コメント |汎用人工知能は解明される必要があり、「ChatGPT」の人気を冷静に見る必要がある

新しいツール、新しい手法、新しいテクノロジーが登場すると、私たちは絶望のため息をつきながら「それらを正しく使用する方法」を学ばなければなりません。 AIの本質は、従来の業界に独自の人工知能を実装する自信を与えることです。そうでなければ、人工知能は悪者扱いされるでしょう。

文：レイタオ 編集：趙天宇

雷涛（天雲データ会長、博士研究員ワークステーションの企業指導者、中関村のハイレベル人材、「呉文軍人工知能科学技術賞」受賞者、IT業界で30年以上の経験を持つ。2010年に分散データと機械学習の製品開発を開始し、中国移動、中国聯通、中国工商銀行本部など、1億元規模の大規模情報プロジェクトの企画と構築を主導、参加した。）

「妊娠10ヶ月、出産1日目。」 3月16日、ChatGPTの中国版として知られるBaiduの「文心易言」が正式にリリースされた。現場でのデモンストレーションから判断すると、温欣宜燕の回答の正確さ、論理性、流暢さは徐々に人間のレベルに近づいている。記者会見後、外部からは賛否両論の声が上がり、一時は社会的な関心を集める話題となった。

今年に入ってから、AI関連の話題が次々と話題となり、注目を集めています。まず、ChatGPTが全国的な「チャットブーム」を巻き起こし、その後、「最先端の人工知能システム」として知られるGPT-4がリリースされました。国内大手メーカーも続々と新製品を投入し、準備万端です。テクノロジーのニュースをフォローしているかどうか、あるいは「ChatGPT」を使用したことがあるかどうかに関わらず、一般的な AI 製品について次のようなコメントや判断を聞いたことがあるはずです。

▲3月16日、ChatGPTの中国版として知られる百度の「文心易言」が正式にリリースされた。

極端な神話理論: 汎用 AI は人類に破壊的な影響を及ぼすだろう。認知ベースの仕事はすべて AI に置き換えられます。汎用 AI は、映画「マトリックス」に登場するマトリックス、つまりロボットが人間を奴隷化するために使用するシステムになります。

深刻な軽視理論、典型的な「負け惜しみ」の考え方があり、汎用 AI は現時点ではまだ言及する価値がなく、ChatGPT は検索エンジンの強化版に過ぎず、「人工知能」の運命から逃れることはできないと考えています。

過度に悲観的な見方：欧米の AI はエリートの部類であり、「王になるために生まれてきた」。国内の GPU 禁輸、チップ封鎖、「リソグラフィー マシンのボトルネック」などの客観的な現実と相まって、中国の AI は誕生する前から負けていると人々は考えています。

ChatGPTの人気は7年前のAlphaGoとまったく同じです。 AlphaGo は AI が囲碁しかプレイできないことを意味するものではなく、ChatGPT は AI がチャットしかできないことを意味するものではありません。彼らの本当の目標は、どちらもエンジニアリング分野にあります。市場が二極化している理由は、人々が独自の認知システムを持たず、テクノロジー業界に対する深い理解が欠けていることにあります。彼らが見たり聞いたりするのは、業界の氷山の一角にすぎません。業界のベテラン実務家として、ChatGPT が復活したときにその謎を解明する必要があります。

まず、ChatGPT の成功は Transformer フレームワークによるものですが、Transformer フレームワークは OpenAI によって作成されたものではありません。このフレームワークは、2017 年の科学研究論文「Attention is all your need」から生まれました。現在、Hugging Face には Transformer オープンソース フレームワークのモデルが 13 万以上登録されており、その数は増え続けています。 ChatGPTのベースとなるGPT-3モデルは2021年に発見されました。GoogleとMetaはオープンソースなので、どの企業がChatGPTを開発しても理論的根拠は同じです。 GPT-4、Wenxin Yiyan、あるいは現在開発中の他の主要な国内製品には「理由があって存在する」。

第二に、汎用 AI を「解明」するには、技術エンジニアリングの本質に立ち返る必要があります。大きなモデルは単なる言語モデルです。大きな言語モデルを取得すると、論理的な判断を下すことはできません。産業実務では、産業であれ金融であれ、綿密な論理的判断が求められ、これらの論理は私たち人間の知識構造の中に存在します。これらの知識構造をナレッジグラフに構築する場合、コストが非常に高くなります。これまでは、一連の論理を述べるために一連の帰納的方法を使用していましたが、今ではコネクショニズムを使用できます。

例えば、シノペックは、同社の伐採や測量関連事業をサポートするために使用される400万件以上の科学技術文書を整理する必要があります。しかし、これらの内容は専門性が高く、知識も抽象的であるため、単純なチャット形式では表現できません。ここで汎用 AI の役割が重要になります。まず、何千もの文書が専門家に渡され、意味的な注釈が付けられます。ラベルと注釈を使用して、関心のあることや関係性を識別します。次に、定義のために 4 億 8000 万のテキスト データ ボリュームを持つ大規模なモデルに移行されます。

たとえば、証券会社向けに PNN 資金調達目論見書の要素識別、国債利回り予測、財務装飾モデルなどに取り組む場合、コンテンツにラベルを付けて抽出する必要があります。抽出後、コンテンツは構造化されたナレッジ グラフに戻され、ナレッジ グラフが迅速に構築されます。

▲今日では、GPUボードはコンピューティングセンターのインフラストラクチャの唯一の選択肢ではなくなりました

最後に、アルゴリズムが反復され、基礎となるアルゴリズムの新たなロジックによって、ハードウェアのコンピューティング環境に変化が生じました。実際のテストでは、商用 CPU を使用した DNN トレーニングは、トップレベルの GPU を使用したトレーニングよりも 15 倍高速化できます。トレーニング方法が行列乗算に限定されない場合は、GPU を CPU に置き換えることができます。したがって、GPU 禁輸措置は問題にならない可能性があります。ソフトウェア レベルと基礎ロジックのブレークスルーにより、実際に多くの限界を打ち破ることができます。

ChatGPT は情報化時代の産物です。その出現は必然的に情報効率の向上をもたらすが、それを過度に解釈する必要はない。情報自体は多様であるため、ニーズに応じて導かれると、波動粒子二重性のように目的を果たすことしかできません。

そのため、膨大な数のポータル Web サイトが、単純な検索ボックスによって残酷にも排除されてしまうことがわかります。確率的手法に基づくアルゴリズムは、Taobao の製品選択のように、事後から事前を決定する方法に置き換えられ始めています。しかし、これはまた別の問題も引き起こします。それは、低確率の出来事が高確率で起こるということであり、結局、私たちは文化的な繭の中に閉じ込められてしまうのです。

スティーブ・ジョブズに影響を与えた本の一つに『禅とオートバイ整備の芸術』という本があります。この本の核心は、国境を越えた二つのもののつながりについてなので、合理的な思考と感情的な追求のバランスを取る必要があります。新しいツール、新しい手法、新しいテクノロジーが登場すると、私たちは絶望のため息をつきながら「それらを正しく使用する方法」を学ばなければなりません。 AIの本質は、従来の業界に独自の人工知能を実装する自信を与えることです。そうでなければ、人工知能は悪者扱いされるでしょう。

制作：サイエンス・セントラル・キッチン

制作：北京科学技術ニュース |北京科学技術メディア

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