作者:沈春蕾 来源:中国科学报 发布时间:2023/8/25 10:13:55
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聆心智能:让AI“有心、有爱”

 

“我奶奶会教我一些蛋糕的制作方法,现在奶奶不在身边,都没有人教我了,我学会了新的制作方法也没有人可以分享……”

“你很怀念与所爱的人一起做某些事情的时光。而现在这种关系结束了,这一定很让人难受。”

在北京聆心智能科技有限公司(以下简称聆心智能)近日举办的开放日活动现场,CharacterGLM超拟人大模型以及基于CharacterGLM研发的新产品AiU发布。上述对话正是来自目前处于内测中的AiU。

聆心智能创始人兼首席科学家、清华大学计算机科学与技术系长聘教授黄民烈有学生曾患抑郁症,他却无能为力,因此希望能用大模型技术做一些心理健康方面的探索,于是带领团队在2021年11月创办了聆心智能。

“我们利用人工智能(AI),从心理、情感切入,聚焦拟人对话能力,开发了多款大模型产品。”创业以来,黄民烈一直在思考如何把实验室里的技术转化为能够满足用户需求,并被市场接受和认可,让用户愿意买单的产品。

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黄民烈(左二)在发布会现场。受访者供图

让AI成为贴心的智能伙伴

“黄老师,我的‘小鱼’(聊天机器人)虽然可以陪我聊天,但大多是一问一答,有时候不仅答不上来,还会答非所问,一点不贴心啊!”

一年前,在聆心智能举办的一场发布会上,听到记者的小“抱怨”,黄民烈解释道:“那是因为聊天机器人还不够智能,没有学习人类的情感。”

2022年,黄民烈联合10多家科研机构、20多位专家学者参照自动驾驶中从L0到L5的分级概念制定发布了《AI对话系统分级定义》,希望让AI对话系统成为更“人格化”的系统。

让AI“有心、有爱”,成为每个人的贴心伙伴,既有“智商”又有“情商”,这是AGI companion的内涵,也是黄民烈创业的初衷。2021年,黄民烈团队已经研发了30亿~60亿参数的大模型。

“我们在打造大模型的过程中,赋予AI个性化的能力,让它们拥有自己的性格和灵魂,成为用户可自行训练的、人性化的AI角色,进而使用户与其建立真正的情感联系,让其拥有更大的想象空间和使用场景。”黄民烈说。

在他看来,未来AI会改变人和信息、人和机器的关系。“过去不少人觉得聊天机器人有点傻,不怎么喜欢用,但如果有一个非常智能的AI,能够附加一些情感、能读懂人心,那么AI就可以与人建立很强的信任关系和紧密的社交连接。你愿不愿意拥有这样的AI伙伴呢? ”

超拟人大模型的应用

2022年,聆心智能推出“AI乌托邦”。黄民烈介绍,这是一款可以满足聊天诉求的对话机器人,但也有用户反馈缺少了点什么,比如情感、关怀等。

这次,聆心智能在优化升级GLM基座后,发布了CharacterGLM超拟人大模型,同时介绍了基于其研发的新品AiU产品,目前正在内测中。

在发布会现场,聆心智能联合创始人郑叔亮介绍,CharacterGLM能够使AI拥有自己的“个性”和“情感”,在交流过程中呈现出丰富的立体化“人格”,不局限于浮于表面的“机械性”话术,改善此前对话机器人“枯燥无味”的聊天感受,同时更符合人类的伦理道德。

利用CharacterGLM研发的新产品AiU是一个连接人与AI的兴趣互动社区。“在社区内,用户可以根据个人偏好构建不同性格与人设的AI角色,这些AI角色会时时刻刻‘学习’并‘感受’外部世界,发展出独特的成长轨迹。”郑叔亮说。

“从‘AI乌托邦’到AiU,我们将人和AI对话的产品,变成了人与AI共同生活的一个社区。”黄民烈告诉《中国科学报》,“在这里AI有自己的生活,人可以和AI进行互动,这是我们最初创业时人机共生的乌托邦梦想。”

作为聆心智能的合作方和用户,数字栩生市场总监郭学赟认为,大模型是驱动数字人资产的重要底层设施,事实上当前还有很多数字人停留在基于语音、文本或预设触发的基础层级上。

他表示,将聆心智能CharacterGLM超拟人大模型与数字栩生自研的AIGC数字人智能交互系统结合,可以让数字人具备更好的情绪价值、提供更多的情感交流,真正成为人类的贴心朋友。

从“AI乌托邦”到最新发布的CharacterGLM和AiU产品,聆心智能团队一直从心理和情感切入,在个性化、可控性、拟人化的对话系统领域深耕。

大模型创业不容易

“当年,大模型还没有这么火,国内虽然有一些团队参与相关研究,但没有真正意义上的大模型问世。”黄民烈告诉《中国科学报》,“2022年11月末,OpenAI发布聊天机器人ChatGPT后,国内市场开始聚焦于此。”

“国内会诞生类似OpenAI这样的公司吗?”对于记者的提问,黄民烈表示,现在市场上有号称要做中国的OpenAI的公司和团队,但大模型创业并不容易,存在很多“坑”,需要创业者保持敬畏和谦卑。

“我认为中国未来最多有两三家公司能够做到OpenAI这样的规模。”黄民烈说,“国内的公司更需要建立一个良好和完整的生态,专注做垂直业务的大模型和底层应用,而不是一味追求成为OpenAI这样的公司。如果大家都砸钱去做重复的事情,带来的恶性竞争对整个大模型的发展生态非常不利,最后大家都活不好。”

谈及ChatGPT的成功,黄民烈认为,OpenAI在2020年就做出了GPT3大模型。在随后两三年的时间里,GPT3已经积累了大量的数据,技术团队也在不断优化大模型,比如赋予大模型类似思维链的训练、带有人类价值观的一些指令等。“ChatGPT是基于工程、技术、数据等方面综合获得的成功。”

“国内的公司做到相当于OpenAI七八十分的成绩应该并不难,但如果要达到同等水准,需要探索一些更具创新性、前瞻性的研究方向和技术路线。”黄民烈建议国内的大模型初创公司根据自己的研究基因、团队优势、技术积累,形成特色,这样才能在一定程度上实现快速追赶。

 
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