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世界顶级人工智能研究人员齐聚非洲就 AI 技术的未来走向展开辩论

站长网2023-05-08 10:28:320

上周,来自世界各地的 2000 多名研究人员和工程师聚集在卢旺达,就人工智能的未来走向展开竞争性的辩论。

一方面,他们拟建更强大的系统,如 ChatGPT,旨在超越人类智能,提高工人生产率并增加经济增长;另一方面,也有人拟建更小型,更有针对性的人工智能解决方案,以应对全球性的挑战,如气候变化、改善医疗保健和保护生物多样性。

这是非洲今年举办的首个重大 AI 研究会议,会议的亮点之一在于更多的思想交流。组织者希望美国、中国和一些富有的公司的研究人员更加了解非洲所面临的各种社会问题,并允许非洲研究人员参与讨论和表达他们独特的见解。

被誉为「人工智能教父」之一的 Yoshua Bengio 是该会议组织者之一,他倡导将人工智能技术推广到非洲:「很明显,为了让每个人都能从 AI 潜在的好处中获益,我们需要让每个人都参与进来。」

在会议召开前的几个月,聊天机器人 ChatGPT 的推出引起了广泛关注,让有关 AI 发展轨迹及其短期和长期影响的讨论变得更加紧迫。ChatGPT 的推出引发了全球产生了生成式人工智能 (AIGC) 热潮,谷歌、百度等大型科技公司都争相推出了自己的对应软件,有关就业被替代和错误信息肆意传播的担忧随之而来。

尽管 ChatGPT 的开发厂商 OpenAI 没有出现,但它仍然是本次会议的关注重点。接受还是反对它的方向?全球人工智能社区的观点是分裂的。

最近,另一位「人工智能教父」Geoffrey Hinton 宣布离开谷歌,以便更自由地谈论人工智能发展的风险。Hinton 在接受媒体采访时表示,他担心这种技术对人类的长期生存构成威胁。

在会议上,许多非洲和其他发展中国家的研究人员表示,他们更关注人工智能直接对他们的社会产生的挑战。他们担心当前 AIGC 模型的趋势可能会使美国和中国在人工智能发展方面占主导地位,从而产生两个问题:非洲要么被落在后面,要么要应对它创造的问题。这些后果包括在非洲选举中面临更多的虚假信息和他们的母语在数字技术中逐渐消失。

许多研究人员还担心,有助于改善全球人民基本生活质量的有益 AI 解决方案的开发将会被推迟。

在微软位于肯尼亚内罗毕的埃塞俄比亚研究员 Girmaw Abebe Tadesse 强调了关键的数据问题:如错误填写医疗表格,这些问题阻碍了发展中国家的人工智能进展,帮助改善孕产妇保健和降低儿童死亡率。

Tadese 还分享了一些成功的案例,如高质量数据和统计分析的结合,发现尼日利亚南部的儿童死亡率低于全国平均水平,这使得研究人员能够进行更有针对性的调查并找到原因,并为其他地区制定解决方案。

与会者还提出了一些应用程序,例如使用卫星图像了解进入公园和卫生设施的种族间差距,使用传感器和数学模型来改善电网维护,以及使用计算机视觉来检测农业病害。

Bengio 表示,他希望今年的会议能够引导研究人员更加关注以社会公益为目的的人工智能应用,而不是单纯的追求利润。「我们经常谈论人工智能的风险,但我们不够关注如何更好地利用它,」他说。

据会议组织者称,有 261 名参会者自认是非洲人,而 2019 年只有 16 人。多年来,最大、最权威的年度人工智能研究会议通常在美国或加拿大举行,因为它们靠近硅谷。由于签证问题,非洲研究人员通常无法参加会议。这导致在这个最强大和变革最大的技术中,缺乏非洲的发展视角。

包括人工智能伦理学家 Timnit Gebru 在内的著名研究人员指出,研究往往集中在硅谷的少数主要参与者身上,而来自非西方或边缘化群体的研究人员缺乏。

Gebru 在埃塞俄比亚长大,以难民身份来到美国。2017 年,她创立了非营利性组织「Black in AI」,旨在为人工智能社区带来更多的多样性。

Gebru 在上周的一个专题讨论中主持了一个关于大型语言模型在非洲语言方面的局限性的讨论。这些模型是 ChatGPT 建立的基础技术,但由于现有 AI 技术需要的数据缺乏,非洲语言越来越被排除在数字世界之外。Gebru 说,她合著一篇批评资源需求激增和环境影响的论文,这些资源也是谷歌搜索引擎的基础。此前,Gebru 被谷歌开除,这引起了公众的关注。在谷歌内部将她的离职描述为辞职。

在另一个专题讨论中,南非比勒陀利亚大学数据科学教授兼会议项目主席 Vukosi Marivate 表示,非洲研究人员正在努力应对失去本土语言的威胁。「我们在与时间赛跑」,在英语主导和非洲语言消失之前,他们说。

尽管基加利离硅谷有数千公里之遥,但人们仍然无法逃脱大型语言模型和 ChatGPT 等 AIGC 工具的诱惑。相关会议的讲堂挤满了研究人员,有人坐在墙角的地板上,也有人坐在从机场直接拖来的行李箱子上。

许多研究人员表示,他们对 OpenAI 的研究结果感到惊讶,促使他们积极地扩展自己的模型。一位参与博士生说,他计划转变他的研究重点到 AIGC,加入最令人兴奋的研究方向。「这将是最后一个不被大型语言模型研究主导的会议,」他说。

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