AI真的会意识觉醒吗？ 　　

　　AI需要人为训练，能力由人赋予，自己不会产生意识。若在机器人训练阶段未考虑伦理问题，可能会产生程序漏洞，出现对立动作，但这并不是有意识的所谓“反抗”。“机器人本身没有好恶之分，是人给它带来的。”未来，高危工作或由机器人从事，AI训练师等新奇职业则应运而生，人与机器人可实现互补。

　　人类科技产业发展过程中，对于人工智能等系统的建设与分析，已经形成了一套有机方法论。这一方法论被王蕴韬概括为“搭积木原理”，通过层层分级，从复杂的功能表象，逐渐分解出类似积木块的基础功能项。

　　目前通过对人工智能算法的梳理，可以将其底层算法分为三类：回归、分类和聚类。王蕴韬总结，这三类算法都是为了寻求数据之间的统计关系。其中涉及两个关键词：数据和统计。相同的算法在不同的数据上可能会产生不同的结果，因此，数据才是人工智能系统的“C位”，而非算法本身。

　　为什么是寻求统计关系？王蕴韬解释，探讨两个实体之间的关系主要分为统计关系和因果关系，其区别在于因果关系必然能带来相关的统计关系，而统计关系并不能反映事物的因果关系。统计关系是两种事物之间的初步关系，尽管目前人工智能系统已经足够复杂，但仍主要聚焦于分析数据之间的统计关系。

　　AI步入“深水区”

　　如今，人工智能几乎无处不在，我们面临的主要问题也已经从“有无AI”转为“AI到底好不好用”？

　　AI应用一般分为两类。“AI+”，聚焦于人工智能本身所衍生出的系列应用，主要包括视觉和听觉的感知交互，如视频的分析理解、人脸识别技术以及智能音箱等语音交互产品。“+AI”，即垂直的行业领域在业务范围内嵌套AI相关的应用，目前在工业、教育等民生相关领域中，人工智能都发挥着越来越重要的作用。

　　无论是“AI+”还是“+AI”，目前人工智能所发挥的作用更侧重于对人的感知系统进行模拟和交互。比如在工业领域中，应用较广的是瑕疵品的识别、工控系统的智能操控等，其背后的技术原理主要涉及的还是统计相关理论以及计算机视觉类应用。

　　“原来AI只要做出来就可以，现在要求必须得做好。”王蕴韬认为，AI的商业赋能已经进入“深水区”，想要做好AI，需要AI与垂直行业的专家双方配合，前者在技术方面持续跟进，后者也要不断对其解释自身行业领域的业务逻辑。

　　人工智能真有可能“活”了？

　　王蕴韬指出，LaMDA等人工智能系统之所以具备如此强大的功能，背后离不开预训练大模型技术的赋能。预训练大模型，可以简单理解为“踩在前人的肩膀上，一步步前行”。初始阶段，人工智能的模型都是小模型，训练需要从0开始，但后面的任务可以直接利用前面任务训练好的模型和数据作为基础。

　　随着预训练大模型技术的不断丰富，隐藏于人工智能系统背后的模型，无论参数量还是体系结构也越来越复杂和庞大，甚至已经超过了人脑神经元的数量。如此惊人的进步，是否意味着人工智能真的有可能产生像人类一样的“意识”和“灵魂”？人工智能真的会陷入“恐怖谷”吗？

　　工信部互动媒体产业联盟、数字文化工作组组长、专家委委员包冉表示，这种担心尚且为时过早。目前研究人员和技术开发者都在尝试使AI具备模拟真人化的能力，但在综合判断能力方面，AI还远远比不上人类。这是因为，人类许多基于大脑的逻辑判断，包含了道德和情感的成分，而非简单的直接判断。其次，无论是深度学习还是卷积神经网络，这些AI基础性算法的核心本质，仍然是模拟人的大脑的决策过程，而非原创。

　　不过，“不知道什么时候人工智能就会到达奇点，同时人工智能还面临着道德困境”。因此，包冉认为，有必要对人工智能在法律与技术等层面进行规范。归根结底，人工智能就是在这样一种纠结的状态下向前发展，或许只有不断地在前进道路上进行摸索，才可能得出人工智能对于人类最合理的一种存在方式。

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