本文来自微信公众号电子发烧友网，文/黄山明。
在生成式AI的高速发展下，不少人正在焦虑AI是否会取代他们的工作。就在近期，OpenAI首席执行官Sam Altman在瑞士达沃斯经济论坛上分享了对未来AI的见解，透露拥有人类智慧水平的AI即将出现，但不必恐惧，Altman认为这种AI对世界的影响远没有人们想象得那么严重。
人类水平AI即将到来
从过去的许多影视作品中其实不难发现，人们对于AI的心态是矛盾的。一方面认识到AI超强的实力，能够让我们的生活过的更加美好；另一方面，也正是因为AI的超强实力，人们担心AI会不受控制，进而反噬人类。
AI的发展最早可以追溯至1956年，这一年也被称为人工智能元年。在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，一群人举办了一个研讨用机器来模仿人类学习以及其他方面智能的会议。在这个会议上正式提出了“人工智能”这个概念，并标志着人工智能研究的正式启动。
尽管早在此前就有一些零星的相关研究，但1956年这次会议无疑具有里程碑式的意义，它明确了人工智能的目标和研究方向，为AI的发展奠定了基础。
随后的数十年，人工智能技术快速发展，到了1997年，当时的人工智能程序“深蓝”打败了国际象棋大师卡斯帕罗夫，证明了AI在某一领域的可怕潜力。后来AlphaGo在围棋领域击败人类世界冠军，更是意味着AI已经在专业领域，比如棋类比赛中超越了人类，并且越走越远，人类根本追不上。
而在2015年，微软亚洲研究院视觉计算组在ImageNet计算机识别挑战赛中凭借深层神经网络技术的最新突破，以绝对优势获得图像分类、图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军。
更重要的是，该团队的AI系统，在图片识别上，系统的错误率已降低至4.94%。此前同样的实验中，人眼辨识的错误率大概为5.1%，这被认为是一个里程碑式的突破。
而在近几年，生成式AI的到来更是让许多人感受到人工智能的强大，甚至为此感到担忧，AI或许将会取代自己。而通用式人工智能或许就能做到这一点，并且这一天也不会太遥远。
英伟达CEO黄仁勋在此前的一次采访中表示，如果将AI定义为能够与人类智能“相当竞争”的方式完成测试的计算机，那么5年内AI便有望能完成这些测试。甚至可以用AI来研发药物，或者设计半导体。
Altman则表示，通用人工智能的到来，会比我们想象的更快。但这种AI给世界带来的变化会比想象中要小得多，给工作带来的变化也会比想象中要小得多。与其说这些AI将取代人类的工作，不如说这些AI将成为人类手中一项更好用的工具，比如更好的搜索引擎、更便捷的图片编辑器、更灵活的表格制作器、更快速的统计工具等。
就好像当年汽车的出现，其实并没有淘汰“马夫”，淘汰的是“马车”，是那些生产效率低下的工具，而不少马夫还可以转职成为司机，用更高的效率来完成原本的工作。相信这才是AI的真正意义。
那些超越人类的AI芯片
目前AI已经开始广泛应用到各个领域，包括自然语言、计算机视觉、语音识别、机器学习、数据分析、艺术创作等等，而在AI爆发出如此强大能力的背后，离不开那些已经在某些性能上超越人类的AI芯片。
比如中星微推出的中国首款嵌入式NPU芯片“星光智能一号”，该芯片具备深度学习能力，在人脸识别应用上，准确率可以达到98%，超过了人眼识别率。
谷歌所推出的第四代AI芯片TPU v4速度达到了TPU v3的2.7倍，通过整合4096个TPU v4芯片成一个TPU v4 Pod，可以达到1 exaflop级的算力，相当于1000万台笔记本电脑之和，是目前世界第四超算“富岳”的两倍。而人脑的算力大概在1-2 petaflop左右，而1 exaflop等于1000 petaflop，也就是这枚芯片已经达到了人脑算力的500倍。
当然，这里只是简单的进行硬件性能的对比，要是算总功耗的话，人类还是要优于芯片的，毕竟只需要一个苹果，人类就可以运算复杂的问题，而这些AI运转的功耗可以说是天文数字。
此外，IBM近期公布了基于TrueNorth架构的NorthPole启动器，这款NorthPole芯片上共有220亿个晶体管，展开总面积为800平方毫米，在8位分辨率下每个核心每周期可处理2048次操作，而4位条件下每核心每个周期可以处理4096次操作，2位条件下每核心每周期则为8192次操作，该芯片主要用于图像及视频识别类任务。
此前IBM所发布的TrueNorth，则是一颗拥有百万神经元类人脑芯片。重量只有几克，尺寸只有邮票大小，却集成了54亿个硅晶体管，4096个内核，100万个“神经元”、2.56亿个“突触”，能力相当于一台超级计算机，功耗却只有65毫瓦，这已经非常接近人类了，毕竟人脑思考的特点便是高算力、低功耗。NorthPole属于TrueNorth架构的扩展成果。其不同之处，在于NorthPole的时钟速率与传统计算引擎更为相似。
不仅是许多AI芯片已经开始在某些性能上赶超人类，并且反过来，AI已经可以在没有人类的干预下，自主设计芯片。2023年6月，中科院计算所宣布用AI技术设计出了世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片“启蒙1号”。
通常CPU设计过程极其繁琐，需要上百人的团队迭代数月或数年才能够完成，比如英特尔的CPU便是由超过500位工程师花费两年时间才完成整个设计。
而研究人才通过AI技术，直接从测试用例的IO自动生成CPU设计，无需工程师提供任何代码或自然语言描述。通过这一方法，在5小时内生成了超过4百万个逻辑门的32位RISC-V CPU。该芯片的性能相当于Intel 486 CPU的水平，不过依照AI的学习能力，其设计出高性能芯片或许就在不久的未来。
写在最后
Altman表示，人们对AI的恐惧是普遍存在的，但他认为这种恐惧是过度夸张的。人们总是对AI期待过高，但结果往往也会让他们失望。从目前的技术来看，即便未来做出了通用型AI，但指望这种AI能够成为“哆啦A梦”可能不太现实，至多只是一个“百宝箱”的存在。
当然在制作AI的过程中，由于每个工程师的三观并不完全一致，可能会带有一些偏见。为了解决这一问题，如Open AI将组建一个名为Collective Alignment的新团队，让公众参与塑造其人工智能模型的行为，在解决监管问题的同时，让AI与社会价值观尽量保持一致。
最后，与其说恐惧AI，不如去参与其中。就好像当年打败那些珠算师的并不是电脑，而是使用电脑的人一样，未来或许会让部分人的职位受到挑战，但让他们失业的并非是AI，而是那些使用AI的人。
