一名化学博士发现，他需要花费一年时间才能完成的实验研究，Claude 3（Anthropic 公司发布的通用大语言模型）仅仅用两个小时就能够给出解决方案，而且这个方案比原方案更加简洁，成本也更低。另一位研究量子物理学的博士则手握一篇尚未发表的论文，结果 Claude 3 只用两个提示词，就将论文中的算法“发明”了出来……
“当不同学科的科研难题不断被大模型定向‘爆破’，未来，科研还存在吗？” 这一问题，是在日前举行的 2024 年第十届 WWEC 教育者大会·中欧智慧论坛上，由中国科学院院士、国际欧亚科学院院士陈润生提出的，引发了不少人的深思。
如今，大语言模型的出现为数据分析带来了革命性的影响，其快速学习能力和强大的处理信息能力，让人们不禁思考，未来人工智能是否能够超越人脑的智能水平。
Claude，作为 ChatGPT 的主要竞争对手之一，其语境窗口 token（注：为计量大模型输入、输出的基本单位，有翻译为“词元”） 数已扩展到 10 万，相当于 7.5 万个单词，远超 GPT-4 的 8192 tokens。这意味着，用户可以将高达 500 页的文档上传到 Claude，它能在 1 分钟内理解、消化这些信息，并根据上传的信息回答用户的问题。
“大模型的学习速度比我们想象中快得多。” 陈润生指出，大模型带来了两大变化：一是突破了自然语言的识别问题，让“计算机可以读书了”；二是实现了多模态的融合，从只会下棋的“专家”变成了“杂家”。
简而言之，人工智能正在逐渐吸收人类创作的所有东西，这是大模型当下正在做的事情。未来，随着大模型成体系、规模化地增长，势必会出现诸如涌现、顿悟、幻觉等三种现象。
“顿悟”是大模型在数据训练量较少的情况下突然学会了其中的规律。就像小孩学习一样，学一两遍不会，但学到第五遍一下就会了。这是人脑学习的一种模式，在某个时间点突然开窍。传统认知中，计算机不可能出现“顿悟”，但大模型可能会。
“幻觉”与“涌现”是相对应的概念。大模型给出的结果，如果是在训练中没有提供的，但合乎逻辑且客观存在，那就是“涌现”；而“幻觉”则是指大模型出现的错误或“胡说八道”的东西。
“这些现象或许预示着，未来，人工智能可能具备超越人脑智能的能力。” 然而，陈润生也指出，就目前而言，大模型仅能在某些专业领域达到人类的智能水平，尚未达到人类的智慧水平。对于研究人员来说，如何与大模型合作、共生，提升科研效率，也成为值得研究的重要议题。“大模型可以成为科研人员的好助手，比如帮忙整理文献等。但最终如何处置一堆数据，还是离不开人的把关。”
如今，大模型正在快速融入人们的生产和生活。国家互联网信息办公室数据显示，截至今年 3 月，我国已有 117 个大模型成功备案。最新统计表明，我国已完成备案并上线能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型 180 多个。
一方面，大模型行业正呈现出蓬勃发展态势。但另一方面，也不能忽视大模型在耗能、伦理对齐等方面存在的明显短板。据斯坦福人工智能研究所发布的《2023 年 AI 指数报告》显示，GPT-3 一次训练的耗电量为 1287 兆瓦时，大概相当于 3000 辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑 20 万英里所耗电量的总和。而拥有约 860 亿神经元的人脑，功率仅为 20 瓦。
“有人认为，未来，人工智能领域的竞争实则是能源竞争，但我不这么认为。” 为佐证他的观点，陈润生展示了一组照片，分别为新生儿、三月龄幼儿和两岁儿童的脑部影像片。“可以看到，随着知识的快速增长，人脑中枢系统结构悄然变化，神经系统及神经网络的复杂性大大增加。”
“人类的神经网络结构远比目前大模型复杂得多，未来的智能计算还将参考‘人类智能’，也就是模拟人脑的运行机制。” 他表示，大模型的发展绝非靠芯片越堆越多来实现，像人脑一样提高认知系统的时空复杂度，或许能进一步提高大模型的智能程度和应用范围。
随着人工智能的蓬勃发展，人类的角色正在发生转变。未来的工作环境将要求人们具备更强的创新能力、沟通技巧和跨学科知识背景。中欧国际工商学院经济学与决策科学教授、中欧 AI 与管理创新研究中心主任方跃举例谈到，在商业领域，成功的企业将是那些能够有效地结合人工智能与人类智慧的企业。这就要求人类学会与机器协作，而不仅仅将其看作竞争对手。“我们也需要重新思考现有的教育体系和社会结构，培养出更多适合未来社会需求的人才。”
总而言之，大模型在科研和日常生活中展现出了强大的能力，未来将更加深入地改变人类社会。但我们也需要注意大模型的局限性，并积极探索与大模型的协作模式，最终实现人工智能与人类智慧的完美结合。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可联系本站进行审核删除。
