人工智慧狀態報告:AI 在 2023 年的進展與展望

人工智慧(AI)技術在 2023 年再次取得長足進步,其應用範圍也擴大到以往未曾想像的領域。根據新一期的《人工智慧狀態報告》,語言模型和生成式人工智慧成為本年度重點,相關技術的應用也令人十分驚豔。

語言模型新紀元開啟 強大功能吸睛

在自然語言處理方面,以GPT-3為代表的大型預訓練模型開創新標準,人機對話能力大幅躍進。隨後Meta推出規模更大的Llama系列模型,包含超過13兆字元的訓練數據,帶來更豐富多元的應用能力。

研究人員對Llama-2進行評估,發現其在許多語言任務上表現優異,部分甚至能與ChatGPT看齊。另一位專家指出,Llama-2在對話交流能力上已可與人類而言達到消費級別。

除了模型規模,開放源碼精神也成為重要推手。通過HuggingFace平台分享大量模型,帶動全球開發者共同創新。比如微軟推出適用於程式碼輔助開發的Codex,以及OpenAI陸續推出的基於視覺功能的DALL-E等,促成 AI 助力各行各業。

語言模型研究創新不斷,人機對話能力提升幅度更勝往昔。隨著資料規模與計算能量的增長,有專家預測AI将進一步改寫人類互動模式。

硬體加速助長AI科技成熟

超算技術不斷更新替換,NVIDIA新一代GPUH100於2022年下半年發佈,提供2倍前一代A100效能,並於2023年陸續交貨。H100發布帶動AI行業需求旺盛,NVIDIA2021財年第四季銷售額突破100億美元,較去年同期增長61%,2022會計年度銷售更成長達61.4%。

隨著新一代GPU效能發揮,AI訓練規模不斷擴大。旗艦模型GPT-4據報訓練資料量較上一代增長9.3倍,Meta新一代開源模型Llama-2亦提升40%數據量;同步開源8-10億參數規模的小模型亦不斷湧現。

GPU需求殷切帶動相關產業發展。國內外多家AI 雲端供應商陸續啟用GPU雲服務平台,大型GPU數據中心投入也逐步增加,包括政府研究機構。然而,供應短缺依然困擾業界,高效能GPU難求交貨進一步限制AI研發速度。

除GPU,半導體新技術如FPGA及神經網絡處理器也在實現高效AI訓練。Cerebras等廠商出現Wafer級AI 處理器,吞吐能力遠超傳統GPU,為巨大模型提供更強超算支援。全球AI技術日趨成熟,亟需更多高效定製交貨保障持續進步。

政策框架初成稿 AI監管政策初見起色

隨AI影響日益廣泛,各國政策制定者開始著手AI相關法規工作。根據State of AI 2023報告中提到:

歐盟率先推出《AI法案》,該法案目前正在歐洲議會的最終立法程序中。AI法案將對基礎模型(foundation models)提出額外規範,要求公司必須公開有關訓練數據的簡要說明,並防止模型生成非法內容。

中國政府陸續出台多項AI法規,包括規範推薦系統和生成性AI的內容,並設立安全評估機制。預計今年將推出統一的《AI法》。

美國各州陸續出台AI法規,包括加州、科羅拉多州等規範有關「剖析」和自動決策的透明化要求。但由於美國聯邦法規難有實質制定,各州法規標準不一致。

英美政府成立專門小組研究AI安全與監管事宜,比如英國軟銀公司旗下的前端模式實驗室等。雖然全球性架構仍在籌備階段,初步共識重在推動負責任發展。

可見,各國政策路線不同,但都重視AI法規擬定,全球範圍內初步形成共識,重在AI負責任發展。

產業深入AI化

醫療領域方面,AI正助推新的療法和更精準的診斷。根據報告,生物科技公司BioNTech收購了AI初創InstaDeep,以利用AI為新藥開發提供助力。教育方面,AI顧問產品則越趨成熟,有助提升學習效率。

開發領域,程式碼生成工具如GitHub CoPilot獲驗證能帶來30%以上的效率增益。同時,AI也助力了創意行業的工作流,例如音樂創作等。根據報告,AI輔助有助提升中低水平工作者的工作表現。

未來,AI將進一步加速許多新興產業的發展,例如智慧城市和能源領域。隨著AI技術的進步,預計將見证更多產業的深度融合。

AI未來趨勢:共建互惠未來

隨著人機對話能力不斷增強,科技與社會的融合也將更深入。根據報告分析,隨著模型規模和訓練資料量的增加,AI很可能會加速促進社會各個領域的變革。

然而,安全依舊是一個重要課題。報告指出,隨著模型規模的增加,其安全性難以徹底驗證,需要全球各方共同制定標準加以規範。此外,不同地區在AI監管方面的差異也可能影響未來發展。

全球範圍內的合作將成為未來發展的關鍵。只有通過開放的溝通與共同努力,我們才有希望在AI帶來的巨大影響中,建立一個互利共贏的局面。