“人工智能就像电力”

奥默教授，人工智能聊天机器人长期以来被视为“随机鹦鹉”——它们只是在猜测下一个词。这种看法现在还成立吗？ 

这个观点太片面了。这就像说：弹钢琴只是在对的时间按下对的琴键。我在图像和语言模型中观察到的是某种程度的涌现。系统对某个主题的上下文了解得越多，给出的答案就越细致。它能够将事物相互关联——这远不止是复述。 

您认为人工智能最大的潜力在哪里？ 

人工智能是一种使能技术——就像电力一样。没有人因为电力本身很美而去发电，而是因为它能让数百万种其他技术成为可能。人工智能目前能做到的是：它有助于在海量信息中生成个人化的知识。我可以询问一个语言模型，某条消息对我具体的计划意味着什么。它将原始的信息片段整合成可行动的知识——“actionable knowledge”。人工智能原则上赋予每个人以前只有公司老板或国家领导人才能拥有的能力：一份每日简报，对一切重要事项进行分类并告诉您：这对我意味着什么？我该如何借此取得进展？ 

有人认为，德国无法跟上人工智能对算力日益增长的需求。您也这么认为吗？ 

大型语言模型之所以能取得进步，正是因为不断有海量数据被输入其中。在这场争夺更多电力和更优芯片的竞赛中，我们德国可能确实不占优势。但我认为，我们也没有必要参与其中。我们的优势在于广泛的、能够整合多种不同能力的人工智能，以及人工智能在工业领域的应用。将数据精简至核心要素，同样能催生创新。当人工智能系统与现实世界互动时——例如在工业制造中——仅仅投入数百万张来自社交网络的图片是远远不够的。这需要非常特定的数据和领域知识——也就是关于具体应用场景的专业知识。而这两样东西，我们德国都具备，这要归功于我们悠久的工业传统和与客户的直接联系。 

人工智能将如何发展？ 

我们很快会像使用操作系统一样使用人工智能：就像我们今天不关注智能手机里的处理器，而是关注应用程序一样——我们将不再感知到底层的人工智能。视频模型将变得尤为重要：它们使人工智能能够接触我们的视觉现实，并为物理人工智能奠定基础——包括机器人技术、医学、材料研究。德国有很好的机会让人工智能得到广泛应用。就像汽车一样：它早在 100 多年前就已经出现了。但在安全性、效率和易用性方面——我们做出了决定性的贡献。