人工智慧2.0〉AI其實還沒到位!但變得越來越有可能實現

更新於 發佈於 閱讀時間約 7 分鐘

文 / 丁學文

講到「人機大戰」,相信很多人腦海裡浮現的是1997年的IBM超級電腦「深藍」擊敗當時的俄羅斯國際象棋世界冠軍Garry Kasparov的震驚世界。

到了2012年,深度學習(DL)開始進入了我們的視線,諸如人臉識別、語音識別等技術通過機器學習實現了大量應用場景的突破,一時之間,資本開始了瘋狂追求的動作,但諸如中國大陸AI四小龍的最後折戟提醒了我們,人工智慧(AI)其實還沒有到位。

這幾年,台灣也開始了追求AI的熱潮,不但新創圈人人朗朗上口的就是AI,連大型企業也是振臂疾呼著AI時代的來臨。

根據日本資訊通信科技顧問公司MM總研針對兩萬多家日本企業的調查,在2018年9月已有近兩成受訪企業考慮導入AI,它們發現導入AI的日本企業中,有超過九成是在「高階主管並未理解AI相關技術」的狀況下,就展開了專案評估或導入。

其實吧,「別人都做,所以你也做」本身就是一件錯誤的事情,如果只想把IT(資訊科技)叫成AI或是自以為引進AI軟體就可以變成AI企業,那你除了燒錢,並不會得到你想得到的結果。難道AI真的就只是一個口號嗎?也不盡然。

2021年8月,基於各類大模型的特性和未來發展前景,一份由史丹福大學100多位學者聯名發表的200多頁研究綜述《On the Opportunities and Risk of Foundation Models基礎模型的發展機會與風險》,公開將大規模預訓練模型命名為基礎模型(Foundation Models),一個貨真價實的人工智慧2.0時代或許真的即將來到。

對,這期的《經濟學人》全球版本封面故事正是圍繞著所謂的基礎模型嘗試帶我們了解人工智慧最前緣正在發生的變化。有意思的是這次的封面設計也是由電腦機器設計出来的,我們看見的是勘著晶片的一個機器人虛擬圖像,在鮮黃的封底前面有一排補充大字「AI’S NEW FRONTIER 人工智慧的前緣。」

圖/《經濟學人》封面。圖片取自The Economist臉書

圖/《經濟學人》封面。圖片取自The Economist臉書

延伸閱讀

人工智慧的前緣

這是《經濟學人》有關基礎人工智慧的前景和風險報告的一部分,基礎人工智慧是深度學習的一個最新轉折,而深度學習(DI)更是一個在10年前崛起,現在正在人工智慧(AI)領域占據主導地位的重要科技突破。

我們想看看,如果有一台電腦可以用更好的語句來完成你想完成的句子;或者用更棒的旋律創作出就像是你自己寫出來的音樂;或者是通過創建了數百行的電腦程序解决了你面對的問題,讓你可以專注於更傷腦筋的事情。從某種意義上來說,基礎AI就是加速工業革命的動力織布機和蒸汽機的升級版。

當《經濟學人》要求用這種模型只按照封面故事上的標題「AI’S NEW FRONTIER 人工智慧的前緣」設計出全球版本的封面設計時,出現的就是現在這個充滿藝術感型態的封面圖案(歐洲版本的封面設計明顯就是充滿焦慮的人類設計師所設計出來的)。

電腦仍是一個新時代的機器,因為它掌握了語言、音樂和程式設計中的信號,並用更富有創造性的方式活化了它們。其實有點像人類的大腦運用。

基礎模型是深度學習(DI)的最新進展,這項科技在10年前異軍突起,更在如今的人工智慧領域占據了主導的地位。就像人腦神經元的網絡結構,DI系統也是鬆散地使用著數百萬或數十億個文字、影像或聲音片段的示例在進行著「預備訓練」。

近年來,訓練越來越大的DI系統在時間和金錢上的成本都在不斷的膨脹,這引發了人們對這個科技會達到的極限產生了擔憂。一些人對「AI冬天」開始擔憂。但基礎模型表明,構建越來越大、越來越複雜的DI,確實可以繼續釋放越來越令人印象深刻的新功能。

而且,沒有人知道它的極限在哪裡。譬如基礎模型可以應用在許多新的領域,從利用蛋白質如何在三度空間中折疊的預測,來幫助尋找新藥到從大數據中選擇有趣的圖表,或是通過過濾龐大的資料庫,來找到一些開放式的問題的答案。

這一切都令人興奮,並有望帶來巨大的好處,但大部分仍處於想像的階段。但這當然也引發了擔憂。人們難免會擔心,人工智慧的創意不但會讓它的創造者感到吃驚,最後甚至有可能成為惡夢。包括它引發了人們對會不會催生充滿惡意的機器人?會不會加深人與人之間的偏見?以及會不會最後集中在少數科技企業或政府手中的害怕。

圖/人們同時擔憂會不會催生了充滿惡意的機器人?僅為情境配圖。圖片來自pexels

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延伸閱讀

我的想法?

現實世界中,機器人取代人類工作的場景,早已超越了好萊塢的電影或是多啦A夢裡面的小叮噹,尤其是20世紀以後的移動互聯網發展,更是讓大家相信科技技術一定可以改變我們所在的社會。

人工智慧(AI)確實是目前最讓人引頸期盼的爆發性科技。無論是超市的自助結帳系統,還是客服的聊天機器人,人工智慧都已經取代了大部分的重複性工作。

但要實現更美好的未來,仍然需要謹慎和深謀遠慮地處理信任、風險和監管等問題。史丹福大學對人工智慧的研究告訴我們,目前我們正處於一個關鍵的轉折點,這項技術的前景和風險正在成為現實。

在之前,人工智慧為當今社會帶來的創新和改變只能在夢裡想像,但現在卻變得越來越有可能實現,我們不應該將風險放在機器會不會出於善意行事?或者最終它會不會變得比我們聰明?今天的重點應該是我們現在能做什麼,以確保道路朝著一個樂觀的未來前進。

隨著人工智慧等新興技術有望取代重複性工作,一個新的未來開啓了,人類的目標應該是積極開發能讓生活更好的驅動力。

AI具有改善生活、改變行業和保衛地球的力量,隨著這幾年的疫情爆發、區域分化到氣候變化,甚至經濟衰退的迫在眉睫,我們面對的不確定性越來越多,新興技術突破的價值和潛力只會變得更加重要,不能破局,哪裡有可能另外尋覓窗外的另一個春天。

本文章反映作者意見,不代表《遠見》立場

(作者為金庫資本管理合夥人兼總經理;原載於2022年6月13日《經濟日報》,本文獲授權轉載)

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