对话朱松纯：中国的AI叙事关乎国运

出品｜搜狐科技 作者｜杨锦 在大模型的热闹之外，朱松纯不惧做一个少数派。 他认为，科学本质是用简约的模型解释复杂的现象，比如杨振宁、爱因斯坦这些科学家，他们构建世界的模型里可能只有一两个参数。而今天的大模型，动 辄百亿甚至千亿级的参数，还不可解释，"从这个角度看，确实是非常丑陋的。" 但他也承认，从工程的角度来讲，大模型又能够在某些方面产生比较好的结果。 他和北京通用人工智能研究院（通研院）及北大几位老师最新合编的图书《通用人工智能标准、评级、测试与架构》，针对通用人工智能提出了系统的标 准、评级、测试与架构体系，对大模型也适用。 什么是智能？怎么样才算是通用了？在这套评测体系下，智能体不仅要完成任务，还需要自主定义任务，这意味着，智能体没办法像在其他评测体系上一 样"刷榜"。 过去20年，刷榜像附着在人工智能发展史上的藤壶，他本人也曾长时间地站在数据驱动和刷榜的一线。2004年，朱松纯和另一位全球计算机领域顶级科学家 沈向洋，在他的湖北家乡创建了莲花山研究院，是最早规模性地做大数据标注的机构。 刷榜是针对性地做端到端训练，而通用泛化的任务，是一个无穷的任务，比如训练机器人学会抓杯子，这很快，但问题是，稍微换 ...