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人工智能向善:科学引领,共建人类福祉的论坛纪要
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更新于2024-06-13
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"本次论坛的主题为'科学引领智能变革——人工智能向善,共筑人类福祉',于2023年11月7日上午在潮悦堂A举行。会议由马丁·赫尔曼,来自斯坦福大学的专家主持,他强调了人工智能潜在的风险,尤其是在疫情背景下,虽然风险并未达到灭绝的地步,但专家们认为应高度警惕并采取预防措施。赫尔曼指出,人工智能的发展不应被用于伤害人类,尤其是武器化,而是要推动全球合作,确保其用于公益目的。 在论坛中,赫尔曼引用爱因斯坦的观点,提醒人们在科技进步面前保持人性,以避免走向毁灭。他期待通过这次会议激发深入讨论,共同探寻如何构建一个全球性的合作环境,让人工智能服务于人类福祉。金力院士作为主持人,分享了科技创新在上海发展中的关键角色,以及顶尖科学家论坛作为连接全球科学家、推动国际对话的重要平台的作用。 金力院士提到了科研范式的演变过程,从早期的实验描述自然现象,到理论归纳和计算机仿真模拟的阶段。他暗示,随着科研范式的转变,探讨科学如何在前沿科技、科研生态、合作模式以及未来的教育科研等方面引领变革将是论坛的核心议题。他提出,当前的科研范式变革需要适应新的挑战,如如何利用人工智能推进科研创新,同时确保伦理道德的边界得到尊重。 本次论坛旨在通过专家们的讨论,寻找人工智能在推动科技进步的同时,如何与社会价值和伦理责任相结合,实现科技向善,共同构建一个可持续的人工智能未来,以造福全人类。"
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经济学奖得主,徐雷教授,上海交通大学知名教授。
下面有请迈克尔·I·乔丹分享有关“新兴人工智能系统的挑战——量化不确定性”。有
请。
迈克尔·I·乔丹:非常高兴能够参加本次会议,在历史上我们还没有这样一个新兴的
工程的领域,我们会有相关的一些风险。对年轻人来说,让我们感觉悲伤的,在这个领域
他们会做出影响,也会给人类带来一些毁灭性的灾难,这目前我们所面临的一些现状。
其实,我觉得现在这样一种对话不是非常正确的,由于很多的问题,数学、工程、社会
方面的问题,这些都是我们需要解决的问题。我们所讲述的一些风险,在稍后会带上这些问
题,这不是我们在主要聚焦的,我们也会缺乏相应方面的讨论。
分享一些真正的一些挑战,而其中比如说大型模型的模式非常棒,它们有海量的信息
或者是数据,他们也能够找到一些有趣的范式。但是并不是总是好的,我们要考虑它不确
定性的方面。
我们知道这一点非常有意义,他们应该是 AI 的系统来模拟人类,人类在不确定性量化
方面做的非常好,比如说在世界上导航,世界上每个层级都有不确定性,这是非常令人惊奇
的,这种处理的不确定性非常好,ChatGPT 大家非常熟悉,他们会做一些响应,他们使用过
去的一些数据。刚刚我们也说了,对过去的一些数据,但是它不能对你如何来确定来量化,
如果我不是那么确定,这意味着以不同的方法可能我也希望你能够带来更多的数据,或者我
们来合作,或者我们获得更多的数据,或者是有更多的一些风险。ChatGPT 作为一个合作伙
伴,本身就是有问题的,这是一个非常有挑战的问题,也是数学的问题。在计算科学方面的
问题,稍后会提到这一点。
我看另外一方面,对 AI 的聚焦,不管是每个人都在聚焦 AI,希望使得计算机对人类一
样的一个智慧。我们集体会形成智慧,这个市场也是一个智慧的实体,它对外界做出反映,
它能够改变我们的问题,它是稳健的,适应性的,而且是透明性的,安全的,尽管有一些事
物,但是我觉得这是一个强大的概念,一个实体。但是有一些智力,个人这边并不是特别有
用,对经济来说,未来要考虑到科学,我们的计算机科学也能够帮助我们,现在单个计算机
带来超级的能力,集合起来会有什么样的影响呢?这样的对话并不是特别合适,可能是可怕
的。
在工程科学方面怎么做呢?工程科学方面希望是一个集体的,比如说更好的交通,更好
的医疗保健,更好的商业等等都是集体的实体,我们也考虑到这些公平,我们把它融合在一
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起,这是我们要聚焦的,不是聚焦于个人,我们应该是为集体来做贡献的。
机器的学习,为什么你们不对这些集体性来做出贡献?我们考虑到一体化的学习,我们
有中央的实体,希望能收集海量的信息,能够构建自己的模型。但是并没有足够的信息,他
们就从手机上抓取这些数据,而且你的语言数据,文本数据或者从英特网获得数据,构建自
己的模型,同时把这些提供给世界作为一种服务。
我们看看经济学,我们知道很多的都是比较天真的,人们应该能够处理自己的数据,我
们在手机上创造更多的数据,比如说位置、交通,我们的诗歌,想法,在未来还有更多的这
样一种案例,我们应该有能力使得我们参与这个世界,我们应该从中获得一些好处,使它货
币化,而不是公司为我们提供相应的服务。经济学完全是破碎的,他们通过音乐,人们来作
曲,上载,其他人下载,其他人从中获利,这不是一个市场,这个就是碎片的,它也带来一
些后果,有的人在手机上作曲是非常棒的,但是他们没有工作,他们没有收入,他们被这个
市场摒弃了。人工智能可以帮助我们,也能够自由市场,比如说音乐的制作人,有人倾听,
有品牌跟踪,希望给他们带来一些鼓励或者奖金。这些都是我们要面临的一些问题。
过去有一些因素或者一些统计,一定不确定性,同时还有相关的一些鼓励,一些现金,
新的经济学不仅仅是我们交叉的曲线或者是合同,这是适应性稳健的,而且统计学上是有意
义的。这些都是数学性的问题,大家关注到下一周自己觉得可以做一些工作,这是我们一
个新兴的工程的领域,AI 向善就是所谓的善,我们将价值分享给世界,我们记住的是人性
的话,我们在沙漠上建一个绿洲,解决实际的问题。
我选择这样一张照片,我有一个理论,我们将经济当中的契约理论变为数据上的契约
理论,这个是我现在的研究方向。我有一些不同的研究方向,这边是我的一些同事,这是
我们用于科学的 AI。在我们的合作当中,我们有一个实体来提供基本模型,还有一些其他
的实体,它们来提供这些信息,他们来利用这个模型,中间产生一些互动。其实,这个应该
是对称的信息,如果一个人了解的东西信息比你更多,你没有办法把这个信息传达出去的话,
这个会造成信息的不对称。
AlphaFold 是非常好的系统,这对我们结构预算上非常有利的一个工具。在这样一个系
统当中,并不意味着我们就要去依赖它。如果人工智能来做科学,如果有这样的想法,肯定
是错的。为什么?分享一些数据,我们有成千上万序列的信息,很多的(信息),目前的数
据供我们生物研究非常多,还有一些 AlphaFold 预测的序列,要比这个数据大很多,可以看
到这些预测业带来海量的数据。
接下来看一下发生了什么,我们在生物学上有一个实验,这个在 2004 年的时候,这个
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