3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，三六零(601360.SH，下称“360”)集团创始人周鸿祎以“人工智能与未来安全”为题发表主题演讲。
周鸿祎展示了AI绘图生成的自画像，以及由大语言模型生成的开场白。他将人工智能发展划分为三个阶段：人工智障、强人工智能、超级人工智能。周鸿祎认为，GPT-4已经拥有超人的能力，具有真正的智能。
预计，GPT-6到GPT-8人工智能将会产生意识，变成新的物种。在GPT-3.5的时候，周鸿祎预言它将长出“眼睛和耳朵”，目前GPT-4已经具有看图的能力，初步印证了周鸿祎的判断。随着GPT已经进化出了“手”和“脚”，能够通过接入互联网API拥有操控世界的能力。
｜GPT-4进化太快，满分第一名通过大厂模拟面试
近日，GPT-4满分通过了LeetCode上的亚马逊公司模拟面试，超越所有参与测试的人类，可以被聘用为软件工程师。
GPT-4在这些方面表现大幅超越ChatGPT等之前模型，并在所有这些任务上惊人地接近人类水平，也就是摸到了AGI的门槛。
微软研究人员的这篇论文叫《通用人工智能的火花：GPT-4的早期实验》，在论文中他们写道，除了对语言的掌握之外，我们证明GPT-4还可以解决跨越数学、编码、视觉、医学、法律、心理学等领域的新颖而困难的任务，而无需任何特殊提示。
此外，在所有这些任务中，GPT-4的表现都非常接近人类水平，并且经常大大超过ChatGPT等先前的模型。鉴于GPT-4功能的广度和深度，可以合理地将其视为通用人工智能 （AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。
为了证明他们的说法，研究人员让GPT-4证明素数是无限的，并且每一行都押韵，结果GPT-4完美地做到了！人类能做到吗？估计90%的人连素数是什么都不知道，50%的人连什么是押韵都不知道，要证明就更是望尘莫及的了。
虽然GPT-4在许多任务上达到或超过了人类水平，但总体而言，它的智力模式明显地不像人类。然而，GPT-4几乎可以肯定只是迈向一系列越来越普遍的智能系统的第一步。但即使是作为第一步，GPT-4也挑战了相当多的，广泛持有的关于机器智能的假设，并表现出突发行为和能力，且其来源和机制目前还很难准确辨别。
是不是有些毛骨悚然，脊背发凉？GPT-4的智力模式不像人类，其来源和机制目前还很难准确辨别。这是不是意味着GPT-4在如何“进化”，实际微软是并不知道的呢？而且研究人员表示，他们“并无法访问GPT-4庞大训练数据的全部细节”，实际机器学习，不就是利用神经网络分析海量的数据，找出其内在联系，组合成新的知识吗？
目前可能是GPT-4的进化太快，微软内部实际也有很多不同甚至矛盾的声音，比如OpenAI之父塞缪尔·奥尔特曼一再强调GPT-4的局限性，并说“我们还没有真正的AGI”，微软也称自己并不专注于尝试去实现AGI。
｜国内离GPT-4多远？先做出GPT-3.5
数智前线获悉，国内几家大型互联网公司和人工智能企业接到了客户密集的问询，了解ChatGPT和大模型相关的内容。尤其是行业龙头和大企业，都有一种焦虑：国内的大模型进展如何，技术是否跟得上？
“过去，大家普遍认为，国内与海外在人工智能方面的进展，相差不大，但ChatGPT出来之后，大家有点措手不及。”一位互联网大厂人士告诉数智前线，大模型参数超过千亿之后，实现了质变，让人工智能初步具备了逻辑和推理能力。
ChatGPT带来的这种紧迫感无处不在。尽管效果上与ChatGPT还有很大差距——即便是谷歌和Facebook等海外巨头，在大模型上的表现也不如OpenAI——但国内大厂在人工智能大模型上的布局早已经开始。包括阿里的M6大模型、百度的文心大模型、华为的盘古大模型、腾讯的混元大模型以及智源的悟道大模型，其参数量都在千亿规模以上，而且都是多模态。
国内厂商在人工智能领域的努力有目共睹。百度在过去几个月，加班加点，追赶ChatGPT的进度。3月中旬，百度推出的类ChatGPT产品“文心一言”已经对外开放测试，尽管在效果上不如ChatGPT，但也引起了国内用户和企业的积极尝试，数万家企业申请调用API服务，服务器一度被挤爆。
腾讯也在公开回应中明确表示，腾讯在相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。3月22日的腾讯财报会上，总裁刘炽平也回应了投资者关切，称腾讯将积极投入资源来构建基础模型，并在未来将其应用到腾讯的每一个业务线中。
腾讯做事一向比较低调，但其实腾讯在人工智能上的布局并不少，时间也不短。据数智前线获悉，目前腾讯旗下主要有三大人工智能实验室：优图实验室主打计算机视觉和产业AI应用，WeChat AI专注开发语音AI，AI Lab则专注于基础研究和应用探索的结合。
在腾讯云智能之前披露的“四级加速架构”里，不仅有最底层的算力（自研AI芯片加速算力效能），也有开发层的混元大模型，并通过腾讯云TI平台提供多元行业大模型精调解决方案，上面还有即插即用的标准化应用行业和行业解决方案，已经形成了一套从基础算力到算法模型到上层应用完整的链条。
具体到外界非常关注的模型层，腾讯在2022年对外公布过AI大模型“混元”，取”混沌初始“之意，包含了CV（机器视觉）大模型，NLP（自然语言处理）大模型以及多模态大模型，覆盖了业内主流的研究方向，先后在中文语言理解权威评测集合CLUE与VCR、MSR-VTT，MSVD等多个权威多模态数据集榜单中登顶，实现跨模态领域的大满贯。
混元大模型的优势在于，一是腾讯在人工智能领域的技术积累和储备，让其在多个细分赛道获得了突破。比如在NLP领域，依托于腾讯的太极机器学习平台，腾讯在去年推出了万亿中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1T，这个模型在最新的自然语言理解任务榜单CLUE上斩获三个榜首。
二是腾讯有海量应用场景。除常规公开数据集之外，“混元”大模型还学习了商业领域特有的文本数据集。相较于业界其他AI大模型，“混元”能够更好地理解各种长度文本信息，应对搜索、广告、新闻、问答等多样化的场景任务，在阅读理解、知识图谱相关的下游任务中也更加具有优势。
如今，在ChatGPT的声浪中，国内大厂们正在加速行动。据数智前线获悉，算力和数据作为大模型的关键要素之一，国内不少企业在大量购买英伟达GPU，同时也有些巨头正在寻找高质量的中文数据，为训练效果更佳的大模型做准备。
“最重要的事情就是现在能把GPT-3.5复现出来。”印奇说，“GPT-3.5是更重要的点，至少让大家在共同的基准上，这样后续无论是应用的创新、对技术的创新各方面至少有感觉。”
｜GPT6应用具有怎样的想象力？
搜索一定是落地的第一个场景，办公软件，比如office365；电子邮件、视频会议也是生成内容类的场景。此外，像服务机器人、智能客服也是非常好的应用领域。
现在其实有两个革命，一个是能源革命，基于锂电池，从过去的化石能源到我们的现在的锂电能源。另一个革命就是以ChatGPT为代表的AGI通用人工智能，未来在有了更灵敏的机械反馈后，机器人就是最大的一个应用场景。
智能数字人一定会比机器人更先应用。因为机器人受掣肘的地方比较多，包括续航、关节自由度等等，落地的困难要大很多。如果是数字世界里面的一个数字人，它的到来可能就会快很多，比如主持人、直播带货、数字明星等等。
此外，对游戏行业的影响也很大，特别是能够直接大幅降低游戏的开发成本。用AI画图能够极大提高游戏创意师的工作效率。
未来AI机器能够替代很多简单的工作，所以人的创意，人的思想就变得特别重要。所以我们觉得对于内容创意者会带来特别大的需求提升。
