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商汤大模型伦理原则与实践白皮书:日日新,思无邪

来源:商汤人工智能伦理与治理委员会      编辑:yaxin333cn亚星      时间:2023/8/25      主题:其他   [加盟]

2022年,是人工智能发展历程中J具里程碑意义的一年。以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具迅速火爆,成为人类迈向通用人工智能(Artificial General Intelligence)时代的历史性节点之一。

ChatGPT基于NLP基础模型(NLP即自然语言处理),体现出跨知识 L域、跨语种、多模态为特征的海量知识挖掘、人机自然交流,能实现撰写代码、回答问题、书写论文、诗歌、剧本等指令,可以让AI生 产力从重复性体力生产环节向认知和创造性生产环节延伸。上线仅两个月,ChatGPT活跃用户便突破1亿大关,一举成为人类科技史上费者增长速度快的应用程序。

ChatGPT这一现象J应用的成功,标志着人工智能正式进入以 “基础模型+微调”为主要特征的生产范式,推动人工智能进入2.0阶段。2012 年,后来被誉为“人工智能教父”的Geoffrey Hinton带L团队凭借卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在 ImageNet 的比赛中获得G军,标志着机器的视觉识别能力能够超越人眼识别准确率,开启了人工智能工业化的进程。由此,人工智能开始走进一个个应用场景。这一阶段,人工智能的生产范式属于典型的 “手工作坊”模式,即人工智能厂商需要针对每个细分场景开发专属的模型,进而导致人工智能开发周期长,落地成本G,成为人工智能规模化应用亟待突破的制约。

ChatGPT等预训练大模型应用的成功打破了“手工定制”的生产范式,通过“基础模型+微调”的方式,使得一个基础模型能够快速适配海量的下游应用,为人工智能的规模化落地提供了一条可行的路径。如果以生产模式的差异作为分界线,我们大致可以将2022年之前的人工智能发展阶段定义为人工智能1.0阶段(AI1.0阶段),将2022年之后的人工智能发展阶段定义为人工智能2.0阶段(AI2.0阶段)。

AI2.0阶段相比AI1.0阶段有以下几点显著变化:

一是任务类型由封闭场景转向开放任务;

二是数据处理模态由单一模态转向多模态;

三是模型类型由判别式模型转向生成式模型;

四是生产模式由“手 工作坊”转向“基础模型+微调”


附件:商汤大模型伦理原则与实践白皮书:日日新,思无邪






新华社研究院发布《人工智能大模型体验报告2.0》

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大模型训练参数规模量级最高或达5万亿以上

国内大模型出现大量参数规模大于100亿的模型;国际领先的大模型GPT-4据推测参数规模量级可达5万亿以上;百度研发的Ernie和华为研发的盘古是国内大模型参数规模的领先者

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百度文心通过文字描述生成图片;腾讯优图完成对于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自动完成素材分析 抠图 配色等设计;剪映通过文字生成视频

AIGC领域相关初创公司及业务场景梳理

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