麻省理工学院首届生成式AI影响力联盟研讨会：展望生成式AI的未来
在首届麻省理工学院（MIT）生成式AI影响力联盟（MGAIC）研讨会上，研究人员和商界领袖齐聚一堂，探讨围绕这项强大技术的潜在进步。
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图片说明：MIT教务长Anantha Chandrakasan启动了首届MIT生成式AI影响力联盟（MGAIC），行业领导者和MIT研究人员齐聚一堂，讨论围绕这项强大技术的潜在进步。
致谢：Gretchen Ertl
图片说明：Meta首席AI科学家Yann LeCun与MIT公司主席Mark Gorenberg讨论了“世界模型”的发展，这些模型通过感官输入观察和与周围世界互动来学习，就像婴儿一样。
致谢：Gretchen Ertl
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生成式AI的快速发展与前瞻
2022年，OpenAI向世界推出了ChatGPT，使生成式人工智能进入主流视野，并引发了一系列连锁反应，导致其迅速融入工业、科学研究、医疗保健以及普通民众的日常生活。
那么，这种强大却不完美的工具的下一步将是什么？
带着这个问题，数百名研究人员、商界领袖、教育工作者和学生于9月17日齐聚麻省理工学院克雷斯礼堂（Kresge Auditorium），参加首届MIT生成式AI影响力联盟（MGAIC）研讨会，分享见解并讨论生成式AI的潜在未来。
协作的必要性与AI的未来方向
MIT教务长Anantha Chandrakasan在研讨会开幕时表示：“这是一个关键时刻——生成式AI发展迅猛。我们的责任是确保随着技术的不断进步，我们的集体智慧也能跟上步伐。” MGAIC是今年2月成立的由业界领导者和MIT研究人员组成的联盟，旨在利用生成式AI的力量造福社会。
MIT校长Sally Kornbluth强调了这项协作努力的紧迫性，她指出，世界正指望MGAIC中的教职员工、研究人员和商界领袖来应对生成式AI不断发展的技术和伦理挑战。
Kornbluth说：“MIT的责任之一是为世界带来持续的进步……我们如何管理[生成式AI的]魔力，以便我们所有人都可以在关键的现实世界应用中自信地依赖它？”
从LLM到“世界模型”
对于主题演讲嘉宾、Meta首席AI科学家Yann LeCun来说，生成式AI中最令人兴奋和最重要的进展，很可能不会来自于对Llama、GPT和Claude等大型语言模型（LLM）的持续改进或扩展。这些庞大的生成模型通过在海量数据集上进行训练来学习模式，从而产生新的输出。
相反，LeCun和其他人正在致力于开发“世界模型”（World Models），这些模型的学习方式与婴儿一样——通过感官输入观察和与周围世界互动。
“一个4岁的孩子通过视觉所看到的数据量，与最大的LLM所接触的数据量相当……‘世界模型’将成为未来AI系统的关键组成部分，”他说。
机器人与安全护栏
拥有这种世界模型的机器人可以无需任何训练就能独立完成新任务。LeCun认为，世界模型是公司使机器人变得足够智能以在现实世界中普遍有用的最佳途径。
但即使未来的生成式AI系统通过融入世界模型变得更智能、更像人类，LeCun也不担心机器人会脱离人类控制。他表示，科学家和工程师需要设计护栏来确保未来AI系统的方向正确，但作为一个社会，我们已经在这样做数千年了，通过设计规则使人类行为与共同利益保持一致。
LeCun说：“我们将不得不设计这些护栏，但从构建上讲，系统将无法逃脱这些护栏。”
生成式AI在工业和物流中的应用
主题演讲嘉宾、亚马逊机器人首席技术专家Tye Brady也讨论了生成式AI如何影响机器人技术的未来。
例如，亚马逊已经在其仓库中集成了生成式AI技术，以优化机器人的移动和物料搬运，从而简化订单处理流程。
他预计，未来的许多创新将侧重于在协作机器人中使用生成式AI，打造能让人类工作效率更高的机器。
他说：“在我整个机器人生涯中，GenAI可能是最具影响力的技术。”
跨行业的影响与研究
其他演讲者和小组成员讨论了生成式AI对企业的影响，范围涵盖可口可乐（Coca-Cola）和亚德诺半导体（Analog Devices）等大型企业，以及医疗AI公司Abridge等初创公司。
几位MIT教职员工也介绍了他们的最新研究项目，包括使用AI减少生态图像数据中的噪声、设计减轻偏见和“幻觉”的新AI系统，以及使LLM能够了解更多视觉世界。
在花了一整天时间探讨生成式AI新技术及其对未来的影响之后，MGAIC教职联合负责人、MIT斯隆管理学院Patrick J. McGovern讲座教授Vivek Farias表示，他希望与会者带着“一种可能性感，以及将这种可能性变为现实的紧迫感”离开。
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