На конференции в Пекине Zhiyuan 12 июня директор Пекинского института исследований ИИ Zhiyuan Ван Чжунъюань, лидер большой модели Xiaomi MiMo Ло Фули, профессор кафедры информатики Университета Цинхуа и сооснователь MianBi Intelligence Лю Чжиюань, заместитель директора Института исследований ИИ Университета Цинхуа и основатель ShengShu Technology Чжу Цзюнь, а также президент Наньянского технологического университета Ань Бо собрались на саммит-диалог о китайской индустрии больших моделей. Обсуждение затронуло то, как молодые люди могут справляться с тревогой на фоне быстрых циклов технологических обновлений ИИ. На фоне ускоряющегося развития ИИ — от последней большой модели Anthropic Claude Fable 5 до взрывного роста интеллектуальных агентов — участники изучили возможности самосовершенствования ИИ, сценарии будущего world model и стратегии адаптации к эпохе, в которой скорость обновления технологий меняет когнитивные границы человеческого интеллекта.
AI Creating AI Becomes a Trend
Когда большие модели только начинали обновлять человеческое восприятие, возник более разрушительный тренд — ИИ стал создавать ИИ.
«В прошлом году ведущие большие модели лишь выполняли высокоточное исполнение в сценариях с четкими инструкциями, но теперь возможности топ-моделей перешли на уровни абстрактного решения проблем», — отметила Ло Фули. По ее словам, нынешние большие модели могут завершать ключевые процессы научных исследований, включая планирование экспериментальных процедур и проверку результатов выполнения, а разрыв с ведущими научными исследователями сужается.
Лю Чжиюань заявил, что основой промышленной революции было замещение машиной человеческого физического труда, а в предельной форме — производство машин машинами; основой интеллектуальной революции является замещение ИИ повторяющегося человеческого умственного труда, а «AI creating AI» — ключевой маркер того, что интеллектуальная революция вступила в продвинутую стадию.
По мнению Лю Чжиюаня, промышленной революции потребовались сотни лет, чтобы выйти на автономное производство машин, тогда как большие модели вошли в стадию автономной итерации ИИ лишь спустя 6–7 лет после своего появления, причем скорость технологических обновлений намного превосходит традиционную промышленную революцию.
«На текущем этапе главный драйвер рекурсивной самэволюции ИИ по-прежнему — человечество», — заявил Лю Чжиюань. Сейчас техническая модель остается управляемой человеком: ИИ помогает в исследованиях и итерациях моделей. Даже если в будущем будет достигнута автономная итерация ИИ высокого уровня, человеческая субъектность и инициативность остаются незаменимыми — в конечном счете направления исследований ИИ и его ключевые цели служения обществу всегда требуют человеческого определения, что и является ядром отношений между людьми и ИИ.
Два дня назад Anthropic официально выпустила Claude Fable 5, совершив заметные скачки в способности к программированию и возможностях интеллектуальных агентов — полная миграция репозитория кодовой базы на 50 млн строк, на которую команде людей требуется месяц, заняла Fable 5 всего один день. Это достижение стало первым фокусом обсуждения.
«Fable 5 — это все еще промежуточный продукт», — сказала Ло Фули. По ее мнению, путь непрерывного масштабирования больших моделей далек от завершения. «Fable 5 отражает естественное расширение больших моделей в трех измерениях: во‑первых, величина параметров на этапе pre-training растет в несколько раз; во‑вторых, масштабирование на этапе инференса и инвестиции в вычисления для reinforcement learning существенно увеличиваются; в‑третьих, данные обучения продвигаются от естественного интернет-текста к новой стадии синтетических данных, совместно производимых людьми и интеллектуальными агентами».
С точки зрения профессора Университета Цинхуа и основателя ShengShu Technology Чжу Цзюня, требования к внедрению различаются в зависимости от сценариев, и не все сценарии требуют экстремально точных возможностей модели — большинство типовых сценариев могут быть реализованы за счет интуитивных способностей моделей к пониманию, и именно это является ключевой ценностью, которую дают большие модели.
Чжу Цзюнь заявил, что по поводу развернувшихся в отрасли обсуждений Agent (интеллектуальные агенты) и задач по решению проблем с кодом, которые съедают большое количество Tokens (словесных элементов), новые версии моделей существенно снижают потребление Tokens для эквивалентных задач — это и есть правильное направление развития индустрии.
По его мнению, потенциал масштабирования для video-моделей и world model остается огромным. «Накопление физических данных, технологии эффективного использования данных, оптимизация архитектуры модели и другие направления — все это только начинается, и в будущем пространства для крайне масштабных исследований и улучшений будет очень много».
Innovation Often Goes Against Consensus
Поскольку ИИ-технологии быстро обновляются, многие молодые люди попадают в состояние тревоги — слишком быстро меняются технологии, знания обновляются часто, традиционные навыки и профессии постоянно трансформируются. Как реагировать?
По мнению Ло Фули, скорость итераций больших моделей и интеллектуальных агентов намного превосходит ожидания всех, а границы возможностей и модели разделения труда между людьми и ИИ постоянно меняются.
«Мой главный совет молодым людям сводится к одной вещи: всегда сохраняйте тягу к исследованию и любопытство. Максимально используйте передовые инструменты ИИ, а в процессе непрерывных экспериментов и ошибок вырабатывайте собственное чувство суждения и научно-исследовательскую эстетику. В эпоху быстрых технологических изменений уникальные когнитивные способности, суждения и эстетика — это самые базовые, самые незаменимые конкурентные преимущества молодежи», — заявила Ло Фули.
Чжу Цзюнь считает, что ИИ-технологии меняются ежедневно, все практики непрерывно учатся и непрерывно итератируют, и никто не может оставаться неизменным. Чем сильнее тебя затягивает волна технологической трансформации, тем больше нужно укреплять собственную базу — это и есть ключевая конкурентоспособность для ответа на изменения в отрасли. «Мы стремимся создать среду роста, ориентированную на ИИ, чтобы студенты могли с самого начала обучения воспринимать ИИ и уметь его использовать. Всем не нужно чрезмерно тревожиться — все находятся на одной стартовой линии, а отраслевые предшественники, практики и студенты синхронно учатся и синхронно обновляются. Активно принимать изменения и постоянно глубоко культивировать — лучший способ роста».
Лю Чжиюань посоветовал: во‑первых, сметь быть первым и сметь внедрять инновации. AGI и интеллектуальная революция — это совершенно новые неизведанные территории, и настоящие инновации часто «идут против консенсуса», делая то, что не является консенсусом. Осмелиться пробовать на неизведанных территориях и выбирать дифференцированные траектории — значит получить возможность для будущего.
Во‑вторых, держаться первоначальных намерений и упорно идти дальше. Дифференцированные инновационные решения неизбежно будут сопровождаться сомнениями и отрицанием. Умение выдержать давление и продолжать глубокую культивацию — ключ к прорыву узких мест и получению результатов.
В‑третьих, пробивать собственные ограничения восприятия и постоянно самоинновировать. После достижения промежуточных результатов не стоит жестко придерживаться прошлых успешных путей. Активно улавливайте тенденции отрасли, отрицайте врожденный опыт и исследуйте полностью новые направления, чтобы постоянно идти в ногу со скоростью технологических итераций.
«Тревога нынешней молодежи в сущности вызвана чрезмерно утилитарным мышлением. Если цели учебы и работы сводятся только к высоким зарплатам и следованию модным трекам, человек окажется в пассивной тревоге», — заявил Ань Бо.
По мнению Ань Бо, во‑первых, молодые люди должны выбрать правильный трек и глубоко культивировать ключевые проблемы, сосредоточившись на ценных и значимых направлениях исследований, избегая бесполезной внутренней конкуренции. Во‑вторых, ценность академических документов ослабевает. По-настоящему ключевая конкурентоспособность сегодня — это практические навыки и передовое когнитивное понимание — даже без высоких академических степеней, глубоко культивируя фронтовые передовые исследования и накапливая практический опыт, можно добиться быстрого роста. Наконец, идти в одиночку больше не позволяет поспевать за скоростью отрасли. Активно ищите партнеров-единомышленников, формируйте сообщества для общения, а при столкновении с проблемами оперативно обсуждайте их, чтобы избежать самопоедания внутри себя.
FAQ
Что Ло Фули посоветовала молодым людям на конференции Zhiyuan в Пекине 12 июня?
Ло Фули посоветовала молодым людям всегда сохранять тягу к исследованию и любопытство, максимально использовать передовые инструменты ИИ и в процессе непрерывных экспериментов и ошибок вырабатывать собственное чувство суждения и научно-исследовательскую эстетику. Она заявила, что в эпоху быстрых технологических изменений уникальные когнитивные способности, суждения и эстетика — это самые базовые, самые незаменимые конкурентные преимущества молодежи.
Какие технические возможности демонстрирует Claude Fable 5 по итогам панельного обсуждения?
Согласно обсуждению, Claude Fable 5 совершила заметные скачки в способности к программированию и возможностях интеллектуальных агентов. Полная миграция репозитория кодовой базы на 50 млн строк, на которую команде людей требуется месяц, заняла Fable 5 всего один день. Ло Фули описала Fable 5 как отражающую естественное расширение больших моделей в трех измерениях: увеличение величины параметров при pre-training, дающее многократный масштаб; увеличение масштабирования на этапе инференса и инвестиций в вычисления для reinforcement learning; а также продвижение данных обучения от естественного интернет-текста к синтетическим данным, совместно производимым людьми и интеллектуальными агентами.
Как Лю Чжиюань описал связь между людьми и ИИ в процессе самэволюции?
Лю Чжиюань заявил, что на текущем этапе главный драйвер рекурсивной самэволюции ИИ по‑прежнему — человечество: текущая техническая модель управляется людьми, а ИИ помогает в исследованиях и итерациях моделей. Он подчеркнул, что даже если в будущем будет достигнута автономная итерация ИИ высокого уровня, человеческая субъектность и инициативность остаются незаменимыми — в конечном счете направления исследований ИИ и его ключевые цели для служения обществу всегда нуждаются в человеческом определении, что и является ядром отношений между людьми и ИИ.
