本文来源：时代周报 作者：郭美婷
12月2日至4日，2024年“读懂中国”国际会议在广州举行。
“人工智能的发展并不是一件新事情。”在研讨会上，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士沈向洋谈到。
1956年，达特茅斯会议首次提出了“人工智能”这一概念。此后，人工智能发展几经起伏，1986年世界上第一台自动驾驶汽车启动，1997年深蓝（Deep Blue）计算机击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，2015年深度学习技术迅速发展……
图源：主办方供稿
近年来，以Open AI为代表的大模型蓬勃发展，带给了世界巨大冲击，如文生文、文生图等。
人工智能的发展让算力变得供不应求。“讲卡伤感情 没卡没感情。”沈向洋表示，大模型数量爆发式增长的当下，GPU算力每年以4倍的速度增长，10年后预计将增长100万倍。在这个过程中，英伟达成为最大的赢家，去年该公司的下单量至少是15万张。
此外，数据也是大模型发展的另一关键要素。沈向洋表示：“GPT3用了大概2万亿Token，到GPT4时，一开始讲的是12万亿的数据，但是在不断训练中，我们预计大概是用了20T的数据……这基本是把互联网上能公开搜到的数据都拿了下来，洗干净后的数据量。”
他提到一个有意思的现象，互联网经历了40年，人们将数据放到网上——好像就是为了这样一个“ChatGPT的时刻”。
“我们是第一代人类智慧和人工智能共存的，喜欢也好，不喜欢也好，未来人工智能的数量是远远超过人类的数量，今天我们在这里读懂中国，未来我觉得还需要读懂人工智能。”沈向洋表示。
他认为，未来通用大模型会收敛得很快，而行业大模型数量会越来越多。从国内的整体发展来看，到7月底，中央网信办批准的大模型大概有 200 个，其中只约有1/ 3是通用大模型，2/3是行业大模型。
“我们今天对人工智能的理解还是远远不够的。大模型虽然被做出来，但确实不可理解、不鲁棒（稳定）的，这让人怀疑，现在一套体系是不是真的能走远。人们认为智能有限，似乎大模型出来之后，智能就出来了。”沈向洋提到，去年，他在香港科技大学组织了一批科学家，正在试图解开AI涌现出来背后的数学原理的谜题。
