En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial 2024 y la Reunión de Alto Nivel sobre Gobernanza Global de la IA, celebrada el 4 de julio en Shanghai, cientos de representantes del mundo académico y empresarial mantuvieron un profundo debate sobre la dirección del desarrollo de la IA y su aplicación práctica. Los expertos coincidieron en que el enfoque del desarrollo de la IA ha pasado de la investigación teórica a la aplicación práctica, y que el foco de atención se centra en cómo generar valor real con la tecnología de IA en diversos sectores.
Nota de la fuente: Imagen generada por IA, proveedora de servicios de licencias de imágenes Midjourney
La aplicación práctica de la IA se convierte en un tema central
El fundador de Baidu, Robin Li, señaló que la era de la IA no debe caer en la "trampa de las súper aplicaciones", sino que debe centrarse en aplicaciones "súper capaces" que beneficien a la industria. Es particularmente optimista sobre los agentes inteligentes como dirección de aplicación de la IA, y cree que la búsqueda será la mayor entrada para la distribución de agentes inteligentes.
El presidente de Ant Group, Eric Jing, considera que la aplicación de los grandes modelos generales a la industria se enfrenta a tres grandes retos: la falta de conocimiento del sector, la dificultad para tomar decisiones complejas y la imposibilidad de que la interacción conversacional equivalga a una colaboración eficaz. Propone resolver estos problemas mediante la conexión profunda de agentes inteligentes especializados, y prevé que la IA provocará una actualización generacional de los servicios, al igual que internet.
El CEO de SenseTime, Xu Li, destaca que las aplicaciones son la clave para impulsar la IA hacia un "momento superlativo". Señala que para promover la aplicación generalizada de la IA es necesario superar tres aspectos: datos de alta calidad, interacción fluida y controlabilidad.
Dirección del desarrollo de los grandes modelos
El CEO de Zhipu AI, Zhang Peng, considera que el principal avance de los grandes modelos radica en la capacidad multimodal, lo que acercará la IA a la forma en que los humanos resuelven problemas en el mundo real. El fundador de MiniMax, Yan Junjie, destaca que mejorar la precisión de los modelos es clave para la aplicación práctica, con el objetivo de reducir la tasa de error del 30-40% actual a un solo dígito.
En cuanto a los modelos de código abierto, Robin Li afirma que tienen valor en escenarios específicos como la investigación académica, pero no son adecuados para la mayoría de los escenarios de aplicación. En un entorno empresarial competitivo, los modelos de código cerrado son más ventajosos.
Problemas de seguridad y ética de la IA
El director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai, Zhou Bowen, señala que la inversión actual en seguridad de la IA está muy por detrás de la inversión en rendimiento de la IA, con solo el 1% de los recursos destinados a la alineación o la seguridad.
El ganador del Premio Turing, Andrew Yao, considera que los riesgos de la IA provienen principalmente de tres aspectos: la ampliación de los riesgos cibernéticos, la posible subversión de la estructura social y la existencia de riesgos. Destaca la necesidad de encontrar un equilibrio entre el control de la IA y la no destrucción de su potencial.
Transformación e oportunidades de la industria
El CEO de Huawei Cloud, Zhang Ping'an, destaca que la innovación en IA no puede prescindir de la innovación en infraestructuras de computación, especialmente la liberación de la demanda de potencia de cálculo de IA en el lado del terminal a la nube.
El presidente de Qualcomm China, Meng Pu, predice que la transferencia del 20% de la carga de trabajo de IA generativa al lado del terminal permitirá ahorrar 16.000 millones de dólares en costes de recursos informáticos para 2028. Cree que la estrecha integración entre el terminal y la nube impulsará la expansión a escala de la IA generativa.
Sobre las oportunidades que ofrece la IA, el fundador de Alibaba Cloud, Wang Jian, afirma que, aunque las grandes empresas pueden tener más ventajas en el desarrollo de la IA, esto no significa complacencia. Inevitablemente surgirán nuevas grandes empresas, y algunas de las grandes empresas existentes también podrán renacer gracias a la IA.
Esta conferencia refleja la transición del sector de la IA de la investigación teórica a la aplicación práctica, y cómo lograr una aplicación eficaz se ha convertido en el centro de atención de todas las partes. Al mismo tiempo, también se presta atención a cuestiones de seguridad y ética, y el sector se esfuerza por encontrar un equilibrio entre el desarrollo y el control de riesgos de la IA.