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《日本总务省：中国对ChatGPT等生成式AI应用，全球第一》

  • 编译者： 程冰
  • 发布时间：2024-07-26

  • 日本总务省官网发布2024年（令和6年）生成式AI应用白皮书。

    主要查看了日本公民对ChatGPT、Coplilot、Midjourney、Stable Difusion、Gen-2、MusicGen等10多种生成式AI的应用情况，同时对美国、中国、英国和德国的全球主流使用国家进行了横向调查和对比。

    结果显示，中国以56.3%的使用率排名第一；美国46.3%排名第二；英国39.8%排名第三；德国34.6%排名第四；日本9.1%第五。在企业对生成式AI的应用方面，中国以71.2%大幅度领先同样排名第一。

    这个调查结果与上周美国SAS发布的调查数据一样，也就是说中国凭借庞大的“原生数字人口”以及健康、积极的创新技术生态，在生成式AI产品场景化落地和应用方面领先美国、英国、日本等发达国家。


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  • 《ChatGPT和生成AI对科研意味着什么？》
    • 来源专题：科技期刊发展智库
    • 编译者：孟美任
    • 发布时间：2023-03-31
    • 2022年12月，计算生物学家Casey Greene和 Milton Pividori开展了一项实验：他们邀请一名非科学家助理润色了三篇研究论文。该助理在几秒钟内就修改完成，每篇论文大约用了五分钟审阅完成。在一份生物学论文中，该助手还发现了公式参考文献的错误。除了实验过程存在些许不顺利，但论文最终的可读性更强，并且每篇论文成本不到0.50 美元。Greene 和Pividori 在2023 年1 月23 日的预印本论文中表示，该助理不是一个人，而是一种名为GPT-3的人工智能算法，该算法于2020 年首次发布。它是一种生成式人工智能聊天机器人工具，无论是创作散文、诗歌、计算机编程，还是编辑研究论文都非常擅长。 这类工具也被称为大型语言模型（Large Language Models, LLM），其中最有名的是GPT-3的一个衍生版本——ChatGPT。由于其免费且易于访问，在2022年11月发布后一举成名。 美国宾夕法尼亚大学的Pividori表示，此类工具将帮助我们提高研究人员的工作效率。 其他科学家表示，他们现在经常使用大型语言模型，不仅用于修改论文，还用于编写、检查代码等工作。冰岛大学计算机科学家Hafsteinn Einarsson表示，每天都使用大型语言模型，最早使用的是GPT-3，后来改用ChatGPT辅助编写PPT、改学生试卷和课程作业，还能将学生作为转为学术论文。此外，许多人将其作为数字秘书或助理。 但LLM也引发了广泛的讨论，包括回答内容的真实性、用AI生成内容冒充自己的创作等。《自然》采访科研人员有关聊天机器人（如ChatGPT）的潜在用途（尤其在科学领域）时，他们兴奋中夹杂着忧虑。科罗拉多大学医学院的Greene表示，如果相信这项技术具有变革的潜力，那么必须对此感到紧张。科研人员认为，很多方面都将取决于未来的监管指南对 AI 对话机器人的使用限制。 （1）流畅但不真实 有学者认为，大型语言模型很适合用来提高写论文或写基金的效率，但需要严格把关。伦敦软件咨询公司InstaDeep的工程师表示，大型语言模型就像一个进阶版的Stack Overflow（一个程序员互问互答的热门论坛），每天都可以用来写代码。 与此同时，研究人员强调，大型语言模型给出的回答从根本上说是不可靠的，有时候还是错的。这种不可靠已经深入大型语言模型的构建方式。ChatGPT和它的竞争对手都是通过学习庞大在线文本数据库中的语言统计模式来运作的，这些文本中不乏谣言、偏见和已经过时的信息。当大型语言模型接到提示（即 prompt，如Greene等使用精心组织的语言提出重写论文部分章节的要求）后，它们会一字一句地吐出看上去符合语言习惯的任何回复，只要能让对话继续下去。结果就是大型语言模型很容易给出错误或误导人的信息，尤其是那些训练数据很有限的技术性话题。还有一点是大型语言模型无法给出准确的信息来源。如果你让它写论文，它会把参考文献给你编出来。《自然-机器智能》在2023年1月发表的一篇关于ChatGPT的社论中写道，这个工具在事实核查或提供可靠参考文献方面是不能被信任的。 如果研究人员有足够专业知识发现问题或能很容易验证答案对错，比如他们能判断某个解释或对代码的建议是否正确，那么ChatGPT和其他大型语言模型就能成为真正意义上的助手。不过，这些工具可能会误导一些初级用户。如2022年12月，Stack Overflow临时禁用了ChatGPT，因为管理者发现一些用户上传了大量由大型语言模型生成的回答，错误率很高。 （2）缺陷如何解决？ 有些搜索引擎工具能解决大型语言模型在来源引用上的不足，例如面向科研人员的 Elicit能先根据提问搜索相关参考文献，再对搜索引擎找到的各个网站或文献进行概括归纳，生成看上去全带参考来源的内容（但是大型语言模型对不同文献的归纳仍有可能不准确）。 一些科研人员表示，目前来看，ChatGPT在技术性话题上还没有足够且专业的训练数据，所以用处并不大。哈佛大学的生物统计学博士生应用ChatGPT后表示其很难达到所需的专业水平。 一些科技公司开始使用专业的科研文献训练对话机器人。2022年11月，科技巨头Meta 发布了名为Galactica的大型语言模型，用学术摘要进行训练，有望在生成学术内容和回答科研问题方面具备一技之长。但是，其测试版在被用户拿来生成不准确和种族歧视的内容后即被下架（但代码依旧公开）。 （3）安全与责任 如果不对输出内容进行把控，大型语言模型就能被用来生成仇恨言论和垃圾信息，以及训练数据中可能存在种族歧视、性别歧视等其他有害联想。OpenAI在决定公开发布 ChatGPT时，曾试图回避很多这些问题。OpenAI让ChatGPT 的信息库截至到 2021 年为止，不让它浏览互联网，还通过安装过滤器防止 ChatGPT 对敏感或恶意的提示做出回应。不过，做到这一点需要人类管理员对庞杂的有害文本进行人工标记。 一个学术团队发布了另一个名叫 BLOOM 的大型语言模型。该团队试着用更少的精选多语言文本库来训练这个机器人。该团队还把它的训练数据完全公开。研究人员呼吁大型科技公司参照这种做法，但目前不清楚这些公司是否愿意。 还有一些研究人员认为学术界应该完全拒绝支持商用化的大型语言模型。除了偏见、安全顾虑和劳动剥削等问题，这些计算密集型算法还需要大量精力来训练，引发人们对它们生态足迹的关注。进一步的担忧还包括把思考过程交给自动化聊天机器，研究人员可能会丧失表达个人想法的能力。 另一个不明确的问题是一些大型语言模型的法律状态，这些大型语言模型是用网上摘录内容训练的，有些内容的权限处于灰色地带。版权法和许可法目前只针对像素、文本和软件的直接复制，但不限于对它们风格上的模仿。当这些由 AI 生成的模仿内容是通过输入原版内容来训练的，问题也随之而来。 (4)强制诚信使用 因此，一些研究人员相信，给这些工具设立边界可能十分必要。当前关于歧视和偏见的法律（以及对 AI 恶意用途实施有计划的监管）有助于维护大型语言模型使用的诚信、透明、公正。与此同时，人们也在倡导大型语言模型的使用需要更透明的披露。学术出版机构（包括《自然》的出版商）已经表示，科研人员应当在论文中披露大型语言模型的使用。《科学》则更进一步，要求所有论文中都不得使用ChatGPT 或其他任何 AI 工具生成的文本。 这里有一个关键的技术问题：AI 生成的内容是否能被发现。许多科研人员正在进行这方面的研究，核心思路是让大型语言模型自己去“揪” AI 生成的文本。 2022 年 12 月，美国普林斯顿大学的计算机科学研究生Edward Tian推出了GPTZero，这是一个 AI 检测工具，能从困惑度和突发性两个角度分析文本。OpenAI 本身已推出了 GPT-2 的检测器，并在 今年1月发布了另一个检测工具。不过，这些工具中还没有哪个敢自称绝不出错，尤其是在 AI 生成的文本经过人工编辑的情况下。OpenAI表示，在测试中，其最新工具将人类写的文本误判为 AI 生成文本的错误率为 9%，而且只能正确辨认出 26%的 AI 生成文本。 与此同时，大型语言模型的开发者正在构建更大型的数据集，打造更智能的聊天机器人（OpenAI 拟在今年推出 GPT-4），包括专门面向学术或医疗领域的机器人。2022 年12 月底，谷歌和 DeepMind 发布了一篇预印本论文，提前预告了名为 Med-PaLM 的临床专业大型语言模型。这个工具可以回答一些开放式的医学问题，水平与普通人类医师相当，但仍有缺陷和不可靠的问题。美国加州斯克利普斯研究所主任 Eric Topol 表示，他希望将来整合了大型语言模型功能的 AI 能将全身扫描与学术文献中的内容进行交叉验证，帮助诊断癌症，甚至理解癌症。但他强调，这一切都需要专业人士的监督。 生成式 AI 背后的计算机科学发展迅速，基本每个月都会有新成果。研究人员如何使用这些工具不仅决定了它们的未来，也决定了人类的未来。 参考文献：1. Nature Portfolio. ChatGPT与科研：革新与隐患共存| 《自然》长文. https://mp.weixin.qq.com/s/qHYbDfDY8S47mXK65TsF_A. 2. Pividori, M. & Greene, C. S. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/2023.01.21.525030 (2023). 3. GPT, Osmanovic Thunstr?m, A. & Steingrimsson, S. Preprint at HAL https://hal.science/hal-03701250 (2022). 4. Nature Mach. Intell. 5, 1 (2023). 5. Glaese, A. et al. Preprint at https://arxiv.org/abs/2209.14375 (2022). 6. Thorp, H. H. Science379, 313 (2023). 7. Kirchenbauer, J. et al. Preprint at https://arxiv.org/abs/2301.10226 (2023). 8. Singhal, K. et al. Preprint at https://arxiv.org/abs/2212.13138 (2022).
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  • 《生成式 AI 如何构建更好的抗体》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-07-11
    • 抗体是免疫系统对抗感染的主要武器之一。这些蛋白质已成为生物技术行业的宠儿，部分原因是它们可以被设计成附着在几乎任何可以想象的蛋白质上，从而操纵其活动。但斯坦福大学的计算生物学家 Brian Hie 表示，生成具有有效特性的抗体并对其进行改进优化，涉及“大量的强力筛选”。 为了了解生成式 AI 工具是否可以减少一些繁重的工作，Hie、Kim 团队使用了称为蛋白质语言模型的神经网络。这些类似于构成 ChatGPT 等工具基础的「大型语言模型」。但是，蛋白质语言模型不是被输入大量文本，而是在数千万个蛋白质序列上进行训练。 研究人员已经使用此类模型来设计全新的蛋白质，并帮助以高精度预测蛋白质的结构。Hie 的团队使用了一种蛋白质语言模型——由 Meta AI 的研究人员开发——来建议抗体的少量突变。 在它学习的近 1 亿个蛋白质序列中，该模型只接受了几千个抗体序列的训练。尽管如此，该模型的建议中有惊人的高比例提高了针对 SARS-CoV-2、埃博拉病毒和流感的抗体与其目标结合的能力。 改变批准用于治疗埃博拉病毒的疗法和 COVID-19 疗法可以提高这些分子识别和阻断这些病毒用来感染细胞的蛋白质的能力。（Hie 表示，COVID-19 抗体对 Omicron 及其亚变体无效，人工智能引导的变化不太可能恢复有效性。） Kim 说，许多建议的抗体变化发生在与其靶标相互作用的蛋白质区域之外，这通常是工程工作的重点。他补充说：「该模型所涉及的信息甚至对抗体工程专家来说都是完全不明显的……对我来说，这就是『天哪，这是怎么回事？』时刻。」 「这是人们用来改善抗体的工具。」英国牛津大学免疫信息学研究员 Charlotte Deane 说，「我觉得这真的很酷。」 但她补充说，许多研究人员希望，生成式 AI 不是简单地改进现有抗体，而是能够创造出全新的抗体，这些抗体将与选定的目标结合。 Nabla Bio 的联合创始人 Surge Biswas 说，这种能力可以帮助研究人员开发针对抵抗其他抗体设计方法的分子靶标的药物，该公司正在应对这一挑战。 例如，人工智能可以帮助解决 G 蛋白偶联受体问题，G 蛋白偶联受体是夹在细胞膜中的一类蛋白质，与神经系统疾病、心脏病和无数其他疾病有关。Biswas 说，生成式 AI 还可以帮助设计能够锁定多个目标的抗体药物，例如设计肿瘤蛋白和可以杀死肿瘤的免疫细胞。 斯坦福大学生物工程师 Possu Huang 表示，蛋白质语言模型功能强大，非常擅长优化现有蛋白质，包括抗体。但仅在蛋白质序列上训练的模型可能难以产生识别特定蛋白质的真正新抗体。 研究人员表示他们正在取得进展。2023 年 3 月，位于华盛顿州温哥华的生物技术公司 Absci 的科学家们在 bioRxiv 发布的预印本中报告了他们所说的用 AI 制造新抗体的第一步。他们使用包含蛋白质序列和实验数据的模型，为用于治疗乳腺癌的抗体药物的几个重要区域生成了新设计。
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