Auf der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz (KI) 2024 und der hochrangigen Konferenz zur globalen KI-Governance, die am 4. Juli in Shanghai stattfand, diskutierten Hunderte von Vertretern aus Wissenschaft und Industrie eingehend über die zukünftige Entwicklung und praktische Anwendung von KI. Die Experten waren sich weitgehend einig, dass der Schwerpunkt der KI-Entwicklung von der theoretischen Forschung auf die praktische Anwendung verlagert wurde und die Frage, wie KI-Technologien in verschiedenen Branchen einen tatsächlichen Mehrwert schaffen können, im Mittelpunkt steht.
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Die praktische Anwendung von KI als zentrales Thema
Baidus Gründer Robin Li betonte, dass die KI-Ära nicht in die „Falle der Super-App“ tappen sollte, sondern sich auf „super-effiziente“ Anwendungen konzentrieren sollte, die einen Mehrwert für die Industrie schaffen. Er sieht intelligente Agenten als vielversprechende Richtung für KI-Anwendungen und glaubt, dass die Suche das wichtigste Einfallstor für die Verbreitung intelligenter Agenten sein wird.
Der Vorstandsvorsitzende der Ant Group, Eric Jing, sieht drei große Herausforderungen für die Umsetzung großer Sprachmodelle in der Industrie: Mangel an Fachwissen, Schwierigkeiten bei komplexen Entscheidungen und die Tatsache, dass interaktive Dialoge nicht gleichbedeutend mit effektiver Zusammenarbeit sind. Er schlug vor, diese Herausforderungen durch die tiefe Vernetzung spezialisierter intelligenter Agenten zu lösen und erwartet, dass KI, ähnlich wie das Internet, zu einer Generationen-Upgrade von Dienstleistungen führen wird.
Der CEO von SenseTime, Xu Li, betonte, dass Anwendungen der Schlüssel sind, um KI in ein „Super-Moment“ zu führen. Er wies darauf hin, dass die breite Anwendung von KI drei Aspekte erfordert: hochwertige Daten, reibungslose Interaktion und Kontrollierbarkeit.
Entwicklungsrichtung großer Sprachmodelle
Zhang Peng, CEO von Zhipu AI, ist der Ansicht, dass der wichtigste Durchbruch bei großen Sprachmodellen in der multimodalen Fähigkeit liegt, die es der KI ermöglichen wird, sich der Art und Weise anzunähern, wie Menschen Probleme in der realen Welt lösen. Yan Junjie, Gründer von MiniMax, betonte, dass die Verbesserung der Genauigkeit von Modellen der Schlüssel zur praktischen Anwendung ist, mit dem Ziel, die Fehlerquote von derzeit 30-40 % auf einstellige Werte zu senken.
Zu Open-Source-Modellen sagte Robin Li, dass diese in bestimmten Szenarien wie der akademischen Forschung wertvoll seien, aber für die meisten Anwendungsfälle nicht geeignet seien. In einem wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld seien proprietäre Modelle im Vorteil.
KI-Sicherheit und ethische Fragen
Zhou Bowen, Direktor des Shanghai AI Lab, wies darauf hin, dass die Investitionen in die KI-Sicherheit weit hinter den Investitionen in die KI-Leistung zurückliegen und nur 1 % der Ressourcen für die Ausrichtung oder Sicherheitsaspekte verwendet werden.
Der Turing-Preisträger Andrew Yao sieht die Risiken der KI hauptsächlich in drei Bereichen: einer Ausweitung der Cyberrisiken, einer potenziellen Störung der sozialen Strukturen und bestehenden Risiken. Er betonte die Notwendigkeit, ein Gleichgewicht zwischen der Kontrolle von KI und der Wahrung ihres Potenzials zu finden.
Industrieumgestaltung und Chancen
Zhang Ping'an, CEO von Huawei Cloud, betonte, dass KI-Innovationen nicht ohne Innovationen bei der Recheninfrastruktur möglich sind, insbesondere durch die Verlagerung des Bedarfs an KI-Rechenleistung von Endgeräten in die Cloud.
Meng Pu, Chairman von Qualcomm China, prognostizierte, dass die Verlagerung von 20 % der Workloads für generative KI auf Endgeräte bis 2028 16 Milliarden US-Dollar an Rechenressourcen einsparen könnte. Er ist der Ansicht, dass die enge Verknüpfung von Endgeräten und Cloud die Skalierung generativer KI vorantreiben wird.
Zu den Chancen, die KI bietet, sagte Wang Jian, Gründer von Alibaba Cloud, dass große Unternehmen zwar einen Vorteil bei der KI-Entwicklung haben könnten, dies aber nicht gleichbedeutend mit Nachsicht sei. Neue große Unternehmen werden zwangsläufig entstehen, und einige bestehende große Unternehmen könnten durch KI wiedergeboren werden.
Die Konferenz zeigte, dass sich die KI-Branche von der theoretischen Forschung zur praktischen Anwendung hin entwickelt und die Frage der effektiven Umsetzung im Mittelpunkt des Interesses steht. Gleichzeitig werden Sicherheits- und ethische Fragen zunehmend berücksichtigt, und die Branche arbeitet daran, ein Gleichgewicht zwischen KI-Entwicklung und Risikokontrolle zu finden.