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觀察者網：國內很多企業現在訓練中文模型，需要使用中文語料，而中文可使用的語料可能沒有英文那么廣泛，這會不會導致中美大模型之間產生差距？

丁磊：這確實是個問題，英文高質量的語料可能比中文要多，但這其中是不是也可以考慮做一些跨語言的翻譯，然后再做模型訓練。

觀察者網：自ChatGPT爆火以來，無論是馬斯克還是OpenAI的高管，都提出要對人工智能進行監管，甚至還有逾千名專家呼吁暫停巨型AI的研發，他們在擔心什么？

丁磊：我覺得有幾個方面的因素。首先是目前行業對于巨型AI怎么應用，還沒有準備好，可能會產生一些擔心。其次可以推測，這其中不乏可能有一些商業利益的考慮，比如說我沒造出來，你也別造。第三就是對社會而言，我們要做到科技向善。對技術的發展來說，其實一定程度上是很難停滯的，尤其是提升生產力的技術，很難去暫停它的發展。

但是從政策法規角度進行適當的監管，這個是完全有必要的。比如說我們國家也出臺了《生成式人工智能服務管理辦法》。因此，怎么監管人工智能的發展是更加重要的，而不是說暫停，我認為呼吁暫停研發本身還是有一定的片面性。

丁磊新書《生成式人工智能》

觀察者網：您在《生成式人工智能》一書中提到，AGI（通用人工智能）的出現將推動社會產生極具顛覆性的發展。ChatGPT這種大模型可以被看做是AGI嗎？距離實現真正的AGI，我們還需要跨越哪些門檻？

丁磊：作為人工智能領域的一個中長期目標，AGI技術要不僅能夠執行特定任務，而且能夠像人類一樣通盤理解和處理各種不同的信息，這樣才能成為具有與人類類似或超越人類智能的計算機程序。雖然ChatGPT等模型在自然語言處理方面取得了一些進展，但仍然需要進一步研究和發展，才能逐步向著AGI的方向發展。

我認為，要真正實現AGI必須滿足幾點要素。

首先是跨模態感知，我們將平時接觸到的每個信息來源域稱為一個模態，這些來源可以是文字、聲音、圖像、味覺、觸覺等等。人類天然具有跨模態感知能力，能夠對來自多種感官的信息進行整合和理解。而當前絕大部分的人工智能系統只能單獨運用其中的一項作為傳感器來感知世界，對于不同模態，需要設計不同的專有模型。

第二是多任務協作，比如說給機器人發一條指令，讓它幫忙拿一杯茶，它就會進行指令的理解、任務的分解、路線規劃、識別物體等一系列動作，現在像ChatGPT這種大模型還不具備多任務協作能力。因此，多任務協作是AGI最重要的研究方向之一，旨在讓“通用性”體現為不僅能夠同時完成多種任務，還能夠快速適應與其訓練情況不同的新任務。

第三是自我學習和適應。人類具有學習和適應能力，能夠通過不斷的學習和經驗積累來提高自己的能力。因此，研究如何讓人工智能系統具有自我學習和適應能力也是實現 AGI 的必要步驟。其中主要包括增量學習、遷移學習和領域自適應三個方向。

第四是情感理解。能夠理解并表達情感是人類最重要的特征，它在交流協作中甚至常常影響事件的下一步走向。當前，不少生成式對話系統的工作尚且將關注點集中在提升生成語句的語言質量，忽略了對人類情感的理解。

第五是超級計算能力。實現AGI需要龐大的計算資源和超級計算能力。為了提升這一能力，人們從不同角度出發，采取多種方法不斷推進就像一輛汽車，人們不斷升級油箱的容量、提高燃料的效率，以實現更遠的行程。

觀察者網：我們能把ChatGPT理解為是一個兒童，而AGI是一個成年人嗎？

丁磊：我認為可以這么理解。