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目前AI面临的一个重大挑战是，当使用不同的提示词时，它给出的答案是不同的，这“有点不受控制”。 这就导致了“幻觉”或“说谎”的现象。
他撒了一个“聪明”的谎言，轻易欺骗了很多人，其中包括从事自然语言处理30多年的专家。
香港科技大学电气与计算机工程系教授冯岩近日在2023年天津夏季达沃斯论坛上承认，“我曾经相信过自己所说的谎言。”
有些行为会产生比撒谎更严重的后果。 标准银行集团董事长向媒体记者分享了一个故事。 银行网络安全部门的负责人做了一个实验——让他扮演一名黑客，对银行发起攻击。 起初，有人说：“这不是正确的做法。” 但主管说：“我正在努力保护系统，请尝试攻击它。” 他当即答应，并整理出一长串代码……
显然，这位尚未满周岁的科技界“超级巨星”给人类带来了无尽的惊喜，各种担忧也随之而来。 此次，世界经济论坛将生成式人工智能列为未来3-5年对世界影响最大的十大新兴技术之一。 同时，也将人们隐忧直接摆到桌面上——生成式人工智能。 情报，朋友还是敌人？
“十大新兴技术将颠覆行业，促进经济增长，改善生活，保护地球。当然，前提是这些技术可以负责任地设计、规模化和应用。” 世界经济论坛执行董事、第四次工业革命中心主席蒋瑞杰负责人表示。
自 2011 年首次发布以来，十大新兴技术报告已经确定了许多最初鲜为人知但后来产生了深远全球影响的技术。 2016年报告中列出的基因疫苗后来成为大多数新冠疫苗的基础技术； 2018年的榜单提到了基于人工智能的分子设计，两年后第一批人工智能发现的药物进入临床试验。
世界经济论坛执行董事米雷克·杜塞克表示：“毫不夸张地说，今年是人工智能年。” 刚刚公布的十大新兴技术中，生成式人工智能和人工智能辅助医疗技术与人工智能直接相关。
“几年前，人们总是在谈论第四次工业革命，但现在，我认为这场革命已经远远超越了工业革命，很可能成为人类文明的下一次革命。” 封延表示，如今的AI与过去有很大不同。 今天的人工智能建立在大型模型的基础上，利用海量数据可以生成各种各样的内容。 当数据量足够大时，它可以完成许多不同的任务。
她认为诸如生成式人工智能之类的大型模型具有巨大的潜力。 它可以采取多种形式并实现多种功能。 它还可以作为构建其他AI系统的基础，“非常有创意”。
“技术已经经历了颠覆性的发展。” 清华大学智能科学讲座教授、智能产业研究院院长张亚勤认为，不同行业可以在此基础上发展垂直应用，整个世界的游戏规则已经开始被改写。 。
在人工智能教育公司董事长王冠所从事的教育领域，传统的教学模式被改写。 “人工智能已经成功应用于中国的高考和中考。”2017年，王冠在哈佛大学创新实验室表示。出发点是基于一个特定的大模型。 在他看来，虽然师生之间的互动和情感无法替代，但人工智能可以帮助教师批改试卷、辅助教学。 人工智能比人类劳动力更高效、更便宜，并且可以覆盖更广泛的范围。
在COVID-19疫情期间，许多学生被锁在家里。 教师可以通过提供手机、平板电脑或视频来教学。 “家长只需要把孩子的作业拍下来，剩下的都可以由人工智能来完成。” AI会告诉学生什么是对的，什么是错的，为什么错，以及如何改进。 他认为，由于提供服务的成本很低，这项技术可以在一定程度上缩小贫富差距、城乡差距。
联合创始人兼CEO表示，当前，人类正处于全球社会的关键转折点，知识的力量将成为困境中的指路明灯。 如何有效地理解和利用这些技术是关键的一步。
指示灯在照亮前进道路的同时，也留下了阴影。 众多与会嘉宾表示，在看到生成式人工智能强大潜力的同时，也不应该忽视该技术存在的巨大风险。
冯岩认为，生成式AI在特定任务上的表现完全可以与人类媲美，在某些地方甚至超过人脑，使其“极其智能”。 但它的局限性也很明显——没有提示就什么也做不了。 “这就是人类智能和机器智能的区别。”
她进一步解释说，人即使不说话，仍然有丰富的感情、思想和冲突，但机器不同。 他们没有丰富的内心世界。 它的好坏关键在于人们如何使用它。
该技术当前面临的挑战之一是无法预测它将生成什么答案。 很多人都做过测试。 当使用不同的提示词时，它给出的答案是不同的，这是“有点无法控制”。
这就导致了“幻觉”或“说谎”的现象。 他们非常有创造力，会按照指示生成任何你想要的东西，但他们不知道什么时候是对的，什么时候是错的。 冯岩表示，AI产生的结果有些是有事实根据的，有些则很奇怪。 例如，生成的图片可能是一只有六个手指的手，也可能是捏造的从未发生过的历史事件。 这个问题的严重性在于，很多人相信这些人工智能的“幻觉”，包括她自己，她曾经相信谎言是真的。
另一个需要解决的问题是人工智能偏见。 “有些答案是有偏见的，甚至是恶意的。” 封岩说，这些答案实际上反映了人类社会的问题，“所以我们有很多工作要做。”
同样，斯洛文尼亚数字化转型部长杜赫最担心的是偏见。 “社会中偏见无处不在，而人工智能可能会进一步加深现有的偏见。”
一些偏差也来自数据的偏斜。 如今用于训练大型语言模型的大部分数据都是英语。 因为网上的英文资料和数据最多，所以大模型的英语水平非常高。 “我们在对标研究中发现，他们的中文水平其实相当不错。这背后的原因是因为互联网上有很多中文内容。” 封岩说，我们必须认识到世界上有近6000种语言。 “我们不希望看到贫富之间的经济差距在模型中被复制。”
也有人担心一些别有用心的人会利用AI技术来做坏事。 IBM大中华区董事长兼总经理陈旭东表示，IBM长期以来一直在研究人工智能伦理问题。 正是因为这个原因，IBM做出了一个令人惊讶的举动——放弃人脸识别的研究，“因为这可能会被用来做坏事”。
技术创新的过程，伴随着“魔鬼有多高，路有多高”的竞争。 迅速走红后，IBM基于过去几十年的积累，很快推出了一款产品超级人类科技，帮助企业训练AI模型，保证数据和信息的安全。 不久前，开发人员推出了另一个工具来识别文本是否由 .
“尽管存在担忧，但这不应阻碍创新的步伐。” Duh表达了大多数人的心声——如果你胆怯，你将无法实现AI的潜力。 “政府也应该支持人工智能创新。”
世界经济论坛执委会委员、人工智能、数据和元宇宙产业负责人李响认为，有必要了解人工智能的潜力和挑战，并负责任地使用和应对它，才能带来创新、创造力和人类进步。
中青报·中青报记者 胡春燕 张俊斌 来源：中青报
