(图片来源:摄图网)
6月19日,在2024年戛纳狮子国际创意节上,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)接受了全球知名营销服务公司WPP首席执行官马克·里德(Mark Read)专访。就人工智能(AI)对人类未来的影响进行了深入探讨。马斯克以其一贯的直率和前瞻性观点,为观众呈现了一个既充满机遇又充满挑战的未来图景。
当被问及“人工智能是否真的会为我们处理所有事务”时,马斯克表示,对于AI的未来发展,我们不能盲目乐观或过度悲观。他引用了人工智能教父杰夫·辛顿(Jeff Hinton)的观点,即存在10%到20%的可能性会出现一些令人担忧的情境。然而,马斯克更倾向于关注AI带来的积极面,即那80%的积极可能性。
马斯克认为,随着AI技术的不断进步,我们即将进入一个物质极度丰富的时代。在这个时代,商品和服务将不再稀缺,而是能够普及到地球上的每一个人。这不仅意味着全民基本收入的实现,更意味着全民都能享受到高收入带来的生活品质提升。在这样的背景下,工作将变得可选,人们将拥有选择是否工作的自由。
这样的前景虽然诱人,却也可能引发一场有关生命意义的危机。当AI能够胜任我们所能做的所有工作,甚至做得更好时,我们做事的动机和意义又何在呢?这可能会引发一场关于生命意义的危机,使人们在面对无所事事的自由时感到迷茫和困惑。
对于这些问题,马斯克展现出了他一贯的乐观和坚定。他认为,我们正迈向一个前所未有的繁荣时代,同时也正处于历史上最为有趣的时刻。他引用了那句谚语:“愿你生活在有趣的时代”,并表示这看似是一种诅咒,但实际上却是一种幸运。因为在这个时代,我们有机会亲眼见证科技如何改变世界,如何重新定义人类的存在和意义。
马斯克表示,即使面对AI可能带来的最坏结果——即人类被消灭——他也会选择直面而非逃避。他认为,这样的挑战和机遇并存的时代正是他所追求的。他愿意亲眼见证这一切的发展,并相信人类有能力在挑战中找到新的出路和机会。
回看我国人工智能行业:
人工智能行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史,从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年Arthur Samuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败。1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry Kasparov,是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展。
中国人工智能企业全产业链布局完善
我国在全球人工智能领域的发展较为突出,涉及基础层、技术层和应用层,以及人工智能的硬件产品、软件产品和服务。除了讯飞等垂直类企业外,国内真正在人工智能领域取得进展的巨头仍然是百度、阿里和腾讯这三家公司。
人工智能产业代表性企业毛利率:商汤科技毛利率最高
根据人工智能行业代表性企业毛利率情况,2022年我国人工智能行业平均毛利率为37.20%,盈利水平高。其中,商汤科技和寒武纪的毛利率最高,分别达66.75%和65.76%;三六零、百度、腾讯、海康威视、科大讯飞等企业的毛利率水平也超过40%。
前瞻产业研究院认为,随着人工智能技术的不断演进,人工智能已广泛应用于人们的日常生产和生活中。然而,人工智能的风险也引起了普遍担忧。因此,对于安全可信的人工智能技术需求已经达到前所未有的高度,推动人工智能的可靠可控发展已成为全球共识。另一方面,随着传统行业数字化进程的提升,将提供大量数据和丰富的应用场景,为人工智能的应用开辟新的空间,使其与社会各个领域进一步融合。
中国科学院院士,中国计算机学会(CCF)会士王怀民表示,目前人工智能发展的终极目标被认为是通用人工智能,即使一个程序能够执行一项任务,如何让它能够执行各种各样的任务,这是人类正在追求的目标。但实际上,更广泛的意义上讲,人们现在对于什么是智能都说不清楚,我们可以举例说,但并不完整,智能本身是一个在探索中不断丰富的过程,因此我们说的目标,也是基于当下的想象,让机器能够做人类智能能做的更多的事情,简单地说,就是像人一样。
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