2024年7月4日,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议-全体会议在上海世博中心举办。联合国以及各国政府代表、专业国际组织代表,全球知名专家、企业家、投资家1000余人参加了本次会议,围绕“以共商促共享,以善治促善智”的大会主题展开深入交流研讨。
多元交融的全球议题
人工智能是人类发展新领域,其快速发展对经济社会发展和人类文明进步产生了深远影响,也带来了未知风险和复杂挑战。本届大会全体会议直面人工智能治理这一全球性议程,聚焦发展、安全、治理,开展了一系列国际性、跨领域、多视角的深入研讨。
清华大学苏世民书院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜,上海人工智能实验室主任、首席科学家、清华大学惠妍讲席教授周伯文,新思科技总裁兼首席执行官盖思新分别基于公共政策、科学、产业等不同视角,分享了他们关于人工智能领域技术创新和安全治理的最新成果和最新思考。黑石集团董事长、首席执行官兼联合创始人苏世民,索奈顾问及投资公司董事长、首席执行官乔舒亚·雷默,立足于商业投资视角,以及在人工智能国际治理中的长期实践,共同演绎了关于人工智能浪潮影响下的全球商业变革和治理创新的独到见解。
通过来自演讲嘉宾不同角度的系统诠释,表明了在人工智能领域坚持发展和安全并重的必要性,以及加强人工智能国际对话与合作的迫切性。演讲嘉宾还共同表达了要推动人工智能健康发展,赋能经济增长、增进各国人民福祉的一致共识,为全球人工智能发展和治理提供了宝贵观点和启示。
图灵得主的巅峰举首
图灵奖是全球计算机领域的最高荣誉。本次全体会议现场,姚期智、罗杰·瑞迪、曼纽尔·布卢姆等三位享誉全球的图灵奖得主,与原微软执行副总裁、美国国家工程院外籍院士沈向洋,一同联袂进行了一场围绕治理协同创新的巅峰论道。通过极具思辨性的对话,深入探讨了人工智能的“双刃剑”属性、人工智能的可解释性和可预测性、人工智能的严谨底色和变革气质等人工智能领域全球瞩目的核心命题。
针对加强人工智能全球治理的会议动议,三位图灵奖得主表现出一致的高度认同,并同时指出人才培养对于应对人工智能未来风险的重要价值。这些来自人工智能标志性人物的深刻见解,将对全球人工智能发展和治理产生深远影响,也将在世界人工智能发展史中,留下属于本次会议的闪亮印记。
更添新彩的上海名片
自2018年首次在上海举办,世界人工智能大会已成为上海打造人工智能这一城市新名片的重要助力。基于大会平台和上海支点,越来越多嘉宾选择更加紧密地与上海同行。又一次登台的图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智,2020年在上海成立了以自己名字命名的上海期智研究院,专攻人工智能、量子智能方向的基础研究。清华大学惠妍讲席教授周伯文,不久前获得了上海人工智能实验室的邀请担任主任、首席科学家。全体会议共同上演“图灵圆桌”的沈向洋、罗杰·瑞迪、曼纽尔·布卢姆,此前都曾与大会多次携手。某种意义上说,本次他们之间进行的“图灵圆桌”也是关于大会的一次“老友记”。
以他们为缩影,追溯更多全球顶尖科学家和先锋企业家们的选择。不难发现承担“科技风向标、应用展示台、产业加速器、治理议事厅”作用的世界人工智能大会,正在为上海加快打造人工智能世界级高端产业集群,源源不断注入新活力和新动能,也将为上海以深入落实人工智能“上海方案”,率先履行《人工智能全球治理上海宣言》,服务构建“以善治促善智”的中国城市样本提供的有益启发和重要助力。
好文章,需要你的鼓励
谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示,当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效,成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法,系统性地突破了包括提示工程、对抗训练、输入过滤和秘密检测在内的各类防护技术,暴露了AI安全评估的根本缺陷。
西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术,能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式,可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略,在运动控制精度上比现有技术提升53%以上,为视频制作提供了前所未有的灵活性和精确度。
英国国王学院研究团队开发了潜在精炼解码(LRD)技术,解决了AI文本生成中的速度与准确性平衡难题。该方法通过两阶段设计模仿人类思考过程:先让AI在连续空间中"深思熟虑",保持多种可能性的混合状态,然后"果断行动",逐步确定答案。实验显示,LRD在编程和数学推理任务中准确性提升最高6.3个百分点,生成速度提升最高10.6倍,为AI并行文本生成开辟了新路径。
清华大学团队开发的ViSurf是一种创新的大型视觉语言模型训练方法,巧妙融合了督导式学习和强化学习的优势。该方法通过将标准答案整合到强化学习过程中,让AI既能从正确答案中学习又能保持自主推理能力。实验显示ViSurf在多个视觉任务上显著超越传统方法,特别是在处理模型知识盲区时表现突出,同时有效避免了灾难性遗忘问题,为AI训练提供了更高效稳定的新范式。