From Research to Real-World Impact: AI in Action with Sun Sumei
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效率优先于功效，因为实现成本和性能之间的平衡至关重要。除此之外，我认为

我们更重视的一个方面是，在新时代的 AI 或普遍智能和普遍互联中，我们如何将人类、AI 和机器融合到一个具有凝聚力的共存和协作中，以便我们能够

让 AI 机器支持人类，赋能人类，同时，我们关注工作流程的设计，以便我们能够提取价值，同时也能让人类从事更有创造性的工作。

所以这是一个方面，我认为我们已经听了很多了，但是这将如何发展，一些努力已经开始，当然我们期待着聚集更多的生态系统合作伙伴一起踏上这段旅程。欢迎来到 Analyze Asia，这是一个致力于剖析亚洲商业技术和媒体脉搏的顶级播客。我是 Bernard Leung，AI 的进步正在以指数速度发展。我们应该如何看待 AI 研究的未来？

今天和我一起的是 Soon Soo-Mei，新加坡科技研究局（A*STAR）信息通信研究所执行董事。Soon-Mei，很高兴在 2024 年新加坡绿色科技节上与您一起担任小组成员，讨论“AI：改变游戏规则还是代价高昂的地球”这一主题，我们在该主题上进行了非常有趣的对话。也欢迎来到节目。

谢谢，Bernard。感谢您的邀请。很高兴能与您一起讨论 AI 中的一些紧迫问题。做播客最好的部分是我们可以深入探讨。但在此之前，就像我节目中的所有嘉宾一样，我想了解您的起源故事。您是如何开始职业生涯的？

当然。是的，很乐意这样做。事实上，从我的名字，你很可能猜到我很久以前来自中国。事实上，我在完成我在中国北京大学的第一个学位后就来了。然后我在加入 A*STAR 之前在南大完成了硕士学习。

在我加入 A*STAR 并开始在信息通信研究所 (I2R) 工作之前。从那时起，我一直待在这里，当然，我在新加坡国立大学工作期间完成了博士教育。

到目前为止，这是一段非常令人兴奋的旅程，有很多机会。我们经历了这么多时代的创新、技术转变，与我们的研究团队以及我们的生态系统合作伙伴一起经历这一切既令人兴奋又令人满意。

您能否分享您作为信息通信研究所执行董事的当前角色以及该研究所下属 A*STAR 的总体使命？

当然。是的。正如您介绍的那样，我目前是 S2R 的执行董事。S2R 是一家数字技术研究所。我们专注于多学科数字技术，当然包括 AI，以及通信和网络安全。因此，我们的目标是开发值得信赖、安全的技术。

并提供高效的 AI 和数字解决方案来支持新加坡的生态系统。我们的目标是成为新加坡数字技术的创新引擎。因此，对我来说，领导团队并与我们的生态系统合作伙伴合作以完成这项使命非常重要。这确实是一段非常令人兴奋和充满挑战的旅程。

事实上，我还知道 I2R 多年前最初与百度一起开始了自然语言处理，与 ST Engineering 一起进行了自动驾驶。我认为你们的其中一位前执行董事 Giao Leng Tan 是 IDA 的首席执行官，最近被出售了。

给其中一家大型保险公司。因此，iSquare 已经相当，这种混合实际上是将研究与商业应用相结合。但是，Su-Mei，鉴于您在学术界和管理科学技术方面的丰富经验，您能与我的听众分享哪些有趣的职业经验教训？

正如我刚才分享的那样，我们的目标是成为新加坡生态系统数字技术的创新引擎。因此，这实际上是一个既令人满意又充满挑战的角色。为什么令人满意？

因为我们能够将我们正在研究、创新的成果转移到行业中进行部署，从而为生态系统合作伙伴和新加坡创造价值。但是，这也意味着这不仅仅是关于理论研究或论文研究。我们将不得不考虑如何将研究发现

工具工程解决方案。这种工程解决方案必须能够集成到行业的系统中。而且我们还必须推动权衡

性能成本以及经济效益。因此，这既令人兴奋又充满挑战。因此，对我们来说真正重要的是，了解研究端以及行业的需要和挑战，以便我们能够将这两者结合起来。

并且思想开放，乐于倾听，乐于真正思考和重新思考实际上非常重要。因此，我认为这是一个经验教训，我们在与合作伙伴一起创新时始终需要牢记这一点。

我想这是试图了解痛点并试图在研究与实际将其转化为能够帮助企业解决业务问题的实际技术之间取得平衡的问题。所以今天我请你来。说得很好，伯纳黛特。

是的，今天我请你来讨论今天的主题，实际上是讨论你对 AI 的看法。我认为我们进行了非常好的对话。我认为我将开始的方式是，鉴于 AI 正在以前所未有的速度发展，我自己，即使在新加坡国立大学任教，我也发现我每周都必须更改我的讲义。您在观察其增长和潜力方面拥有独特的优势。

那么，您对 AI 的当前轨迹或潜力了解的一件事是什么，而很少有人知道呢？

是的，谢谢，Bernard。正如您刚才所说，我们一直在经历这段旅程，我的意思是，自从我认为十多年前与生态系统合作伙伴一起以来。当时，我们从数据分析或大数据开始，然后转向机器学习和深度学习。现在实际上是 Gen-AI 的时代。因此，如果您查看轨迹，我认为

重要的是要了解我们如何平衡收益和成本，以便我们能够创造价值，并与生态系统合作伙伴以及行业一起实现和维持价值。因此，这不仅仅是关于基础模型的开发，还包括我们如何使模型更高效

提高性能效率。特别是关于这一点，我们一直在研究如何通过更少的数据进行学习，通过最少的计算资源进行学习。因此，我很高兴分享我们最近取得的一项成就，我不会说成功，而是成就

与我们的行业合作伙伴新加坡航空公司一起工作。我也在小组会议上分享了这个例子。兴奋之处实际上来自这样一个方面：我们已经开发了许多模型，多达 10 个，这些模型

要么已经部署，要么正在准备部署所有这 10 个模型，无论是在维护还是机队优化方面，以便我们能够真正推动

整个航空公司运营的效率和最佳性能。但是，正如我分享的那样，一个重要的方面不仅仅是 AI 模型开发的有效性，以及它如何融入运营模型，更重要的是，我们已经部署了

学习较少的设计理念。我们有一个研究计划来推动学习较少，然后在开发它的同时，我们也将其应用于与我们的生态系统合作伙伴一起进行的模型开发中，以便我们能够兼顾这两个方面。这实际上是我感到非常充实和兴奋的事情。当然，我们将继续沿着这条路走下去

权衡取舍的方法。当我担任亚马逊网络服务 AI 机器学习主管时，我认为在 2019 年至 2021 年之间，我与新加坡航空公司在

在他们的 ML 运营站点上进行了大量合作。他们可能是我在该地区见过的最先进的团队之一。我认为这是一个很好的例子，说明 I2R 如何为航空业环境开发更小的模型。I2R 目前正在关注哪些 AI 研究领域，以及潜在的应用是什么？我记得在会议期间，您还谈到了我认为我们应该在这里重新讨论的一些其他有趣方面。

是的，当然。我很乐意与您的听众分享并更好地了解 SQL。我们最近启动的项目之一实际上是国家大型语言模型开发。这

这个国家项目专注于南亚语言和新加坡国家语言。对于 I2R 在这个特定项目中，我们的重点实际上是大语言模型开发中的多模态。多模态实际上涉及语音

为什么是语音？这是因为我们能够捕捉到文本之外的东西，例如同理心、情绪，以便我们能够进行更多对话。

从语言模型中获得的信息。当然，当我们进行下游类型的应用程序时，我们也需要能够应用它。我们发现许多应用程序会很有趣，并且需要将这些方面纳入模型中。

我们正在踏上的另一个令人兴奋的旅程，正如您可能从所有新闻中注意到的那样，是副总理康金荣最近启动的这个部门卓越中心，

用于制造业的 AI。简而言之，我们称之为 AIM-FT，AIM 用于制造业。S2R 实际上是这个 AIM 运营或 AIM 团队中的一个研究问题。我们设想或我们

我们设定目标与生态系统合作，推动高效的模型开发，将其融入极具挑战性的制造业领域，以便我们能够实现价值，实现利用 AI 推动下一阶段创新以及为新加坡制造业创造价值的目标。

对于大型语言模型，只是稍微详细说明一下，您是否与 CLion 团队合作？因为我认为他们也是 AI 新加坡完成的模型之一，或者它也可能在您自己的独立研究线上？当然。是的，这是一个很好的问题。你真的表现出你非常了解这个生态系统。事实上，CLion 实际上来自 AISG，专注于文本大型语言模型。

而 X2R 则将重点放在我刚才解释的多模态上。因此，对于多模态模型，我们正在设计 Merlion 的名称。因此，这实际上表明，国家语言将是模型本身非常重要的组成部分。

敬请期待我们的官方发布，以及更多宣传，以及更多关于能力的分享，以及我们与生态系统合作伙伴的合作即将到来。

好的，我期待听到关于这方面的信息。因此，一件事情是，我认为我们讨论了您目前正在进行的一些研究。您能否分享到目前为止可能鲜为人知的任何见解或发展，以及这将如何改变我们对 AI 及其在社会中作用的思考方式？对。我认为在小组会议上，以及刚才，我简要地谈到了效率方面

在功效之上，因为实现成本和性能之间的平衡至关重要。除此之外，我认为

我们更重视的一个方面是，在新时代的 AI 或普遍智能和普遍互联中，我们如何将人类、AI 和机器融合到一个具有凝聚力的共存和协作中，以便我们能够

让 AI 机器支持人类，赋能人类，同时，我们关注工作流程的设计，以便我们能够提取价值，同时也能让人类从事更有创造性的工作。

所以这是一个方面，我认为我们已经听了很多了，但是这将如何发展，一些努力已经开始，当然我们期待着聚集更多的生态系统合作伙伴一起踏上这段旅程。

随着 AI 成为我们使用的几乎所有数字工具中非常不可或缺的一部分，我认为在谈话中，我们谈到了 Netflix 推荐引擎、聊天机器人、在 ChatGPT 上运行查询。您如何看待 AI 的必要应用和不必要应用之间的平衡？确实，我们……

实际上，这是一个非常令人兴奋的领域。并且还着眼于潜力，所有我们可以利用 AI 获得的补充价值，我会说这确实是 AI 工具能够处理的超出我们个人大脑的巨大维度。同时，我们也触及到知识

我们在开发 AI 模型时需要利用的知识，同时也是我们应该从 AI 模型中获得的知识图谱，以便我们能够在无需不断返回的情况下进行演变和迭代

一直到原始数据，到原始大型模型。因此，当我们实际利用 AI 的潜力并从 AI 方面发展时，我们也能够兼顾可持续性能源消耗方面。您认为 AI 在哪些领域现在被过度应用或用于追求潮流而不是满足实际需求？

好的。我会说它处于起步阶段。有很多兴奋。当然，也有很多试验和实验。通过这种方式，作为研究人员，对我们来说重要的是要着眼于系统的观点，以便我们能够提高认识，并指导我们的行业，与我们的行业以及我们的普通消费者用户一起工作，以查看

什么是正确的使用方式或更平衡的 AI 使用方式，而不是，你知道，既然科技 GPT 免费提供，让我们提示一下，对吧？我认为现在人们仍在经历好奇阶段。但是一旦如此，我们将能够更负责任地利用 AI，并且也能够

采用更平衡的方法来使用 AI。我应该帮助我的所有听众，生成 1000 张猫的图片实际上相当于用汽油驾驶汽车 6.4 公里。

没错。是的，这是您在小组会议上也提到的内容，对吧？我认为提高认识对我们来说很重要。这是我们的角色，您作为 AI 倡导者，以及我们作为研究界的角色。

是的，我在倡导这一点，我记得在小组会议上，您谈到了负责任的使用。我认为这非常重要。那么，根据您的经验，行业和消费者应该如何区分能够增加价值的良好 AI 使用和仅仅是过度炒作的 AI 应用？我们如何将负责任的 AI 纳入其中？

我认为我提到了设计思维，正如您也提醒我的那样，负责任地使用 AI 将非常重要。为此，我们需要提高行业和公众的认识。因此，对我们来说，扮演这个角色非常重要。

您是否见过任何负责任的、有影响力的 AI 使用案例，这对我们其他人来说很有趣，我们正在尝试思考这个领域？好的。是的。所以我提到了，你知道，模型。一方面，我们确实看到了大型模型的价值，尤其是

同时，当我们进行部署时，我们如何能够提高效率，包括压缩、量化 AI 模型、参数作为技术方面之一。而且，当我们进行某些专门的企业用例时，我们是否需要利用大型模型，或者我们应该实际瞄准一个

小型模型来实现目标。我认为这将是研究人员或研究团队正在经历的重要旅程的一部分。我相信在经历了部分旅程之后，我们将拥有巨大的潜力，以便我们能够实现这种平衡。我们应该如何衡量 AI 的成功？这仅仅是关于取得更多技术突破，例如，你知道，

OpenAI 推出 O1 或草莓模型，或者最近像 CloudTree 现在已经能够让 AI 执行计算机功能甚至代码生成？或者说，对人类和可持续性的影响应该是衡量我们在 AI 中取得成功的首要标准？

对。只是对人类的 AI，可持续性的 AI 的另一种说法，对吧？有了这个方面，我会说真正适合特定用例的正确模型，而不会不必要地推动大型模型，将是另一种解释我们如何实际推动 AI 造福人类，AI 造福，你知道，人类和可持续性。

以及我们尚未能够触及的许多潜力，例如利用 AI 来处理科学发现中的复杂性，对吧？为此，你知道，我们如何利用 AI 来

发现更可持续的材料，发现药物等。我们已经在新加坡启动了一些研究项目，我会说这将是我们可以将 AI 用于造福的另一个方面。那么，您希望人们更多地向您询问关于 AI 的一个问题是什么？

对。是的。那么，你在贡献 AI 造福方面做了什么？哇。所以我现在要问你这个问题。对，对。是的。是的。那么，你贡献了什么？我很好奇。

当然。是的。正如我刚才提到的那样，对于 I2R 来说，在 AI 之旅中已经有超过 10 年的旅程了。当然，我们已经看到了许多令人兴奋和令人满意的成功，这些成功是与我们的生态系统合作伙伴一起取得的。同时，我们也看到了新的挑战正在到来。然后

然后，对我们来说，推动 AI 前沿并将其用于造福社会和行业，这也是一个非常令人兴奋的角色。这实际上是我非常渴望与您的听众以及整个生态系统分享的事情。此外，我希望我们能够更好地联系起来

然后我们可以互相合作，共同推进这段旅程。是的，我相信您在研究出版方面做了很多工作，肯定为 AI 做出了贡献。我只是对此更幽默一些。所以这就引出了我的最后一个问题。我认为 AI 现在被誉为解决许多世界紧迫问题的关键，无论是气候变化、新药发现，甚至是制造医疗保健等基本问题。

在您看来，当 AI 应对这些挑战时，伟大将会是什么样子？当 AI 做到这一点时，成功将是什么？这就是解决这些挑战意味着成功。如果我们真的看看真正的成功，我会说指针移动，使用传统方法，我们可能会成功。

可能无法如此迅速或高效地解决这个问题。为此，我会说，作为研究人员，我们能够让 AI 为此做出贡献将是非常令人满意的。我认为，这仍然是一个我们需要共同努力并努力实现的目标。

所以，Su-Mei，非常感谢您来到节目并以更详细的方式分享您的想法和观点。我们在小组会议上花了多少时间。因此，最后，我有两个快速的问题。第一个问题，最近有什么推荐激励了你？好的。是的，这仍然非常有趣。我也一直在关注，你知道，AI 的兴奋。同时，挑战，对吧？

因此，我会说，作为社区以及公众的建议是，我们如何才能拥有更系统的观点，以便我们能够共同推动这一进程。这是一个开放式问题，但我认为这对我们来说是一个需要解决的重要问题。

和系统系统化和平衡。在某些方面，这可能需要对工作流程以及我们的常见做法进行一些彻底的重新设计。

我认为关于工作流程变化的这一点很有趣，我们实际使用 AI 的方式将会发生很大变化。最后一个问题，我的听众如何找到你？因为你很快就会推出很多创新。谢谢。对。我们有 iSquaredR、A-Star 网站，我们也有 A-Star 以及 iSquaredR 的 LinkedIn 页面、Facebook 页面。我自己也有一个 LinkedIn 页面。所有这些，我们可以联系起来。

当然，我们希望在这段激动人心的旅程中一起工作。我还想向绿色科技节的朋友们致敬，他们将在 2024 年 11 月 14 日至 15 日在洛杉矶举行下一次活动。如果您在美国收听本节目，请查看一下，因为我知道你在哪里。

请查看一下。当然，对于这个播客，您可以在 YouTube 和 Spotify 上找到我们，以及所有其他平台，包括我们现在发布我们成绩单的 LinkedIn。非常感谢您来到节目，我期待听到多模态大型语言模型的发布。谢谢，Bernard。非常感谢。