各科难题逐渐被大模型定向“爆破”，未来科研还存在吗？
一个化学博士发现，他需要投入一年的实验研究，Claude 3（Anthropic 公司发布的通用大语言模型只需要两个小时就能给出方案，比原方案简单，成本低；一个研究量子物理的医生手里拿着一篇尚未发表的论文，结果 Claude 3 只有两个提示词，就可以直接“发明”文章中的算法…
“当不同学科的科研难题逐渐被大模型定位为‘爆破’时，未来科研还会存在吗？”最近举行的。 2024 第十届 WWEC 教育者大会 · 中国科学院教授、国际欧亚科学院教授陈润生在中欧智慧论坛上提出的问题，引起了不少人的思考。
当前，大语言模型的出现给数据分析带来了革命性的影响。
看看未来，大模型的下一步该怎么办？人工智能能超越人脑智能吗？面临人工智能的新浪潮，我们该怎么办？
“理解”是不可能出现在电脑上的，但是大模型会出现。
人工智能带来的变化是无与伦比的。
不久前，ChatGPT 其中一个主要竞争者 Claude 将情境窗口 token(注意：为计量大模型输入、导出的基本单位，有翻译为“词元”)数量扩展至 10 万，相当于 7.5 万个单词，大大超越了万个单词。 GPT-4 情境窗口的 8192tokens。这就是说，顾客可以达到最高水平 500 页面文档上传到 Claude，它可以在 1 在几分钟内理解和消化这些信息，并根据上传的信息回答用户的问题。
“大模型的学习速度比我们想象的要快得多。”陈润生指出，大模型带来了两大变化:一是突破了自然语言的识别问题，“计算机可以学习”；第二，实现多模式的结合，从原来只会下棋的“专家”变成了“杂家”。
简而言之，人工智能已经能够逐渐吸收人类创造的一切，这是目前大模型正在做的事情。未来，随着大模型的系统化和规模化的增长，必然会出现三种现象，如出现、理解和幻觉。
“理解”是大模型在数据训练少的情况下突然学会的规律。“就像孩子学习一样，一两次都学不会，但是第五次就学会了。这是人脑学习的一种模式。当人们学习某个时间时，他们突然开始理解。”陈润生进一步解释说，在过去的印象中，计算机不可能有“理解”，但大模型可能会有。
此外，“幻觉”和“出现”是相应的概念。如果训练中没有提供大模型给出的结果，但符合逻辑，客观存在，那就是“出现”；“幻觉”是指大模型中出现的错误或“胡说八道”的东西。
“这些现象可能表明，人工智能在未来可能会超越人脑智能。“但是陈润生同时指出，目前，大型模型只能在某些专业领域达到人类的智能水平，还没有达到人类的智能水平。对研究者而言，如何与大模型合作，共生，提高科研效率，也成为值得研究的重要问题。“大模型可以成为研究人员的好助手，比如帮助整理文献等等。但是最终如何处理一堆数据，还是离不开人的检查。"
要发展大模型，还是要向“人脑”学习
现在，大型模型正在加速进入每个人的生产、生活。
根据国家互联网信息办的数据，截至今年， 3 月亮，我们国家已经存在 117 一个大模型已经成功备案。最新统计显示，中国已经完成备案并上线，可以为公众提供服务。生成人工智能服务模型 180 多个。
一方面，大模型产业呈现出蓬勃发展的趋势。另一方面，许多学者认为，大模型在能耗和伦理对齐方面的明显缺点不容忽视。
根据斯坦福人工智能研究所发布的《2023》 年 AI 根据指数报告，GPT-3 一次训练的用电量为 1287 兆瓦时，大概相当于 3000 一辆特斯拉电动车一起跑，每辆车一起跑 20 用电量为万公里的总和。而且大约有 860 亿神经元人脑，功率仅为 20 瓦。
“有人认为，未来人工智能领域的竞争实际上是能源竞争，但我不这么认为。”作为证明，陈润生引用了一组新生儿、三月龄儿童和两岁儿童的大脑图像。“可以看出，随着知识的快速增长，人脑中枢系统的结构悄然发生变化，神经系统和神经网络的复杂性大大增加。”
“人类的神经网络结构远比目前的大模型复杂，未来的智能计算也将参考‘人类智能’，即模拟人脑的运行机制。”他指出，大模型的发展绝不是靠越来越多的芯片来实现的，而是像人脑一样提高认知系统的时空复杂性，这可能会进一步提高大模型的智能性和应用范围。
伴随着人工智能的蓬勃发展，人类的角色正在发生变化。
"未来的工作环境将要求每个人都有更强的创新能力、沟通技巧和跨学科知识背景。"中欧国际工商学院经济与决策科学教授，中欧国际工商学院 AI 例如，在商业领域，成功的企业将是能够有效结合人工智能和人类智慧的企业，例如管理创新研究中心主任方跃。因此，人类需要学会与机器合作，而不仅仅是把它当作竞争者。“我们还需要重新思考当前的教育体系和社会结构，培养更多适合未来社会需求的人才。"
作家：李晨邈
文：李晨琰 图片：主办方提供图片 编辑：李晨邈 编辑：樊丽萍
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