导航人工智能，创造更美好的未来

2023年11月9日，由“星岛善萌”主办的2023年商业与慈善论坛在新加坡举行。七位领域内著名的专家受邀分享并深入讨论了人工智能（AI）在商业、老年康复、气候变化、医疗保健、软件工程等方面的发展，以及未来人工智能的颠覆性特征。所有专家都强调了在平衡监管与创新、利用技术解决方案、推动开源合作以及应对人工智能风险的多维挑战方面的重要性。本场专题讨论的主持人ALC Capital创始人兼管理合伙人陈俊先生。七位专家包括著名投资人李开复博士、悉尼大学计算机科学教授陶大程教授、南洋理工大学计算机科学与工程学院院长、计算机科学主席，计算机科学与工程学院教授苗春燕教授。此外，部分专家在线参与，包括图灵首席执行官兼联合创始人Jonathan Siddharth先生，斯坦福大学教授，HAI副主任Russ Altman教授，加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会学院院长Jennifer Chayes教授。

（按图中顺序 从左至右排列）

“01.AI”的诞生与二进制系统在AI 2.0中的新起点

李开复博士在与陈俊先生的对话中探讨了他发起人工智能创业项目的深层动机。他对AI的梦想已经存在43年，追溯到他在卡内基梅隆大学的研究生申请时，他曾设想人工智能作为帮助人类理解自己、增强能力、解放个人从琐事中的工具。起初认为这个梦想过于宏大和可能无法实现，但李博士在过去三年观察到，这一愿景不仅切实可行，而且即将实现。

从投资者转变为AI领域的积极参与者，李开复博士强调了微软亚洲研究院在中国在这一领域的显著进展中所扮演的关键角色。李博士决定创办一家公司，信念是许多这些技术精英将加入他的团队，为取得显著进展做出贡献。在短短四个月内，“01.AI”取得了惊人的增长。

“01.AI”这个名字具有象征意义，代表了二进制系统。在中文中，它的发音为”Líng Yī Wàn Wù”（零一万物），其中”Líng Yī”写作”01″。这个命名体现了二进制系统的变革潜力，标志着通过AI 2.0的来临实现新的创世纪。

对新一代生成AI在商业中的深远影响的讨论

陈俊先生与陶大程教授讨论了新一代生成AI对商业的深远影响，特别是在京东的背景下。陶教授强调了AI在京东智能供应链中的重要性，突出了其在社会服务中的应用以及技术复杂性。

为应对与AI驱动算法相关的隐私问题，陶教授建立了“可信AI”计划，这是该学院的首个战略计划。该计划旨在更好地理解和缓解与深度学习基础模型相关的潜在隐私风险。

陶教授指出了模型参数和数据暴露的增长趋势，强调了需要更大规模的模型来积累足够的智能以改进决策。第二个策略涉及开发超级深度模型以满足这些要求。

针对训练模型所需的计算资源需求，第三个策略集中于可消耗的人工智能或对抗机器学习。这个策略旨在推广绿色人工智能，介绍一种新架构，以改变计算方式并减少未来的能源消耗。

陶教授还强调了与京东的合作，突出学术研究与行业需求之间的协同效应。这种合作结合了理论理解、算法开发和实际实施，将学术知识的追求与行业资源结合起来，实现有效的整合和实施。

苗春燕教授在老年人中应用AI

陈俊先生采访了苗春燕教授，认可了她在老年人应用中的跨学科AI应用的杰出工作。苗教授讨论了2012年建立的南洋理工大学LILY研究中心，这是第一个专注于老年人AI应用的中心，强调了应对老年人口增长的重要性。

苗教授将老年人口视为智慧的宝贵集合，而不是挑战。她的愿景包括人类与AI之间的协作关系，其中AI在帮助老年人方面发挥关键作用。研究包括使用低成本传感器和各种生成AI技术开发老年人伴侣。这些应用，包括游戏AI，已经吸引了超过一万名老年人，用于早期检测如痴呆、虚弱和糖尿病等状况。

苗教授特别强调了他们工作的实际影响，尤其是在帮助老年人康复后的疼痛分散方面。例如，在膝关节置换术后的康复中，通过参与游戏，老年人使用身体的不同部分进行康复，从而有效地分散了疼痛。这些游戏AI不仅为顶尖研究论文做出了贡献，还通过在家中协助老年人展示了实际的好处。

利用生成式AI应对气候变化

陈俊先生介绍了美国的一位小组成员，并向加州大学伯克利分校的詹妮弗·查耶斯教授提问。詹妮弗分享了加州大学伯克利分校计算、数据科学与社会中心的洞见，强调了该中心作为平台在构建影响医疗、气候可持续性和人类福利等各个领域的AI解决方案中的作用。

詹妮弗强调了应对气候变化的紧迫性，引用了当前全球危机，包括火灾、洪水和流离失所的情况。她指出了为企业计算气候风险的挑战。意识到需要加快解决方案的步伐，詹妮弗讨论了生成AI在他们工作中的作用。利用大型语言模型，他们加速了从空气中提取二氧化碳材料的合成，助力环境修复。

在令人惊讶的发现中，该团队将这些材料的合成时间从三年缩短至两周。詹妮弗设想将类似的方法应用于电池等领域。她提倡一个紧密耦合的实验周期，结合机器人、基础模型和大型语言模型，以加速科学过程。随着气候变化的进展速度超出预期，她强调了开发主动去除空气中碳的解决方案的重要性。詹妮弗总结表示，目标不仅是实现零排放，还要实现对碳水平的负面影响，利用生成AI进行环境修复。

AI在医疗保健中的变革

接下来关注教授拉斯·奥特曼，他的研究重点是将AI和技术应用于医学研究。奥特曼教授解释了AI在两个关键领域的变革性影响：医疗服务和新药物与诊断的发现。

在医疗服务方面，医院正在整合AI，例如ChatGPT，以协助医生处理大量文本。愿景是为医生提供一个仪表板，利用基因组数据、传感器数据和医疗记录，准确预测个体患者的疾病风险。这种方法旨在迎来精准医疗的时代，提供真正个性化的医疗服务，针对每位患者的具体风险和需求。

在发现方面，AI广泛应用于制药和诊断领域，解决解释包含关键健康模式的大数据集的挑战。奥特曼教授重点介绍了AI在蛋白质结构预测中的应用，如AlphaFold算法。这些进展形成了一个生态系统，生物学家探索正常和破坏的人体生理，以识别潜在的新诊断和治疗方法。在这两个领域，都在取得显著进展，标志着利用AI推动医疗进步的实际成果。

AI在商业和软件工程中的变革性影响

陈俊先生采访了企业家乔纳森·西达斯特，他是利用AI推动商业发展的连续创业者。乔纳森讨论了他在构建一个AI系统以寻找和匹配远程开发者方面的参与。谈到OpenAI最近宣布的GPT-4 Turbo和开放API，陈俊询问了乔纳森是否计划为他的领域开发定制GPT，以及他对其对商业应用开发潜在影响的看法。

乔纳森介绍了他的平台——Turing，这是全球最大的AI驱动平台，连接软件工程师与公司。他强调了AI在商业应用和软件工程生产力方面的变革作用。乔纳森设想了AI驱动的软件开发工作流程，强调了像Google Duet这样的GPT驱动工具能提高30%的生产力。他预测，软件工程师的生产力将提高一百倍，特别是对初级工程师的帮助将显著增加。

对于OpenAI的公告，乔纳森对计算机科学中的机会感到兴奋，驳斥了对软件工程中工作自动化的担忧。他预见AI将放大人类生产力，并设想AI助手和代理将促进各种任务的完成。乔纳森总结时表达了他对AI在软件工程未来的热情。

专题观点：应对生成式人工智能潜在颠覆性及实际应用风险

陈俊提问生成AI对软件工程的潜在颠覆影响，并转向讨论AI在现实世界应用中的风险。他提到28个国家联合声明，承认在AI安全和基于风险的政策方面需要国际合作。每位小组成员简要分享了他们对AI风险和监管的看法：

与会成员共同强调了调平衡监管与创新、利用技术解决方案和促进开源协作的重要性，同时解决与人工智能风险相关的多维挑战。

• 李开复：强调了制定规章和技术解决方案的必要性，引用了历史上的例子，如电路保护装置和杀毒软件。
• 陶达成：主张平衡的方法，强调在规避AI相关问题的同时鼓励创新的重要性。
• 苗春燕：讨论了AI，特别是ChatGPT，对日常生活的影响，强调了AI安全和伦理意识的重要性。提到与新加坡计算机协会合作的AI伦理教育项目。
• 詹妮弗·查耶斯：与李开复的观点一致，提倡在可能的情况下采用技术解决方案，表达了对AI模型封闭可能带来的混淆的担忧，并强调了开源对创新的重要性。
• 拉斯·奥特曼：指出需要对AI风险进行跨学科的社会对话，并提到斯坦福大学人本AI研究所对双重用途问题的应对工作。
• 乔纳森·西达斯特：表达了对工作岗位被取代的担忧，强调了教授人们如何与AI协作的重要性。主张对AI应用进行监管，而不是对技术本身进行监管，突出了开源的积极影响。指出AI发展中的突发行为的不确定性。