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2024/10/17
Nobody Should Believe Me
D
David Cox
David Cox: 我在IBM有两个主要角色：MIT-IBM沃森人工智能实验室主任和人工智能模型副总裁。实验室致力于人工智能前沿研究，而我的另一个角色则专注于构建IBM的基础模型，这些大型生成模型为AI带来了各种令人兴奋的新能力。IBM与MIT的合作由来已久，始于1956年，2017年正式建立联合实验室，致力于推动人工智能领域的基础研究和应用。我们关注的领域包括基础模型、应对气候变化和新材料开发等。
近年来人工智能发展迅速，这得益于数据量的增加、计算能力的提升以及自监督学习技术的突破。传统深度学习需要大量人工标注数据，而自监督学习则可以利用未标注数据进行训练，极大地提高了效率。基础模型作为大型预训练模型，可以作为其他AI应用的基础，降低了开发成本和难度，提高了效率。它就像一个多功能的厨房用具，可以处理各种任务，而传统的AI应用则更像是单一功能的工具。
传统AI自动化成本高昂，而基础模型降低了自动化成本，使更多应用场景成为可能。基础模型就像一个数据处理平台，可以处理各种类型和规模的数据，而传统AI方法则像建造水坝一样，只处理大型数据流，忽略了大量的小型数据源。基础模型能够利用大量未标注数据进行训练，并在此基础上快速构建特定任务的AI应用，从而降低开发成本和难度。
虽然基础模型功能强大，但并非所有问题都适用同一种模型，需要根据具体任务选择合适的模型大小和类型。较小的专用模型在某些领域可能表现更好，更节能高效。AI模型中存在偏差和幻觉问题，需要研究如何识别、减轻和消除这些问题。偏差问题源于训练数据中的偏差，需要研究如何识别和消除这些偏差；幻觉问题是指模型会产生虚假信息，需要研究如何解决这个问题。
AI可以应用于各种商业场景，例如情感分析、文本摘要、问答等，提高效率并解决传统AI难以解决的问题。自然语言交互界面将成为未来人机交互的重要方式，提高效率并简化操作。AI辅助编程将极大提高软件开发效率，解决软件开发需求与供给之间的矛盾。AI在商业领域的应用前景广阔，例如设计复杂的机械结构、电子电路等。
AI将深刻改变商业模式和员工工作方式，提高效率，创造新的机遇，但也可能导致部分工作岗位的流失。AI将提高工作效率，减少枯燥的工作，但同时也可能导致部分工作岗位的流失，需要做好人员转型准备。WatsonX是IBM新的AI平台，旨在帮助企业利用基础模型等新技术，提高效率并管理风险。创造力在AI研究中扮演着重要角色，包括识别问题、匹配技术和解决方案等。AI研究的创造性体现在解决实际问题、发明新技术和匹配技术与问题等方面。
未来20年，AI将成为一种新的资源，帮助人类提高效率，创造新的可能性。未来AI将成为一种丰富的资源，帮助人类提高效率，创造新的可能性，并不会导致大规模失业。
Malcolm Gladwell: 对David Cox的观点进行补充和引导，并提出一些关键问题。
Jacob Goldstein: 对David Cox的观点进行补充和引导，并提出一些关键问题。
Deep Dive
Dr. David Cox explains the concept of foundation models in AI, their origins, and their significance in modern AI research and applications.
- Foundation models are large, pre-trained models that can be fine-tuned for specific tasks.
- IBM and MIT have a long history of collaboration in AI research.
- Foundation models reduce the labor-intensive nature of traditional AI development.
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