AI技术越先进，我们越焦虑？

刘雪云

近期，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席技术官米拉·穆拉蒂在接受采访时称，Sora预计将于今年晚些时候正式向公众推出。与此同时，她表示OpenAI计划最终可能加入音频功能，并允许用户编辑生成的视频内容。

此前，由OpenAI发布的人工智能文生视频大模型Sora一经面世便引发广泛关注，围绕Sora展开的对人工智能的讨论更是涉及方方面面。有人跃跃欲试想要挖掘技术背后的价值与潜力，也有人担忧技术进步将带来巨大风险与挑战。

围绕大模型展开的竞争正来临

据OpenAI公司早前介绍，人工智能文生视频大模型Sora使用的Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长为一分钟的高清视频。其独特之处在于时长和分辨率上的大幅超越，以及强大的文本理解和细节生成能力。

浙江大学人工智能研究所所长吴飞告诉《中国报道》记者：“Sora对所合成视频中时空子块这一最小单元进行组合，组合爆炸原因可以产生千万种不同的被合成内容，因此Sora的创新本质上是组合创新。”

北京邮电大学人机交互与认知实验室主任刘伟对《中国报道》记者表示，Sora展现的不仅仅是文生视频技术的好坏，更是作为“升级版GPT”背后所展现的强大的数据、算力与算法。

刘伟称，从源头来看人工智能就是以数据为核心的大数据驱动，而西方在数据源方面是十分领先的。实际上，Sora并没有使用与过往不同的新技术，但它所使用的视频生成方式对算力要求却极高。目前国外基本上运用几十万卡甚至百万卡对模型进行训练。

麦肯锡在2023年发布的《生成式人工智能经济潜力》报告中预测，生成式AI在未来为全球经济每年能带来2.6万亿美元到4.4万亿美元的增长，可能每年为全球经济贡献“一个英国的GDP”。

“大模型将成为国际竞争的焦点，其核心节点是谁掌握大模型谁就最先迈入第四次工业革命。”中国科学院大学经管学院教授、国家创新与发展战略研究会副理事长吕本富表示。

人与AI需共同“进化”

人工智能技术的每一次突破总会将话题重新引到人与技术的对立关系上，我们对AI的焦虑并未停止。

Sora一经面世，视觉、影视行业便被认为是第一批直面这场技术冲击的行业。“在目前影视行业中，一切需要人力重复劳动、低成本运营的工作都很容易，也需要被更智能的科技工具替代。”北京三多堂传媒股份有限公司创作副总监兼执行总导演朱允对《中国报道》记者表示。

朱允认为，科技一旦进入应用层面，成本降低，市场化运营机制下，没有哪家单位和企业会拒绝更廉价、效果更好的新产物，那么人就站在了技术的对立面。但更重点的问题在于，知识产权归根结底不可能属于一台机器。“有多少影视工作者能在其中升级换代，接受和顺应新一代科技赋能的进展？这不仅是影视工作者的难题，也是所有人需要共同面对的问题。”朱允说道。

麦肯锡报告数据显示，生成式AI取代人类工作的时间被提前了10年，在2030年至2060年间（中点为2045年）50%的职业将逐步被AI取代。许多涉及沟通、监督、记录以及与人与人之间互动的工作活动都有可能通过生成式AI實现自动化，从而也加速了教育和技术等职业工作的转型。

目前ChatGPT和Sora等人工智能（AI）系统可对人类全量知识进行整合，这显然对以知识传授为主的教育理念提出了巨大挑战。“未来教育需从知识传授转向能力提升，形成提出问题、设计问题、利用根据和迭代反馈的能力。”吴飞对记者说道。

该报告还预测到2040年，生成式AI可以使劳动生产率每年增长0.1%至0.6%。生成式AI可以大幅提高整个经济体的劳动生产率，而将生成式AI与其他技术相结合，每年可以使生产力增长率达到0.2%至3.3%。

“未来将是人与AI共同进化的时代，人类始终是人工智能高度、广度和深度的总开关和决定者，也是人和人造物的协调者。”吴飞对记者表示，了解人工智能、利用人工智能、遵守人工智能伦理，善于提出问题、设计场景和利用工具，也是我们在从信息化时代迈向数智化时代需要不断学习和加强的能力。

生成式AI如何监管？

人工智能的本质在于算法和数据处理，“Sora 训练的数据源来自哪里”成为大家颇为关心的问题。米拉·穆拉蒂在接受外媒采访时被问及Sora训练的素材来源时，她并未给予明确回应，只称训练数据来自公开可用和授权的数据。

近年来，因训练数据引发的版权问题并不少见。“如果软件是开源的，这个灵感不但发起者能看到，其他的在线者也能看见并汲取灵感；如果闭源，版权问题大概率会从会员费或者条款上有清晰体现。”导演朱允表示。

“是管还是放”的尺度把握是一个难题，大多数模型的训练目的在于通过最终AI产品的推广与应用实现商业盈利而非学习或科研。“在管控和放开之间要做一个有机的平衡。”刘伟说。

不久前欧盟启动了一项针对大型科技公司使用生成式人工智能的调查，要求这些科技公司提供更多信息，说明它们各自针对与生成式AI相关的风险采取的应对措施，例如AI产生的幻觉（提供虚假信息）、深度伪造的病毒式传播等。

技术应用中出现的传播虚假信息、侵害个人信息权益、数据安全等问题屡见不鲜。新技术发展的同时，法律体系何时能及时跟进？

近期欧洲议会以压倒性票数通过《人工智能法案》，法案中的相关条款将分阶段实施。欧盟率先为AI监管立法能否为推动各方在AI监管领域合作还需现实印证。

我国AI应用也处于探索阶段。早在2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》中，就提出要于2030年建成完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。全国网络安全标准化技术委员会2024年发布的《生成式人工智能服务安全基本要求》从语料安全、模型安全等多个维度规定了生成式人工智能服务在安全方面的基本要求。

“确保人类‘守法、机器‘守德。”全国政协委员、陕西省高级人民法院副院长巩富文在今年两会期间提出应审慎修改著作权法、制定人工智能促进法，在国家层面设立多部门参与、具有权威性，能快速有效响应、实现敏捷治理的人工智能伦理委员会。