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              芯片短缺?風險難控?聽安全專家如何解讀生成式AI|專訪方濱興 焦點熱議
              發布日期: 2023-06-05 23:25:54 來源: 鳳凰衛視

              專訪方濱興

              中國工程院院士 網絡空間安全專家


              (資料圖片)

              2023年5月18日,第七屆世界智能大會在天津舉辦,千余位院士專家與企業家共聚。隨著ChatGPT的出現,生成式人工智能進入大眾視野,也成為本屆大會與會嘉賓們探討的焦點話題。

              自然語言模型ChatGPT,掀起了生成式人工智能浪潮,有人稱贊其誕生價值不亞于個人電腦與互聯網;還有人將其等同于一場工業革命;當然也有人對其不屑一顧;更多的人則是擔憂其所帶來的風險與安全問題。

              基辛格在他的新書《人工智能時代與人類未來》中預測,人工智能這項具有顛覆性潛力的技術,可能在五年之內成為影響全球安全的關鍵因素。

              方濱興:人工智能上世紀五十年代就有了,那個時候它叫自然語言理解,到了九十年代開始引入深度學習,這是一個比較重要的環節,沒有深度學習,自然語言理解更多的還是從規則,那確實非常麻煩。

              吳小莉:我當時印象很深的是人工智能打敗了圍棋高手。

              方濱興:對,就是因為它可以訓練大量的數據。其實深度學習在我看來,不是一個知識體系,而是個數據體系,它利用的是大量的數據。比方說下棋,它見過有多少個人走了這一步。

              吳小莉:成功率最高的。

              方濱興:對,它把這個規律找出來,然后就這么走。它不知道為什么,也不需要知道為什么,所以我們把這叫做概率。那么既然討論概率,就是純數據,所以研究人工智能的人,不認為這里是有知識的。

              吳小莉:幾年前我去浙江大學的人工智能研究所,他們給我看了AI作的曲,還有AI拉提琴,那時候AI已經開始識別一些圖像了。為什么這次ChatGPT問世,會如此的火爆?

              方濱興:我們知道人工智能有三個核心,算法、算力和數據,現在就是算力的問題。你想要有大量的數據來做,要訓練,那就得有足夠大的算力。

              中國發展人工智能 芯片短缺問題只是暫時

              人工智能技術持續突破,全球算力進入“軍備競賽”。有評論指出,要訓練出GPT-3.5至少需要1萬張A100的芯片集群,而目前中國內地可用作大模型訓練的A100芯片總共只有4萬張左右。

              美國商務部從2022年10月出臺高端GPU出口限令,中國只可以向英偉達購買與A100算力一致,但傳輸速率只有A100三分之二的特供版芯片A800,而且此后算力更強的GPU芯片都會被限制出口到中國。

              近日,處于人工智能浪潮中心的半導體公司英偉達,其CEO黃仁勛在接受采訪的時候表示,對華芯片戰將會對美國科技造成“巨大損失”。

              吳小莉:我們的芯片是不足的,這會不會影響我們未來發展這方面的事情?

              方濱興:客觀上,算力是有問題,但情況沒有那么悲觀,當我們的需求很確切的時候,這種芯片就可以做了。比如說A100,它實際上是一種更通用的芯片,它不是為了模型生成生產的,它是為了圖像處理,為了更多的事情生產的,那當我知道要為模型生成生產芯片,我就可以把很多不需要的部分去掉,我就可以做專門服務于模型生成的這種GPU,所以現在芯片問題不是說不能解決,而且現在社會上有很多邊緣計算,各種云計算,我算法調整一下,不調用GPU我來做,也是可以的。我不知道您聽說過“挖礦”沒?“挖礦”搞個木馬,誰一中毒了之后,它就到誰那占用點資源去“挖礦”,“挖礦”都能做,我為什么不能做?所以想做總是能做的。

              現在最大的問題是什么呢?大家都在訓練,浪費極大。其實我們國家,第一,人多,成本低;第二,我們的組織能力極強,其它國家不可能做到。如果我們有一個專門搞訓練的部門,訓練之后什么模型都可以共享,這才是正道。現在是你也組織訓練,他也組織訓練,成本越來越高。

              吳小莉:中國內地一些類似ChatGPT的產品,您試用過嗎?覺得怎么樣?

              方濱興:我是百度文言一心的試用用戶,我覺得它是可以用,我問它的問題,它的回答已經可以用了,答案我基本上都能接受。但是它有一點比ChatGPT弱一些。

              吳小莉:弱在哪里?

              方濱興:有時候信息量可能差一點,訓練的東西可能少一點。但我聽說它也組織了幾千人在做數據標注,這種產品好不好完全取決于事后的這種強化學習,你不做強化學習,每次都給一個莫名其妙的答案,又沒人去管它,這肯定不行,所以它在這方面做得比較多。但因為它是在中國,它從中文的角度來說,已經是非常成功了,只是信息量欠缺一些。

              人工智能快速發展 如何從技術層面防范風險

              人工智能的快速發展帶來了各種突破原有道德和法治邊界的風險。2023年4月30日,在日本召開的七國集團(G7)數字與技術部長會議上,日本、美國和歐洲國家的技術部長們共同聲明,需要促進“負責任”地使用ChatGPT等人工智能工具。

              吳小莉:GPT-4給大家帶來了驚奇、驚喜,但也有人會覺得很驚恐,因為它學習的速度太快了。

              方濱興:它應該有一個邊界,比方說我是研究安全的,我在寫《人工智能安全》的時候,我就提出一個概念叫做行為體,行為體的特點就是有能量,能夠去行動,去傷害人類,同時能夠做規劃,決定怎么傷害人類,有目的性。ChatGPT它是一個對話框,你罵它,它很生氣但也沒辦法,它不能去控制人類,但如果ChatGPT是個機器人呢?你設想一下,這個機器人根據ChatGPT給它的指示,來決定動手的話,那才叫恐怖呢,一旦把這種東西和行為體結合起來,這個時候就要開始考慮風險了。

              方濱興:所以我當時提出了一個保險箍的概念,什么叫保險箍呢?就是像保險絲那樣,電流大了就燒掉了,像緊箍咒那樣,你孫悟空你太不服管教,我喊兩嗓子就能把你給收拾了。

              比如說我在ChatGPT里設置一個小的插件,沒有這個插件,它動不了,這個插件是它的核心回路,插上插件你才能動。然后這個插件還能干什么呢?我遠程遙控可以讓它停止工作,比如說它在傷害人類的時候,我們每人都會一句咒語,說出來這句咒語,插件接受到咒語,它就停止工作,這個機器人的行為就會失去,就算它還能思想,但它已經不能行為了。

              所以我想象將來真的有一天要把人工智能行為體和ChatGPT連接在一起,就需要制定一個標準,規定出廠的東西必須配備它,而且它必須能起到作用。這跟汽車有剎車一樣,失控的時候,我有個遙控能夠緊急給它剎住車。

              提前制定規則 為人工智能發展劃定邊界

              近日,歐盟立法者委員會舉行對AI立法的關鍵投票,以絕大多數票數通過《人工智能法案》的談判授權草案。

              此次商定的草案文本是歐洲議會歷史上討論協商最多次的文本之一,修正案多達1000多項,其中包含了有關面部識別、生物識別監控和其他AI應用使用的新規則,并且提出了嚴格監管ChatGPT等AI工具的新思路。

              2023年4月11日,中國網信辦也已迅速行動,就《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》,向社會公開征求意見。

              吳小莉:埃隆·馬斯克此前聯合了一些企業高管,以及相關科技專家們,聯名說要暫停繼續大模型訓練,給半年的時間大家做一些規則和規范。

              方濱興:我覺得暫停不是特別現實的事,當然大家可以這么呼吁,可是想做大模型的人會聽呼吁嗎?不會聽呼吁的。馬斯克他自己不是也搶購了1萬張A100芯片嘛,肯定也是為了做,所以說暫停意義不大,問題的關鍵在于發展下去怎么控制。

              我們訓練怕什么?我們可能怕三點,第一怕訓練出一個失控的事情;第二就是通過這個訓練出現了違反倫理的事情;第三就是可能違反法律,或者說形成有害的社會影響。這樣的話還得靠后面的管理措施,你可以懲罰,比方說你要有這個問題,你這家企業關門吧,你要有這個問題,你研發的系統不能運行,所以事后控制是對的,也是可行的。還有一個關鍵就是要早點說什么是不行的,你早點告訴大家,大家可以去避免,別花那么大代價,最后才知道原來這個不行,那花那個代價干什么呢?所以早點告訴大家,也是一個非常重要的事情。

              大搜索為生成式人工智能帶來突破 也帶來隱患

              2023年2月,引入ChatGPT的新版必應搜索引擎(New Bing)問世,微軟CEO納德拉將這件事稱作是他執掌微軟9年來發生的最大事件,但有人卻認為這像是打開了“潘多拉魔盒”。

              吳小莉:ChatGPT一進入互聯網的大搜索,會不會就沒有邊界了?

              方濱興:他搞預訓練是相對安全的,因為他事先知道我訓練的數據是什么,但是你再把搜索放進來,搜索的東西比較實時,量比較大,人已經不會站在旁邊再去看了,人在旁邊看,這個時間是沒有的,所以這確實是存在這樣的問題。

              所以對我們來講,解決這個問題的唯一方法就是,你要有一種判斷一個生成結果是不是可被接受的一種能力。這種能力倒不是特別復雜,我們計算機自動判斷一篇文章,它的立場、它的態度、它的世界觀是否正確,都是有判斷方法的,所以是要有這些。判斷完了怎么辦?你要有安全閥,生成的答案不合適,是不是會被安全閥按住,然后生成一個相對通用的答案,對吧?甚至不回答,對吧?但是所有的前提都是要有一個安全閥,所以搜索引擎帶來的問題,導致安全的重要性就更為強大了,因為它是不可預控的。我們現在傳統搜索引擎不會有這么高的風險,因為傳統搜索引擎我們叫存在性搜索,網上有什么你拿走什么,哪怕是一個有害信息,它也是客觀存在的,跟工具沒有關系。但現在就不一樣了,跟工具有關了。

              吳小莉:它會自己生成。

              方濱興:所以它的責任一下就變得非常大了。

              試圖推進中國的大搜索項目 我們失去了十年嗎

              2013年,方濱興曾試圖推進中國的大搜索項目研究,但因當時缺乏國家實驗室的力量,以及強勢企業的介入,項目最終因缺乏資金而停滯。

              方濱興:大概在2008年,那時一方面全國到處都在說物聯網,另一方面物聯網好像又沒有那么火,為什么呢?后來我說,你們想想互聯網是怎么火的,如果沒有搜索引擎,互聯網是火不了的,那么物聯網為什么火不了,還是缺搜索引擎,所以我最早就在呼吁應該搞物聯網搜索引擎。當時我提出泛在搜索的概念,過去我們搜索的只是信息,我說我們要搜索人,我還要搜索物,再后來我的一些朋友們說,那我們不如把問題解答也提出來,所以這就是2013年,我們擴充(研究領域),從物聯網搜索擴充到了智慧搜索。

              那這怎么推動呢?光聽我到處演講沒有用,我們就找到國家自然科學基金委當時的副主任,管我們這個口的副主任高文,他是了解這個的,當時他就說好,支持,我們就等于在基金委立項了。那在基金委立項之后,他說你們研究的這種東西得讓大家懂,所以2014年我們就辦了雙清論壇,同時在好幾個地方專門開智慧搜索的會議。到了2015年,我們就說要把白皮書寫出來。大數據的核心要解決的是挖,挖價值,那大搜索正好是解決挖價值的事情,所以我們正好叫大搜索了,是這么改的名,然后我就為此專門寫了《網絡空間大搜索技術白皮書》,是這么一個過程。

              但比較可惜的是咱們好像缺少這種環境,真要說做的話,我們是不是上來就敢投足夠多的錢去搞數據標注?是不是有人會做這樣的決策?所以這是我們現在的一個問題。

              吳小莉:據說當時您也跟一些互聯網大平臺聊過?有跟現在的互聯網三巨頭BAT聊過嗎?

              方濱興:這是比較得罪人的事。實際上我們在開世界互聯網大會時,我們就經常有接觸,我還專門找了幾個人,給他們建議,這種建議后來我發現其實沒有任何意義。什么樣的建議才有意義呢?比如說請互聯網公司的決策者參加學術研討會,他就會認真來決策,像我們偶爾當面建議人家做,我發現沒有用。甚至我也曾經找過某個人坐在一起談上一個小時,討論問題,也沒有觸動他往下做什么,因為他們那樣的企業決策過程是很復雜的,任何一個全新的決策,一定會打亂他原本計劃里的什么事,所以說靠一個人去這樣說話,沒有用。

              吳小莉:那您看到今天ChatGPT問世,會覺得我們因此失去了十幾年的時間嗎?

              方濱興:肯定是失去了,否則的話我堅信如果我們當時走下去,絕對是超前的領域。

              制作人:韓煙

              編導、編輯:鄭書筠

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