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最新！Yann LeCun：AI將成為超級智能，堪比新的文藝復興，人類新的啟蒙
老楊聯合國最新演講，核心觀點：
開源： 基礎模型必須是自由和開放原始碼的，才能讓全球都能參與，避免少數公司控制
分佈式訓練： 訓練過程應該在全球多個資料中心以協作和分佈式的方式進行
未來AI的強大： 未來的AI將具備推理、計畫、和理解現實世界的能力，最終會匹配甚至超越人類智力
AI的積極影響： AI不僅能推動工業革命，更可能帶來類似文藝復興的啟蒙時期
國際合作方向： 收集文化材料並建立分佈式AI超算中心，統一監管，避免阻礙開源AI發展
正文
人工智慧的變革力量
人工智慧將在未來幾年和幾十年內深刻地改變世界
簡而言之，人工智慧將放大人類的智能
人工智慧正在加速科學和醫學的進步
人工智慧正在促進資訊和知識的獲取
人工智慧正使更多的人更知情、更有創造力、更有效率
人工智慧的普及
在未來的十年裡，人工智慧將變得無處不在
每個人都將隨時擁有虛擬的AI助手團隊
它們會像人類助手一樣幫助我們實現各種目標
我們將通過可穿戴裝置（如智能眼鏡和智慧型手機）與它們互動
它們將以世界上每種語言提供對知識的便捷訪問
人工智慧將極大地提升生產力和人類創造力
它將幫助人口老齡化和減少的國家
它將加速科學和技術進步
它將幫助我們解決人類面臨的一些最大問題，
例如氣候變化、癌症治療，
以及地方性或慢性疾病
人工智慧的知識庫
人工智慧系統最終將構成所有人類知識的儲存庫
人工智慧系統的產生分為兩個階段
一是訓練基礎模型
二是針對特定應用進行微調
如果我們希望基礎模型對世界各地的每個人都可訪問且有用，就必須用世界上所有的文化材料和所有語言對其進行訓練
由於我們所有的數字內容最終都將通過人工智慧系統來傳遞，
微調的系統需要數量眾多、種類繁多，
以代表世界各地的所有文化和價值觀
開放與合作
要實現這一目標，需要滿足兩個條件
第一，基礎模型必須是自由和開放原始碼的
第二，訓練必須以協作和分佈式的方式在全球多個資料中心進行
政府和私營部門必須共同努力，確保存在支援人工智慧發展的全球基礎設施網路，
使世界各地的人們都能參與到共同資源的建立中
開放原始碼的必然性
人工智慧的未來必然是自由和開放原始碼的基礎模型佔主導地位
歷史表明，基礎設施軟體平台最終總是會開源
例如，
網際網路和移動通訊網路的軟體基礎設施完全是開放原始碼的
世界各地的許多政府都無法接受其公民的數字內容被少數公司控制
Meta的貢獻
Meta在生產和分發自由和開放原始碼的基礎模型（如Llama系列）方面發揮了主導作用
Llama推動了世界各地整個人工智慧產業的興起
自2023年中以來，它已被下載了6.5億次
全球已發佈了85,000個從Llama衍生出來的開源模型，
全部開源
越來越多的公司（無論大小）以及政府機構、非營利組織等，通過微調Llama基礎模型來建構定製產品和服務
應用領域包括農業和食品生產、
教育、醫療保健、製造業、環境保護等。
由於Llama和其他類似模型的開源性質，我們觀察到學術實驗室、獨立開發者、初創公司和大型公司的貢獻推動了進步的加速
人工智慧安全
關於安全問題。
人工智慧應用當然必須安全部署
基礎模型必須經過嚴格的測試和紅隊演練
但從歷史上看，開源平台比專有平台更安全
關於由於人工智慧系統的可用性而導致人工智慧生成的虛假資訊氾濫的預測顯然被誇大了
沒有證據表明當前形式的人工智慧會帶來任何生存風險，甚至比傳統技術（如搜尋引擎和教科書）帶來的威脅也沒有明顯增加
當前的人工智慧技術非常專注於文字和語言，
而不是現實世界
這限制了它目前的適用性
當前的人工智慧系統不瞭解現實世界，
沒有持久的記憶，也無法真正推理和計畫
它們無法像人類甚至動物一樣快速有效地學習新技能
人工智慧的未來發展
但是人工智慧將在未來十年取得顯著進展
毫無疑問，在未來的某個時候，人工智慧系統將匹配並超越人類的智力能力
它們將與當前的人工智慧系統截然不同，它們將能夠理解物理世界，能夠記憶、推理和計畫。
它們可能具有一定程度的常識。
這不會發生在明天，可能在未來一二十年內發生
那些超級智能系統將按照我們的意願行事，並保持在控制之下
它們將完成我們給它們的任務，並受制於安全防護措施
防護措施將像不可侵犯的法律塑造人類行為一樣塑造它們的行為
人工智慧的影響
人們常說人工智慧正在推動下一場工業革命。
我認為人工智慧對社會的影響可能更類似於印刷術的發明以及通過印刷材料廣泛傳播知識
通過放大人類智能，
人工智慧不僅可能帶來一場新的工業革命，還可能帶來一場新的文藝復興，人類的一個新的啟蒙時期
通過這種方式，
人工智慧可以通過加速知識的傳播和推動全球經濟增長，為維護國際和平與安全做出貢獻，
而這正是聯合國安全理事會的重大使命
國際合作的必要性
與網際網路一樣，國際合作應側重於兩項舉措
一是收集文化材料，
在世界多個地區提供以人工智慧為重點的超級電腦，
並為自由開放的通用基礎模型的分佈式訓練建立一個適度的上限
二是統一監管格局，使開源基礎模型的開發和部署不受阻礙 (AI寒武紀)