小冰CEO李笛：大模型商業(yè)化像掃雷 | REAL科技大會(huì)

克雷西 發(fā)自 亮馬橋

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

小冰公司CEO李笛：

大模型商業(yè)化像一個(gè)“掃雷”的過程；

智源研究院副院長林詠華：

從業(yè)者需要打造像“大模型的Linux”一樣的開源生態(tài)；

百川智能CEO王小川：

智力不是邏輯推理，而是一種抽象和比喻的能力；

人工智能將帶來一場(chǎng)“逆工業(yè)革命”；

優(yōu)秀的程序員，甘愿被AI取代……

這是第三屆REAL科技大會(huì)上嘉賓的精彩發(fā)言，除此之外，共有20余位嘉賓圍繞著人工智能等熱門科技話題發(fā)表了觀點(diǎn)。

這些嘉賓中既有創(chuàng)業(yè)者也有投資者，還有技術(shù)人員和高校學(xué)者，他們從不同角度談?wù)摿巳斯ぶ悄艿陌l(fā)展。

其中13位嘉賓的觀點(diǎn)以演講方式發(fā)表，主題圍繞著AI基礎(chǔ)模型、應(yīng)用產(chǎn)品、商業(yè)模式，以及與之相關(guān)的硬件和云產(chǎn)品等展開。

以下是量子位從其中三位嘉賓的演講中摘錄的精彩內(nèi)容。

注：以下內(nèi)容系對(duì)嘉賓發(fā)言進(jìn)行的整編，不代表量子位觀點(diǎn)。

小冰李笛：大模型商業(yè)化不是賽跑而是“掃雷”

除了大模型自身的發(fā)展，其商業(yè)化過程也是一個(gè)熱門話題。

對(duì)此，小冰公司CEO李笛發(fā)表了自己的看法。

他認(rèn)為，AIGC的商業(yè)化并沒有跟上其本身發(fā)展的腳步。

而且，目前大模型的商業(yè)化還存在許多未知，因此不是賽跑，而是一個(gè)“掃雷”的過程。

李笛首先提出一個(gè)問題——變革毋庸置疑，但我們正處于變革的什么時(shí)期？

就此，他分析得出了AIGC商業(yè)化存在的三個(gè)宏觀問題：

• 技術(shù)創(chuàng)新震蕩期未結(jié)束
• 大部分產(chǎn)品應(yīng)用未證偽
• 適合的商業(yè)模式未確立

然后，李笛又談了兩個(gè)具體的現(xiàn)象。

首先，他認(rèn)為AI創(chuàng)造的價(jià)值與AI公司獲得的價(jià)值之間存在鴻溝。

也就是說，目前廣泛采用的API調(diào)用的商業(yè)模式未體現(xiàn)，并不能完美體現(xiàn)出創(chuàng)造力價(jià)值。

他舉例到，同樣是用辦公軟件寫文章，普通人和專業(yè)作家寫出的內(nèi)容一定是不一樣的，但是他們購買軟件的價(jià)格并不會(huì)因此而改變。

因?yàn)檗k公軟件被視作一種工具，就像炒菜用的鍋，而生成式AI產(chǎn)品目前的定位也是如此。

但李笛認(rèn)為，大模型產(chǎn)品不應(yīng)該只被視為工具，它的背后還應(yīng)當(dāng)蘊(yùn)含創(chuàng)造力價(jià)值。

第二個(gè)現(xiàn)象是，新時(shí)代的流量，已經(jīng)不同以往。

不僅流量的成本十分高昂，而且?guī)缀跛袕臉I(yè)者都在這里“卷”，這使得流量不再是一個(gè)公司的壁壘。

而且AIGC產(chǎn)品的流量并不當(dāng)然等同于收益——它們每天都要消耗巨額資金，流量帶來的廣告收入與之相比只能說是杯水車薪。

針對(duì)這些現(xiàn)象，李笛提出，應(yīng)當(dāng)關(guān)注的是，真正的高附加值不在于產(chǎn)品本身。

他舉了這樣一個(gè)例子，假如我們到銀行購買理財(cái)產(chǎn)品，有兩位業(yè)務(wù)能力幾乎相當(dāng)?shù)目蛻艚?jīng)理，在這種情況下作為客戶會(huì)怎么選擇呢？

而AIGC產(chǎn)品同樣如此，當(dāng)其質(zhì)量越來越高，高到已經(jīng)超出人們的需求時(shí)，產(chǎn)品本身之外的附加值必將成為用戶選擇的依據(jù)。

最后，李笛指出，當(dāng)今大模型的商業(yè)化，在存在如此多未知數(shù)的情況之下，與“賽跑”相比，更像是“掃雷”的過程。

智源林詠華：打造“大模型技術(shù)的Linux”

北京智源人工智能研究院副院長兼總工程師林詠華女士也發(fā)表了對(duì)大模型的看法。

“打造大模型的Linux”，也就是提倡開源精神，是林詠華這場(chǎng)演講的核心。

林詠華首先提出了對(duì)未來十年人工智能發(fā)展的展望，她肯定了人工智能將在大模型的牽引下蓬勃發(fā)展。

不過，大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也存在許多挑戰(zhàn)，林詠華總結(jié)出了這五個(gè)方面：

• 基礎(chǔ)模型費(fèi)用高昂
• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)不易獲取
• 評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)參差不齊
• 工具碎片化
• 計(jì)算資源不足

以其中的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)這一項(xiàng)為例，我們所熟知的一個(gè)問題是這些標(biāo)準(zhǔn)缺乏統(tǒng)一性，評(píng)測(cè)成績(jī)不能完全代表模型的表現(xiàn)。

更為重要的一點(diǎn)是，我們所用的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)都是人類所能想到或期待大模型擁有的能力，但對(duì)于模型是否擁有人類根本想象不到的潛能，則無從發(fā)掘……

總之，針對(duì)這五個(gè)方面的問題，林詠華逐一介紹了智源研究院為行業(yè)提供的一系列開源解決方案。

對(duì)此，林詠華指出，大模型要有更多突破，需要全球?qū)W界、研究界、產(chǎn)業(yè)界共同發(fā)力。

演講中，林詠華一直在強(qiáng)調(diào)開源工作的意義和重要性，她提出：

開源開放，讓我們得以站在前人的基礎(chǔ)上繼續(xù)前行

王小川：AGI時(shí)代已經(jīng)到來

同樣對(duì)AI大模型時(shí)代提出展望的，還有百川智能創(chuàng)始人兼CEO王小川先生。

他認(rèn)為，AGI的時(shí)代已經(jīng)來臨，接下來的發(fā)展將是一個(gè)“逆工業(yè)革命”過程。

王小川首先開宗明義，點(diǎn)明了“AGI是否已經(jīng)到來”這一問題，并給出了肯定的回答。盡管人們對(duì)這一問題還存在一些爭(zhēng)論，但自己的立場(chǎng)“十分堅(jiān)定”。

在人工智能的諸多細(xì)分應(yīng)用中，王小川認(rèn)為語言模型是最重要的，是AGI的起點(diǎn)。

他先是引用了維特根斯坦的觀點(diǎn)，指出語言的邊界就是世界的邊界。

王小川認(rèn)為，人和動(dòng)物的根本區(qū)別不是對(duì)外界的認(rèn)識(shí)， 也不是使用工具，而是掌握了語言。

他說，智力不是邏輯推理，而是一種抽象和比喻的能力——?jiǎng)游镆苍S也有一定的邏輯推理能力——但語言這種抽象能力是它們不具備的。

而關(guān)于大模型，王小川認(rèn)為，就像物理學(xué)界的牛頓三定律一樣，大模型是將現(xiàn)實(shí)世界的語言抽象成數(shù)學(xué)模型，是現(xiàn)實(shí)世界在數(shù)字世界中的一種映射。

那么，在王小川看來，AGI的世界又會(huì)是一種怎樣的發(fā)展方式呢？

他認(rèn)為，大模型技術(shù)不僅將重塑現(xiàn)有行業(yè)，更將創(chuàng)造全新價(jià)值。

王小川認(rèn)為，大模型的發(fā)展會(huì)呈現(xiàn)出一種“逆工業(yè)革命”過程。

對(duì)此，他解釋道，工業(yè)革命的出現(xiàn)讓社會(huì)分工變得更加精細(xì)，但大模型的出現(xiàn)削弱這種分工。

王小川還說，隨著大模型的發(fā)展，它的定位會(huì)從一種工具慢慢轉(zhuǎn)向成為我們的伙伴。

最后，王小川回答了很多人都關(guān)心的一個(gè)問題——什么職業(yè)會(huì)被取代？

他說，大模型的出現(xiàn)，使得知識(shí)的重要性相比于經(jīng)驗(yàn)變得更低，并打趣說，“坐在電腦面前的工作更容易被取代”。

優(yōu)秀的程序員寫出了人工智能程序，然后親眼看著自己的程序取代了，但這正是他們成就感的來源——一個(gè)優(yōu)秀的程序員，自己是甘愿被取代的。

參與發(fā)言的嘉賓還有阿里云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛、智譜AI CEO張鵬、微軟亞洲研究院首席研究員謝幸等。

他們分別圍繞“AI與云服務(wù)”“ChatGLM的應(yīng)用”和“跨學(xué)科探索AI的社會(huì)責(zé)任”等主題，提出了“認(rèn)知分為‘?dāng)?shù)據(jù)-信息-知識(shí)’三個(gè)層次”“大模型要‘端到端’地解決人類問題”“要通過對(duì)社會(huì)科學(xué)的洞察應(yīng)對(duì)人工智能發(fā)展帶來的挑戰(zhàn)”等精彩觀點(diǎn)。

此外，活動(dòng)過程中還舉行了兩場(chǎng)圓桌會(huì)議，主題分別是“AGI時(shí)代，如何連接科學(xué)、技術(shù)與商業(yè)”和“新能源賽道如何長期押注”。