新华视点|夏季达沃斯论坛:透视人工智能发展新趋势
杏彩体育登录以人工智能(AI)为主题的分论坛密集展开,每场论坛座无虚席,嘉宾休息时仍在讨论AI……在世界经济论坛第十五届新领军者年会(夏季达沃斯论坛)上,AI无疑是最热门的话题之一。
人工智能飞速发展,如何继续赋能产业、促进增长?如何探寻人工智能行业里的中国机遇?各国如何因地制宜科学治理?……来自国内外技术前沿领域的专家、学者和企业代表,对人工智能的发展趋势、风险挑战进行了深入探讨。
“这世界有那么多人,人群里敞着一扇门……”25日下午,“传媒无极限:人工智能如何影响媒体行业”分论坛上,香港科技大学首席副校长郭毅可播放了一首由AI模拟其声线生成的歌曲。
郭毅可向观众介绍,用户只需上载自己100秒的声音样本,这款生成式AI便可快速学习声线特点,生成贴近用户音色的歌声,并自动修音,演唱目标歌曲。
泓谷(大连)科技发展有限公司总经理谷荣俊告诉记者,去年起,公司开始用AI开发儿童教育动漫产品、设计潮玩盲盒、制作元宇宙场景。
“AI对动漫行业的影响十分深远。为游戏设计一张场景图,之前需要一个月;人工智能和设计师协作,两三天就可以完成。”谷荣俊说,对于动漫设计师而言,生成式AI是工具、协作者,甚至是灵感源泉。
位于大连国际会议中心一楼大厅的一处展台,摆放着一款基于光热探测技术和激光雷达测距的传感器,以及台灯、微波炉和花瓶。
“我们将传感器嵌入多动症、阿尔茨海默症患者的手表,及其家中的床头柜、咖啡机、冰箱等物品中,将传感器搜集的数据接入AI大模型。AI能深度学习患者的身体指标、生活习惯,更全面地跟踪患者病情,并随时向主治医生反馈。”卡内基梅隆大学人机交互研究所副教授马扬克·戈埃尔告诉记者。
英矽智能首席科学家任峰表示,通过大数据和先进算法的结合,制药企业可以更系统地识别与疾病相关的靶点,缩短新药研发周期。“未来,AI有望精确预测蛋白质结构和蛋白质之间的相互作用,进而预测细胞、组织乃至整个机体的反应,这将为药物研发带来性的变化。”
“这次来中国,我们希望看到人工智能发展的新趋势。”夏季达沃斯论坛联席主席、卢旺达信息通信技术和创新部长波拉·因加比雷说。
“在人工智能领域,中国最大的优势之一是拥有一大批使用智能设备的用户。”东软集团董事长刘积仁认为,用户产生的巨量数据成为训练人工智能的丰富“语料”,为大模型产品不断进步、迭代创新奠定基础。
思科全球副总裁、大中华区首席执行官黄志明说,今年4月,思科宣布与香港数码港合作建立人工智能实验室。“我们重视人工智能在制造业领域的应用,这是未来业务发展的潜力源。”
“小单快反的电商新模式下,我们为服装厂设计的AI系统化身经验丰富的班组长,高效分配工人、机器和物料,提前规划剪裁、车缝、质检、后整等流程,提高生产效率。AI融入传统产业链才刚刚起步,还有很大想象空间。”飞榴科技首席执行官费翔告诉记者。
清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤表示,生成式AI驱动自动驾驶快速发展。未来,无人驾驶系统不仅是“好司机”,还将成为“老司机”。
“在辅助驾驶领域,中国有最丰富、最大规模的应用场景。随着智能网联汽车产业加速发展,预计L2级别辅助驾驶会在三五年内大范围普及。”岚图汽车首席执行官卢放表示。
Momenta公司首席执行官曹旭东认为,人工智能产品的增长曲线起初缓慢,而当其水平接近人类时,会发生快速跃升。
“人工智能正在中国经济中占据日益重要的地位,为各类企业提供广阔的发展机遇。”国际政策咨询公司Policy Nexus创始人兼首席执行官刘天逸说,中国众多行业的垂直细分领域都能实现人工智能应用,领域之广在世界其他地方很难见到。
26日下午,在“如何管理人工智能的能源需求”分论坛上,与会嘉宾预测:由于生成式人工智能产生的巨大算力需求,到2035年,全球电力需求将比2010年预计的水平增长30%以上。
随着风电、光伏、水电等可再生能源在全球范围不断布局,绿色电力将为人工智能的算力保驾护航。同时,随着人工智能的发展,越来越聪明的气候大模型能更精确、长周期地预测天气,提高可再生能源发电效率。
此外,人工智能这一“超级大脑”可以实现风电、光伏、储能及用能设施的高效管理和协同,优化未来能源系统的管理。“智”与“能”将相互促进。
美世亚洲区总裁佩塔·拉蒂默表示,人工智能如果帮助一家公司的生产率提升30%,并不意味着其就业岗位会减少30%,因为生产力的提高可以带来更合理的分工。
与会人士认为,招聘公司对求职者AI技能的要求大幅提高,但目前关于AI的教育培训并未跟上,政府和高校需共同考虑如何应对这一错配。
“不能让鱼去爬树,要对员工进行技能评估和培训。”斯里兰卡供水与地产基础设施发展部长吉万·通德曼说。德科集团亚太区首席执行官兼区域事务总裁伊恩·李表示,在技术不断发展的当下,职业技能重塑显得尤为重要,学习和获得新技能应成为终身课题。
清华大学苏世民书院院长薛澜表示,政府的治理体系也要不断推陈出新,针对具体场景制定规范,积累更多经验,逐步形工智能治理框架。