" 9월 5일 2024 Bund Financial Summit에서 7개의 연설, 3개의 국제 대화, 10개의 보고서에 등장한 유일한 공통 키워드는 인공 지능이었습니다 . 화동 사범 대학 상하이 인공 지능 금융 연구소 소장 ." 상하이에서는 Bund Financial Summit 동안 원탁회의를 주재하면서 이렇게 말했습니다.
AI 기술은 계속해서 발전하고 있다. 앞으로 글로벌 AI 발전의 동향과 방향은 무엇인가? 주요 경쟁사와 비교하여 중국의 AI 기술 연구 개발, 응용 혁신 및 산업 배치에 어떤 격차가 있습니까? …이러한 문제는 2024년 Bund Financial Summit에서 손님들의 초점이 되었습니다.
" 인공지능의 발전은 아주 최근에 이루어졌습니다. 사람의 성장 비유로 보면 1살이 아닐 수도 있습니다 . 인공지능은 큰 화제를 불러일으켰고 우리 삶에 많은 응용을 가지고 있지만 아직은 턱없이 부족합니다. 특히 지금은 경제적 영향과 생산, 아직 일어나지 않은 기대가 더 많습니다. ”
2024년 Bund Financial Summit 에서 WeBank의 최고 인공 지능 책임자 Yang Qiang은 원탁 회의에서 대형 모델의 인프라는 전체 AI의 개발을 주도하는 수학인 통계 원칙을 대부분 기반으로 한다고 말했습니다. 큰 성과를 거두었지만 그 상한선과 경계는 어디인가? 데이터는 많을수록 좋나요? 언제까지? 스케일링법은 언제 효력을 잃게 됩니까? 현재 과학적 논의가 부족합니다.
" 대형 모델이 비즈니스와 엔지니어링 분야에서 큰 성과를 거두었 음에도 불구하고 우리는 아직 대형 모델 자체와 원리에 대한 이해 측면에서 대형 모델을 연구하는 과학자 그룹을 구성하지 못했습니다. 이러한 부족함은 대형 모델 엔지니어링에 비해 뒤떨어져 있습니다. " Yang Qiang WeBank의 최고 인공 지능 책임자는 대형 모델의 원리를 이해하지 못하기 때문에 대형 모델의 결과를 설명 할 수 없다고 생각합니다 . 해석 가능성과 투명성 이 매우 낮기 때문에 어떤 경우에는 감히 설명할 수 없습니다 . 현장에서 사용해보세요.
"예를 들어, 우리는 금융 분야에서 많은 보험 통계 업무를 수행하기 위해 대형 모델을 감히 사용 하지 않습니다. 예 를 들어 인간의 생명이 위태로운 의료 분야에서는 오늘날의 대형 모델만으로는 충분하지 않습니다." 충분한? 대형 모델에 대한 체계적인 과학적 연구를 진행하는 한편, 기존 대형 모델을 적용할 수 있는 분야에 대한 지속적인 탐구도 필요하다. 이 탐사는 그리 직접적이지 않으며 엔지니어와 과학자가 함께 협력하여 탐사를 수행해야 합니다.
Zhipu AI의 CEO인 Zhang Peng은 대형 모델 의 현상과 결과가 매개 변수의 수가 많을수록 효과가 더 좋아진다고 생각하여 이를 스케일링 법칙 현상으로 간단하고 대략적 으로 표현 합니다 . “초창기에는 수십억, 수백억, 수천억, 수조에 이르는 매개변수의 개수였을지 모르지만, 나중에는 그것이 단순한 매개변수의 개수가 아니라는 것을 모두가 알게 되었습니다. 이는 매개변수의 수에 데이터의 양(훈련량)을 곱한 값이 되며, 최종적으로 이를 계산량에 귀속시키므로 이 현상을 요약하는 용어로 스케일링 법칙이 사용됩니다. Zhipu AI는 확장이 전체 프로세스의 핵심 이라고 믿습니다 . 법칙이라는 단어의 의미와 의미는 끊임없이 변화하고 있습니다. 오늘날 모든 사람들은 기본적으로 모델의 능력이 얼마나 많은 컴퓨팅 능력이나 계산량에 따라 결정된다고 생각할 수 있습니다. 따라서 확장법은 이 수준에 있으며 오늘날에도 여전히 유효합니다. 우리는 그것이 앞으로도 오랫동안 여전히 효과적일 것이라고 예측합니다.
" 앞으로 이 모델은 확실히 10배, 아니면 10배로 제한 없이 늘어날 까요 ? 칩과 카드의 한계, 에너지 제한, 비용 제한 등 현실 세계를 고려하기 때문에 약간의 둔화는 있을 것으로 예상됩니다. ., 무한한 투자를 하지 않고 단순 매개변수와 계산량의 확대를 추구하며 기술을 따르겠습니다. 기술적인 관점에서 볼 때 아직 탐구 할 여지가 많습니다 .” Zhang Peng은 미래가 지속적인 상향 돌파가 될 수 있다고 믿습니다. 스케일링은 여전히 발전하고 있지만 그 과정에서 새로운 의미와 정의가 생길 것입니다. 이러한 규모를 지속적으로 유지하려면 더 많은 새로운 기술 연구 혁신이 필요합니다. 법.
"이제 AGI(일반 인공지능)의 다음 단계는 ASI(초인공지능)라는 말이 있습니다 . Zhipu AI I 의 CEO인 Zhang Peng은 둘 사이의 소위 '특이점'이 있을 수 있다고 이해합니다." 이 두 가지 개념도 매우 모호하고 경계선이 어디에 있는지는 사람마다 다를 수 있다고 생각합니다 . 하지만 AGI의 기본 성능은 디지털 세계 에서든 현실 세계 에서든 인간과 동등한 수준의 지능을 달성하는 것이라는 것은 기본적으로 모든 사람에게 기본적인 이해로 인식되고 있다 .
" 지능에 관해 우리의 반직관적 지식과 관련된 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 반직관적입니다. 인간이 어렵다고 생각하는 일은 기계가 하기 쉽고, 우리가 쉽다고 생각하는 일은 쉽습니다. 아이플라이텍 공동 창업자이자 전 아이플라이텍 순환 회장인 후유 는 "인간이 하는 일은 기계가 하기 더 쉽다 " 고 말했다 . 인간이 바둑을 두는 것은 주로 계산 지능에 의존하여 더 빨리 계산하고 더 많이 절약하는 것이 었습니다 . 이번에 ChatGPT가 돌파한 것은 2014년에 우리가 언급한 언어 이해, 지식 표현, 논리적 추론 등 인지 지능입니다. 그러나 인간이 당연히 소유해야 하는 것들은 지능과 전혀 관련이 없을 수도 있고, 기계에게는 전혀 필요하지 않거나 전혀 차원적인 것이 아닐 수도 있습니다.
"사람들은 자신의 신체를 제어하고, 사물을 경험하고 , 호흡, 소화, 심지어 손가락을 움직이기까지 합니다. 이것은 계산 지능이나 인지 지능을 넘나드는 현재의 기계 경로도 아니며, 이것을 완전히 복제할 수 있는 우리가 말하는 구체화된 지능도 아닙니다. "이것은 일련의 것들입니다." Hu Yu가 말했습니다.
CICC 수석 경제학자이자 CICC 연구소 소장인 Peng Wensheng은 AI를 다른 관점에서 바라보며, 전체 인류 사회의 발전과 생명 회복의 실질적인 개선을 위한 가장 중요한 매개체는 규모의 경제 라고 말했습니다 . 농업사회에서 생산의 중요한 요소는 규모의 경제가 가장 적은 토지이다. 동일한 기술로는 식재 면적을 늘려 토지 단위당 생산량을 늘릴 수 없습니다. 산업경제 시대에는 규모의 경제가 나타나기 시작했고, 연간 5만 대 생산의 단가는 연간 10만 대, 100만 대 생산의 단가와 달랐다. 생활수준이 크게 향상되었습니다.
"오늘날 AI에 대해 이야기할 때 규모 효과가 더욱 두드러집니다. 따라서 AI가 글로벌 경제에 미치는 영향을 고려할 때 규모의 경제가 중요한 측면입니다 . "
iFlytek의 공동 창립자이자 iFlytek의 전 순환 회장인 Hu Yu는 다른 관점에서 보면 두 개 이상의 지능형 개체가 있으며 이 플랫폼에서의 협업과 게임은 거래라고 믿습니다 . 거래 플랫폼으로 인해 전체 비즈니스가 변화하기 전에 두 가지를 준비 해야 합니다 . 이는 많은 기술 혁신 포인트를 갖춘 혁신으로 가득 차 있어야 하며 , 하나는 소비자가 진입할 수 있는 단말 장비이고, 다른 하나는 인프라입니다.
“ 인프라나 미래의 웨어러블 단말, 로봇, 자율주행차 등 지금 우리가 하고 있는 모든 것이 과도기라고 생각합니다 . 속도로 따지면 2~ 3년 안에 플랫폼이 전복될까요? 시간이 좀 지나면 나만 의 관점이 생기고 정답은 하나도 없고 다양한 목소리가 필요하다 .
향후 몇 년간 일반 인공 지능의 발전과 관련하여 WeBank의 최고 인공 지능 책임자인 Yang Qiang은 인공 지능이 컴퓨터 기술일 뿐만 아니라 경제성에도 달려 있다고 믿습니다 . , 컴퓨팅 성능은 현재 매우 비쌉니다. 데이터를 얻기 어렵고 인재는 비용이 많이 듭니다. 또한, 환상이나 정확성 등 모델의 효과는 그다지 신빙성이 없습니다. GPT는 이러한 한계점을 넘어야 하며 , 그 비용은 충분히 낮고 신뢰성은 충분히 높아야 합니다. 그때쯤이면 우리는 그 과학적 특성을 이해하고 공학적 자신감을 갖게 될 것입니다.
CICC 수석 이코노미스트이자 CICC 연구소 소장인 Peng Wensheng은 기술 발전이 파급효과를 가져왔다고 말했습니다 . 하나는 정부 투자인데, 정부는 혁신 방법을 어떻게 아는가? 그래서 자본시장은 여전히 매우 중요합니다. 금융은 어떻게 혁신을 촉진하고 인공 지능의 적용을 촉진합니까? 이는 우리가 앞으로 몇 년 동안 주목하고 기대해야 할 부분입니다.
“인류 발전의 역사를 보면 중요한 과학기술의 진보는 모두 사회보장제도의 개선과 연결되어 있습니다. 향후 5년 동안 중국 사회에 경제적인 차원에서 가장 큰 영향을 미칠 것이 단 한 가지 있다면 10년 후에는 인공지능과 함께 정말 오늘날 모두가 상상하는 것처럼 경제 효율성 향상에 이렇게 큰 효과가 있다면 필연적으로 향후 5년 동안 중국의 사회보장 시스템이 크게 개선되고 개선될 것이라는 의미가 될 것입니다. 10년 후에는 농촌 노인과 저소득층의 연금 보장 및 기타 사회 보장에 반영될 것입니다." 라고 Peng Wensheng은 말했습니다.
iFlytek의 공동 창립자이자 전 iFlytek 순환 사장인 Hu Yuze는 세 가지 기대를 갖고 있습니다. 첫 번째는 Turing 기계에 대한 이해가 Turing 기계와 아무 관련이 없는 것처럼 보이며 Turing 기계도 그렇지 않다는 것입니다. 체화된 지능에 대한 직접적인 요인들... 이것은 앞으로 이론적 논의의 요점이 될 수 있습니다. 둘째, 비용 효율성 문제, 즉 업계 요구에 맞게 대형 모델의 비용을 어떻게 절감할 것인가 의 문제이다 . 세 번째는 윤리적 문제를 포함한 사회 구조의 영향과 거버넌스에 관한 것 입니다 . 우리는 인간이 제어할 수 있는 자율 주행을 가져온 많은 지능적인 것들을 보았습니다. 이 부분에서는 많은 변화가 있습니다. 이전에 경험해 본 적이 없기 때문에 점점 더 많은 경험을 통해 이 분야에서 무언가를 만들 것입니다.
상하이 화동사범대학교 상하이 인공지능 및 금융 학교 학장인 샤오 일레이 (Shao Yilei) 는 향후 5년 동안 내가 가장 보고 싶은 것은 기술과 지능이 우리 사회에 흐르는 또 다른 종류의 혈액이 되는 것이라고 말했습니다. 돈은 일종의 피이기 때문에 경제를 거쳐 경제로 흘러 우리 사회 전체가 발전할 수 있게 해줍니다. 앞으로 5년 안에 우리는 "지능"이라고 불리는 두 번째 유형의 "혈액"이 사회 메커니즘으로 흘러 들어가는 것을 보게 될 것입니다. 그리고 그것은 큰 혈관뿐만 아니라 모세혈관으로 흘러 들어가야 합니다. 미래에는 우리 경제에는 두 종류의 피가 있어야 합니다. 하나는 돈이고 다른 하나는 지능입니다.
“앞으로 5년 안에 경제계와 금융계의 학자들이 지능이라는 새로운 유형의 '혈액'을 관리하는 방법을 연구하기를 바랍니다. 기술을 만들기 위한 학문적, 산업적 성과가 많이 나오길 바랍니다 Shao Yilei는 "사회에 더 나은 삶을 살 수 있도록 도와주세요." 라고 말했습니다.