政府和企业不会停止人工智能竞赛

人工智能(AI)研究人员呼吁暂停进行“巨型AI实验”，然而AI研究员于尔根·施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)认为这并不会实现。

过去，我签署过警告AI武器的公开信。但是，我认为最近顶尖研究人员签署的这封公开信不会产生太大影响，因为许多AI研究人员、企业和政府将会完全无视它。

这封公开信经常使用“我们”这个词，并以“我们”指代人类。然而，“我们”一词并不能让每个人都能产生认同感。如果你问十个人什么是“好”，你会听到十种不同的观点。其中一些观点可能彼此完全不相容。别忘了，参与其中的许多人之间存在着巨大的冲突。

科学家简介

被誉为现代AI之父的于尔根·施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)，是瑞士卢加诺NNAISENS公司的首席科学家，该公司致力于打造首个实用的通用人工智能模型。他经常就AI相关主题发表主题演讲，并为各国政府提供AI战略建议。当今被引用最多的神经网络和应用程序，如谷歌语音识别、谷歌翻译、苹果Siri和亚马逊Alexa，都建立在他实验室研究的基础上。

公开信还表示：“如果无法迅速暂停研究，政府应当介入并实行暂停。”问题在于，不同的政府关于什么对自己和对别人有益也存在不同的看法。大国A会说，如果我们不做，大国B会做，也许会暗中形成对我方的优势。同样的情况也适用于大国C、D和E。

瑞士在这方面应扮演何种角色？当然，瑞士该努力站在AI研究的最前沿。截至2020年，按人均计算，瑞士在主要人工智能会议上发表的论文数量远远超过其他任何国家。暂停研究只会损害瑞士的竞争力。

数十年的演进之路

举例来说，ChatGPT的开发基础是卢加诺NNAISENSE公司研究人员开发的模型。这家公司的座右铭是：“AI∀”，意为“AI造福所有人”。

ChatGPT采用名为“Transformer”的人工神经网络，依靠人类的注意力机制(用于模仿认知注意力)来进行自然语言处理。2017年，谷歌员工发表了一篇现在被广泛引用的文章，题为《注意力就是你的全部所需》。我对此感到非常高兴，因为在30多年前，我发表了一种Transformer模型变体，现在被称为“具有线性自注意力的Transformer”，并最近在这一主题上进行了更多的研究。

GPT模型还依赖于“残差连接”-一种使神经网络变得非常深入且能更好运转的机制。残差连接起源于我们上世纪90年代的LSTM(20世纪被引用最多的人工神经网络)和我们首个深度的、具有前瞻性的、层数达到数百层的神经网络-“高速公路网络”(Highway Network，2015年5月)，如今其原理已经应用于数千种场景。

现在与未来

接下来将发生什么？我经常把ChatGPT和类似的大型语言模型比作政治家。政治家通常善于言辞，能够快速回答各种问题，给出滴水不漏的答案。他们将过去许多演讲中使用过的口号进行创新组合，这样每个答案都显得不重复。然而，他们往往会提出一些平庸的观点，缺乏新的见解和深度。

像ChatGPT这样的大型语言模型还不太擅长像数学家和其他科学家那样进行深度逻辑思考。但另一方面，我们拥有神经网络已经有相当长的时间了，至少在原理上，它们也能以类似的方式学习。我们现在期待在这方面取得快速进展，这将让很多人的生活变得更加轻松。

(译自英语：瑞士资讯中文部，编辑：Sabrina Weiss和Veronica DeVore）

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