作者:帕特·基辛格,英特尔CEO
五十五年前,一台有知觉的超级计算机说出一句让数百万电影观众感到不寒而栗的话:
“我很抱歉,戴夫。我恐怕不能这么做。”
在斯坦利·库布里克执导的反乌托邦科幻电影《2001太空漫游》(2001: A Space Odyssey)中,AI的转变作为情节转折非常有趣,尽管现实情况要平凡得多,但也至关重要。我们必须确保以负责任的方式开发AI技术。行业和全球领导者必须共同努力,在技术进步处于早期阶段时,就通过共同创造新的可能性,激发出我们人类最好的一面,从而塑造未来科技。
人工智能已经催生了全球变革,并为我们提供了强大的工具。它有望创造一个负责任、包容和可持续的未来。我们利用人工智能的力量来应对疫情、自然灾害和全球公共卫生等重大全球性挑战。我们正在开发人工智能的功能和解决方案,以增强人类潜能,提升包容性,并为残疾人改善无障碍环境。
在创造新事物时,我们有责任问自己:“我让社会变得更好了还是更糟了?”如果技术不能被证明是向善的,那么我们的工作仍然是不完整的。只有当AI的应用显著且重复优于任何非AI体验时,它才能成为新的标准。
在引入新技术,特别是AI时,必须有科学和数据基础,并且通过治理引导全过程。在其早期阶段,中性的技术和负面的技术是相似的。在过去几年中, 我们经历了重大的挑战,也说明我们的世界有多容易滑向另一个极端。我们不能让自己盲目追随经济和算法创新的肆意发展,也不能一味追求点击率或网站停留时间等指标。技术必须不断地展示出超越现有人类水平的成果,同时改善人们的体验。
当我们谈到创新时,问题的关键不在于能不能做,而在于为什么要做。AI已经在帮人类完成那些传统计算难以执行的工作。机器很快将比人类做出更多决定。作为人类,我们的职责是通过在整个AI开发的生命周期中利用严格、协作、多学科的同行评审过程,确保这些机器做出的决策更好、更合乎伦理 ,并且建立多样化的开发团队以减少偏见。我们还必须承认,AI技术的发展伴随着潜在的伦理和人权风险,在积极的和消极的结果之间,一直在进行着一场竞赛。
我们可以减轻人工智能潜在的有害用途,同时也可以预见,在技术既是问题又是解决方案的时候,意外效应法则(law of unanticipated consequences)将会生效。
技术本身是中性的,我们必须不断地把它塑造成一股向善的力量。在利用AI技术增强的系统实现突破方面,科技界必须成为各行各业的榜样。如果以负责任的方式来构建和使用,AI将会创造繁荣并丰富人们的生活。
人类的未来也会变得更加美好。
好文章,需要你的鼓励
清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术,让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩,性能反超传统方法1.7%,为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。
普林斯顿大学研究团队开发出"LLM经济学家"框架,首次让AI学会为虚拟社会制定税收政策。系统包含基于真实人口数据的工人AI和规划者AI两层,通过自然语言交互找到最优经济政策,甚至能模拟民主投票。实验显示AI制定的税收方案接近理论最优解,为AI参与社会治理提供了新路径。
K Prize是由Databricks和Perplexity联合创始人推出的AI编程挑战赛,首轮比赛结果显示,获胜者巴西工程师Eduardo Rocha de Andrade仅答对7.5%的题目就获得5万美元奖金。该测试基于GitHub真实问题,采用定时提交系统防止针对性训练,与SWE-Bench 75%的最高得分形成鲜明对比。创始人承诺向首个在该测试中得分超过90%的开源模型提供100万美元奖励。
南开大学研究团队提出了一种新的3D高斯泼溅重光照方法,通过在高斯原语上直接编码离散化SDF值,避免了传统方法需要额外SDF网络的问题。该方法设计了投影一致性损失来约束离散SDF样本,并采用球形初始化避免局部最优。实验表明,新方法在保持高质量重光照效果的同时,仅需现有方法20%的显存,显著提升了训练和渲染效率。