觀察者網(wǎng)：國內(nèi)很多企業(yè)現(xiàn)在訓(xùn)練中文模型，需要使用中文語料，而中文可使用的語料可能沒有英文那么廣泛，這會不會導(dǎo)致中美大模型之間產(chǎn)生差距？

丁磊：這確實是個問題，英文高質(zhì)量的語料可能比中文要多，但這其中是不是也可以考慮做一些跨語言的翻譯，然后再做模型訓(xùn)練。

觀察者網(wǎng)：自ChatGPT爆火以來，無論是馬斯克還是OpenAI的高管，都提出要對人工智能進行監(jiān)管，甚至還有逾千名專家呼吁暫停巨型AI的研發(fā)，他們在擔(dān)心什么？

丁磊：我覺得有幾個方面的因素。首先是目前行業(yè)對于巨型AI怎么應(yīng)用，還沒有準(zhǔn)備好，可能會產(chǎn)生一些擔(dān)心。其次可以推測，這其中不乏可能有一些商業(yè)利益的考慮，比如說我沒造出來，你也別造。第三就是對社會而言，我們要做到科技向善。對技術(shù)的發(fā)展來說，其實一定程度上是很難停滯的，尤其是提升生產(chǎn)力的技術(shù)，很難去暫停它的發(fā)展。

但是從政策法規(guī)角度進行適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管，這個是完全有必要的。比如說我們國家也出臺了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法》。因此，怎么監(jiān)管人工智能的發(fā)展是更加重要的，而不是說暫停，我認(rèn)為呼吁暫停研發(fā)本身還是有一定的片面性。

丁磊新書《生成式人工智能》

觀察者網(wǎng)：您在《生成式人工智能》一書中提到，AGI（通用人工智能）的出現(xiàn)將推動社會產(chǎn)生極具顛覆性的發(fā)展。ChatGPT這種大模型可以被看做是AGI嗎？距離實現(xiàn)真正的AGI，我們還需要跨越哪些門檻？

丁磊：作為人工智能領(lǐng)域的一個中長期目標(biāo)，AGI技術(shù)要不僅能夠執(zhí)行特定任務(wù)，而且能夠像人類一樣通盤理解和處理各種不同的信息，這樣才能成為具有與人類類似或超越人類智能的計算機程序。雖然ChatGPT等模型在自然語言處理方面取得了一些進展，但仍然需要進一步研究和發(fā)展，才能逐步向著AGI的方向發(fā)展。

我認(rèn)為，要真正實現(xiàn)AGI必須滿足幾點要素。

首先是跨模態(tài)感知，我們將平時接觸到的每個信息來源域稱為一個模態(tài)，這些來源可以是文字、聲音、圖像、味覺、觸覺等等。人類天然具有跨模態(tài)感知能力，能夠?qū)碜远喾N感官的信息進行整合和理解。而當(dāng)前絕大部分的人工智能系統(tǒng)只能單獨運用其中的一項作為傳感器來感知世界，對于不同模態(tài)，需要設(shè)計不同的專有模型。

第二是多任務(wù)協(xié)作，比如說給機器人發(fā)一條指令，讓它幫忙拿一杯茶，它就會進行指令的理解、任務(wù)的分解、路線規(guī)劃、識別物體等一系列動作，現(xiàn)在像ChatGPT這種大模型還不具備多任務(wù)協(xié)作能力。因此，多任務(wù)協(xié)作是AGI最重要的研究方向之一，旨在讓“通用性”體現(xiàn)為不僅能夠同時完成多種任務(wù)，還能夠快速適應(yīng)與其訓(xùn)練情況不同的新任務(wù)。

第三是自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)。人類具有學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，能夠通過不斷的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來提高自己的能力。因此，研究如何讓人工智能系統(tǒng)具有自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力也是實現(xiàn) AGI 的必要步驟。其中主要包括增量學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域自適應(yīng)三個方向。

第四是情感理解。能夠理解并表達(dá)情感是人類最重要的特征，它在交流協(xié)作中甚至常常影響事件的下一步走向。當(dāng)前，不少生成式對話系統(tǒng)的工作尚且將關(guān)注點集中在提升生成語句的語言質(zhì)量，忽略了對人類情感的理解。

第五是超級計算能力。實現(xiàn)AGI需要龐大的計算資源和超級計算能力。為了提升這一能力，人們從不同角度出發(fā)，采取多種方法不斷推進就像一輛汽車，人們不斷升級油箱的容量、提高燃料的效率，以實現(xiàn)更遠(yuǎn)的行程。

觀察者網(wǎng)：我們能把ChatGPT理解為是一個兒童，而AGI是一個成年人嗎？

丁磊：我認(rèn)為可以這么理解。