https://news.cnstock.com/news,yw-202307-5091780.htm
La aparición de ChatGPT ha atraído una gran atención de todos los ámbitos de la vida hacia los grandes modelos de IA. La aparición de grandes modelos de IA no es accidental: es producto de investigaciones teóricas a largo plazo y de iteraciones de innovación en aplicaciones. Para la mayoría de los no profesionales, los modelos grandes son un término profesional y un concepto técnico relativamente desconocidos. En el libro "La era de los modelos grandes: ChatGPT inicia la ola de inteligencia artificial general", dos profesionales discuten la aplicación técnica y la industria de los grandes modelos de IA. Los cambios se analizan en profundidad. Aunque este libro dedica mucho espacio a centrarse en las aplicaciones específicas de los grandes modelos de IA en educación, derecho, recursos humanos, servicios corporativos, entretenimiento creativo y otros campos, la discusión del autor sobre la historia de la evolución tecnológica de los grandes modelos de IA y la historia del desarrollo. Es evidente la evolución de las tres revoluciones industriales: la profundidad de la investigación, especialmente en la comprensión de la relación entre la innovación tecnológica y el progreso social humano, ha ido más allá del pensamiento en el nivel técnico y tiene atributos más sociales y humanísticos.
Evolución teórica de los grandes modelos de IA
Para comprender el gran modelo de IA, primero es necesario aclarar el concepto y la definición de esta tecnología. Según la definición dada por el autor en este libro, los grandes modelos de IA se basan en algoritmos como las matemáticas y la estadística para describir un sistema o un conjunto de datos, de modo que el aprendizaje automático y el entrenamiento de modelos puedan ser más precisos y eficaces. El entrenamiento y ajuste de modelos muy grandes requiere recursos informáticos y volúmenes de datos extremadamente grandes. La razón por la que se dispara la aplicación de la inteligencia artificial se debe principalmente a la madurez gradual de las condiciones en dos aspectos: en primer lugar, la tecnología de modelos grandes de IA se está volviendo cada vez más madura, la tecnología subyacente se está desarrollando rápidamente y la investigación sobre el procesamiento del lenguaje y los nervios. La arquitectura de red ha logrado mayores avances; en segundo lugar, la aplicación de tecnología de modelos grandes de IA ha ingresado al mercado y al público. Las compañías de tecnología representadas por Google, Meta y Amazon han invertido muchos recursos en el desarrollo y prueba de modelos grandes y han desarrollado un gran número de mercados de aplicaciones.
Aunque los grandes modelos de IA sólo se han popularizado en los últimos años, en el ámbito profesional la investigación teórica sobre la tecnología de inteligencia artificial se ha prolongado durante casi 70 años. Según la introducción del autor en el libro, la inteligencia artificial se originó por primera vez en la Conferencia de Inteligencia Artificial en Dartmouth College en 1956, que luego condujo a tres escuelas básicas de inteligencia artificial: escuela semiótica (logicismo, escuela de computación), escuela de conexión (escuela biónica) ciencia), escuela de comportamiento (evolución o cibernética). Desde las primeras escuelas semióticas hasta el posterior auge de las tecnologías informáticas como la biónica y la evolución, la IA ha experimentado tres etapas históricas de desarrollo, a saber, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos grandes de generación de contenido de inteligencia artificial, y el popular ChatGPT es un modelo grande típico. de los sorprendentes efectos producidos. Según la explicación del autor en el libro, el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de datos y recursos informáticos, por lo que integra muchas de las tecnologías informáticas más avanzadas y se convierte en el maestro que desencadena la revolución de la IA.
Dado que los grandes modelos de IA implican una gran cantidad de conocimientos profesionales y términos técnicos, es difícil para los no practicantes comprender la lógica subyacente. Pero a juzgar por el marco explicativo proporcionado por el autor en este libro, la clave para el desarrollo de esta tecnología es darle a la IA la capacidad de pensar. Precisamente basándose en esta lógica de desarrollo, muchas personas en la industria han mostrado un gran interés en el futuro de los grandes modelos de IA, lo que ha provocado un aumento en la aplicación de grandes modelos de IA.
Pero al mismo tiempo, cada vez más académicos sociales y expertos de la industria también están reflexionando e incluso cuestionando el gran modelo de IA: en primer lugar, la minería de datos y las aplicaciones de red abierta del gran modelo de IA tienen un fuerte efecto de escala. es único. Si las capacidades de aprendizaje y predicción se aplican a más campos, puede causar disputas de propiedad intelectual e involucrar problemas más profundos, como la privacidad de los datos. En segundo lugar, en comparación con otros modelos informáticos solidificados, los grandes modelos de IA tienen un gran potencial de crecimiento y pueden lograr el autoaprendizaje y la autoevolución bajo ciertas condiciones, lo que a largo plazo puede representar una amenaza para la inteligencia y la creatividad humanas.
El valor de herramienta de los grandes modelos de IA
El nacimiento y auge de los grandes modelos de IA no es sólo el resultado del progreso tecnológico, sino también un gran cambio provocado por la revolución del conocimiento y la inteligencia humanos. Desde la perspectiva de la historia del desarrollo económico y social humano, la innovación tecnológica en la era de la industrialización se basa principalmente en diversos tipos de equipos de fabricación, maquinaria general y otras instalaciones de hardware, siendo la industrialización y la urbanización las vías de desarrollo. En la era de la economía digital, La digitalización industrial y las industrias digitales dependen más de las aplicaciones de software, y el gran modelo de IA simplemente responde a esta tendencia.
Desde otra perspectiva, el rápido crecimiento de la economía mundial en el pasado se basó en mejoras de la productividad y de la eficiencia. Sin embargo, a medida que los dividendos de la tercera revolución científica y tecnológica se desvanecieron, se hizo más difícil mejorar la productividad de los factores, lo que dio lugar a una innovación insuficiente. vitalidad y competencia; por el contrario, el exceso restringe el crecimiento económico global. En la era de la economía digital, la aplicación de grandes modelos de IA ha abierto oportunidades de desarrollo sin precedentes. Aunque la aplicación inicial de grandes modelos de IA puede ser más un valor de herramienta, a medida que el entrenamiento de grandes modelos continúa acumulándose y aumentando, estos modelos y las metodologías técnicas detrás de ellos probablemente liberarán mayor energía. El autor cree que en comparación con la velocidad de la educación humana y la actualización del conocimiento, la velocidad de optimización iterativa de los modelos grandes es mucho mayor que la de los humanos, por lo que ampliará los límites del conocimiento humano más rápidamente.
¿Cómo ver correctamente el valor de la herramienta de los grandes modelos de IA? Esto requiere volver a los “viejos problemas” del desarrollo tecnológico y económico y social. Desde la perspectiva del proceso de desarrollo histórico, las tres revoluciones industriales en la historia de la humanidad encontraron muchas dudas en sus primeras etapas de desarrollo. En particular, estas nuevas tecnologías y nuevas aplicaciones no solo subvirtieron la antigua producción y estilo de vida, sino que también cambiaron el proceso de desarrollo. Se han abordado problemas sociales como el desempleo gradual, el desarrollo económico desequilibrado y la creciente brecha entre ricos y pobres.
Pero, ¿significan estos interminables problemas que no se pueden aprovechar los frutos de la Revolución Industrial? La respuesta es, por supuesto, no. Como factor impulsor, la innovación científica y tecnológica no sólo tiene efectos positivos, sino que inevitablemente produce problemas negativos e incluso plantea graves desafíos al desarrollo económico y social. En este sentido, el autor plantea un punto interesante en el libro: la contribución de las nuevas tecnologías al empleo humano a menudo comienza en un nivel bajo y luego aumenta. Cuando las nuevas tecnologías aparecen por primera vez, el efecto de sustitución sobre la mano de obra es más evidente, lo que provocará resistencia por parte de algunos grupos. A medida que la aplicación de la tecnología se profundice y se difunda gradualmente, se generará más innovación, se ampliará el tamaño del mercado y entonces será posible crear más puestos de trabajo para la humanidad.
Por lo tanto, en esta línea de pensamiento, para ver correctamente el valor de herramienta de los grandes modelos de IA, es necesario aclarar dos cuestiones. En primer lugar, la aplicación de grandes modelos de IA debe seguir las normas del sistema legal. En el proceso de aplicación a gran escala, debemos explorar y establecer reglas, estándares y restricciones correspondientes para garantizar que las aplicaciones de tecnología sean controlables, seguras y amigables, en lugar de arbitrarias. Crece salvajemente. En segundo lugar, el desarrollo de grandes modelos de IA debe seguir sus propias reglas: el objetivo final de la aplicación de la tecnología debe ser proporcionar más herramientas de apoyo para el desarrollo de la sociedad humana y existir como una herramienta auxiliar en lugar de poner el carro delante del caballo.
Nuevos desafíos para los grandes modelos de IA
Según el análisis anterior, las perspectivas de aplicación de los grandes modelos de IA son muy amplias y llenas de imaginación. Con la aparición de modelos de aplicación como ChatGPT y "Wen Xin Yi Yan", los grandes modelos de IA han entrado en los hogares de personas comunes y corrientes procedentes de campos técnicos desconocidos y han provocado varios debates acalorados. Sin embargo, para comprender verdaderamente la dirección futura del desarrollo de las grandes empresas Modelos de IA. También debemos pensar detenidamente en la lógica e insistir en poner a las personas en primer lugar.
El autor cree que las empresas experimentarán tres ámbitos en la aplicación de grandes modelos de IA: el primer ámbito es "Si quieres hacer bien tu trabajo, primero debes perfeccionar tus herramientas". Las empresas deben evaluar la madurez de las aplicaciones, la mejora de la eficiencia, los defectos del modelo y los impactos negativos de los grandes modelos de IA; el segundo nivel es "zarpar juntos en el mismo barco". Las empresas deben optimizar y ajustar los modelos grandes, prestando atención al impacto de los modelos grandes en los empleados y los conflictos con el diseño del mecanismo organizacional; el tercer nivel es "alcanzar un nivel superior si se quiere ver a mil millas de distancia". Las empresas deben considerar los modelos de negocios y las reglas industriales existentes, y deben asumir mayores riesgos.
La "teoría del triple reino" propuesta por el autor enfatiza que la aplicación de grandes modelos de IA por parte de las personas es un proceso paso a paso, y en el proceso de aplicación real se deben seguir la lógica empresarial, la ética social y las normas legales. Desde un contexto de desarrollo realista, cualquier tecnología de vanguardia puede tener impactos tanto positivos como negativos, y cómo lograr el equilibrio es extremadamente crítico. Aunque la sociedad necesita ser más tolerante con el nacimiento y desarrollo de cada nueva tecnología, una vez que se desarrolla a cierta escala y tiene una fuerte influencia, las especificaciones y reglas de aplicación de estas tecnologías deben discutirse seriamente.
El famoso historiador Yuval Harari cree que la inteligencia artificial domina el lenguaje más allá del nivel humano promedio. Al dominar el lenguaje, la inteligencia artificial tiene la clave para invadir los sistemas de la civilización humana. Actualmente, académicos de varios países y profesionales de diferentes campos también han expresado diversos grados de preocupación sobre la evolución de la IA. En primer lugar, la tecnología de modelos grandes de IA es una tecnología nueva y de vanguardia. En el entorno de Internet, estas aplicaciones están más allá de la comprensión general del público en general. Existe una brecha en el sistema legal existente para el desarrollo de modelos grandes de IA. , y los no profesionales tienen aún más conocimientos. Puntos ciegos; en segundo lugar, el desarrollo y la aplicación de grandes modelos de IA tiene un cierto carácter monopolístico. Actualmente, todavía hay muy pocas empresas que dominen estas tecnologías y métodos. introducido al mercado y al público en el futuro, pueden surgir muchos riesgos desconocidos.
Recientemente, la Unión Europea propuso planes para formular un nuevo proyecto de ley llamado Ley de Inteligencia Artificial (Ley AI), que incluye la prohibición del uso de servicios específicos de inteligencia artificial y la formulación de regulaciones legales relevantes. Al mismo tiempo, el director ejecutivo y cofundador de OpenAI también adopta una postura cautelosa sobre los grandes modelos de IA y dijo que la aplicación de estas nuevas tecnologías puede tener riesgos y desafíos.
Desde la perspectiva de las perspectivas futuras, los grandes modelos de IA tienen un enorme potencial, pero también existen riesgos desconocidos. Cómo controlar esta nueva tecnología requiere una preparación completa. En primer lugar, debemos ver correctamente el valor de la herramienta de los grandes modelos de IA, promover la evolución e iteración de los grandes modelos de IA a través del aprendizaje profundo continuo e integrarlos en una gama más amplia de campos de aplicación. En segundo lugar, debemos estar completamente preparados en términos de leyes, sistemas y especificaciones técnicas, construir un sistema de supervisión de tecnología más vanguardista y promover el desarrollo ordenado, estandarizado y saludable de grandes modelos de IA. Por último, dejar que el gran modelo de IA finalmente vuelva al valor humano y ponga a las personas en primer lugar, en lugar de reemplazarlas con IA.
De cara al futuro, el mundo está entrando en una era de cambios acelerados en los grandes modelos de IA. Cómo adaptarse a las nuevas incertidumbres, cómo aprovechar nuevas oportunidades de desarrollo y cómo promover la ciencia y la tecnología para siempre son preguntas que debemos responder al desarrollar Grandes modelos de IA. Si analizamos cada cambio tecnológico en la historia, no sólo ha promovido el desarrollo económico y el progreso de la civilización, sino que también ha generado muchos problemas. Como transmite el autor en este libro, los grandes modelos de IA tienen contradicciones entre evolución y pérdida de control, y es esta contradicción la que nos impulsa a continuar explorando, descubriendo y buscando un futuro mejor para la sociedad humana.