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人工智能全面解析:從概念到監(jiān)管,洞察未來發(fā)展脈絡

2024-10-15

開 篇

近年來,人工智能技術(shù)快速發(fā)展,成為推動科技和產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展的重要力量,對經(jīng)濟社會發(fā)展和人類文明進步產(chǎn)生深遠影響。黨的二十屆三中全會審議通過的《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》中4次提及人工智能。其明確提出“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機制”及“建立人工智能安全監(jiān)管制度”,這釋放了進一步強化人工智能監(jiān)管保障的重要信號。那么,什么是人工智能,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了哪些階段,如何安全監(jiān)管和應用,未來趨勢怎樣,我們來一探究竟。

什么是人工智能

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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。是指通過人工的方法和技術(shù),模仿、延伸和擴展人的智能,形成能以人類智能相似的方式作出反應的機器智能。


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人工智能作為一種新興的技術(shù),其本質(zhì)是對社會生產(chǎn)力的一次大升級。一般認為,人工智能分計算智能、感知智能和認知智能三個層次。計算智能即快速計算、記憶和儲存的能力感知智能即對自然界具象事物的識別與判斷能力;認知智能則為理解、分析等能力。在機器學習和深度學習技術(shù)的推動下,以視聽覺等識別技術(shù)為目標的感知智能也突破了工業(yè)化紅線,實現(xiàn)了機器對自然界具象事物的判斷與識別。


人工智能技術(shù)主要由五大核心技術(shù)組成,包括計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術(shù)、生物識別技術(shù)等,除此之外,隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展成熟,大數(shù)據(jù)、算法、區(qū)塊鏈等技術(shù)也與人工智能技術(shù)相容,成為人工智能技術(shù)的重要組成部分。

人工智能發(fā)展的三個階段

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自深度學習、強化學習以及生成式人工智能如ChatGPT的問世以來,人工智能再次引起廣泛關(guān)注。人工智能自1956年達特茅斯會議上被首次提出,至今已有六十多年的發(fā)展歷程,共經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮。

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第一階段是起步階段(1950至1960年)

“人工智能”的概念起源于1956年的達特茅斯會議。早期研究主要集中在機器定理證明、推理和搜索算法上,同時符號邏輯和感知器算法為人工智能的發(fā)展提供了理論基礎。

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第二階段是發(fā)展階段(1960至2000年)

這個階段的“人工智能”經(jīng)歷了兩次寒冬。第一次寒冬在1960年至1970年,由于符號邏輯方法難以處理不確定性和模糊性問題,開發(fā)出來的系統(tǒng)難以適應快速變化的環(huán)境,且處理問題的效率不高,無法應對復雜問題,從而導致該時期的人工智能發(fā)展乏力。第二次寒冬在1990年至1991年期間,人工智能則是受制于計算能力和神經(jīng)網(wǎng)絡算法的限制。而在1970年至1980年這十年間,人工智能的研究處于發(fā)展時期,一方面,基于符號主義方法開發(fā)的XCON專家系統(tǒng)(一種進行計算機系統(tǒng)配置的專家系統(tǒng))取得了成功,給市場帶來了信心。另一方面,聯(lián)結(jié)主義方法的盛行,開辟了人工智能的又一發(fā)展道路。

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第三階段是爆發(fā)階段(2000年至今)

隨著計算機算力提升、數(shù)據(jù)積累和統(tǒng)計學習、深度學習、強化學習等方法的成熟,人工智能得以迅猛發(fā)展。2006年提出的“深度學習”為技術(shù)理論奠定了基礎,2016年圍棋人工智能程序AlphaGo的勝利展示了深度學習和強化學習在復雜任務中的潛力。如今,生成式人工智能如ChatGPT的問世標志著人工智能新時代的到來。ChatGPT是基于GPT3.0架構(gòu)的人工智能大語言模型,通過多層變換器實現(xiàn)了在互聯(lián)網(wǎng)場域中的人工智能內(nèi)容生成,包括代碼生成、文本問答等任務,其本質(zhì)是通過強化學習訓練的聊天機器人程序,代表了自然語言處理技術(shù)的巔峰。

生成式人工智能的應用

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生成式人工智能是一種功能強大的人工智能,可以通過學習數(shù)據(jù)模式、使用受人腦啟發(fā)的復雜算法和學習方法來創(chuàng)建新的原創(chuàng)內(nèi)容。雖然生成式人工智能目前仍集中于文本、計算機編程、圖像和聲音的生成,但這項技術(shù)可以應用于藥物設計、建筑和工程等一系列領(lǐng)域。例如,生成針對特定病癥的候選藥物分子、創(chuàng)建假想建筑圖片或生成室內(nèi)設計。


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生成式人工智能技術(shù)甚至可能影響食品工業(yè)和日常用品(從家具到電器)的設計。在科學研究中,生成模型可以通過改進實驗設計、識別數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系和創(chuàng)建新理論來促進突破。在日常工作中,使用基于人工智能的語言模型,例如ChatGPT可以提高生產(chǎn)率和產(chǎn)出質(zhì)量,將人類的任務調(diào)整為創(chuàng)意生成和編輯,而不是粗略起草。

人工智能的安全監(jiān)管

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當前,生成式人工智能在發(fā)展過程中面臨著多個挑戰(zhàn)。首先,模型可能反映和放大訓練數(shù)據(jù)中的偏見和歧視,導致不公平或有偏見的結(jié)果。其次,生成式模型通常被認為是黑盒模型,缺乏透明度和解釋性,難以理解其決策過程。知識產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)隱私問題涉及對版權(quán)保護信息的使用。此外,生成式人工智能技術(shù)有可能被濫用,用于制造虛假信息、深度偽造和其他惡意用途。因此,應用程序的決策過程應易于理解,應用程序的目標應向運營商和最終用戶明確披露,并且尊重個人隱私。必須制定道德準則和治理結(jié)構(gòu),以減輕潛在危害并確保技術(shù)進步與負責任的使用相平衡。必須解決版權(quán)歸屬問題,以便人工智能設計師、訓練數(shù)據(jù)的創(chuàng)建者和應用程序使用說明的作者得到適當認可。


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國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委等七部門于2023年7月10日頒布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》,從法律基礎、技術(shù)發(fā)展與治理、服務規(guī)范、監(jiān)督檢查和法律責任等多個方面提出了一系列治理方法。在技術(shù)發(fā)展方面,鼓勵生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,構(gòu)建應用生態(tài)體系,并支持國際交流與合作在服務規(guī)范方面,強調(diào)遵守法律、尊重社會公德,不得生成違法內(nèi)容,并要求在技術(shù)開發(fā)過程中采取措施防止歧視。監(jiān)督檢查和法律責任方面,各部門加強管理,生成式人工智能服務提供者應配合監(jiān)督檢查,對違法行為進行處理。

人工智能的發(fā)展趨勢

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通過引入智能化的生產(chǎn)方式和自動化設備,各個行業(yè)能夠降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外,人工智能技術(shù)的發(fā)展為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提供了升級和轉(zhuǎn)型的契機,使得許多行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化、智能化和網(wǎng)絡化的發(fā)展。


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人工智能技術(shù)的廣泛應用也催生了新興產(chǎn)業(yè)的誕生,比如自動駕駛汽車、智能家居、無人零售等。這些新興產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟增長注入了新的活力,同時也為勞動力市場帶來了新的就業(yè)機會。然而,這種技術(shù)進步也可能導致部分傳統(tǒng)行業(yè)和職位被淘汰,因此,政府和企業(yè)需要密切關(guān)注這些變化,并采取相應措施加強勞動力的再培訓和再就業(yè)。


人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)分析和決策支持方面的應用也對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響。借助大數(shù)據(jù)和機器學習等技術(shù),企業(yè)能夠更好地洞察市場趨勢,優(yōu)化產(chǎn)品設計和營銷策略,提高核心競爭力。同時,這些技術(shù)也幫助企業(yè)實現(xiàn)更加精細化的市場定位和客戶服務,從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向更高端和高附加值方向發(fā)展。


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