亲探外滩大会：前沿成果集中亮相
大模型演进来到了怎样的阶段？AI走进人类的生活，还有哪些想象空间？9月5日至7日，2024 Inclusion·外滩大会在上海举办，100多家全球科技头部企业和学术殿堂级机构集中展示前沿研究成果。
北京商报记者来到“人工智能实验室”，复旦大学、同济大学、上海交通大学、百川智能、阿里云、生数科技、蚂蚁集团等10家大模型厂商、高校研究机构展示了最新的大模型技术。
其中，蚂蚁集团的百灵多模态大模型，以其原生的多模态能力，让机器“看”得更清晰，“听”得更真切，“说”得更流畅，“画”得更生动。它能够直接理解并训练音频、视频、图像、文字等多模态数据，让机器的感知能力更上一层楼。
生数科技与清华大学联合发布的纯自研视频大模型Vidu，突出一键生成高清视频的强大功能。复旦大学的智能显微成像大模型UniFMIR，则突破了现有荧光显微成像的极限，大大提升生命科学和医学研究等领域的观察和分析质量。
当AI走进生活，人类的一天将会发生怎样的变化？AI产业的新实践吸引了更多人的目光。在展区内，观众可以同20多个AI助手互动，从未来助手、未来健康，到未来出行、未来办事、未来财富空间，亲身体验与AI共同生活的一天。
北京商报记者实测了支付宝的AI生活管家“支小宝”。通过对话，这一人工智能可以利用支付宝内生态实现快速订票、点餐、打车、查询附近吃喝玩乐；经过用户授权后，“支小宝”还可以记住个人的通勤方式、餐饮口味、旅游偏好等习惯，并智能感知用户使用的时间和空间，从而推荐专属的服务。例如，每天清晨提醒天气、一键打车等。
此外，观众还可以用小冰“数字分身”3分钟克隆一个自己，让数字人辅助自己完成工作；借助数字蚂力Codefuse代码助手实现AI编程，大大提高工作效率。宇树机器人和机器狗、“阿奇”桌面机器人、特斯拉二代人形机器人、小鹏汇天飞行汽车，则让展区更具“赛博朋克”的风格。
AI的发展也伴随着模型内部幻觉、安全漏洞、深度生成内容滥用、能源难题等挑战。展区同样聚焦这些新的问题，展示最新的解法。
正如香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋说的，在人工智能的颠覆性力量逐步显化的过程中，须重视AI的治理，打造负责任的AI。
据《全球数字经济白皮书（2024）》数据显示，全球目前有3万家人工智能核心企业以及超过1300个人工智能大模型。智能时代进入新序章，AI等新技术与物理世界加速融合。问题也随之而来：AI的奔涌浪潮将把我们带向何方？我们该以何态度面对颠覆性技术的到来？如何应对AI与人类“抢饭碗”？
“AI技术的发展和应用是一个不断循环迭代的过程，需要在应用中发现技术落地的难点，让技术发展的方向更加聚焦。”蚂蚁集团总裁韩歆毅表示，智能体作为生成式人工智能的一种产品形态，是当下大模型应用的核心方向，能让大模型长出“手和脚”。
但技术也可以使人获得一些超出常人的能力，如何做好AI治理，平衡这些风险？专家们普遍认为，以人为本是首要原则。
正如沈向洋在大会现场提到的一个新词：IA（Intelligent Augmentation），智能增强。它代表一种以人为本的AI发展路径，也就是要通过技术提升人类的能力，而非取代人类。
北京商报记者 岳品瑜 董晗萱
|专家观点|
香港科技大学校董会主席沈向洋：
模型不会突然代替所有的工作流
沈向洋表示，AI为人类提供了与技术共生的全新语境，人机交互的新方式指向“AI与IA”的融合共进。IA（Intelligent Augmentation），即智能增强，代表着一种以人为本的AI发展路径。它聚焦于运用技术提升人类的能力，而非取代人类，强调了人类与AI之间的协作关系。
谈及AI agent（智能体）时，沈向洋表示，agent从愿景到落地的过程中，需要始终以需求为圆点，深刻理解模型的能力，并构建一个AI深度参与的工作流程。他表示，AI agent时代的到来，不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有的工作流，它涉及到技术、工程与市场的不断磨合，最终以超预期的服务呈现给人类。
中国工程院院士王坚：
AI+的重点不是加什么，而是怎么加
王坚分享了自己对AI、AI+和AI基础设施的思考。他提出，AI+不是AI和产业的简单结合，而是数据、模型和算力的组合。
王坚用“ChatGPT=GPT+chat”解释，认为三者分别对应着应用平台、基础模型、应用场景。他认为，当我们讲“人工智能+”的“+”时，不是加什么东西，而是怎么加，更重要的是一个机制创新。这个创新就是数据、模型和算力的组合。当数据、模型、算力的规模都有了巨大的变化，这时就一定要引入新的东西，那就是AI的基础设施。
“AI基础设施是技术渗透的终极形式”，王坚抛出这个概念，什么技术会对人类产生最长远的影响？就是它变成了基础设施。他援引红杉资本的观点，在云时代、移动时代、AI时代，基础设施就是云计算。“当你看AI、AI+、AI基础设施的时候，就会发现，这个世界不但技术在革命，机制和基础设施也在革命。没有比这三项革命在同一时间发生再令人激动了。我想这些革命正在创造未来。”王坚总结。
“美国三院院士”迈克尔·乔丹：
AI发展不能忽视集体性、不确定性和激励机制
迈克尔·乔丹谈到自己对人工智能的最新思考：人工智能落地产业，需要形成互相协作的集体；要构建人工智能的协作系统，必须要引入经济学的“激励”视角。
“ChatGPT，你确定你刚生成的是对的吗？”迈克尔·乔丹发问，当前的人工智能系统很难表达它真正学到哪些知识，也没有能力表达它有多确定，而人类在面对不确定性时表现出色，尤其是集体协作共同应对时。
对此，迈克尔·乔丹的建议是，不仅单独设备要具备一定智能，人工智能更要通过协同体现在整体系统层面。在他看来，仅仅将人类的智慧融入超级智能计算机中是不够的，现代信息技术在医疗、交通、金融科技和商业领域的应用，需要集体性、去中心化的智能系统。微观经济学视角也是当前AI研究的一个缺失。
“激励机制”是市场经济和集体智能的关键因素，“AI拥有海量的数据，但有些不能生成价值，通过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协作”。迈克尔·乔丹提出了“三层数据市场”模型，其中用户、平台和数据买家通过“出让数据”“购买数据”“提供服务”形成了闭环。他强调，数据购买者也就是企业可以结合“数据和服务”建立与用户的激励机制，从而为他们带来真正的价值。
北京商报记者 魏蔚