作者： 钱童心 刘佳
生成式人工智能又一次打破人类的认知边界，这次是谷歌出牌。
美国时间12月6日，谷歌（Google）演示其最新出炉的多模态AI大模型Gemini。
“我们离新一代人工智能模型的愿景越来越近了。”进行完一系列视频演示后，谷歌旗下DeepMind产品副总裁伊莱·柯林斯（Eli Collins）对包括第一财经在内的媒体说，这是谷歌迄今为止功能最强大、最通用的大模型。它能够处理视频、音频和文本等不同形式的信息，相较于此前的版本，Gemini可以进行更复杂的推理，并实现更细致的信息理解。DeepMind公司称，Gemini在32项标准性能指标中有30项超过了GPT-4——然而，它们之间的差距很小。
6日，包括谷歌在内，美国超威半导体公司（AMD）、Meta等多家科技巨头发布了生成式AI相关产品，上演了人工智能的“超级星期三”。当地时间7日一早，谷歌在美股盘前涨近3%。
与此同时，欧洲监管机构也就一项关于如何监管生成式AI的规则进行了长达十几个小时的谈判，并有望最终敲定一项令各方满意的协议。
AI终端“元年”开启
另据谷歌介绍，计划明年初将其最先进版本的Gemini融入聊天机器人Bard。该公司正在开发三个版本的Gemini，其中最强大的版本可以在数据中心运行，而最基础的版本将在移动设备上高效运行。
在移动设备上运行大模型将成为未来的趋势。国际数据公司（IDC）报告写道，2024年将是AI终端的元年，会有更多的AI芯片被集成到终端设备系统上。IDC预测，在中国市场上，2024年搭载AI功能终端设备将超过70%。该机构还预计，到2027年，生成式AI全球市场的规模将超过百亿美元。
谷歌还推出了面向云端AI加速的新一代TPU——Cloud TPU v5p，这也是谷歌迄今为止功能最强大且最具成本效益的TPU，用来训练AI大模型。据介绍，每个TPU v5p由多达8960个芯片互连，训练大型语言模型的速度几乎是前几代处理器的三倍。
谷歌、微软和亚马逊等科技公司都推出了AI自研芯片，以减少对芯片厂商用于训练大模型的GPU的依赖。
当地时间周三，AMD也推出了新一代MI300系列的两款人工智能芯片，一款专注于生成式AI应用，另一款面向超级计算机。其中，用于生成式AI的芯片版本MI300X包含可提高性能的先进高带宽内存。
AMD预计，今年数据中心AI芯片的市场规模将达到450亿美元，这高于今年6月预测的300亿美元。
AMD CEO苏姿丰（Lisa Su） 在新闻发布会上表示，AMD明年将拥有“供应大量AI芯片的能力”。AMD还预计，到2027年，数据中心人工智能芯片市场规模有望增长至4000亿美元左右。
目前，英伟达仍然占据人工智能芯片约80%的市场。根据英伟达公布的数据，今年迄今为止，该公司数据中心业务收入已经接近300亿美元。
以中国市场为例，英伟达的AI芯片占据了中国70亿美元人工智能芯片市场的超过90%份额。但分析师表示，美国对芯片出口的新限制可能会影响英伟达对中国市场AI芯片的供应。
IDC中国副总裁周震刚对第一财经记者表示：“生成式AI正在成为人工智能的发展方向，而大模型也推动了底层计算服务范式的改变。IT基础架构的组织模式将由云计算过渡到智能计算，新的智算能力平台构成了未来人工智能的基础。”
脸书母公司Meta周三也发布了新的生成式AI功能。Meta表示，将在未来几周内通过Meta AI聊天机器人为其“文生图”产品添加隐形水印，以提高透明度。
Meta今年7月发布了最新的Llama 2 AI大模型，该公司还在测试20多种生成式AI产品，以改善包括Instagram和WhatsApp在内的社交媒体平台。
为了应对生成式AI的版权难题，亚马逊云科技（AWS）也已经在上周举行的reInvent大会上发布了隐形水印工具。
AWS生成式人工智能副总裁瓦西·菲罗明（Vasi Philomin）对第一财经记者说道：“我们从设计一开始，就想要一种方法来标记由人工智能创建的图像，并且不会干扰视觉，没有延迟，并且不能被裁剪或压缩。我们创建了一个API，人们可以通过连接API，然后提供图像来检查图像的出处。”
欧盟有望诞生首个AIGC监管规则
IDC报告称，生成式AI（AIGC）将在金融、政府、制造业、能源、医疗和零售等多个垂直领域拥有广阔的应用场景。
在企业不断涌现大模型的同时，监管也成为政府迫切需要考虑的问题。6日，围绕欧盟首个监管生成式人工智能规则的谈判也迎来高潮。经过十几个小时的讨论，欧盟国家和立法者有望就如何监管ChatGPT等人工智能系统的管理规则达成一致。
由于全球的顶尖AI专家近期警告生成式AI可能会创造出威胁人类的强大且具有高度智能的机器，尤其是在航空、教育和生物识别监控等环境中使用人工智能，被认为具有高风险。
OpenAI近期的人事风波加剧了这种担忧，尤其是对于如何使用安全的方式来构建通用人工智能系统，业内产生了分歧。
目前关于人工智能底层技术出现了开放和封闭两个不同阵营的观点：一派是以谷歌、微软及OpenAI为代表的封闭阵营，另一派是以Meta和IBM等公司为代表的开放阵营。
封闭阵营采用闭源系统，支持闭源的理由是人工智能系统如果可以公开使用那就太危险了；而开源派则倡导采用“开放科学”方法进行AI开发，开放源代码且免费提供平台，以便每个人都可以为其做出贡献。
“开放是让人工智能平台体现人类全部知识和文化的唯一途径。”支持开源系统的Meta首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）在社交媒体X平台上写道。
而目前欧洲政府对于生成式AI的监管分歧主要在于由谁来监督大模型。一些国家希望允许大模型制造商可以自我监督，而不用通过硬性规定来强迫他们遵守，以免伤害企业的竞争力。
清华大学国强教授、智能产业研究院首席研究员聂再清对第一财经记者表示：“大模型技术的发展比想象中快，虽然现阶段AI没有对人类造成即刻威胁，但确实需要更多关注如何保证机器能够一直服务于人，而不会反过来被坏人利用。”
聂再清表示，相关工作和讨论应该关注大模型安全机制设计，同时关注如何在资本和商业化过程中确保这些安全机制的执行。“学界和工业界都需要开始投入部分精力到相应的工作中，最后达成某种共识且有效的方式。”他说道，“底线是确保大模型服务于人类。但他同时强调，在设计好AI的安全机制之后，继续开发AI的能力还是非常重要的。
上海交通大学行业研究院“人工智能+”行业团队负责人史占中教授对第一财经记者表示：“生成式AI的安全性和伦理规范值得高度关注，需要建立和完善监管制度。如果相关监管制度逐步跟上，相信生成式AI会造福更多人类。”
史占中认为，从政府的层面来讲，要加快AI相关领域的立法，特别在金融、安全、健康等领域严格监管，厘清AI的设计者、使用者、内容生成者的权责关系，完善AI决策的问责机制，保护大众合法权益；而从社会层面来讲，应加强AI技术的监管，推进AI研发者遵守伦理准则与规范AI的发展。
