每經記者 李孟林    每經編輯 蘭素英    

AI的迅猛發展對金融市場來說無疑也是新的興奮點，一時間一級市場AI領域投融資猛增。據數據公司Pitchbook（公司名）2023年12月5日發布的報告，2023年AI相關初創企業的融資額已超過687億美元。

在美股市場，AI成為抵御美聯儲加息壓力的最強動力，帶動納指一路逆風上揚，2023年漲幅超過40%。2023年，作為AI時代的“賣鏟人”，英偉達股價飆升239.24%，Meta靠AI一轉2022年的頹勢，漲幅達194.13%，微軟則憑借押寶OpenAI（公司名），一改多年來的沉悶形象，重新成為科技領域的領頭羊。

回顧2023年，全球AI領域呈現了什么樣的局面？展望2024年，AI產業將面臨哪些新的機遇和挑戰？帶著這些問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪了美國艾倫人工智能研究院（以下簡稱AI2）創始CEO（首席執行官）、現董事會成員兼顧問奧倫·伊奇奧尼博士（Oren Etzioni）。

摩爾定律同樣適用AI

NBD：您長期從事AI研究，并且領導艾倫人工智能研究院長達8年。您如何評價2023年AI的飛速發展？

奧倫·伊奇奧尼：可以說在ChatGPT發布后，相關的語言和視覺大模型占據了整個2023年。我對AI的正面潛能是非常興奮的，我認為AI能夠為人類帶來非常多的益處。

舉個例子來說，自動駕駛是一項我們已經期待了很多年的技術，而在2023年，Waymo（公司名）的自動駕駛車輛已經完成了超過70萬次的行程。這件事情的重要性不在于它是AI，而是自動駕駛有減少車禍的潛力。

此外，盡管新聞頭條都是圍繞GPT和聊天機器人的，但AI也有其他的應用。很多人在開發多模態的模型、計算機視覺技術，這些技術未來可以用來發現新藥、設計芯片等。

NBD：進入2024年，您認為AI領域將出現哪些變化？

奧倫·伊奇奧尼：2024年，我們將看到更多的多模態模型。我們還將超越（ChatGPT等大模型所用的）Transformer結構，而采用效率更高的訓練和推理方法。

除了聊天機器人以外，大模型在應用層面還處于嬰兒階段，所以2024年在芯片設計、新藥研發等方面可能會有更多的應用。此外，除了生成文字和圖像之外，我們還會看到越來越復雜的智能體（Agents），可以代替用戶作出行動。

AI2孵化的企業有一家叫Chip Stack（公司名），就是用生成式模型進行芯片設計。我們還有幾家初創企業是在生物學領域使用生成式AI，研發新藥物，讓生物和醫學研發效率大大提高。這些企業有的是在基礎大模型上的微調，有的用的是自己的模型，有時候是兩者的結合。這完全取決于應用項目，像新藥研發、蛋白質結構預測用的肯定就不是自然語言模型了。

NBD：您能否展開談談，如何提高訓練和推理的效率？

奧倫·伊奇奧尼：具體細節談起來是相當技術化的。總而言之，GPT核心的機制就是Transformer架構，它在訓練和推理上效率都不是很高。我們在這些方面已經看到了小規模的提升，花了很多錢來優化訓練和推理過程，并且為之研發了特定的硬件。

計算機科學家最擅長的事情就是把貴的東西變便宜。在過去的三十年里我們見證了CPU（中央處理器）行業的摩爾定律，計算芯片的成本不斷下降。我認為同樣的事情也會發生在AI領域，也就是說AI的成本每18個月就會下降一半甚至更多。

預計監管會越來越嚴

NBD：您提到AI智能體，這是最近很火爆的話題，比爾·蓋茨撰文指出，智能體可能在五年里改變我們使用計算機的方式。那么，智能體到底是什么意思呢？

奧倫·伊奇奧尼：我們要記住一點，GPT之類的大模型雖然很驚艷，但是它們沒法作出任何行動。你可以提出問題，它們可以給出回答，或者生成一張圖片，但在很多情況下你想要的是讓AI來幫你做事情。這可以是很簡單的行動，比如訂一張機票，也可以是更復雜的行動。

然而，GPT類的大模型再怎么強大，卻連米飯都不會做，不是嗎？它可以給出做米飯的步驟，但是要在物理世界中作出行動是很復雜的。我們已經開始讓大模型在軟件世界中展開行動了，比如連接API（應用程序編程接口），這在本質上就是在從網上獲取服務的行動。我們將看到更加復雜的AI智能體，超越單純的擺弄文字和圖像，它們能代替用戶作出行動。

當然這方面的研發問題還有很多。舉例來說，如果大模型用自然語言時犯了錯，它可以說：對不起，我給了你錯誤的回答，這是個“幻覺”。然而，如果它在行動時出了錯，其潛在后果可能破壞性非常大，所以我們還有很多的工作要做。

NBD：OpenAI是AI界最大的明星公司，卻在2023年11月發生了震驚世界的CEO遭驅逐事件。您認為這次事件會對整個AI產業造成什么影響？

奧倫·伊奇奧尼：這件事顯示出OpenAI當前在AI業界的重要地位，同時也提醒我們，人類需要開源模型等多種選項。

如果整個行業只有幾家公司、幾個大模型，那就會出問題。我非常高興看到來自歐洲、中國的開源大模型越來越多，多種選擇對整個世界是有益的。AI2作為一家非營利機構，已經公布了第一批開源的數據集。要知道，即便是Meta（公司名）的開源模型也沒有公布訓練用的數據集。

NBD：2023年6月，美國總統拜登曾與您和其他幾位學者、CEO會面，探討AI監管的問題。能否講一下當時的情形？2024年，美國在AI監管上是否會有新動作？

奧倫·伊奇奧尼：拜登總統對用AI解決大問題很感興趣，比如如何治療癌癥，或者幫助視力障礙人士，當時的談話主要是關于這些問題。當然他對AI的潛在負面影響也有比較實際的態度。我們都認為，由于虛假信息、生物信息監測、人臉識別等方面的錯誤，AI會造成一些問題。

我認為這次談話取得了一個很好的平衡，一方面是我們希望AI能夠實現的效果，一方面是要采取哪些做法、制定哪種規則來防止壞的結果。

我想2024年應該有比較大的監管（措施）出臺。歐盟最近已經出臺了《人工智能法案》。很難說哪些規則會出臺，具體細節是什么，但我想這一領域的監管會越來越嚴，這一點是沒有問題的。