LLM大模型加速人造智能时代的到来？

      2021年斯坦福大学首次提出Foundation Model基础大模型，到2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT为代表的LLM语言大模型。这些大模型，利用深度学习网络等学习存储数亿到几十亿参数，这些参数通过海量文本等数据训练后压缩产生，是一种实现机器学习的新的途径。而使用这些参数的网络，以生成式人工智能GAI的方式，产生文本、图像、视频等，其最大特点在于其通用性及自适应性，表现为通用人工智能的一些特点。

      特别是最近OpenAI o1的出现，通过强化学习和思维链COT的加持，开始把庞大的LLM大模型作为智能体进行创造与训练，使得LLM后续的持续学习与进化成为可能。而其惊艳的思考推理能力，产生了除了数据量之外的scaling law（Training compute and Inference compute），可以认为是另外一个维度的摩尔定律。可以预见，未来可能还会出现更多维度的新的Scaling law，比如说Agent维度的scaling law （北京大学杨耀东预言、Kaust CAMEL-AI李国豪的Finding the scaling law of agents）等等。

      总之，目前看，FM基础大模型，以目前LLM为代表的，正如渔夫的故事中，那只装在瓶子中的精灵，一旦跳出瓶子，估计再也难以回到瓶子中---一个可能的预示是，一个新的智能信息时代的到来，姑且叫做“人造智能”时代吧。未来的下一个信息时代，暂且叫做“通用人工智能”时代吧（关于名字，欢迎博友留言讨论）。

     先聊一下人造智能时代的一些可能特点吧（在人造智能时代，大量以LLM为基础的新应用，暂且叫做智能体吧）。

      1.  人造智能时代的一大特征是：原来以人类智力为主的世界，可能会变为人机智能共存共生、甚至共同管理的世界，也就是生物智能与机器智能和谐共生的时代。

      2. 智能体在智力的某些方面，比如在创造性探索方面，有可能超过人类（这也好理解，人造的智力是全人类智力积累知识融合的新产物，而一个人的智力总是受到大自然的限制）。

      3. 未来大量智能体，将代替目前利用人类智力完成的许多任务或者工作。比如包括辅助写作、编程、任务编排、计划、自动生产，辅助创作电影、小说、辅助设计，音乐创作、辅助教育等等。 

      4. 未来智能体，有可能通过除了由人创造的方式之外，让机器创造机器，通过智能体创造出新的更强的智能体。

       5. 未来智能体，会充斥到经济社会生活的方方面面，包括自动驾驶、家庭及工业机器人、自动生产与物流、社会服务与管理、灾害控制、城市管理、教育等。

      问题是：如果这种生成式人工智能作为新的机器学习的方式，最终导致人造智能时代，真的会来的话，社会该如何积极应对这种技术突破的新影响、新变化呢？