专访|黄铁军：人工智能或可与工业革命、电力革命相提并论

“人工智能不断发展进步，也许会挫伤人类万物之灵长的骄傲。”9月份，在北京大学新闻与传播学院报告厅开启了一场“人工智能最新进展与未来展望”的大课堂，主讲人正是北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军。

今年以来，随着ChatGPT火热，隐藏在背后的“大模型”正走进人们的视野。实际上，早在2018年，北京智源研究院就已成立，是人工智能领域新型研发机构，也是国内最早从事大模型研究的机构之一。

黄铁军研究人工智能超过30年，擅长视觉信息处理与类脑智能，2021年智源研究院就已经提出大模型时代即将要到来。近日，黄铁军在接受新京报贝壳财经记者专访时表示，大模型是一个时代方向，目前处于人工智能发展里程碑式的节点。

数据安全、隐私保护是人工智能时代不能避谈的问题。黄铁军认为，没有数据就没有智能，数据是源头，用好数据、管好数据，人工智能才能健康发展。

大模型的智能水平主要取决于数据规模、丰富程度。黄铁军表示，人工智能或可以与工业革命、电力革命相提并论，工业革命替代人的体力，这次是替代人的智力，“要把大模型产业看成社会经济发展的新阶段”。

谈“智源”

大模型才刚刚开始，将来智力服务就像电力服务一样随处可得

贝壳财经：当时是基于哪些因素及判断成立了智源研究院？

黄铁军：2018年，北京市支持建设世界一流新型研发机构实施办法，人工智能是北京市关注的最重要方向之一，智源研究院定位为人工智能领域新型研发机构，是北京最早一批新型研发机构。我们密切关注人工智能技术发展，基于对未来产业的判断，2019年决定集中主要精力资源做大模型方向，当时还没有“大模型”这个词。

贝壳财经：智源研究院在2021年3月和6月分别发布了大模型悟道1.0、悟道2.0，为何到2023年6月才发布悟道3.0？

黄铁军：这是从“大炼模型”向“炼大模型”的转换阶段，随着模型规模扩大，智能能力会越来越强。我们继续往前演进，在研究策略上也有一些变化，大模型训练需要大量算力和海量数据，需要大额投入。对于科研机构来说，不可能无限制扩大资源投入，需要回归科研机构的研发定位，在算法创新方面深耕；而在算力和数据方面扩大规模，是产业所擅长。

我们调整建立一套大模型技术开源体系，以促进大模型研究与产业协同创新，这是我们的工作重点。所以，2021年6月，我们正式向“新一代人工智能”重大项目提出组织一个大模型项目体系。这就是2023年正式启动的“1+X+Y”旗舰项目群，其中智源研究院牵头平台项目。

贝壳财经：悟道3.0发布后反馈如何？

黄铁军：我们完全开源，毫无保留，和产学研一起创新迭代版本，发布后引发了很大反响。现在大模型热，发展也很快，大家感觉是白热化竞争状态，其实我们的心态要冷静或者稳定得多，大模型才刚刚开始。

将来的智力服务就像电力服务一样，随处可得、价廉物美，每个人、每个家庭、每个企业都是这样的获取方式，人工智能大模型是背后的一个技术而已。虽然电力发展一个多世纪，已经很普及，但发电、配电、输电技术研究工作一直在迭代发展，至今还在进行。

贝壳财经：2021年智源研究院就已经提出大模型时代即将要到来，直到2023年初通用大模型才从国外火到国内，进入公众视野。如果悟道3.0抢先发，是不是影响更大？

黄铁军：要说没有遗憾也不符合实际情况，但总体来说，我们认为这是一个时代方向，不是一年两年就盖棺定论的事，而是需要十年二十年的技术迭代和演进发展。此外，也有一个很实际的原因，要训练更大的模型，就得投入更大的算力和数据，这也不是一个机构的体量所能承受的。

贝壳财经：目前对公众开放的大模型产品，哪些有超出悟道3.0？

黄铁军：大模型需要通过用户迭代，也是海量用户不断提升改进产品和服务的必要过程。比如，第一代搜索引擎并不够好，随着用户量上升，搜索准确度会越来越高。大模型可以产生无穷无尽的回答，哪些回答是用户最喜欢的，同样与大量用户迭代有关。

不同于产品类模型，悟道是技术示范模型，目的是验证模型训练技术水平，推进技术开源迭代发展。大模型产品和服务是企业的事，谁能做的更好、最好我们都很高兴。

谈现状

大模型产品向公众开放是人工智能发展里程碑式的节点

贝壳财经：8月31日北京首批5家大模型产品已经面向公众开放，开启了大模型产品应用的热潮。对此，如何评价国内大模型产品的发展现状？

黄铁军：这是人工智能发展里程碑式的节点，一系列大模型上线后，也进入广泛应用推广的发展新阶段，更好地服务于广大用户。

贝壳财经：你曾提到全世界只需要三个大模型生态，需要具备哪些特质，目前哪些大模型具备基础？

黄铁军：大模型生态具有两个层面的含义，一是大模型技术体系，二是大模型运营商。生态超过三个可能性很小。比如，移动互联网主要俩生态，iOS和安卓。通过大模型给大量用户提供智力服务的运营商屈指可数，类似国家电网或电信运营商，中国市场可能两三个。

大模型提供智能智力服务，智力服务有高低。高就意味着训练数据需要足够多，争取全量数据，需要实时获取数据，全球产生新数据要即时吸收到模型中，7×24小时训练和服务，这需要巨大投入和运营能力才能做到，目前还没有哪家具备大模型运营商能力，这比国家电网还要复杂。因此不仅仅是一个简单的产品竞争问题，需要整体规划设计。

贝壳财经：业内认为大模型让人们看到了通用人工智能的曙光，如何理解大模型和通用人工智能的关系，通用人工智能真的有望实现吗？

黄铁军：现在是从专用人工智能向通用人工智能发展，大模型是实现通用性人工智能最主要的技术路线，还有其他技术也在发展，目前来看效果展现出来了。人工智能正在往通用方向发展。

但是通用人工智能是一个要命的事，AGI的严格定义是完全超越人类的智能。我们要不要去实现？应不应该把它当成一个目标去做？都值得讨论。全社会要从重大风险的角度去考虑问题，不能仅仅把它当成更先进技术去追求。

4月28日，中共中央政治局会议明确指出，“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。”AGI风险是全人类从未遇到的巨大风险挑战，意味着人类要把世界的控制权交出去，人类根本没做好准备，现在却成了个人和企业竞相追逐的梦想，必须高度警惕。

谈争议

大模型达到人脑级别的涌现2045年左右是临界点

贝壳财经：数据安全和隐私保护也是面对人工智能大潮非常值得关注的问题，在建立健全关键信息基础设施安全、算法安全、数据安全、个人信息保护等方面，有哪些建议？

黄铁军：应该说没有数据就没有智能，所以数据是源头，用好数据、管好数据，人工智能才能健康发展。这个过程中，隐私当然是最重要的问题之一，必须高度重视。两者之间如何管控？目前大家基本做法都是尽可能把隐私数据脱敏训练大模型，但即便如此，也可能存在漏网之鱼。如果出现这种问题，对于企业发展就是致命的，所以应该说再怎么重视都是应该的。

贝壳财经：生成式人工智能、大模型等最近也引发了一些版权争议，尤其在图片领域，针对生成式人工智能、大模型等的版权保护，有哪些看法？

黄铁军：绘画工作确实有一部分被替换了，但真正有创意不能被完全替代，原画师还有存在价值。传统版权法主要关注对作品的复制分发行为。把不同要素组合创作出一个新作品，并不违反传统版权法。

我是偏向应该鼓励AIGC发展。形成了一定的产业和气候后，探索创新模式上去回馈原创者，就像现在网络小说作者也得到了不错的回报，生态就形成了。鼓励AIGC发展，同时支持更多原创，两者不是简单的对立关系，可以协同发展。

贝壳财经：人类还有哪些不能被替代？

黄铁军：目前大模型智力和人类智力有差别，它在某些方面强，但在一些方面不强。譬如人类通常说的灵感，做出原创的科学技术突破能力，以及人脑和神经系统信号的表达和处理机制还是独特的。

大模型背后是人工神经网络系统，靠海量数据得到一定的智力，优势在于处理数据的规模和速度，毕竟人能获取的数据量有限，大模型凭借独特优势可以超出人的能力，有超越人类的可能。

贝壳财经：你曾提到，未来智能载体有望像生物大脑一样涌现更强智能，需要多少年实现？对人类将有什么影响？

黄铁军：大模型已经有涌现能力了，涌现是自然界一个普遍现象。当一个系统单元数量达到一定规模，相互作用，就会产生涌现的现象。人脑是这样，大模型现在也类似，我十年前预测，人工智能系统逼近到人脑并实现类似的智力涌现，需要30年左右的时间，也就2045年左右，能够达到临界点。

谈展望

目前对人工智能风险的重视和投入还是不足

贝壳财经：有观点认为，AIGC的大模型产品是在海量的数据中“思考”并生成内容，能够起到基础的辅助作用，并不能给予突破性的创新服务。若AI提供让灵长类动物感到有压力的、一些更聪明的服务，需要多久？

黄铁军：大模型的智能水平主要取决于数据规模、丰富程度。大模型背后技术体系会不断改进，相比之下更高质量、更大规模的数据，能够发挥更大作用。目前大模型企业需要先活下来，满足用户服务，有一定收入，才能迭代往前发展，智力水平肯定会逐渐提高。

大家一定要把大模型看成社会经济发展新阶段的标志，是全局性的大事，而不只是几大大模型企业。就像电力时代，需要电器企业、发电机企业等各种不同角色共建。我想传达最重要的信息就是智力时代来了，大模型会像19世纪的电力革命一样，后边会有很多机会。

贝壳财经：你脑海中的人工智能大模型时代的“生活图景”是何种景象？需要多少年可以落地应用？大模型创业还有可能出现哪些形态？

黄铁军：今天社会经济的运行，人的智力是最核心的要素。未来一些人的智力逐步被人工智能所取代。随着替代比例越来越高，社会经济运行效率就会越来越高。大家可能失业，但失业的人可能又会在新循环中找到新岗位，这是整个社会发展的一次大提升。效率提高之后，原来很多问题可能就解决了。

人工智能或可以与工业革命、电力革命相提并论，如果只说第四次革命还是低估了它的影响。工业革命替代人的体力，这次是替代人的智力。往好的方面看，经济社会会有一个重大红利期，生活更便捷，物质、精神层面都得到了更好满足。

与此同时，风险或者挑战也更大了。简单地说，越来越多的智力任务交给人工智能系统运行，而且是交给为数不多的几个智能系统，智力替代级别越来越高，人类主导权也越来越低，某种意义上人的智力在不断退后，最终是交出控制权的风险越来越大。

贝壳财经：对大模型的未来世界有什么展望？人类与AI的关系会走向何方？

黄铁军：大模型的社会关注度这么高，投入这么多，肯定会高速发展，发展速度会超出很多人的预期。经济社会效益也会快速增长，这是乐观的一面。与此同时，人工智能与人类社会关系越来越密切，人越来越多的智力活动被AI所替代，这是要保持警醒的另一面。

我们当然希望人类长期更好地发展下去，不被AI所颠覆，探索出人机智能结合良性发展的道路。不过，人工智能发展水平提高的越来越快，潜在风险越来越大，目前对风险的重视和投入还是不足。