . Pada tahun 2016, AlphaGo mengalahkan Lee Sedol, dan hal yang paling sulit dilakukan manusia untuk bermain Go ditaklukkan. Ini terutama mengandalkan kecerdasan komputasi, menghitung lebih cepat dan menghemat lebih banyak . Yang diterobos ChatGPT kali ini adalah kecerdasan kognitif yang kami sebutkan di tahun 2014, termasuk pemahaman bahasa, ekspresi pengetahuan, dan penalaran logis. Namun, hal-hal yang seharusnya dimiliki manusia mungkin tidak ada hubungannya dengan kecerdasan, dan bagi mesin, hal-hal tersebut mungkin tidak diperlukan sama sekali atau mungkin bukan suatu benda dimensional sama sekali.
“Orang-orang mengendalikan tubuh mereka, mengalami sesuatu, pernapasan saya, pencernaan dan bahkan menggerakkan jari-jari saya. Ini bukanlah jalur mesin saat ini yang melintasi kecerdasan komputasi atau kecerdasan kognitif, juga bukan kecerdasan yang kita bicarakan yang dapat sepenuhnya meniru hal ini. “Itu adalah serangkaian hal. ”
Peng Wensheng , kepala ekonom CICC dan presiden CICC Research Institute, melihat AI dari perspektif lain. Ia mengatakan bahwa hal yang paling penting bagi perkembangan seluruh masyarakat manusia dan peningkatan substansial dalam pemulihan kehidupan adalah efek skala ekonomi . Dalam masyarakat agraris, faktor produksi yang penting adalah tanah, yang skala ekonominya paling kecil. Dengan teknologi yang sama, Anda tidak dapat menambah luas tanam untuk meningkatkan hasil per unit lahan. Hal ini tidak mungkin dicapai. Di era ekonomi industri, skala ekonomi mulai muncul. Biaya satuan produksi tahunan sebesar 50.000 kendaraan berbeda dengan produksi tahunan sebesar 100.000 atau 1 juta kendaraan standar hidup meningkat pesat.
“Saat ini, ketika kita berbicara tentang AI, dampak skalanya lebih menonjol. Oleh karena itu, skala ekonomi merupakan aspek penting ketika kita memikirkan bagaimana AI mempengaruhi perekonomian global. ”
Hu Yu , salah satu pendiri iFlytek dan mantan presiden bergilir iFlytek , percaya bahwa dari sudut pandang lain, ada lebih dari dua entitas cerdas, dan kolaborasi serta permainan di platform ini adalah transaksi. Sebelum seluruh perubahan bisnis akibat platform perdagangan, ada dua hal yang harus dipersiapkan , yaitu harus penuh terobosan dengan banyaknya titik inovasi teknologi, yang pertama adalah perlengkapan terminal untuk masuknya konsumen, dan yang lainnya adalah infrastruktur.
“Saya pikir semua yang kita lakukan saat ini, apakah itu infrastruktur atau terminal yang dapat dipakai di masa depan, robot, dan mobil tanpa pengemudi, berada dalam masa transisi . Mengenai kecepatannya, apakah platform tersebut akan ditumbangkan dalam dua atau tiga tahun ? itu jadinya? Setelah beberapa saat? Saya punya sudut pandang .
Mengenai perkembangan kecerdasan buatan secara umum dalam beberapa tahun ke depan, Yang Qiang, kepala kecerdasan buatan WeBank , percaya bahwa kecerdasan buatan bukan hanya teknologi komputer, tetapi juga ekonomi , daya komputasi sekarang sangat mahal. Data sulit diperoleh dan bakat mahal. Selain itu, efek modelnya tidak terlalu kredibel, seperti ilusi dan akurasi. GPT harus melewati ambang batas ini . Biayanya cukup rendah dan kredibilitasnya cukup tinggi. Pada saat itu, kami memahami sifat ilmiahnya dan memiliki keyakinan teknis, dan kami akan melakukannya dengan lebih baik.
Peng Wensheng, kepala ekonom CICC dan presiden CICC Research Institute , mengatakan bahwa kemajuan teknologi memiliki dampak positif. Salah satunya adalah investasi pemerintah, tapi bagaimana pemerintah tahu cara berinovasi? Jadi pasar modal masih sangat penting. Bagaimana sektor keuangan mendorong inovasi dan penerapan kecerdasan buatan? Hal ini patut kita perhatikan dan nantikan dalam beberapa tahun ke depan.
“Melihat sejarah perkembangan manusia, kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang besar semuanya terkait dengan peningkatan sistem jaminan sosial. Jika hanya ada satu hal yang akan memiliki dampak terbesar pada masyarakat Tiongkok di tingkat ekonomi dalam 5 tahun ke depan. 10 tahun mendatang, seiring dengan kecerdasan buatan, akan benar-benar seperti yang dibayangkan semua orang saat ini, jika hal ini berdampak besar pada peningkatan efisiensi ekonomi, hal ini pasti berarti bahwa sistem jaminan sosial Tiongkok akan ditingkatkan dan ditingkatkan secara signifikan dalam 5- 10 tahun, yang akan tercermin dalam jaminan pensiun bagi lansia pedesaan dan kelompok berpenghasilan rendah .
Hu Yuze, salah satu pendiri iFlytek dan mantan presiden bergilir iFlytek, memiliki tiga harapan. Yang pertama adalah pemahaman tentang mesin Turing akan didefinisikan ulang. Kesadaran dan emosi tampaknya tidak ada hubungannya dengan mesin Turing, dan mesin Turing tidak dipertimbangkan sama sekali. Faktor langsung pada kecerdasan yang terkandung... ini mungkin menjadi pokok diskusi teoretis di masa depan. Kedua, isu efektivitas biaya, bagaimana mengurangi biaya model besar agar sesuai dengan kebutuhan industri. Yang ketiga adalah tentang dampak dan tata kelola struktur sosial, termasuk masalah etika. Kita telah melihat banyak hal cerdas yang mengarah pada mengemudi secara otonom, yang dapat dikendalikan oleh manusia. Saya rasa dalam waktu 5 tahun, akan ada a banyak perubahan di aspek ini. Kesadaran (akan meningkat), karena saya belum pernah mengalaminya sebelumnya. Setelah semakin banyak pengalaman, saya pasti akan membuat sesuatu di bidang ini.
Shao Yilei, dekan Sekolah Kecerdasan Buatan dan Keuangan Shanghai di East China Normal University di Shanghai , mengatakan bahwa dalam lima tahun ke depan, yang paling ingin saya lihat adalah teknologi, dan kecerdasan menjadi aliran darah lain yang mengalir ke masyarakat kita. Karena uang adalah sejenis darah, uang mengalir melalui perekonomian ke perekonomian dan memungkinkan seluruh masyarakat kita untuk berkembang. Dalam lima tahun ke depan, kita akan melihat “darah” jenis kedua mengalir ke dalam mekanisme sosial, yang disebut “kecerdasan”. Dan itu harus mengalir ke kapiler, bukan hanya ke pembuluh darah besar. Di masa depan, harus ada dua macam darah dalam perekonomian kita, yang satu disebut uang dan yang lainnya adalah intelijen.
“Dalam lima tahun ke depan, saya sangat berharap para sarjana di bidang ekonomi dan keuangan akan mempelajari cara mengelola 'darah' baru yang disebut kecerdasan. Saya berharap akan banyak keluaran akademis dan industri untuk membuat teknologi. dan keuangan yang lebih baik." ke dalam masyarakat dan membantu kami menjalani kehidupan yang lebih baik," kata Shao Yilei.