在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)談到AI，ChatGPT似乎是個(gè)永遠(yuǎn)繞不過的話題，誠然，ChatGPT強(qiáng)大的語言能力在某種意義上確實(shí)改變了部分行業(yè)的生產(chǎn)模式，不過AI的火熱，也絕對不是最近兩年才初現(xiàn)端倪的，從Deepfake到Alpha Go，從GPT-3到DALL·E，每次AI相關(guān)技術(shù)的更迭，都能為人類帶來極大的震撼，而現(xiàn)在，輪到Stable Diffusion、ChatGPT這類生成式AI來改變?nèi)藗兊纳盍恕?/p>

當(dāng)然，從本質(zhì)上來講，AI技術(shù)的更新離不開龐大的算力支撐，筆者自己在校園期間接觸到的圖像處理算法很明顯就受到了算力的限制，不但對圖像的分辨率有著嚴(yán)格的要求，用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集也相當(dāng)有限，否則會花掉大量時(shí)間，而從現(xiàn)在AI模型的體量來看，算力無疑在過去數(shù)十年間得到了飛速的增長。

作為深耕半導(dǎo)體領(lǐng)域的企業(yè)，英特爾多年來始終致力于算力創(chuàng)新，自然也早早看到了AI在未來的無限可能，“英特爾始終深耕AI領(lǐng)域，尤其是生成式AI。”英特爾院士、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球首席技術(shù)官戴金權(quán)在接受采訪時(shí)表示。

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事實(shí)也是如此，多年來英特爾對AI始終秉持著擁抱的態(tài)度，而且還有一個(gè)相當(dāng)宏偉的目標(biāo)：將AI，包括現(xiàn)在的生成式AI普適化，讓各行各業(yè)和普通的消費(fèi)者都能使用。

于是我們可以看到，英特爾一方面致力于擁抱開源和AI開放社區(qū)，與TensorFlow、PyTorch、Hybrid Bonding、OpenAI等業(yè)界知名的框架/機(jī)器學(xué)習(xí)庫都有合作，并致力于在開源AI的軟件工具和軟件基礎(chǔ)架構(gòu)上有所作為，除此之外，英特爾也非常關(guān)注時(shí)下流行的開放大語言模型，與Hugging face在像Bloom這樣的開源模型上也做了很多工作。

另一方面，英特爾也希望通過算力優(yōu)化，用計(jì)算能力的提升來讓生成式AI無所不在。這點(diǎn)也是英特爾多年來始終貫徹如一的策略，無論是英特爾GPU，還是Gaudi 2這樣的專用AI加速器，或是英特爾最新發(fā)布的第四代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器也加入了針對矩陣運(yùn)算的AI加速器英特爾AMX，從而讓行業(yè)用戶能夠更好地在最新的至強(qiáng)服務(wù)器上加速矩陣運(yùn)算，加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算。

“除了專用硬件加速之外，為了讓AI能夠無所不在，計(jì)算本身也要無所不在，基于英特爾的XPU技術(shù)，英特爾希望為通用計(jì)算設(shè)備，例如電腦CPU、集成顯卡、獨(dú)立顯卡、數(shù)據(jù)中心里的至強(qiáng)服務(wù)器等通用計(jì)算設(shè)備提供AI能力，做到AI的無所不在。”戴金權(quán)補(bǔ)充道。

上文中提到，筆者在大學(xué)期間運(yùn)行AI相關(guān)的算法模型有著諸多限制，而現(xiàn)在，即便是普通人，也可以在筆記本上輕松運(yùn)行生成式AI，在搭載英特爾12代酷睿i5處理器的筆記本上，已經(jīng)可以運(yùn)行開源的7億參數(shù)和13億參數(shù)的大語言模型，后者的體量基本上已經(jīng)跟上人的閱讀速度，和人進(jìn)行交互，即便在入門級大語言模型中也算是參數(shù)較大的一類，可以看到在入門級大語言模型上，筆記本的運(yùn)行速度已經(jīng)有了很高的提升，而這些都離不開英特爾圍繞軟硬件進(jìn)行的優(yōu)化。

在英特爾終端酷睿處理器的表現(xiàn)已經(jīng)如此，那么在至強(qiáng)處理器上生成式AI又能發(fā)揮什么作用呢？戴金權(quán)表示，英特爾希望對更大規(guī)模的語言模型進(jìn)行優(yōu)化，與數(shù)據(jù)庫、CIM系統(tǒng)這些通用的應(yīng)用進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，使至強(qiáng)處理器能夠帶來更優(yōu)秀的體驗(yàn)。

除了大語言模型之外，生成式AI在近期的另一個(gè)重要應(yīng)用便是Stable Diffusion了，目前Stable Diffusion已經(jīng)可以運(yùn)行在搭載集成顯卡的12代酷睿筆記本上，在二三十秒內(nèi)的時(shí)間里通過關(guān)鍵詞生成圖片，這對普通人來說意義非凡，因?yàn)榭梢詫⑷我獾哪Ｐ秃退惴ㄖ苯硬渴鸬奖镜氐墓P記本上，而無需任何額外特殊設(shè)備，例如云的訪問。當(dāng)然，如果想要更加快速的圖片生成速度，也可以通過英特爾銳炫獨(dú)立顯卡來進(jìn)行加速。

當(dāng)然，AI發(fā)展到現(xiàn)在，本身也是伴隨著一些爭議的，生成式AI爆火之后，整個(gè)業(yè)界都在關(guān)注其可用到可信賴的演變，因?yàn)閷θ魏我粋€(gè)AI來說，都避免不了通過開源的公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的過程，而這個(gè)過程中一旦涉及到虛假數(shù)據(jù)集的干擾，就會導(dǎo)致算法乃至AI模型學(xué)習(xí)到不良行為。此外，針對AI的不當(dāng)應(yīng)用也十分容易引發(fā)隱私方面的擔(dān)憂，前幾年的Deepfake就是最好的佐證。

雖然嚴(yán)格來說，這個(gè)問題是需要整個(gè)業(yè)界去共同努力去關(guān)注的，不過英特爾也在積極履行社會責(zé)任，并圍繞“負(fù)責(zé)任的AI”展開了很多工作。例如在英特爾內(nèi)部，關(guān)于AI展開的工作，無論是其數(shù)據(jù)、模型還是應(yīng)用，都由“負(fù)責(zé)任的AI”流程加以引導(dǎo)，其中定義了如何消除偏見，如何使用正確的數(shù)據(jù)等。此外，英特爾圍繞數(shù)據(jù)安全和隱私計(jì)算也做了很多相關(guān)的工作，借助英特爾硬件級別的安全技術(shù)，如英特爾TDX和英特爾SGX，加上軟件層構(gòu)建的面向大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的隱私計(jì)算平臺（BigDL PPML, Privacy Preserving Machine Learning)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合大語言模型或者Stable Diffusion，就可以從數(shù)據(jù)和模型兩方面來保護(hù)生成式AI的應(yīng)用，確保數(shù)據(jù)安全和隱私性。最后，為了避免Deepfake這樣的應(yīng)用出現(xiàn)，英特爾研究院在過去幾年也做了很多工作，例如通過算法來判定生成出來的內(nèi)容是不是類似于Deepfake這樣的應(yīng)用。

“實(shí)際上，降低AI門檻這件事本身也是對普通人隱私的保護(hù)，因?yàn)樗梢园颜麄€(gè)生成式AI、大語言模型部署在本地，算法、應(yīng)用、數(shù)據(jù)都在本地的話，就不存在數(shù)據(jù)泄露這樣的問題。”戴金權(quán)表示。

生成式AI的火熱，很大程度上是其生成內(nèi)容的能力有助于提高生產(chǎn)力，現(xiàn)階段，在本地運(yùn)行Stable Diffusion已經(jīng)成為了一件觸手可及的事情，而對設(shè)計(jì)行業(yè)來說，他們可以通過一些設(shè)計(jì)師的簡單草圖和描述快速生成最終的效果圖和渲染圖，這就大大提高了他們的工作效率。在不久前舉辦的2023英特爾On產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會上，英特爾也展示了和中國一家時(shí)尚行業(yè)3D設(shè)計(jì)軟件服務(wù)提供商——浙江凌迪數(shù)字科技有限公司（Style 3D）合作的成果，一個(gè)將生成式AI和3D結(jié)合的設(shè)計(jì)應(yīng)用，可以輕松進(jìn)行本地化，并通過筆記本部署到客戶端。

另一方面，在AI for Science的領(lǐng)域，生成式AI也是一個(gè)非常有價(jià)值的方向，不久前，英特爾公布了旗下生成式AI大模型Aurora genAI。這是一款參數(shù)高達(dá)一萬億的生成式AI模型，主要面向科研領(lǐng)域，包括生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、大氣科學(xué)、化學(xué)、天文學(xué)等科研領(lǐng)域。可以為這些科研領(lǐng)域提供非常強(qiáng)大的AI能力。

此外，另一個(gè)業(yè)內(nèi)比較關(guān)注的生成式AI的應(yīng)用場景，是如何將大模型作為一個(gè)控制器來自動化一些工作流，以提高工作效率。

“對普通人而言，他們對生成式AI感興趣的初衷，是在自己的筆記本設(shè)備上生成一些照片、視頻、文字，這也是消費(fèi)者接觸未來計(jì)算趨勢的一個(gè)重要途徑，可以非常低門檻的接觸到生成式AI，這也是英特爾所堅(jiān)持的，將AI普適化的意義所在。”戴金權(quán)在最后說。

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