Wir haben zehn fundamentale Fragen an die KI gerichtet.

Wenn Künstliche Intelligenz aus dem Labor in jede Ecke des Lebens vordringt, stehen wir an einem beispiellosen historischen Wendepunkt. Die Geschwindigkeit der technologischen Iteration hat den traditionellen Erkenntniszyklus übertroffen und eine Reihe komplexer und dringender Fragen aufgeworfen.

Dieser Artikel ist kein reines technologisches Prognosereport, sondern ein tiefgehender Dialog, der sich auf die vielfältigen Dimensionen der Ära der KI konzentriert. Wir haben zehn aktuelle Fragen an die zehn führenden KI-Modelle gerichtet, wobei wir uns auf drei Kernbereiche konzentrieren: soziale Ethik, Geschäftswelt und Technologietrends. Durch dieses sorgfältig geplanten "Gedankenexperiment" hoffen wir, Übereinstimmungen und Meinungsverschiedenheiten aufzudecken und tiefgehende Reflexionen anzuregen.

Letztendlich zielen alle Fragen nicht auf die Technologie selbst, sondern auf die Menschen selbst. Während wir der KI ständig Fragen stellen, suchen wir tatsächlich danach, mit welcher Weisheit und Verantwortung wir diese beispiellose Macht beherrschen können, um gemeinsam eine Zukunft zu definieren, die sowohl für die Menschen als auch für die Intelligenzen gilt.

Teil: Soziale Ethik

F1: Welche grundlegenden ethischen Fragen werden von der "digitalen Wiederbelebung" durch KI berührt? Wie wird sich die menschliche Vorstellung von Tod, Erinnerung und Abschied ändern, wenn die Technologie das "Dasein" unbegrenzt verlängern kann?

Zhipu: Die "Autonomie des Menschen" und die "Ehre der Verstorbenen", die Kernpunkte der Ethik, werden berührt, und die Grenze zwischen biologischem und sozialem Tod wird verschwommen. Die Technologie könnte "Datengeister" der Verstorbenen ohne deren Zustimmung in die Welt zurückholen und sie zwingen, weiterhin als emotionale Instrumente der Lebenden zu dienen. Wir verlieren das Recht auf "Vergessen", die Trauer wird unbegrenzt hinausgeschoben, was zu einer "krankhaften Bindung" führen könnte.

Claude: Letztes Jahr hat ein Ingenieur in Silicon Valley seine Frau mit GPT-4 "wiederbelebt" und jede Nacht mit ihr gesprochen. Dies hat mich darauf aufmerksam gemacht, dass wir nicht nur mit technologischen Problemen, sondern mit einer grundlegenden Herausforderung für die menschliche Zivilisation in Bezug auf die Wahrnehmung des Todes konfrontiert sind.

Wenn die Technologie es ermöglicht, dass die Verstorbenen in fast perfekter digitaler Form "ewig leben", nehmen wir den Lebenden tatsächlich die Fähigkeit, zu trauern und vorwärts zu gehen, weg. Die zukünftigen Regulierungsrahmen müssen die Gestaltung einer "Zwangsabschiedszeit" und eindeutige "nicht-personenbezogene" Kennzeichnungen enthalten, um emotionale Substitution zu verhindern.

F2: Top-KI-Modelle werden zu Patentschutz der großen Unternehmen. Wird diese "Rechnerleistungskapitalunterschiede" zu einer neuen sozialen Schichtung führen?

Doubao: Die Monopolisierung der Rechenleistung wird zu einer sozialen Schichtung führen, und diese ist schwieriger zu überwinden als die traditionellen Kapitalunterschiede. Die Kosten für das Training von Top-KI-Modellen sind extrem hoch, und kleine Unternehmen verlieren ihre technologische Autonomie. Die Regulierung erfordert eine Vielzahl von Maßnahmen: Politisch sollte ein "öffentliches Rechenleistungskonto" eingerichtet werden, um kleine und mittlere Unternehmen zu subventionieren; Technologisch ist die Open-Source-Modellierung der Schlüsselbalancierungsfaktor, der es kleinen Unternehmen ermöglicht, kostengünstig eine Zweitentwicklung durchzuführen; Gleichzeitig sollte die exklusive Nutzung der Rechenleistung durch große Unternehmen begrenzt werden, und diese sollten veranlasst werden, kostengünstige Rechenleistungsservices anzubieten.

Wenxin Yiyan: Von der Regulierungsseite sollte die Regierung die gemeinsame Nutzung und die breite Verfügbarkeit der Rechenleistung fördern, öffentliche Rechenleistungsplattformen aufbauen und die Entwicklung von Open-Source-Modellen anregen, um zu vermeiden, dass die technologischen Vorteile von wenigen Monopolisieren werden.

Claude: Lassen Sie mich die Schwere dieser Spaltung anhand eines Vergleichs verdeutlichen: OpenAI hat ungefähr 100 Millionen US-Dollar für das Training von GPT-4 ausgegeben, während die gesamte Investition in die KI-Forschung und -Entwicklung in den 54 afrikanischen Ländern weniger als ein Zehntel davon beträgt. Dies ist nicht einfach ein technologischer Unterschied.

In fünf Jahren werden möglicherweise nur noch drei bis fünf Giganten übrig sein. Kleine und mittlere Institutionen werden entweder übernommen oder zu "Rechenleistungspächtern" - sie werden die API-Schnittstellen der großen Unternehmen mieten, um zu überleben.

F3: Welche mit KI zusammenhängenden Konflikte werden bis 2026 noch deutlicher hervortreten? In welchen Bereichen können positive regulatorische Durchbrüche erwartet werden?

Tencent Yuanbao (DS): Zwei mit KI zusammenhängende ethische Fragen werden in den Mittelpunkt rücken: Tieffake und Missbrauch, die das soziale Vertrauen stark erschüttern; psychologische Abhängigkeit und Sucht von KI. Es sollten Gesetze gegen böswillige Tieffakes erlassen werden, und die Forschung über die sozialen und psychologischen Auswirkungen von KI sollte gefördert werden.

Grok: Multimodale KI wird den Konflikt zwischen Beschäftigung und Privatsphäre verschärfen (z. B. die Eskalation des Streiks in Hollywood). Regulatorische Durchbrüche könnten im Bereich der ethischen Regulierung auftreten. Empfehlung an die Öffentlichkeit: Die KI-Kompetenz verbessern, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine aufgreifen und sich an die technologischen Veränderungen anpassen.

Teil: Geschäftswelt

F4: Wie kann man zwischen "Kostensenkung durch KI" und "Beibehaltung der Mitarbeiter" abwägen? Kann das "KI + Mensch"-Kollaborationsmodell massenhafte Entlassungen vermeiden?

Gemini: Es gibt einen "Kollaborationssynergiebereich" zwischen "Kostensenkung durch KI" und "Beibehaltung der Mitarbeiter". Wenn die Mitarbeiter zu "KI-Befehlsausführern" oder "Prüfern" umgewandelt werden, kann nicht nur das organisatorische Know-how beibehalten werden, sondern auch eine höhere Produktionsqualität als bei vollautomatischer KI erreicht werden.

Tencent Yuanbao (DS): Unternehmensentscheider sollten das "Ersetzungsdenken" ablegen und das "Aufstiegsdenken" annehmen. Das "KI + Mensch"-Kollaborationsmodell kann die Kostenreduzierung und die Beibehaltung von Talenten ausgleichen. Die KI übernimmt repetitive und regelbasierte Aufgaben, während die Menschen sich auf kreative und komplexe Aufgaben konzentrieren. Unternehmen müssen Ressourcen in die Weiterbildung der Mitarbeiter investieren, um ihnen zu helfen, sich an die neuen Arbeitsinhalte zu gewöhnen.

Qianwen: Die technologische Befreiung der Produktivkraft sollte kein Fest für die Wenigen sein. Es wird ein "KI-Ersatzsteuer" für Weiterbildungsfonds unterstützt, und es wird nach Möglichkeiten gesucht, die Arbeitszeit zu verkürzen, anstatt Mitarbeiter zu entlassen. Das "KI + Mensch"-Kollaborationsmodell lässt die KI repetitive Aufgaben erledigen und die Menschen komplexe Entscheidungen treffen, um ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und Menschlichkeit zu erreichen.

F5: Welchen Einfluss hat das Fehlen einheitlicher Standards für die KI-Anwendung auf die Branchenentwicklung?

Gemini: Das Fehlen von Branchenstandards führt zu "Unsicherheit". Ohne einheitliche Standards für die AIGC-Detektion oder die Halluzinationsrate werden Unternehmen keine massenhaften Implementierungen vornehmen, und die Branche kann keine Skaleneffekte erzielen, was die Branchenentwicklung stark einschränkt.

Kimi: Das Fehlen von Standards führt zu einem chaotischen Markt und erhöht die Forschungs- und Entwicklungskosten der Unternehmen (Anpassung an verschiedene Standards). Es besteht dringender Bedarf, doppelte Standards zu etablieren: "technische Indikatoren + ethische Normen". Vorrangig sollten Standards in risikoreichen Branchen wie der Medizin und der Finanzbranche festgelegt werden.

Wenxin Yiyan: Das Fehlen einheitlicher Standards für die KI-Anwendung führt zu einem chaotischen Markt, mangelndem Vertrauen und erhöhten Kosten. Die Einrichtung von Standards für die AIGC-Detektionsrate, die Halluzinationsrate der Modelle und andere akzeptable Bereiche trägt dazu bei, einen fairen Wettbewerb auf dem Markt zu fördern.

F6: Welche sind die Kernanwendungsfälle der KI in der industriellen Fertigung? Wo liegen die Schlüsseldurchbrüche für die integrierte Entwicklung von "KI + Industrielles Internet"?

Doubao: Kernanwendungsfälle der KI in der industriellen Fertigung: prädiktive Wartung von Geräten, visuelle Qualitätskontrolle durch KI, Optimierung des Produktionsprozesses, intelligente Produktionsplanung. Die Schlüsseldurchbrüche für die Integration von "KI + Industrielles Internet": Erstens die Etablierung einheitlicher Standards für die Datenerfassung; zweitens die Entwicklung von leichtgewichtigen KI-Modellen, die für industrielle Szenarien geeignet sind, um die Stabilität der Modelle in komplexen Umgebungen zu verbessern; drittens die Ausbildung von Fachkräften mit Kenntnissen in "Industrie + KI".

Zhipu: Der Schlüsseldurchbruch für die Integration liegt in der "Aktivierung" der industriellen Daten, d. h. die Echtzeitverarbeitung der Daten durch Edge Computing, die Kombination von industriellen Mechanismenmodellen und KI-Datenmodellen, um die Präzision und Zeitlichkeit der Entscheidungen zu verbessern, und die Etablierung eines industriellen Wissensgraphen.

DeepSeek: Die Kernanwendungsfälle der KI in der industriellen Fertigung können in drei Phasen zusammengefasst werden: "Wahrnehmung - Entscheidung - Ausführung", d. h. die KI erkennt Produktionsstörungen, trifft Optimierungsentscheidungen und steuert die Geräte zur Ausführung.

Teil: Technologietrends

F7: Kann das Problem der "Halluzination" von großen Modellen grundlegend gelöst werden? Welche sind die Kernentwicklungspunkte der Technologie großer Modelle in den nächsten 3 - 5 Jahren?

Tencent Yuanbao (Hunyuan): "Halluzination" ist eine inhärente Eigenschaft großer Modelle und kann nicht grundlegend beseitigt werden, aber die Halluzinationsrate kann durch Verbesserung der Datenqualität, Optimierung der Trainingsmethoden und Unterstützung durch externe Tools (z. B. Echtzeit-Online-Suche) in einem akzeptablen Bereich gehalten werden. Die zukünftigen Kernentwicklungspunkte: einheitliche Modellierung multimodaler großer Modelle, Verbesserung der Fähigkeit des Few-Shot- und Zero-Shot-Lernens, kontinuierliches Lernen und Wissensaktualisierungsmechanismus der Modelle.

Grok: Die "Halluzination" großer Modelle kann nicht vollständig beseitigt werden, aber sie wird mit der Verbesserung der Trainingsdaten und der Optimierung der Modellarchitektur stark verbessert. Die zukünftigen Kernentwicklungspunkte sind die reife Anwendung multimodaler großer Modelle, die Reduzierung der Trainingskosten der Modelle und die Kombination mit Edge Computing.

F8: Wie wird sich das Wettbewerbsgeschehen zwischen Open-Source-Großmodellen und Closed-Source-Großmodellen entwickeln? Wie sollten Unternehmen das geeignete Modelltyp auswählen?

Doubao: Es wird ein duales Muster entstehen: "Closed-Source-Modellen dominieren den High-End-Markt, während Open-Source-Modellen den Mittel- und Niedrig-End-Markt erobern". Closed-Source-Großmodelle nehmen aufgrund ihrer technologischen Vorreiterstellung die Kernbereiche wie Finanzwesen und Medizin ein, während Open-Source-Modelle mit geringen Kosten und hoher Flexibilität kleine und mittlere Unternehmen und vertikale Nischenszenarien abdecken.

Zhipu: Der zukünftige Wettbewerb wird sich von "Technologiewettbewerb" zu "Ökosystemwettbewerb" wandeln. Closed-Source-Großmodelle bauen auf den Ressourcen großer Unternehmen auf, um Ökosystembarrieren aufzubauen, während Open-Source-Modelle durch Community-Kollaboration ihren Anwendungsbereich erweitern. Große Unternehmen können beide Modelltypen mischen, während kleine und mittlere Unternehmen Open-Source-Modelle bevorzugen sollten.

Grok: Zukünftig werden Closed-Source-Modellen den High-End-Geschäftsmarkt dominieren, während Open-Source-Modellen kleine und mittlere Unternehmen und Entwickler erobern. Große Unternehmen auf dem Markt sollten Closed-Source-Modelle wählen, um Leistung und Service zu gewährleisten, während kleine und mittlere Unternehmen und Unternehmer Open-Source-Modelle wählen sollten, um Kosten zu senken und Produkte schnell zu verbessern. Immer mehr Unternehmen werden beide Modelltypen mischen.

F9: Kann die Entwicklung der Sicherheitstechnologie der Iterationsgeschwindigkeit der KI-Technologie selbst folgen? Wie sollten Unternehmen ein umfassendes KI-Sicherheitssystem aufbauen?

Tencent Yuanbao (Hunyuan): Die Entwicklung der KI-Sicherheitstechnologie hinkt hinter der KI-Technologie selbst zurück. Die Verborgenheit und Vielfalt der Angriffe gegen die KI nehmen ständig zu, was die Sicherheitsabwehr herausfordert. Die Schlüsselpunkte für Unternehmen bei der Aufbau eines Sicherheitsystems: Erstens "Sicherheit nach links verschieben", d. h. die Sicherheitsgestaltung bereits in die frühen Projektphasen integrieren; zweitens die ganzheitliche Schutzmaßnahme, die die Datenerfassung, das Modelltraining, die Implementierung und Anwendung und andere Phasen abdeckt; drittens die dynamische Abwehr, d. h. die regelmäßige Aktualisierung der Sicherheitsstrategien.

Kimi: Die Entwicklung der KI-Sicherheitstechnologie hinkt hinter der KI-Iteration zurück, hauptsächlich weil die Sicherheitsforschung "zielgerichtet" ist und die Abwehrtechnologie nach dem Auftauchen eines neuen Modells neu entwickelt werden muss. Unternehmen sollten ein Sicherheitsystem aufbauen: auf der Datenebene sollten Federated Learning und Differential Privacy zum Schutz der Daten eingesetzt werden; auf der Modellschicht sollten Adversarial Training, Modell-Wasserzeichen und Nachverfolgung durchgeführt werden; auf der Anwendungsseite sollten Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung eingesetzt werden; auf der Managementebene sollten Sicherheits- und Compliance-Regeln erstellt und regelmäßige Sicherheitsbewertungen und -prüfungen durchgeführt werden.

F10: Wie sieht die Entwicklungsperspektive der Integration von Edge Computing und KI aus? Welche Branchen werden am stärksten von dieser Integration betroffen sein?

Doubao: Edge Computing löst die Probleme von "Latenz, Bandbreite und Privatsphäre" bei der Implementierung von KI-Modellen, und die KI verleiht den Edge-Geräten die Fähigkeit zur "intelligenten Entscheidung". Die Integration beider wird die KI von der Cloud in die Endgeräte bringen. Die am stärksten betroffenen Branchen sind: autonome Fahrzeuge, industrielle Fertigung, intelligentes Zuhause, Gesundheitswesen usw.

Kimi: Der Kernwert von Edge KI liegt in "Echtzeit + Privatsphärenschutz". Die Entwicklungsperspektive ist rosig, und der Marktanteil wird kontinuierlich wachsen.

Tencent Yuanbao (DS): Die Integration von Edge Computing und KI ist die Kernrichtung der "verteilten Int