发布日期 2024-05-20 | B站
正文
大家好，我是小黛，欢迎来到第266期参考信息。
在线内容“短命”
互联网是我们现代生活的基础设施，但就像现实中的基础设施会衰败，网络资源和内容也在衰减。5月17日皮尤研究中心报告显示当前的在线内容仍然是短命的研究人员从定期收集网站快照的Common Crawl档案中随机抽样大约100万个网页时间从2013到2023年检查样本是否仍然存在25%的网页到2023年10月已无法访问其中16%是网页不在，域名还在9%则连域名都不在了
2013年存在的网页中约38%已不可用2023年存在的网页中这一比例仅为8%
具体来看抽样的新闻网页有23%至少包含一个失效链接
百科类研究人员选择了维基百科的参考链接11%已无法访问54%的维基百科网页参考链接至少包含一个失效链接社交网站方面研究人员跟踪了今年3月8日到4月27日在X上发布的近500万条推文样本发现近18%三个月内就已不可见其中6成是因为账号被设为私密被冻结或注销4成是因为发布者自己删除但账号本身还活跃切换到国内似乎更好理解比如百度贴吧在2019年屏蔽了2017年之前的所有内容百度网页快照功能2022年下线今年3月1日天涯社区官宣要重启结果最终仅筹款15万未能在5月1日重新开放之前的公告也被质疑是割韭菜而训练AI大模型需要数据4月26日中关村论坛上AI企业和研究者分享了AI数据流通共享的困难剑桥大学生存风险研究中心创始执行主任说我们都认为在不断训练大模型的时候不会缺数据但实际上很多数据都没用上分享数据的困难在于各国及各行业的数据法律法规奇安信数据安全首席科学家刘前伟指出站在全球数据治理的角度来看数据跨境流动更容易将数据汇聚在一起如此一来不管是行业还是通用的AI模型训练效果一定会有很大改善但问题是我们的数据怎么走出去别人的数据怎么进来另据路透社报道马斯克正在推动特斯拉在中国建立一个数据中心利用来自中国的数据推动其自动驾驶系统的全球开发这些数据可以在中国境内处理当然特斯拉还致力于获得中国监管机构的批准将其在中国的电动汽车生成的数据转移到国外5月17日上海自贸区临港新片区管委会发布全国首批数据跨境场景化一般数据清单及清单配套操作指南包括智能网联汽车公募基金生物医药三个领域涉及智能网联汽车的数据包括采购和库存等制造信息汽车设计和测试等研发信息售后服务信息以及二手车销售信息试点为期一年在临港新片区注册的企业可将列入清单的数据转移到国外无需进一步安全评估这是中国进一步吸引外资的最新举措而特斯拉的上海工厂就在临港片区
又利好东南亚
AI是中美科技竞争的焦点2022年10月美国提出对华半导体出口管制新规后不少美系科技巨头出现供应链转移的趋势
去年以来德州仪器、Marvell、美光、AMD等裁撤或缩减了中国研发团队
最近微软传出中国AI团队被打包出国的消息部分员工集体收到公司邮件询问是否愿意搬迁至其他地区工作包括美国、澳大利亚、爱尔兰等国涉及员工主要从事AI研究微软回应称有一小部分员工得到可以选择国际轮岗的机会员工可以选择轮岗或者继续在现有的岗位微软最近大动作不断5月8日和拜登联合宣布在威斯康星州投资33亿美元建设云计算和AI基础设施创立美国首个以制造业为重点的AI联合创新实验室微软CEO纳德拉日前到访马来西亚、印尼和泰国宣布向马来西亚投资22亿美元发展云计算和AI基础设施这是微软在马32年来最大单笔投资另向印尼投17亿美元为84万人提供AI相关的培训和就业机会还计划在泰国开设首个区域数据中心不久后，亚马逊5月7日宣布未来四年向新加坡追加90亿美元投资中美技术竞争加剧东南亚掀起数据中心建设热潮成为全球AI及数据中心产业链的重要环节管理咨询公司Kearney预测到2030年AI可能为东南亚贡献近1万亿美元的GDP5月8日时隔四年谷歌DeepMind团队发布AlphaFold3能准确预测蛋白质DNA、RNA及小分子的配体等结构以及它们如何相互作用应用在生物研究和药物发现领域与现有的预测方法相比至少有50%的改进15日谷歌还推出文生视频模型Veo和文生图模型Imagen3Veo可以生成电影及各种视觉风格的1080P高清视频时长可达1分钟ChatGPT的拟人化交互体验也更进一步14日OpenAI发布桌面版ChatGPT并现场在iPhone手机上演示了由新推出的GPT-4o模型支持的ChatGPT实时语音、文本、图像交互能力15日美国参议院多数党领袖舒默等四位两党参议员发布AI路径图建议增加美国AI研发投入、鼓励现有AI相关法律的执行考虑AI对劳动力的影响、处理AI带来的威胁和危险应对深度伪造对大选的影响等等舒默建议增加320亿美元紧急资金投入确保美国在AI领域的主导地位5月15日市场调研机构IDC公布今年全球生成式AI支出为403亿美元到2027年将达到1510亿占AI支出的29%IDC认为2025年前生成式AI的机会还停留在基础设施2025到2026年向生成式AI平台和方案过渡2026年之后生成式AI服务的机会将全面爆发对于中国市场IDC指出中国客户正在意识到大模型的价值28%的受访企业认为投资生成式AI后可以在一年以内看到回报回报率最高的应用场景依次为自动化IT任务自动化业务流程和工作流产品与服务创新高级分析与预测欺诈检测和安全
AI军控谈判
有竞争当然也有合作上月底美国国务卿布林肯第二次访华时中美达成共识将举行中美人工智能政府间对话首次会议5月14日会议在瑞士日内瓦举行中方表示支持加强人工智能全球治理主张发挥联合国主渠道作用愿同包括美方在内的国际社会加强沟通协调形成具有广泛共识的全球人工智能治理框架和标准规范
中方就美方在人工智能领域对华限制打压表明严正立场
纽约时报将此次会议形容为相当于试探性的首次军备控制谈判谈判已筹备一年美中将试图在一些问题上找到共同点包括如何使用人工智能可能在哪些情况下禁止使用等去年11月中美会晤就人工智能与军事达成相关共识中美将建立人工智能风险和安全问题的专家磋商机制5月6日中国领导人访问法国期间发表中法关于人工智能和全球治理的联合声明一共十条共识包括中法充分认识到人工智能技术快速发展的深刻影响以及与该技术相关的潜在和现存风险致力于采取有效措施应对这些风险并加强人工智能的全球治理当前，美欧以月为单位迭代人工智能基础模型能力产业应用也处于领先身位但全球南方国家尚处于数字化阶段距离智能化尚远而一些产业先行国算力掌控者前沿模型在手方反而担忧安全赤字英国布莱切利安全峰会叠加美国关于安全可靠和可信的开发和使用的人工智能的行政命令产业先发国家相约开启全球人工智能安全治理模式类似多边峰会往往与一些双边间排他性针对性极强的关键和新兴技术对话机制同台易受安全叙事和竞争叙事的影响破坏治理的合作氛围而《中法联合声明》第六、第七条坚持在联合国主导作用的基础上负责任的贡献多边积极力量法国将于2025年举办人工智能峰会中国也将举办2024年世界人工智能大会即人工智能全球治理高级别会议声明第八和第九条聚焦潜在的发展赤字希望依托联合国框架弥合数字鸿沟提高发展中国家并提升“所有人”的人工智能能力实现人类可持续发展目标
院士讲AI差距
一些企业和自媒体宣传喜欢说“遥遥领先”究竟怎么样
4月26日全国人大常委会闭幕会举行第十讲专题讲座工程院院士、中科院计算技术研究所学术委员会主任、国科大计算机科学与技术学院院长孙凝晖做了题为《人工智能与智能计算的发展》讲座他指出我国人工智能技术与智能计算产业过去几年虽然取得很大成绩但依然面临诸多发展困境特别是由美国技术打压政策带来的困难困境一是美国在AI核心能力上长期领先中国处于跟踪模式我国在AI高端人才数量AI基础算法创新AI底座大模型能力底座大模型训练数据底座大模型训练算力等都与美国存在一定的差距并且还将持续很长一段时间困境二是高端算力产品禁售高端芯片工艺长期被卡一些企业都进入美国实体清单芯片制造的先进工艺受限国内可满足规模量产的工艺节点落后国际先进水平二到三代核心算力芯片的性能也落后国际先进水平二到三代困境三是国内智能计算生态孱弱AI开发框架渗透率不足英伟达Cuda通用计算设备架构生态完备形成事实上的垄断国内一是研发人员不足英伟达Cuda生态有近两万人开发是国内所有智能芯片公司人员总和的20倍
二是开发工具不足Cuda有550个软件开发工具包是国内相关企业的上百倍
三是资金投入不足英伟达每年投入50亿美元是国内相关公司的几十倍
四是AI开发框架TensorFlow占据工业类市场PyTorch占据研究类市场百度飞桨等国内AI开发框架的开发人员只有国外的十分之一更为严重的是国内企业之间山头林立从智能应用、开发框架、系统软件、智能芯片虽然每层都有相关产品但各层之间没有深度适配无法形成有竞争力的技术体系困境四是AI应用于行业时成本门槛居高不下我国AI应用主要集中在互联网行业和一些国防领域推广应用于各行各业时特别是从互联网行业迁移到非互联网行业需要大量的定制工作迁移难度大、单次使用成本高
最后我国在AI领域的人才数量与实际需求相比也明显不足
孙院士也提了一些建议他指出AI成功的关键是能否让一个行业或一个产品的成本大幅下降从而将用户数与产业规模扩大10倍产生类似于蒸汽机对于纺织业智能手机对于互联网的变革效果
大家可以去看看全文人大常委会的专题讲座质量都比较高
意料之外的冲击
去年3月14日OpenAI发布GPT-4三天之后就发了篇论文认为80%的美国劳动力至少有10%的工作任务会受到影响数据类自媒体“城市数据团”去年也发了一篇《中国1639种职业的GPT替代风险分析》参照OpenAI的论文方法研究中国劳动力市场结论相似越需要高教育丰富经验才能从事好的职业工资越高的职业在大模型时代受到的影响会越大越是不需要人类经验积累不需要后天学习不需要动脑进行“慢思考”的职业受到的影响反而越少一年过去了“城市数据团”根据去年1月到今年4月底中国所有招聘平台的数据发现大模型确实有不小的影响但方向似乎是意料之外按此前的分析随着大模型越来越多的进入实际工作的需求中存在“暴露在大模型替代风险中”的任务暴露率越高在总任务量中的占比应该会下降但实际情况是大模型暴露率最低的那些任务占比下降反而较快比如“操作焊接设备”“打磨金属表面”等而认为最容易被替代的“编写操作流程文档”“撰写运营报告”“撰写广告文案”或“宣传推广材料”等却出现不同程度的上升这可能是因为产业结构改变比如制造业的占比下降、服务业占比提升但在运营经理、数据分析师等职业内部“撰写运营报告”比例也在提高能够被大模型加速的程序员、内容作者、Web开发人员、数据库架构师等需求仍旧上升也就是说大模型暴露率越高的任务和职业不仅没有被替代反而需求提升了
新需求的出现有三个事实一是中等规模企业暴露率高的职业需求提升更快
二是暴露率越高的职业工资下降越快在中等规模的企业中下降更快
三是职业和任务的集中程度在高暴露率的职业和中等规模的企业中下降最快
原本就不会受大模型影响的岗位其工作职责变得更加专一而会受大模型影响的岗位其工作职责变得更加复杂比如原本招程序员只需要写代码但新招的程序员还需要和销售人员交流需求还需要面对客户而且新招的程序员和内容作者工资要低于同等规模企业类似职业的平均工资为什么这些变化更多出现在中等企业简单来说大模型降低了探寻和试错的成本将实现想法的路径大幅缩短鼓励了中小企业创新和尝试但因为这个需求原本并不存在大模型降低了成本项目才能诞生再加上大模型对各类技术的掌握熟练度提高使得这类岗位的工资降低了从工业革命开始每次技术进步都是大规模生产和分工更加有利可图也就是社会化大生产但在这个过程中个人也越来越局限于自己的职责成了流水线上的螺丝钉而大模型似乎挑战了这个逻辑人们可以脱离巨型企业组织重新将目标放在整体目标和架构上而非迷失在各种技术细节中也就是说人的自主性更重要了这或许会是大模型对于劳动力市场甚至对生产关系最为深刻的改变好的，本期参考信息就是这些，我们周二再见。
附录
事实订正
已核对
- 属实：2024年5月15日，参议院多数党领袖舒默与Rounds、Young、Heinrich四位两党参议员组成的参议院AI工作组发布《Driving U.S. Innovation in Artificial Intelligence》政策路线图，建议投入至少320亿美元紧急资金发展AI，并涵盖执法、深度伪造对大选的影响等内容——与正文「15日……四位两党参议员发布AI路径图」「320亿美元紧急资金」一致。通译多作「路线图」，正文「路径图」为同义异译，非事实错误。（来源 schumer.senate.gov）
待核对
- 「前沿模型在手方，反而担忧安全赤字」一句原稿语序存疑，仅按同音改「首→手」
- 「斯坦福?」无；「舒默发布AI路径图」（亦作「路线图」） 已核对B站 BV1bJ4m1w7Kb。YouTubeVID
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