2024年世界人工智能大会(WAIC)各大佬的精彩发言

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2024年世界人工智能大会(WAIC)在上海举行,受到了广泛关注和参与。以下是大会首日的主要观点和议题的总结:

  1. AI 应用落地:大会讨论了AI应用如何落地,即如何在当前阶段利用大模型技术实现实际应用。

  2. AI 安全:周伯文指出,对AI安全的投入远远落后于对AI性能的投入,目前只有1%的资源被用于安全考量。

  3. AI 风险:图灵奖得主姚期智提到AI风险主要来自网络风险、社会风险和生存风险,并强调了控制AI的重要性。

  4. AI 应用与超级应用:李彦宏认为AI时代应该重视"超级能干"的应用,而不仅仅是DAU(日活跃用户数)。

  5. 智能体与搜索:李彦宏还提到智能体是AI应用的重要方向,搜索是智能体分发的主要入口。

  6. 开源与闭源模型:李彦宏认为开源大模型在特定场景下有价值,但在商业竞争中,闭源模型可能更有优势。

  7. 智能涌现:傅盛讨论了生成式人工智能是否是通向通用人工智能的正确道路,以及智能涌现的"灰盒状态"。

  8. 人与AI的区别:Andreas Weigend强调了人类独有的好奇心和审美能力。

  9. GPT的潜力:王坚认为GPT的潜力还未被完全探索,人工智能的机会属于所有人。

  10. AI 创新与算力:张平安强调了云端算力在AI创新中的重要性。

  11. 大模型落地的挑战:井贤栋指出通用大模型在落地时面临的三大难题,并提出通过专业智能体的深度连接来解决。

  12. AI 应用的关键:徐立认为应用是AI"超级时刻"的关键,并提出了推动广泛应用的三大突破点:高质量数据、流畅的交互、可控性。

  13. 终端与云端的结合:孟樸认为终端与云端的紧密结合对生成式AI的扩展至关重要。

  14. 模型错误率:闫俊杰强调降低大模型的错误率是AI应用落地的关键,并讨论了提升模型正确率的路径。

  15. 多模态能力:闫俊杰还提到大模型的多模态能力是其核心突破点。

这些观点涵盖了AI的安全性、风险、应用落地、创新、以及未来发展方向等多个方面,反映了AI行业当前的热点和挑战。

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