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薛澜
国务院参事、清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长、中国科技政策研究中心主任
12月7日下午，清华x-lab主办的“ AI+创业精英实训营”第十六次课程在清华大学建华楼清华x-lab开放交流空间开讲。清华大学文科资深教授、人工智能国际治理研究院院长薛澜为大家带来了《人工智能的发展与治理》的精彩分享，并与现场同学积极互动。活动由清华x-lab主任郝秀清主持。
“实训营”面向在AI领域有创业想法或实践的清华大学在校生及校友，致力于打造全方位、多层次的人工智能知识体系，汇聚了教授与业界专家、产业深耕者与领军者，所授课程涵盖前沿技术与产业应用，通过走进知名企业进行深度学习，与行业领军者面对面交流，创业基金全程陪跑，引导学生与产业应用场景深度融合，培养复合型AI人才。报名十余天，500余名同学对课程进行了咨询，近300名学生提交了报名材料，经过评审，最终50名学员入营，部分课程开放百余位旁听席位。
清华大学文科资深教授、清华大学苏世民书院院长薛澜
薛澜教授是清华大学文科资深教授，现任清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长、公共管理学院学术委员会主任，同时还兼任国务院参事、国务院学位委员会公共管理学学科评议组联合召集人等诸多重要职务。本次活动的专题分享薛教授围绕以下几方面展开：
人工智能的发展历程与前沿技术
薛澜教授回顾了人工智能的发展历程，包括两次寒冬和四波浪潮。从技术发展前沿趋势来看，人工智能大模型呈现性能提升与创新突破并行、效率提升与能力拓展共进的发展态势。
AI技术性能与人类比较
薛澜教授指出，全球人工智能相关文献快速增长，中国在专利申请方面占比全球61.13%。顶尖模型开发数量增加，产业界逐渐超越学术界。机器人与具身智能、机器视觉与图像生成等领域成为AI技术发展的热点。
AI在图像分类、视觉推理、英语理解等领域已经超越人类，但竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依旧弱于人类。专家级通用人工智能的大规模多学科多模态理解和推理基础测试显示，AI相较于人类专家仍显较弱。、
负责任的人工智能：标准化评估
斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (Stanford Institute for Human-Centered Al，HAI) 最新报告显示，2023年全球人工智能投资总额连续第二年下降，与2022年相比下降了20%。在人才方面，美国是顶尖AI人才的首选工作地，而中国培养出的顶尖AI研究员比例增加，同时在中国就职的顶尖人工智能研究人员的占比也呈现逐年增长趋势。
薛澜教授强调，负责任的人工智能需要关注隐私、数据安全、透明度、可解释性、安全性和公平性。各国对“负责任”的模块有不同的重视程度，透明度和可解释性得分较低，安全性和公平性方面存在挑战。
公众认知与人工智能发展最新趋势
公众对人工智能的认知加深，但担忧情绪也在上升。52%的人对人工智能产品和服务表示担忧。公众对AI影响就业持中性偏悲观态度，而对AI赋能生活持积极态度。薛澜教授还介绍了斯坦福大学人工智能报告总结的人工智能发展的10大趋势：
1. 人工智能已在部分工作上击败人类
2. 工业界继续主导人工智能前沿研究
3. 前沿模型训练成本不断提高
4. 美国在顶级人工智能领域依然保持优势
5. 对于大型语言模型责任的标准化评估严重不足
6. 生成式人工智能投资激增
7. 人工智能正在提高生产力和劳动质量
8. 人工智能正在推动科学进步提速
9. 各国人工智能相关法规数量激增
10. 各国公众对于人工智能影响的关注和担忧同步上升
中国人工智能发展概况
中国在数据要素市场、算力、算法模型、人工智能人才和AI产业化应用方面取得了积极成效。数据要素方面：中国虽然拥有极其丰富且快速增长的数据要素资源，但相关统计报告显示中文数据的体量占比不到英文数据的1/10，导致中国面临高质量数据集缺失、数据要素有效供给不足等困境；算力方面：美国与中国目前处于全球前两位的领跑位置；算法模型方面：中国的大模型数量位居世界前列，“套壳”现象普遍且基础理论和算法原创性薄弱，但在小模型方面处于国际前列；人才情况方面：需求快速增长导致顶尖人才供需失衡，AI顶尖人才呈现美国“领跑” 、中国“并跑”以及多国“跟跑”的总体态势。
AI产业化应用方面：中国在生成式AI应用方面位居全球第一，但总体而言当前行业大模型尚处于发展早期，还没有大规模成熟应用的范例，且现如今的AI产业应用呈现从专用走向通用布局的发展态势。
人工智能的社会效益与潜在社会风险
人工智能具有多元应用性、超级进化能力和自主性，能大幅度提升劳动生产率，推动产业数智化转型升级。然而，潜在风险包括技术本身、技术开发、技术应用和滥用，以及治理挑战。技术本身将有可能出现自主性AI系统的失控进而出现安全问题；技术开发所必然带来的幻觉，以及算法歧视；侵犯权益、歪曲事实等需要得到妥善处理；技术恶用和滥用更会加剧传统数据和网络安全风险，如虚假信息，深度伪造和诈骗，意识形态渗透等等情况需要被遏制。
中国人工智能治理经历了从“回应型治理”到“原则性治理”到“针对性治理”再到“常规型治理”的发展阶段。法律、政策、规范、办法稳步推进，中央和地方联动，公私营部门合作，落实软硬法规，同时建立场景或行业规则+专项规则+基础规则，以进行最有效的管控。
活动最后，通过薛澜教授的课程，学员们对人工智能的发展、治理以及国际合作有了更深入的理解。随着技术的不断进步，人工智能的治理和国际合作变得尤为重要，以确保技术的健康发展和应用。
清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。
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来源 | 本文转载自“清华x-lab ”，点击“阅读原文”获取更多内容
