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别只盯着ChatGPT了 这波AI浪潮远不止于此

  1956年,人工智能(AI,Artificial Intelligence)的概念首次提出,迄今已逾六十载。60年来,AI历经了从爆发到寒冬、再到野蛮生长的历程,伴随着人机交互、机器学习等技术的提升,AI成为了技术时代的新趋势。

  2022年,AI行业再度迎来新的节点,人工智能生成内容(AIGC,AI Generated Content)后来居上,以超出人们预期的速度成为科技革命历史上的重大事件。无论是“AI画师”DALL-E2,还是“万能陪聊”对话机器人ChatGPT,生成式AI正在迅速催生全新的科技革命系统、格局与生态。

  时针转至2023年,由AIGC引发的热度不减反增,而全新的智能创作时代在带来深刻生产力变革的同时,也将进而改变人类的思想演进模式。就此,21世纪经济报道数字经济课题组策划了“逐浪AIGC”系列报道,多维解读AIGC带来的技术可能和商业图景。

  过去几年,人工智能的发展陷入了瓶颈,在算力、算法、数据等方面都在不断提升的背景下,AI应用却显得不温不火。在ChatGPT出现前,有人悲观地认为,AI领域已经形成巨大泡沫,但现在,AI又呈现出了全新的价值,行业也开始重现百家争鸣的热闹景象。

  以ChatGPT为导火索,此前一直相对低调且小众的AI大模型成为了公众话题,近日,OpenAI的GPT-4、百度的文心一言等大模型的相继发布,更是将AI产业推入了新一轮军备竞赛。

  那么,科技巨头们到底在竞争什么,是大模型吗?肯定不是,因为单纯比拼模型参数量的大小没有太大意义,并且这是一个无底洞。而创新工场董事长兼CEO李开复近日抛出的“AI 2.0”概念,或许能够回答这一问题。

  李开复认为,AI 2.0是绝对不能错过的一次革命,“网上都在谈一些很酷的国外产品,但那些产品只是冰山一角,以后的机会将要更加巨大,并且它会是一个平台级别的趋势”。

  图片来源:新华社

  什么是AI 2.0?

  如果把过去的AI看作是1.0阶段,可以总结出它的落地需要五大必备条件,分别是海量数据;精准、自动标注数据;单一清晰领域;大规模计算能力;顶尖AI科学家。

  事实上,得益于AI 1.0阶段的发展,人工智能在很多领域都已经超越了人类,比如AlphaGo曾打败人类。但是,AI 1.0的发展也开始遇到瓶颈。

  比如对AI训练来说,数据肯定是越多越好,但这也意味着更高的成本;另外AI技术的应用,都是单一领域数据集,所以每次都要重新收集、清洗、标注一套数据,然后训练一套模型,这导致每个领域和应用的优化都是割裂的。而这,也是很多公司虽然具备单场景的解决能力,却无法规模化复制的核心原因。

  更重要的是,在AI 1.0阶段,人们感受到的人工智能并非真正的智能,它还欠缺抽象概念、分析推理、创造等能力。

  在李开复看来,AI 2.0最大的不同,就是克服了AI 1.0单领域、多模型的限制。“通过自监督学习,AI可以将全世界的数据拿来自己教自己,不再需要人工标注,而且最后形成的基础模型,也是覆盖各个领域”。

  比如GPT,就是这样一个基础模型,所以它能让ChatGPT表现出无所不知。“现在的局限性在于存储性能,未来2-3年,数据只要能储存起来,都可以放到模型中去训练,届时也一定能做出更伟大的基础模型。”李开复说。

  另外,李开复认为AI 2.0已经具备了平台能力。“深度学习是非常伟大的AI技术,但它不是一个平台。平台需要能大大降低开发应用的成本,如果做不到这一点,那就只能是一个技术。就像电,是伟大的发明,但如果没有电网,其他电子设备也无法用上电,所以电网才是平台。”

  李开复表示,“如果把AI 1.0比作是电,那AI 2.0就是电网。AI 2.0时代的来临,将带来巨大的平台式机会,这个机会将比移动互联网还大十倍。”

  不能盲目求“大”

  大模型,是AI 2.0时代的产物。澜舟科技创始人兼CEO周明在接受21世纪经济报道采访时提到了AI能力的涌现现象。周明说,随着AI模型达到一定程度,往往会让已有的能力产生跃迁,并且会迸发出一些从未见过的能力,所以一定要关注AI的涌现能力。

  其举例称,“我们做小模型的时候,多轮对话就是出不来,但在模型增长了10倍之后,多轮对话的能力自然就出现了,这就是一种涌现。所以如果模型再大一点,有些没有设计的功能也会自己出现。”

  不过,AI的涌现仍是未解的现象,也具有很强的随机性,不同的人可能在不同的阶段都有模型的涌现,或者没有涌现。但目前来看,都是在模型规模变大之后才出现的,所以周明认为,未来需要尽量把模型做大。

  但是针对大模型,上文已经提到,参数量就是个无底洞,随着参数量级的提升,它的成本也越来越高,这也注定大模型不是每个公司都能做的,目前,只有少数科技巨头才具备实力打造更大规模的大模型。

  另外在AI 2.0时代,还有很多待解的难题。李开复提到一点,即AI会犯错,而且它还不知道怎么能不犯错。“AI无法保存全世界的数据,只能通过压缩形成抽象的概念,因此会出现‘一本正经地胡说八道’的现象。更重要的是,AI目前还无法分辨真伪和辨别是非,如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。”

  面对大模型这场无底洞的全球军备竞赛,周明认为,中国公司还是要审时度势,第一,要拥抱大模型;第二,要在涌现出现的前提下,把AI模型做得更好、更精致;第三则是要注重落地,不要总想着把边边角角的智能都体现出来。

  对于AI的产业落地,腾讯云副总裁、腾讯云智能平台负责人李学朝在接受21世纪经济报道采访时指出,通过“预训练大模型+下游任务微调”的模式,一定会让AI应用变得更加通用化,在此基础上,原有的AI应用场景会做得更深,同时,AI也会渗透到更多场景当中去。

  不过李学朝也指出,做AI应用是以解决问题为优先的,现在很多场景,用原来的AI模型能解决问题,就没必要去追赶热度,毕竟采用大模型对客户来说也会带来额外的成本。但是对于一些场景,比如智能客服,借助大模型能带来直接的效果提升的,则可以在权衡好性价比的情况下,去进行尝试。

  掘金新万亿美元市场

  对于AI 2.0时代,李开复认为,AI的自监督学习,依靠的是生成式AI(Generative AI),而这,也将是AI 2.0时代的第一个现象级应用。

  李开复表示,目前AI 2.0的技术水平,对内容领域的风险是最小的,所以第一批应用也会在这个领域诞生。“AI 2.0对内容创造带来的颠覆将是巨大的,它将产生完全不同的工具,使用者、用户体验以及商业模式都会变得不一样”。

  在其看来,AI的应用将从“辅助”人到逐步“替代”人工,这将大致经历三个阶段:

  第一个阶段是人类与AI协作。通过对AI进行持续人工干预,筛选和纠正AI创作的内容,避免谬误或灾难发生。同时,AI 2.0可以做到生成内容初稿、开拓想法,并可应用于生产力提升、写作、平面设计、娱乐等领域。

  第二阶段是局部自动化。这个阶段,AI仍会出错,但对于容错度高的应用已经可以接受,比如可以应用到广告、电子商务、搜索引擎、游戏制作等领域。

  第三阶段则是全自动化。AI将变得完全自动化并可在任何地方使用,比如在一些不容出错的领域实现突破,让AI医生、AI教师成为可能。

  李开复认为,在AI 2.0时代,第一个阶段和第二个阶段都将得到实现,而这俩加起来会是一个万亿美元级的市场。至于第三阶段,让AI不再犯错,那将是更未来的3.0时代。

  “经过AI技术的发展,AI 2.0将会成为平台,每个写代码的人、写App的人都要用上AI,就像每个使用移动互联网的人都要用移动网络一样,当AI 2.0平台够大的时候,这个平台可以支撑各种应用。”李开复说。

  对于未来,李开复也给出了他的预判。其认为,未来3-5年,AI 2.0将实现大部分人机控制论的初始梦想,包括学习、认知、适应、生产、沟通和效率。同时,我们也将看到多模态、巨型数据集的飞速发展,AI能够更好地模拟人类的认知智能。

  此外,李开复认为会有更多革命性产品出现,也会有少数AI 2.0平台公司浮出水面,并加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化。

  但是,对于外界关心的另一个核心问题,李开复给出的依然是否定答案。他说,AI 2.0不会是通用人工智能(AGI),人类具有诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等等与生俱来的关键能力,这是AI 2.0也无法全盘复制的。

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