「 9月5日の2024年外灘金融サミットでの7つの講演、3つの国際対話、10の報告書に登場した唯一の共通キーワードは、華東師範大学上海人工知能金融研究所長のシャオ・イーレイ氏だった。」上海で外灘金融サミット中の円卓会議の議長を務めながらこう語った。
AI技術は進化を続けていますが、今後の世界のAI開発の動向や方向性はどのようなものになるのでしょうか？主要な競合他社と比較して、中国のAI技術の研究開発、アプリケーションの革新、産業配置におけるギャップは何でしょうか? …これらの問題は、2024年の外灘金融サミットでゲストの焦点となっている。
「人工知能の開発はごく最近のことです。人の成長に喩えると、まだ 1 年も経っていないかもしれません。人工知能は大騒ぎを引き起こし、私たちの生活に多くの応用をもたらしていますが、特に現在では十分とは言えません。」経済的影響と生産には、まだ起こっていない期待がまだあります。 」
2024 年の外灘金融サミット中、 WeBank の人工知能最高責任者であるヤン・チャン氏はラウンドテーブル共有の中で、大規模モデルのインフラストラクチャは、AI 全体の開発を推進する数学としての統計原則に基づいていると述べました。大きな影響を与えましたが、その上限と境界はどこにあるのでしょうか？データは多ければ多いほど良いのでしょうか?いつまで？スケーリングの法則が無効になるのはいつですか?現在、科学的な議論が不足しています。
「大型モデルはビジネスとエンジニアリングにおいて大きな成果を上げてきましたが、大型モデル自体とその原理を理解するという観点から、大型モデルを研究する科学者のグループはまだ形成されていません。この欠如は大型モデル工学に比べて遅れています。」 Yang Qiang WeBankの最高人工知能責任者である同氏は、大規模モデルの原理を理解していないため、大規模モデルの結果を説明することができないため、その解釈可能性と透明性が非常に低く、場合によっては高い確実性を持って説明することはできないと考えています。フィールドで使用します。
「例えば、金融における多くの保険数理業務には、あえて大規模なモデルを使用しません。例えば、人命が危険にさらされている医療分野では、今日の大規模なモデルでは十分とは言えません。それはいつになるでしょう。 」とYang Qiang氏は語った。十分？大型モデルについて体系的な科学研究を行う必要がある一方で、既存の大型モデルが適用できる分野の探索を継続する必要があります。この探査はそれほど直接的なものではなく、私たちエンジニアと科学者が協力してこの探査を行う必要があります。
Zhipu AI の CEO、Zhang Peng 氏は、大規模なモデルの現象と結果は、パラメーターの数が多いほど効果が高まると考えており、それを単純かつ大まかにスケーリング則現象として表現します。 「初期の頃は、数十億、数百億、数千億、そして数兆というパラメータの数だったかもしれませんが、その後、それが単なるパラメータの数ではないことがわかりました。これはパラメータの数とデータ量 (トレーニングの量) を掛け合わせたものとなり、最終的には計算量に起因するため、この現象を要約するためにスケーリング則という用語が使用されます。」 Zhipu AI は、スケーリングがプロセス全体の鍵であると考えています。法則という言葉の含意と意味は常に変化しています。今日では、モデルの能力は、どれだけの計算能力や計算量によって決まると誰もが基本的に考えることができます。したがって、スケーリング法はこのレベルにあり、現在でも有効です。今後も長期間にわたってその効果が持続すると予想されます。
「このモデルは将来的に間違いなく 10 倍、または無制限に 10 倍に増加しますか? チップやカードの制限、エネルギー制限、コスト制限などの現実世界を考慮すると、若干の減速があると予想しています。」際限なく投資するのではなく、単純なパラメータや計算量の拡大を追求し、技術を追いかけていきます。技術的な観点から見ると、まだ探究の余地はたくさんあります。」 Zhang Peng 氏は、将来的には継続的な進歩が続く可能性があると信じていますが、その過程には新たな意味合いや定義が含まれているでしょう。この規模を累積的に維持するには、さらに新しい技術研究の画期的な進歩が必要です。法。
「現在、AGI (汎用人工知能) の次のステップは ASI (超人工知能) であると言われています。この 2 つの間のいわゆる『特異点』がそうなる可能性があることは理解しています。」 Zhipu AI Iの CEO、Zhang Peng 氏はこう述べています。これら 2 つの概念も非常に曖昧で、境界線がどこにあるのかは人によって異なると思います。しかし、AGIの基本性能は、デジタル世界であろうと現実世界であろうと、人間と同等の知能を実現することであるということは、基本的には誰もが基本的な理解として認識していることです。
「知能については、私たちの直感に反する知識に関連するものが 2 つあります。1 つ目は直感に反するものです。私たちが人間にとって難しいと考えていることは、機械にとっては簡単に実行できます。そして、私たちが簡単だと考えていることは、人間にとってできることは機械にとっては簡単なことだが、「それは難しいかもしれない」と、iFlytekの共同創設者で元iFlytek輪番会長のHu Yu氏は語った。人間が囲碁をプレイするのは主に計算知能に依存し、より速く計算し、より多くのお金を節約しました。今回 ChatGPT が突破するのは、2014 年に述べた言語理解、知識表現、論理的推論を含む認知知能です。しかし、人間が当然持つべきものは、知性とは無関係かもしれないし、機械にとっては全く必要のないもの、あるいは全く次元のないものかもしれない。
「人々は自分の体を制御し、物事を体験し、私の呼吸、消化、さらには指を動かします。これは、計算知能や認知知能を横断する現在の機械のルートではなく、これを完全に再現できる、私たちが話している身体化された知能でもありません。 「それは一連のことだ」と胡裕は言った。
CICCのチーフエコノミストでCICC研究所所長の彭文生氏は、 AIを別の視点から考察し、人類社会全体の発展と生活回復の大幅な改善にとって最も重要な要素は規模の経済であると述べた。農業社会では、生産の重要な要素は土地であり、規模の経済性が最も小さい。同じ技術では、作付面積を増やして土地当たりの生産量を増やすことは不可能です。工業経済の時代になると、年間生産台数 5 万台と年間 10 万台、100 万台の生産単価が異なってきて、規模の経済が達成され、人々の利益が得られるようになりました。生活水準は大幅に向上しました。
「今日、AIについて話すとき、その規模効果はより際立っています。したがって、 AIが世界経済にどのような影響を与えるかを考えるとき、規模の経済は重要な側面です。」と彭文生氏は述べた。
iFlytek の共同創設者であり、iFlytek の元輪番社長であるHu Yu 氏は、別の観点から見ると、2 つ以上のインテリジェントなエンティティが存在し、このプラットフォームでのコラボレーションとゲームはトランザクションであると考えています。取引プラットフォームによってビジネス全体が変化する前に、多くの技術革新ポイントを備えたブレークスルーに満ちた2つのものを準備する必要があります。1つは消費者が参入するための端末機器であり、もう1つはインフラストラクチャです。
「インフラであれ、将来のウェアラブル端末、ロボット、自動運転車であれ、私たちが今やっていることはすべて過渡期にあると思います。ペースに関して言えば、プラットフォームは2年か3年で覆されるでしょうか？それともそうなるでしょうか？」しばらくすると、単一の正解はなく、さまざまな意見が必要になります。
今後数年間の一般的な人工知能の開発について、 WeBankの最高人工知能責任者であるYang Qiang氏は、人工知能は単なるコンピューター技術ではなく、例えば入出力比に依存すると考えています。 、現在、コンピューティング能力は非常に高価であり、データを入手するのは難しく、人材も高価です。また、モデルの効果は錯覚や正確性など、あまり信頼できるものではありません。 GPT はこれらのしきい値を超える必要があり、その時点までに、そのコストは十分に低く、その信頼性は十分に高くなります。その時点で、私たちはその科学的性質を理解し、工学的な自信を持っています。
CICCのチーフエコノミストでCICC研究所所長の彭文生氏は、技術の進歩には波及効果があると述べ、それをどう活用すればよいでしょうか。 1 つは政府の投資ですが、政府はイノベーションの方法をどのようにして知るのでしょうか?したがって、資本市場は依然として非常に重要です。金融はどのようにしてイノベーションを促進し、人工知能の応用を促進するのでしょうか?これは私たちが今後数年間に注目し、楽しみにすべきことです。
「人類の発展の歴史を見ると、大きな科学技術の進歩はすべて社会保障制度の改善に結びついています。今後5年間に経済レベルで中国社会に最も大きな影響を与えるものが1つだけあるとすれば、 10年後、人工知能と合わせて、それは本当に次のようになるでしょう。今日誰もが想像しているように、それが経済効率の向上にこれほど大きな効果をもたらすのであれば、必然的に中国の社会保障制度は次の5年間に大幅に改善され、改善されることを意味します。 10年間は、農村部の高齢者の年金保障や低所得層の医療保障、その他の社会保障に反映されるだろう」と彭文生氏は述べた。
iFlytek の共同創設者で元 iFlytek 輪番社長の Hu Yuze 氏は3 つの期待を持っています。1 つ目は、チューリング マシンの理解が再定義されるということです。意識と感情はチューリング マシンとは何の関係もないようですが、チューリング マシンはそうではありません。身体化された知性への直接的な要因はまったく考慮されていません...これらは将来理論的な議論のポイントになるかもしれません。第二に、業界のニーズに合わせて大型モデルのコストをいかに下げるかという費用対効果の問題があります。 3つ目は、倫理的な問題を含む社会構造の影響とガバナンスについてです。私たちは、5年以内に人間が制御できる自動運転につながるインテリジェントなものを数多く見てきました。これまで経験したことのないことなので、この点での変化はたくさんあります。もっともっと経験を積んで、この分野で何かを作りたいと思っています。
上海の華東師範大学上海人工知能・金融学院の学部長、シャオ・イーレイ氏は、今後5年間で私が最も見たいのは、テクノロジーとインテリジェンスが私たちの社会に流れる別の種類の血液になることだと語った。お金は一種の血液であるため、経済を通じて経済に流れ、社会全体を発展させます。今後5年以内に、社会の仕組みに「知性」と呼ばれる第二の種類の「血」が流入することになるだろう。そして、太い血管だけでなく、毛細血管にも流れ込む必要があります。将来、私たちの経済には 2 種類の血液が存在する必要があります。1 つはお金と呼ばれ、もう 1 つは知性と呼ばれます。
「今後5年間で、経済界や金融界の学者たちが、知性と呼ばれるこの新しいタイプの『血液』を管理する方法を研究することを強く望んでいます。テクノロジーを生み出すために多くの学術的および産業的成果が得られることを願っています」 「社会に貢献し、私たちがより良い生活を送るのを助けてください」とシャオ・イーレイ氏は語った。