OpenAI CEO Sam Altman在智源大会上致辞演讲截图（来源：App编辑拍摄）
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作为连续举办五届的重要学术性会议，智源大会已经有超过500位图灵奖得主的顶尖专家参与。今年则包括图灵奖得主 Geoffrey Hinton，“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一的杨立昆（Yann LeCun），OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman），中国科学院张钹院士等 AI 领域重磅人士，共议人工智能前沿与热点话题。
6月10日，奥尔特曼在中国首次演讲，大谈 AI 风险与未来通用 AI 发展模式，直言为了弄清楚通用 AI 技术，OpenAI必须要推进 AI 研究变革。
但是，AI 学术界却并不完全认同奥尔特曼的说法。加州伯克利分校教授斯图尔特·罗素（Stuart Russell）现场低头修改 PPT，完全没有在看奥尔特曼，甚至演讲中抨击OpenAI研发的ChatGPT和GPT-4没有在“回答”问题，它们不理解世界，也不是一个通用 AI 的发展步骤。
杨立昆则反击GPT，认为这种自回归模型根本不行，没有规划、推理的能力，随着文本数据越大错误率更高，AI 的下一步应该是世界级模型。他预测，未来5年内，没有脑子正常的人会接着用自回归LLM（大型语言模型），GPT系统将很快被抛弃。
随着大模型已成为 AI 产业发展的主导力量，一场学术界和 OpenAI 之间的思辨已经开始。
Sam Altman：十年内可能就有非常强大的AI系统，我们要立刻做好准备ChatGPT风靡全球下，ChatGPT之父、OpenAI联合创始人、CEO奥尔特曼（Sam Altman）的一举一动也引发关注。
近期奥尔特曼在做「全球巡回讲演」，到访了阿联酋、印度和韩国等五大洲近20个国家，会面政界和商界领袖，频频释放OpenAI将不会IPO上市、AI就像原子弹一样需要监管规范、投资韩国初创公司等重要信息，展示出 OpenAI 与政府合作的诚意。
此次智源大会AI安全与对齐论坛上，奥尔特曼发表了开场演讲和参与一场对话，总时长约40分钟。这也是自ChatGPT爆火之后，奥尔特曼在中国的首次公开演讲。
奥尔特曼表示，这次世界巡演他会见了学生、开发者和国家元首，这次旅行激励了他，因为已经看到世界各地的人们已经在使用 AI 技术，并且从用户那里得到反馈，而且有机会与各国对于 AI 安全监管进行有意义的对话，这对于确保日益强大、安全可靠的 AI 系统部署很重要。
他认为，全球大部分注意力集中在当今 AI 问题上，“鉴于我们已经取得的进展，我相信我们将实现这一目标。”而他希望谈谈未来。
具体来说，奥尔特曼提到，我们现在正见证一场 AI 革命，因此需要将把负责任的 AI 技术引入世界。他强调，十年内世界可能就有非常强大的AI系统。
“想象一下，在全球下一个十年里，通用 AI 系统或许具有 10 万行二进制代码，几乎在每个领域都超越了人类的专业知识。这些系统最终可能会超过我们最大公司的集体生产力。AI 革命将创造共享财富，并使大幅提高每个人的生活水平成为可能，但为了实现这一目标，我们必须共同管理风险。”奥尔特曼称。
他强调，通用 AI 将从根本上改变我们文明的强大力量，有意义的国际合作和协调非常必要，每个人都会从合作治理方法中受益。如果我们安全、负责任地驾驭这条道路，AGI系统可以为全球经济创造无与伦比的经济繁荣，解决气候变化和全球健康安全等共同挑战，并提高社会福祉。
对于国际合作，在安全部署人工智能（AI）方面建立全球信任，奥尔特曼提出三种方式：可扩展的监督、可解释性、泛化（概括）的 AI。
奥尔特曼认为，人类不太可能发现一些恶意模型是否在做一些邪恶的事情。所以他正在投资一些新的、互补的研究方向，希望能够实现突破。而可扩展的监督是尝试使用 AI 系统来协助人类发现其他系统缺陷，而解释能力是用GPT-4解释GPT-2神经元，虽然还有很长的路要走，但OpenAI 相信机器学习技术可进一步提高 AI 可解释能力。
奥尔特曼强调，最终目标是，训练 AI 系统来帮助对齐研究本身，因为未来的模型变得越来越智能，越来越有帮助，从而更好的实现通用 AI 这个目标优势，同时降低 AI 风险安全。
“我们看到了美国、中国和世界各地的研究人员合作实现 AI 目标的巨大潜力，大家都致力于解决通用 AI 技术挑战。我相信我们将能够利用通用 AI 来解决世界上最重要的问题，并显著改善人类的生活质量。”奥尔特曼在演讲结尾表示。
随后智源研究院理事长张宏江博士对话奥尔特曼。
张宏江抛出了一些关于 AI 安全的关键问题，而奥尔特曼现场透露了关于 AI 安全、开源计划以及是否会短期内有GPT-5等信息，App梳理出其中回答的几个关键内容：
奥尔特曼认为，在10年内全球将可能拥有一个强大的 AI 系统，我们要立刻做好准备。在世界巡回之后，奥尔特曼发现，人们非常认真地对待通用 AI 的风险和机遇。他直言，全球合作总是困难的，但这是一种机遇，AI 确实让世界走到了一起，他可以为系统提出一个框架和安全标准。奥尔特曼强调，我们必须设计公平、具有代表性和包容性的 AI 系统。他特别引用了老子《道德经》中的话：千里之行，始于足下。他认为，当下可以迈出的最有建设性的一步，是国际科技界间的通力合作。奥尔特曼在对话中赞扬，中国拥有一些世界上最优秀的 AI 人才。考虑到解决 AI 系统对齐的困难需要来自世界各地最好的头脑，所以他真的希望，中国的 AI 研究人员能够在 AI 风险方面做出巨大的贡献。下一步，OpenAI 对于强大 AI 大模型的技术重点是训练，而且他准备在全球建立一套数据库，以反映全球 AI 的价值观和偏好，以及开发表格来分享 AI 安全研究。当张宏江提问：OpenAI会开源大模型吗？奥尔特曼表示，我们未来会有更多开源，但没有具体模型和时间表。当被问及通用AI和大模型的下一步是什么？会很快看到GPT-5吗？奥尔特曼表示，我也很好奇，我们没有答案。我们不会很快有GPT-5。对于为什么要发展OpenAI，奥尔特曼表示，当开始做OpenAI 的时候，我们认为成功的可能性很低。但如果要弄清楚如何构建AGI，OpenAI要推进 AI 变革。当然，作为其中的一部分，OpenAI必须确保安全，但对社会的好处是巨大的。“我真的相信这（AGI）将是社会所建立的最具变革性的东西。”奥尔特曼会后还发推文对这次受邀演讲表示感谢。
不过有趣的是，在奥尔特曼演讲期间，下一位演讲者加州伯克利分校教授、计算机科学家斯图尔特·罗素（Stuart Russell）低头修改 PPT，完全没有在看奥尔特曼。
他甚至在演讲时直言：通用人工智能（AGI）还没达到，大语言模型只是其中一块拼图，我们连拼图最终会是什么样子，缺哪些还不确定。他表示，ChatGPT和GPT-4没有在“回答”问题，它们不理解世界。
这一定程度上似乎能说明 AI 学术界对于奥尔特曼这种“打太极”观点的认同程度。
杨立昆对战Max Tegmark：到底应乐观发展 AI 还是加强控制？除了奥尔特曼，6月9日智源大会上还有一场比较精彩的演讲，凌晨4点在法国连线的“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、Meta首席人工智能（AI）科学家杨立昆（Yann LeCun），以及未来生命研究所创始人、知名的物理学家和 AI 科学家Max Tegmark的演讲和对话交流，共谈 AI 风险与挑战。
杨立昆认为，我们应该乐观发展人工智能，现在远没到紧张的时候。但TegMark则直言，现在就要加强管控 AI 技术。
在演讲中，杨立昆拿出了反击GPT的逻辑：自回归模型根本不行，因为它们没有规划，推理的能力。单纯根据概率生成自回归的大语言模型从本质上根本解决不了幻觉，错误的问题。在输入文本增大的时候，错误的几率也会成指数增加。
那想要通向通用人工智能（AGI）的话，人工智能的下一步在哪里呢？
杨立昆给出的答案是世界模型。一个不光是在神经水平上模仿人脑的模型，而是在认知模块上也完全贴合人脑分区的世界模型。它与大语言模型最大的差别在于可以有规划和预测能力（世界模型），成本核算能力（成本模块）。
杨立昆认为，通过世界模型，它可以真正的理解这个世界，并预测和规划未来。通过成本核算模块，结合一个简单的需求（一定按照最节约行动成本的逻辑去规划未来），它就可以杜绝一切潜在的毒害和不可靠性。不过，对于世界模型如何学习，杨立昆只给了一些规划性的想法，比如还是采用自监督模型去训练，一定要建立多层级的思维模式。他也承认之前并没有深度学习的训练做到了这些，也没人知道怎么做。
而Tegmark在现场直接表示，我们需要组织开发一个超级智能 AI，进行有效管理，可能会面临全新风险，安全使用 AI，而非仅仅追求速度。
“现在，我们面临的问题是，我们真的能控制人工智能吗？我认为答案是肯定的，但是我们需要对其进行更多、更全面的研究。”Tegmark认为，如果人工智能更接近生命3.0，我们可以做更多的事情，而不是在太空中的这个小旋转球上进行愚蠢的战斗。
当被问及评价 AI 治理水平时，Tegmark赞扬，目前为止，中国在监管人工智能方面做得最多，欧洲排在第二位，美国排在第三位。他认为这是一件好事。“我认为我们可以做得更好。”
对于人类的焦虑，Tegmark表示，经济和就业市场的变化会越来越快，如果你在基础知识方面很强，并且非常善于创造性的开放思维，你就可以灵活地随波逐流。
智源悟道3.0开源，大模型评测体系上线作为邀请到奥尔特曼以及多位图灵奖得主的大会主办方，北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”，BAAI）也在今年智源大会上展示中国 AI 大模型的最新实力与进展。
6月9日开幕式上，智源研究院公布最新开源的“悟道3.0”系列大模型，包括发布首个支持中英双语知识、开源商用许可的“悟道·天鹰（Aquila）”语言大模型系列，提供“能力-任务-指标”三维评测框架的“天秤（FlagEval）”大模型评测体系，力求打造大模型时代“新Linux”生态的FlagOpen大模型开源技术体系，以及6项“悟道·视界”视觉大模型研究成果。
会后，智源研究院院长黄铁军教授对App表示，目前大模型的主要制约点是国内训练的都太小、行业太热，现在百亿模型刚开始有涌现能力。虽然中间也都有一些技术能力，但智能水平上肯定还有差距。重复性发力，发得越多反而发散资源。
黄铁军认为，随着国内大模型行业的发展，未来能够存活的大模型生态合理数量为3个左右。而今天的大模型都是技术迭代的一个中间产品。
黄铁军强调，大模型已成为AI产业发展的主导力量，而“悟道3.0”迈向全面开源、崭新阶段。作为在通用 AI 方向一直努力的机构，智源研究院希望未来做更多的支撑性工作贡献独特力量。
“我们智源学者开启了大模型的探索，率先组建了大模型的研究团队，成为今天中国大模型学习研究的主力。我们率先预见 AI 大模型时代到来。”黄铁军在演讲中表示。
2021年6月，智源研究院正式对外发布超大规模、万亿级智能模型“悟道2.0”，同时，基于“悟道2.0”诞生的中国首个原创虚拟学生“华智冰”在北京正式亮相。据悉，悟道2.0参数规模达1.75万亿，是AI模型GPT-3的10倍，打破了之前由Google Switch Transformer预训练模型创造的1.6万亿参数记录。
尽管现场没有公开悟道3.0参数量级，但黄铁军告诉App，此次悟道3.0参数量低于悟道2.0 1.75万亿，他强调，重点不是参数量，而更多在视频、语音方面应用和体系建设。
具体来说，据黄铁军介绍，Aquila基础模型提供了70亿、330亿参数的两个版本，以及基于这两个版本的对话模型AquilaChat。黄铁军称，通过架构优化和高质量的中英双语预训练数据集，该模型以更少的数据、更短的训练时间，获得更优的模型性能，该模型训练效率较Meta AI开源的LLaMA模型提升24%。
一同发布的还有文本生成代码模型AquilaCode-7B，同样支持中英双语，训练参数为70亿。而AquilaChat则具备很强的对话能力，并具备可扩展的特殊指令规范，令用户可以实现多任务、工具的嵌入，例如嵌入智源研究院此前和图文模型Stable Diffusion合作开发的AltDiffusion，以实现多语言下的图片生成功能。
“我们现在做的就是类似Linux的事情，Linux不是某个企业的开源生态，Linux是大家的，”黄铁军对App等表示，现在大模型还处于技术发展的早期，过早关注商业化会制约技术发展，他呼吁产业界投入到大模型基础设施的生态建设上。他强调，大模型是一种通用的能力。
智源研究院副院长兼总工程师林咏华告诉App，智源比较靠近学和研，接下来他们希望利用评测、研究、建议等方式建立一个可迭代、回环、充满自动流程的“大模型的生产线”，才能高效处理数据清洗、模型训练、自动评测。她认为，大模型很关键的决定技术能否落到产业，尤其是形成高质量的大模型。
“另外，从我的感受来说，需要有追求极致的工匠精神来打造大模型。”林咏华表示。
黄铁军在6月9日的另一场分论坛上表示，大模型产业很难形成垄断，需要搭建共建产业闭环。从长远来看，大模型只是标签，而不是产品、一家公司的工具，所以整个大模型开源开放生态是必然的。
黄铁军强调，未来语言类大模型会继续发展，能力越来越强。但更重要的是，未来1-3年内，视觉类大模型在自动驾驶、机器人等领域也会有巨大的新的技术突破。而更长远发展是实现真正的通用 AI 技术。（本文首发App，作者｜林志佳）
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