2022年，OpenAI将ChatGPT带入公众视野，生成式AI由此迅速渗透至工业、科研、医疗及日常生活的各个层面。这股浪潮将走向何方？
2024年9月17日，数百名研究人员、企业领袖、教育工作者和学生齐聚麻省理工学院克雷斯吉礼堂，参加首届MIT生成式AI影响力联盟（MGAIC）研讨会，共同探讨生成式AI的未来走向。
MIT教务长阿南塔·钱德拉卡桑在开幕致辞中表示："这是一个关键时刻——生成式AI正在快速演进。我们的职责是确保在技术持续推进的同时，我们的集体智慧也能跟上步伐。"MIT校长萨莉·科恩布鲁斯则强调，全世界都在期待MGAIC的教职人员、研究人员和企业领袖共同应对生成式AI在技术与伦理层面的挑战。
主旨演讲嘉宾、Meta首席AI科学家扬·勒丘恩认为，生成式AI最令人期待的突破，未必来自大语言模型的持续扩展，而将来自"世界模型"——一种模仿婴儿通过感官与环境互动来学习的AI系统。
"一个4岁孩子通过视觉接收的数据量，与最大的大语言模型相当。世界模型将成为未来AI系统的核心组件。"他说。
配备世界模型的机器人无需专项训练即可自主完成新任务。勒丘恩认为，这是让机器人在现实世界中真正发挥通用价值的最佳路径。他同时表示，即便未来AI系统变得更加智能，也不必担忧其失控——工程师可以通过设计护栏加以约束，正如人类社会数千年来制定规则来规范行为一样。
另一位主旨演讲嘉宾、亚马逊机器人首席技术官泰·布雷迪则分享了生成式AI在仓储机器人领域的实际应用——亚马逊已将其引入多个仓库，优化机器人的路径规划与物料搬运，提升订单处理效率。他预计，未来的创新将聚焦于人机协作机器人领域。"生成式AI可能是我整个机器人职业生涯中见过的影响力最深远的技术。"他说。
研讨会上，多位演讲者和小组成员还探讨了生成式AI对企业的影响，涵盖可口可乐、亚德诺半导体等大型企业，以及医疗AI公司Abridge等初创企业。多位MIT教职人员也介绍了各自的最新研究，包括利用AI降低生态图像数据噪声、设计能够减少偏见与幻觉的新型AI系统，以及帮助大语言模型更好地理解视觉世界等方向。
MGAIC教职联席负责人、MIT斯隆管理学院帕特里克·麦戈文教授维韦克·法里亚斯表示，他希望与会者带着"一种可能性的感知，以及将这种可能性变为现实的紧迫感"离开会场。
Q&A
Q1：MIT生成式AI影响力联盟（MGAIC）是什么？它的目标是什么？
A：MGAIC是麻省理工学院于2024年2月发起的联盟，汇聚了行业领袖与MIT研究人员，旨在推动生成式AI技术造福社会。联盟通过举办研讨会等形式，促进各方就生成式AI的技术进展与伦理挑战展开深入交流，确保技术发展与集体智慧同步推进。
Q2：扬·勒丘恩说的"世界模型"和大语言模型有什么区别？
A：大语言模型通过学习海量数据中的规律来生成内容，而"世界模型"则模仿婴儿的学习方式——通过感官与环境互动来认知世界。勒丘恩认为，世界模型将成为未来AI系统的核心，配备它的机器人无需专项训练即可自主完成新任务，更适合在现实世界中发挥通用价值。
Q3：亚马逊是怎么把生成式AI用在机器人上的？
A：亚马逊已将生成式AI技术引入多个仓储中心，用于优化机器人的行进路径和物料搬运流程，从而提升订单处理效率。亚马逊机器人首席技术官泰·布雷迪表示，未来的创新将更多聚焦于人机协作机器人，帮助人类提升工作效率。
