每經(jīng)記者 石雨昕    每經(jīng)編輯 何小桃 陳旭    

“大模界”是每日經(jīng)濟新聞推出一檔專注生成式AI與大模型技術(shù)的前沿科技報道欄目。

在這里，我們將聚焦生成式AI技術(shù)浪潮，展現(xiàn)從文字、圖像、音頻、視頻的大模型如何編織數(shù)字化世界。

在這里，我們將解碼、評測國內(nèi)外各類大模型，探究它們?nèi)绾纬蔀樽兏锔餍懈鳂I(yè)的重要力量。

在這里，我們將關(guān)注AIGC行業(yè)發(fā)展，聯(lián)手行業(yè)領(lǐng)軍人物和頂尖專家，共同揭示最新產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)突破，前瞻未來發(fā)展趨勢。

歡迎關(guān)注“大模界”，您將見證AIGC如何重塑內(nèi)容生態(tài)，如何以前沿之力推動社會進步。讓我們共同開啟一場關(guān)于AI新紀元的無限旅程！

4月28日，由北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會與Nature Portfolio主辦，北京科技創(chuàng)新促進中心承辦的2024中關(guān)村論壇年會平行論壇“數(shù)字化促進大型企業(yè)創(chuàng)新——AI賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展”論壇在京舉辦。

全球著名出版機構(gòu)施普林格·自然集團科研智訊副總裁達瑞納·哈維爾（Daren Howell）在演講中對人工智能研究如何轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)進行分析，他認為，人工智能作為創(chuàng)新催化劑這一角色的不斷發(fā)展，以對海量知識、信息和數(shù)據(jù)的分析、結(jié)構(gòu)化為開端，實現(xiàn)信息流的重塑，有助于提高效率，推動創(chuàng)新，融入現(xiàn)實場景，推動產(chǎn)業(yè)變革。

論壇期間，圍繞人工智能(AI)對科研領(lǐng)域產(chǎn)生的影響，《每日經(jīng)濟新聞》記者對哈維爾進行了專訪。

AI幻覺其實是可以受控的

NBD：由于技術(shù)原因，大模型有時會出現(xiàn)編造信息、“一本正經(jīng)地胡說八道”的AI幻覺現(xiàn)象。如果AI幻覺出現(xiàn)在追求嚴謹和精確的科學(xué)研究領(lǐng)域，后果可能會非常嚴重。您認為這樣的AI幻覺有可能得到解決嗎？

哈維爾接受每經(jīng)記者專訪 每經(jīng)記者 石雨昕 攝

哈維爾：我們發(fā)現(xiàn)AI幻覺其實是可以受到控制的，關(guān)鍵是要給大型語言模型提供準(zhǔn)確的信息，并告訴它們根據(jù)準(zhǔn)確的信息來回答問題。

假設(shè)我去年讀過一本書，而你今天問我這本書的情況，我可能會弄錯一些細節(jié)。但如果這本書就擺在我面前，我就可以看著書頁進行詳細說明。因此，如果利用大型語言模型進行同樣的處理，可以在很大程度上控制AI幻覺，但你始終需要一個人來檢查并對輸出結(jié)果負責(zé)，因為這涉及質(zhì)量控制和所有權(quán)問題。

NBD：您認為能徹底解決這個問題嗎？我們能否100%信任大模型產(chǎn)出的文本？

哈維爾：如果你將大型語言模型與事實相結(jié)合，并要求它們檢索這些事實，那么我認為會有一個解決方案。大模型在回憶事實方面會和很多人一樣好，但人類自己都不一定能準(zhǔn)確記住所有事情，所以我認為對于大模型而言，100%的信任其實是一個很高的標(biāo)準(zhǔn)。

NBD：近年來，隨著人工智能的發(fā)展，利用人工智能代寫論文、數(shù)據(jù)造假等學(xué)術(shù)不端行為層出不窮，您如何看待這一問題？

哈維爾：抄襲等學(xué)術(shù)造假行為歷來存在，但大型語言模型的興起使之更為普遍且易于操作。作為全球知名出版機構(gòu)，我們向來非常重視學(xué)術(shù)造假的問題。

一方面，我們長期運用人工智能技術(shù)進行文本查重及侵權(quán)識別，有效遏制學(xué)術(shù)造假現(xiàn)象；另一方面，當(dāng)人們發(fā)表文章時，有且只有一個作者，作者是有聲譽的，他們也需要考慮保護聲譽這一問題。

因此，我想對作者們說，如果文章用到AI，請確保你自己清楚這一點，抄襲、數(shù)據(jù)造假等學(xué)術(shù)不端行為都是我們利用技術(shù)手段可以檢測出來的。

實際上，我們利用人工智能檢測論文抄襲、學(xué)術(shù)不端、存在造假等行為有很長一段時間，隨著技術(shù)進步，近期，我們在檢測由AI生成的無意義或虛假論文方面取得新突破。

例如，可以利用人工智能檢測那些利用大模型生成的“胡說八道”的論文，正如上面提到，人工智能被用來生成文本時可能會生成沒有意義的文本，而通過我們的方法就能夠甄別出利用大模型編造的不實內(nèi)容。實際過程中我們也會輔以人工審查，但不可否認的是，AI能提高工作效率，幫助我們優(yōu)化解決方法。

開發(fā)科技文獻大模型的核心在于數(shù)據(jù)及運算

NBD：您認為開發(fā)科技文獻大模型的核心是在哪些地方？

哈維爾：數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)運算，這兩個是至關(guān)重要的。

目前在創(chuàng)新方面，有些領(lǐng)域擁有適用AI的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。比如我們可以用語言模型學(xué)習(xí)表示蛋白質(zhì)的功能特性，然而我們還沒有看到在材料方面有如此巨大的進步，因為材料的化學(xué)結(jié)構(gòu)并不適合大型語言模型。

我認為這可能會在未來得到解決，因為一旦有了大量的訓(xùn)練，你就有了可以預(yù)測的數(shù)據(jù)，而通過大量計算，算法就能夠取得實質(zhì)性的進步，新的算法就會出現(xiàn)。

NBD：目前，人工智能給科學(xué)研究領(lǐng)域帶來哪些變化？

哈維爾：許多人花在寫作上的時間更少了，或者他們能夠用不同的語言寫作，不局限在第一語言，甚至可能是編碼，比如計算機編碼，這讓他們在工作流程中變得更有效率。

行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)擁有大量數(shù)據(jù)和強大的計算能力，他們可以將這兩樣?xùn)|西結(jié)合在一起，創(chuàng)造出許多我們過去難以實現(xiàn)的創(chuàng)新。過去因為數(shù)據(jù)太多，一個人根本無法理解，但大型語言模型和其他類型的人工智能可以利用所有這些信息實現(xiàn)創(chuàng)新。

NBD：我們面臨的挑戰(zhàn)不僅在于理解創(chuàng)新，也在于準(zhǔn)確衡量創(chuàng)新。您認為應(yīng)該如何衡量創(chuàng)新？

哈維爾：我認為衡量創(chuàng)新的標(biāo)準(zhǔn)是影響力。創(chuàng)新關(guān)乎著我們?nèi)绾文軗碛懈玫沫h(huán)境，如何能治愈不同的疾病，如何能改善交通，如何能減少能源使用或創(chuàng)造能源。

對我們出版機構(gòu)而言，衡量影響的標(biāo)準(zhǔn)是科研創(chuàng)新如何造福于社會和人類。例如，你可以看到某些疾病的治療效果有所改善，通過研究、通過創(chuàng)新，治療癌癥成功率有所提高，可以利用這一點來衡量科研創(chuàng)新的影響。

記者|石雨昕

?編輯|何小桃 陳旭 杜恒峰

校對|程鵬

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