財聯(lián)社1月26日訊（記者 孫煜）“人工智能學(xué)習(xí)知識的速度是人類平均速度的1倍以上，所需時間是人類的40%。人工智能檢索知識的時間是人類檢索時間的20%。預(yù)計2026年后，人類歷史上所有有價值的文字?jǐn)?shù)據(jù)，智能系統(tǒng)都可以自動消化。”近日，在復(fù)旦管院新年論壇上，中國科學(xué)院院士、華科智谷人工智能研究院院長何積豐提出疑問，“人類創(chuàng)造了一種物種，比人類學(xué)習(xí)得快，比人類聰明，但我們有駕馭的能力嗎？”

何積豐坦言，這個問題現(xiàn)在并沒有明確的答案，人類還在探索中。有人擔(dān)心人工智能可能比核武器還危險，需要降低發(fā)展速度；也有人認(rèn)為人工智能推動人類進(jìn)步，應(yīng)該盡可能發(fā)揮其作用。

重構(gòu)社會分工，AI助力降本增效

AI正在重構(gòu)社會分工，何積豐講到，未來的職場將會更加重視發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力、創(chuàng)造力，以及批判性思維，還有主動學(xué)習(xí)和獲得新技能的能力。客戶互動、文書寫作、代碼編寫、資料搜索與收集、數(shù)據(jù)分析研究等工作內(nèi)容可以由AI取代，節(jié)省大量人力成本。未來，人們將專注于更高層次的規(guī)劃和分析工作。

AI帶來的價值增長，約75%集中在四個領(lǐng)域：客戶運營、營銷和銷售、軟件工程、產(chǎn)品研發(fā)。何積豐針對四個領(lǐng)域逐個進(jìn)行分析。

在客戶運營方面，AI可以改善客戶體驗并提升客服生產(chǎn)力。例如提供客戶自助服務(wù)、在初次交流時就提供解決方案、減少響應(yīng)時間、促進(jìn)銷量增加等。

在營銷和銷售方面，AI能夠提高個性化、內(nèi)容創(chuàng)建和銷售效率。包括高效的內(nèi)容創(chuàng)建、充分利用不同類型的數(shù)據(jù)、優(yōu)化搜索引擎、實現(xiàn)產(chǎn)品和搜索個性化。預(yù)計一年能提高8000億美元生產(chǎn)力，讓整體成本降低10%-15%。

在軟件工程方面，AI可以作為編碼助理加快開發(fā)人員的工作，將直接影響軟件工程支出的20%-45%。這一價值主要在于可減少部分工作時間，如生成初始代碼、代碼修正和重構(gòu)、根本原因分析以及生成新的系統(tǒng)設(shè)計等，整體經(jīng)濟(jì)效益預(yù)計可達(dá)4500億美元左右。

在產(chǎn)品研發(fā)方面，AI可以減少研發(fā)和設(shè)計時間，改進(jìn)產(chǎn)品模擬。包括提高產(chǎn)品研發(fā)的生產(chǎn)力、加速產(chǎn)品上市時間、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、改善產(chǎn)品質(zhì)量。下一步，生物制藥工程可能會大量使用AI促進(jìn)實驗，預(yù)計降低成本可達(dá)10%-15%，產(chǎn)生價值在4500億美元左右。

AI與實體經(jīng)濟(jì)緊密相關(guān)

何積豐認(rèn)為，AI與實體經(jīng)濟(jì)緊密相關(guān)，智能化發(fā)展中的應(yīng)用和創(chuàng)新主要體現(xiàn)在三方面：數(shù)字孿生、智慧工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

一是數(shù)字孿生。由于成本、風(fēng)險等原因，我們無法對物理世界的規(guī)律在物理世界完成全部的相應(yīng)實驗。因此需要在虛擬世界建立數(shù)學(xué)模型，通過數(shù)學(xué)模型進(jìn)行實驗，觀察對應(yīng)結(jié)果和實際理想是否一致。在數(shù)字孿生方面有很多大模型技術(shù)在應(yīng)用，例如數(shù)據(jù)匯集、實時數(shù)據(jù)驅(qū)動、仿真模擬、數(shù)字工藝配置、打通數(shù)據(jù)脈絡(luò)、優(yōu)化制造流程等。

二是智慧工廠。高質(zhì)量發(fā)展的重要部分是新生產(chǎn)工藝、新生產(chǎn)方式。在智慧工廠，AI可以完成智能運營、智能生產(chǎn)、物流管理、工藝優(yōu)化、庫存管理、質(zhì)量管理等工作。工業(yè)軟件是智慧工廠的靈魂，在新技術(shù)發(fā)展形勢下，工業(yè)軟件的核心是把工業(yè)界長期積累的經(jīng)驗以數(shù)字方式存儲下來，變成可用的經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀?/p>

三是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。我國是5G大國，據(jù)統(tǒng)計，目前已建成超過330萬數(shù)字5G基站，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了很好的設(shè)施基礎(chǔ)。通過AI可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理、云邊端協(xié)同、分布式計算、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同、知識復(fù)用、實現(xiàn)全面互聯(lián)等。

AI每年可為全球經(jīng)濟(jì)帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長

何積豐認(rèn)為，AI可以對社會經(jīng)濟(jì)帶來正面影響。目前AI取代人類工作的時間被大幅提前了10年，在2030年至2060年間，50%的職業(yè)將逐步被AI取代。AI每年可為全球經(jīng)濟(jì)帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長，生產(chǎn)力可以提高0.1%-0.6%，相當(dāng)于每年貢獻(xiàn)一個英國的GDP。

AI對個人工作也將產(chǎn)生重要影響，例如，AI可以使60%-70%的工作實現(xiàn)自動化，對高學(xué)歷、高收入的知識工作者影響更大。

個人如何應(yīng)對AI的挑戰(zhàn)？主旨演講中，何積豐給出了自己的建議，人要專精自己的優(yōu)勢和專業(yè)領(lǐng)域，不斷提高自己的專業(yè)水平，思考如何把AI應(yīng)用到自己的專業(yè)中，提高自己的產(chǎn)出效率。同時，不斷接收新信息、擁抱新變化，拓展自己的事業(yè)，接觸更多的人和行業(yè)。

為了應(yīng)對安全隱患問題，需要對人工智能進(jìn)行“對齊”

據(jù)不完全統(tǒng)計，人工智能的行業(yè)采用率達(dá)到60%左右，與各行業(yè)的關(guān)系非常密切，可以說沒有一個行業(yè)與人工智能無關(guān)。好的技術(shù)出現(xiàn)，人們往往會擔(dān)心安全問題，人工智能的安全隱患客觀上會產(chǎn)生哪些威脅？何積豐講到：“大模型時代的隱私安全問題涉及三個維度：首先，訓(xùn)練過程會涉及大量用戶個人信息和數(shù)據(jù)；其次，使用過程會涉及很多用戶私密信息，這些信息沒有受到應(yīng)有的保護(hù)；最后，生成能力讓‘隱私泄露’的方式變得多樣化，也讓隱私保護(hù)更加困難?！?/p>

“除了在訓(xùn)練過程、使用過程中可能發(fā)生數(shù)據(jù)隱私泄露，生成式大模型依靠語料庫，還會按照‘意志’對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，而為搜索引擎建立的數(shù)據(jù)保護(hù)策略對大模型也無法奏效?！?/p>

如何應(yīng)對AI的安全隱患問題？何積豐表示，需要對人工智能進(jìn)行對齊（alignment）?！皩R”是指系統(tǒng)的目標(biāo)和人類價值觀一致，使其符合設(shè)計者的利益和預(yù)期，不會產(chǎn)生意外的有害后果。

何積豐說到，做好“對齊”會遇到兩大類挑戰(zhàn)，一方面，“人類價值觀”是多元且動態(tài)變化的；另一方面，大模型的“有用性”與“無沖突：兩個目標(biāo)存在沖突。

“目前，我們對大模型時代的安全問題依然‘心里沒底’，在‘黑暗叢林’中到處都能感受到安全威脅，但我們找不到安全威脅的源頭，往往只能通過打補丁的方法‘就事論事’，找到對付眼前問題的答案，卻沒有系統(tǒng)的解決方案。”