前沿人工智能的发展现状③|算法与模型

文化   2024-10-28 21:23   北京  

数据、算力、算法作为人工智能的三大基本要素,相互依存、相互支撑,共同促进人工智能快速发展。本文将从算法与模型层面梳理前沿人工智能的发展现状。

算法与模型发展现状

算法作为人工智能产业发展的核心要素之一,指的是强制给定的有限、抽象、有效、复合的控制结构,在一定的规则下实现特定的目的,具有神经网络、卷积神经网络、机器学习、深度学习等多种表现形态。对计算机来说,算法就是处理信息的原理与遵循。理想状态下,算法能够将人的思维过程以形式化的方式输入计算机,使其可以不停地执行命令从而实现所设定的目标。2022年11月30日,以ChatGPT为代表的AI大模型作为算法“作品”的新兴形态火爆出圈,推动算法走向AI大模型时代。ChatGPT发布仅一周就已拥有超过100万用户,在推出仅两个月后的2023年1月末,其月活用户已经突破1亿。作为史上用户增长速度最快的消费级应用程序,ChatGPT已然成为火爆全球的一款现象级产品。

Transformer架构开启算法模型快速发展时代,多模态通用AI大模型成为发展趋势。2017年,谷歌颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer架构,奠定了大模型预训练算法架构的基础。2018年,OpenAI和Google分别发布的GPT-1与BERT大模型,意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。以Transformer为代表的全新神经网络架构,奠定了大模型的算法架构基础,开启了大模型发展的新纪元,经历了单语言预训练模型、多语言预训练模型及多模态预训练模型发展,多模态通用AI大模型成为发展主流趋势。
我国AI大模型数量及研制主体数量可观,为市场增长提供发展新动力。2023年5月,科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,在全球已发布的认知大模型中,美国和中国占比超80%,中国研发的大模型数量排名全球第二,且有超过半数的大模型实现开源。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上透露,截至2024年3月25日,我国10亿参数规模以上的大模型数量超过100个,大型科技公司、科研院所和初创科技团队成为大模型研发主力军。2024年4月2日,国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务已备案信息》公告显示,截至2024年3月,我国已有117个大模型成功备案。AI大模型从专用AI作坊走向通用AI规模化工业化生产,在垂直应用领域不断深化落地,为市场增长提供发展新动力

(摘自《前沿人工智能:发展与治理》一书,有删节)

前沿人工智能:发展与治理

梁 正 主编
中国发展出版社

图书简介

《前沿人工智能:发展与治理》一书由清华大学文科资深教授、博士生导师,清华大学苏世民书院院长薛澜担任顾问。清华大学公共管理学院教授,人工智能国际治理研究院副院长,人工智能治理研究中心主任梁正担任主编。本书在解读前沿人工智能的技术原理、功能特征的基础上,呈现我国人工智能大模型的最新发展动态,以生动案例展现“人工智能+多场景”的价值前景,识别其在技术开发、部署和应用中产生的风险挑战,并对美国、欧盟等经济体的人工智能治理模式进行比较,深入剖析人工智能国际治理现状与挑战,提出构建前沿人工智能治理体系的发展方向和未来范式,力求为人工智能健康发展和有效治理提供有力支撑和有益参考。


目 录 (向上滑动阅览)


第一章 读懂前沿人工智能
一、前沿人工智能:从 ChatGPT 到 Sora
(一)人工智能的起源与发展
(二)前沿人工智能的内涵
二、前沿人工智能的特征与功能
(一)前沿人工智能的特征
(二)前沿人工智能的功能
三、前沿人工智能的优势与局限
(一)前沿人工智能的优势
(二)前沿人工智能的局限
第二章 前沿人工智能的发展与应用
一、前沿人工智能的发展现状
(一)数据要素发展现状
(二)算力要素发展现状
(三)算法与模型发展现状
(四)前沿人工智能:发展与治理
二、前沿人工智能的产业生态概况
(一)前沿人工智能的产业发展现状
(二)前沿人工智能的商业部署现状
(三)前沿人工智能的产业变革趋势
三、前沿人工智能的应用前景
(一)功能性应用场景
(二)水平领域应用场景
(三)垂直领域应用场景
四、“人工智能 +”行动的产业实践
(一)人工智能 + 工业
(二)人工智能 + 政务
(三)人工智能 + 教育
(四)人工智能 + 金融
(五)人工智能 + 医疗
第三章 前沿人工智能的潜在风险…
一、风险分类的标准
二、基于技术本身的风险
(一)数据隐私泄露
(二)算法歧视和偏见
(三)内容谬误
三、基于技术开发的风险
(一)数据产权问题
(二)心理问题
(三)环境问题
四、基于技术应用的风险
(一)数字鸿沟和社会不公平
(二)知识产权纠纷
(三)深度伪造
(四)意识形态渗透
(五)引发失控风险
(六)威胁国家安全
第四章 前沿人工智能的国际治理
一、前沿人工智能治理模式的国际对比
(一)美国前沿人工智能治理模式
(二)欧洲前沿人工智能治理模式
(三)其他国家前沿人工智能治理模式
(四)对中国人工智能治理的经验启发
二、前沿人工智能国际治理体系的构建
(一)形成基础:前沿人工智能潜在风险的国际性共识
(二)面临挑战:前沿人工智能发展与治理的国际分歧
(三)建立国际治理体系的切入点:搭建开放、包容的国际平台
(四)中国参与前沿人工智能国际治理体系建设前沿人工智能:发展与治理
第五章 前沿人工智能的治理体系构建
一、概念与逻辑——如何认知人工智能治理
(一)人工智能治理的定义
(二)人工智能治理的多元层次与视角
二、协同与敏捷——如何构建人工智能治理体系
(一)国家人工智能治理面临的治理困境
(二)两条腿走路:发展与治理的平衡
(三)行动协同:推动多元主体参与治理
(四)模式构建:推动完善敏捷治理
三、历史与超越——应对人工智能治理的新变化
(一)我国人工智能适应性治理的范式变革
(二)我国人工智能治理的范式超越
附录:2023 年人工智能大事件回顾
一、中国大模型篇
二、中国 AI 政策篇
三、国际治理篇
四、科技巨头篇


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