2023年8月14日，由GAIR研究院、雷峰網、世界科技出版社、科特勒諮詢集團聯合主辦的第七屆GAIR全球人工智慧與機器人大會，在新加坡烏節大酒店拉開帷幕。
此次大會是在大模型技術爆炸時代，國內首個出海的AI頂級論壇，也是中國人工智慧影響力的一次跨境溢出。
之前六屆GAIR大會留下了眾多精彩、經典和令人驚嘆的瞬間，而本屆大會延續了之前的高水準與豪華陣容，共開設10個主題論壇，聚焦大模型時代下的AIGC、Infra、生命科學、教育，SaaS、web3、跨境電商等熱門領域的變革創新。
作為國內首個出海的AI頂會，在這裡，我們將看到微軟最高級別科學家離任後的亞洲首秀、Azure AI 核心科學家談雲智一體，92歲現代營銷學之父講述自己眼中的未來營銷，網際網路巨頭大模型締造者齊聚獅城分享落地法則，十多位院士、頂會主席大話 AI 3.0，使這一天成為值得反覆品味的一天。
首先，是本次大會聯合主席，新加坡工程院院士、新加坡南洋理工大學陳義明教授登台致歡迎辭。陳義明教授簡單總結了之前6屆GAIR大會的歷史，對到場的嘉賓與觀眾們的到場表示了歡迎與感謝，並預祝本次大會在新加坡圓滿成功舉辦。
大會聯合主席陳義明教授致歡迎辭 在陳義明之後，大會主席潘毅回顧了AlphaGo、Alphafold到ChatGPT這三個里程碑對AI發展的不同影響，他認為以ChatGPT為代表的大模型將AI帶入了生成式的新時代，過去人工智慧有有三駕馬車，即大數據、優算法、強算力；而在大模型時代，人工智慧要落地需要六駕馬車，除了前面的三駕馬車之外，另三駕馬車是賦智能、可解釋、低能耗。在接下來的「GPT時代的傑出貢獻者」環節，與會嘉賓將會分享他們在這一領域的研究與實踐。
大會主席潘毅教授致開幕辭
01 GPT時代的傑出貢獻者：那些關於GPT的洞見和機會
大會的第一個環節是「GPT時代的傑出貢獻者」，黃學東、周伯文、何曉冬等一眾科學家陸續登場。他們不僅是人工智慧從低谷邁向高峰的見證者，更是親身參與者。這一批見證過人工智慧從低谷到高峰的科學家，他們走過灰暗但勇敢的年代，在GPT與大模型風潮興起之前，他們就已經開展了相關的前沿探索。
如今，新的故事熱鬧開席，站在人工智慧未知之域的門口，龐大、多元、複雜的大模型時代，這些科學家不僅是人工智慧的前沿探索者，還是大模型與GPT時代的技術創新者與弄潮兒。曾經，他們創造了一個璀璨的AI時代，現在，他們要書寫一段更加波瀾壯闊的歷史，在GAIR大會上講述他們的洞見和眼中的新機會。
第一位演講嘉賓是 Zoom CTO 黃學東。黃學東是美國國家工程院、美國藝術與科學院院士，IEEE/ACM Fellow。他指出，行動電話、網際網路與 Facebook 分別用了 16 年、7 年與 4 年半才達到 1 個億的用戶量，但 ChatGPT 只用了 3 個月，由此可見其革命性。
如今，中國的大模型呈現「百模大戰」的局面，這無疑反映了科技圈對 AI 的敏銳與激情。但在黃學東看來，AI 在工業界的落地應用應考慮「集成式 AI」的實踐與可能。古語有云，「三個臭皮匠頂個諸葛亮」。黃學東表示，這一思想在 AI 商業化落地中也有其用武之地。這也是黃學東離開其工作 30 年的老東家微軟、轉而加入 Zoom 的原因之一。
現在大模型發展存在百花齊放的局面，即參與者往往過分高估自家成果，而沒有面向外界進行合理的整合。例如，此前，微軟內部的各項 AI 模型如語音、計算機視覺、翻譯等功能都十分強大，但沒有像 OpenAI 一樣整合出一套統一的基礎模型ChatGPT。作為一家應用型產品企業，Zoom 注重 AI 模型的集成與融通，用新一代聯邦學習融合了 OpenAI、Anthropic、Meta 等等多家模型的功能接口，由此完成比原有模型更好更強大的用戶服務。
Zoom CTO 黃學東發表演講 在與潘毅院士的對話中，潘毅院士問及「未來人工智慧將泛化出怎樣的能力，是否可以擁有像人類軍事家一樣的指揮能力」，黃學東院士則認為，人們常常高估技術的短期效力，而低估其長期影響——瓦特在發明蒸汽機，麥克斯韋建立電磁理論時，都沒有想到會對未來產生如此大的效應，今天大模型的發展也是如此，我們暫時只能看到短期影響，而大模型對於人類的影響可能會深遠，而在那時候，一切皆有可能。
「以大模型為中心，多模態聯合發展的技術趨勢在未來兩年將會成為現實，GPT的出現並非一個偶然事件，而是一個歷史必然。在當下，我們都應該注重三個臭皮匠的聯合融合能力，這樣才能贏過更多的諸葛亮為人工智慧應用落地做貢獻。」黃學東院士答道。
潘毅對話黃學東
圍繞大模型的討論在繼續。繼黃學東介紹完「what we are now」後，清華大學周伯文接著介紹大模型在複雜場景中的應用。周伯文是清華大學惠妍講席教授、電子工程系長聘教授，銜遠科技創始人，IEEE/CAAI Fellow。
Tools for AI or AI for Tools ？在 GAIR 2023 的演講中，周伯文提出這一哲學問題。今天 AI 已經體現出掌握人類語言的能力，下一步，如要復現人類智能，周伯文認為 AI 應學習如何系統地使用工具。以 AI 為中心、工具的存在是為了讓 AI 更好，亦或以工具為中心、讓 AI 圍繞工具工作，這背後實則是人類對於 AI 與自身關係誰占主導的選擇。而人與 AI 的關係走向何方，最終將取決於 AI 技術金字塔尖的引領者對這一問題的博弈思考。
AI 能否復現人類智能、學會語言與工具的結合？周伯文在報告中介紹了一個融合語言與工具智能的一個通用學習框架。他認為，在這個框架下基礎模型（Foundation Models）可以為融合語言與工具的智能方向提供一個確定的答案，並提出了三個基礎研究方向：更通用的意圖理解、異構與多源的工具表征學習、多步規劃與推理。周伯文教授指出，這樣的基礎模型與 只聚焦於語言的ChatGPT 在模型、任務、能力、架構是需要很大提升的，對於年輕學者，這會是一個非常重大的研究機會。
周伯文發表演講
需要注意的是，將大模型的能力遷移到產業應用中，將不可避免地遇到更低頻、長尾的複雜場景和大規模協同需求。對此，京東探索研究院院長、京東科技智能服務與產品部總裁、IEEE Fellow 何曉冬指出，應用於產業的大模型必須具備產業原生、價值驅動、開放協同三大特性。
當大模型具備專業知識網絡構建、邏輯判斷與推理等能力後，落地的門檻高度就會降低。何曉冬在 GAIR 2023 的現場提出了「多模態 x 多行業」的路線。如果將大模型比喻為一位已經完成通識教育的「高中生」，那麼大模型「畢業」、走向社會則必須與產業深度融合，通過多模態方式對不同產業、行業進行知識融合、知識獲取，學習如何「學以致用」，並現場演示了多個在具體場景中如何「學以致用」的例子。
何曉冬在演講中 在人工智慧與機器人研究國際期刊（IJAIRR）成立儀式環節，IJAIRR的三位主編，新加坡GAIR研究院創始人朱曉蕊博士、美國密蘇里大學哥倫比亞分校系統董事會傑出教授許東博士、美國南佛羅里達大學計算機科學與工程系教授孫宇博士及世界科技出版社總經理李志偉博士共同上台為IJAIRR期刊發布揭幕。IJAIRR由新加坡GAIR研究院與世界科技合作出版，是全球人工智慧與機器人領域第一本致力於推廣DeSci(去中心化科學)的學術期刊。新的學術出版模式將會激勵科學家在分享研究成果的同時獲得相應的經濟收益，並允許更多受眾通過閱讀的方式進一步促進科學研究工作的開展，從而形成全新的科學生態模式。
人工智慧與機器人研究國際期刊（IJAIRR）成立儀式 過去半年，大模型創業公司和投資人們經歷了過山車般的起伏。對企業和消費者而言，AI 意味著更好的決策、更好的行動、更好的結果以及更好的體驗。但矽谷先鋒投資人 Alex Ren 指出，過去幾年，AI 的技術落地在盈利上未如預期。 Alex Ren 認為，當前 AI 大模型的投資可以從四個維度出發：一是生產力的釋放，即 AI 驅動的工具自動執行任務並提供輸出；二是對產業的改變，即使用人工智慧優化流程以提高效率、降低成本並改善結果；三是 AI 中間層，指 AI 中間層連接 LLM 以構建可擴展和定製的 AI 應用程式；四是 AI Agent（AI 智能體），由 AI 代替人與機器進行互動並學習。
在與華映資本海外合伙人邱諄的對話環節中，二人還就 AI 如何顛覆社交媒體內容生產方式、初創公司的商業化路徑等問題進行了探討。
Alex Ren 指出，初創公司在同大廠競爭中要明確自身的局限性，從客戶的需求側入手提高 AI 自身的快速疊代能力。邱諄也補充介紹了中美大模型創業公司的差異，他指出，國內企業聚焦 AI 如何解決用戶痛點和產品趨勢，但矽谷公司則更強調後續產品的增長引擎。
Alex Ren對話邱諄
隨著大模型參數的指數級增加，如何高效訓練模型成為大模型開發的重中之重。阿里雲計算平台首席架構師林偉在 GAIR 2023 的演講中提出，今天 AI 工程面臨非常多挑戰。硬體複雜度高，晶片每半年更新一次；集群複雜，高投入未必能帶來高性能；分布式任務配置複雜；每一個問題都會大量分散算法工程師在模型訓練上的精力。
林偉介紹了阿里雲 PAI 靈駿智算平台的基礎架構。在算力底座層面，靈駿智算集群通過自研高性能網絡、高性能存儲、異構資源池化、數據加載加速等優化技術，可實現端到端1.5微秒超低系統通信時延，通信效率17%優化，異構資源利用率3倍提升。在工程平台層，PAI靈駿智算服務提供覆蓋AI開發全流程的平台和分布式計算優化能力，單個訓練任務可達到萬卡級別規模，千卡規模的線性擴展效率達92%，為通用大型模型研發提供穩定、高效的支撐。
阿里雲林偉演講中
林偉認為，MaaS 推動各行各業建模型社區的同時，模型社區也會反哺行業，構建更多 AI 應用，因此構建好的模型與模型社區，對行業至關重要，而 AI 的工程化與規模化也會成為這波 AI 爆發的主要推動力。
02 青年科學家論壇：探索未知，鼓勵交叉研究合作
大會下午的第一場，進入了備受期待的「青年科學論壇家」環節。回首人工智慧及其基礎理論的發展，青年科學家一直占據著重要的地位；在大模型「跑步進場」的創新進程中，青年科學家同樣占據了重要的角色。為此，GAIR大會首日設置「青年科學家論壇」，為青年科學家的學術研究提供一個跨界交流的平台，營造探索未知的學術氛圍，鼓勵青年科學家之間的交叉研究合作。
伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）副教授李博指出，大模型時代，機器學習無處不在，但是大模型的安全性和可信性問題一直是學術界和工業界關注的重點，Amazon、Anthropic、 Google和 OpenAI 等公司曾共同承諾將更加負責等對AI進行開發；與此同時，大模型因為數據隱私等方面的問題，一旦進入物理世界，便會十分脆弱。為此，他們團隊提供了一個綜合可信度大模型評價平台叫「DecodingTrust」，從有害內容（toxicity）、刻板偏見（stereotype bias）、對抗魯棒性（adversarial robustness）等多個維度對 GPT 模型進行了可靠性評估，旨在評估不同可信度視角下的 GPT 模型的準確性，以及其在對抗性環境（如對抗性系統/用戶提示、示例樣本）中的穩健性。
