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        人工智能的變革:一切剛剛開始

        “AI文本生成圖像技術(shù)的興起及ChatGPT等模型的問世,都推動(dòng)了生成式AI領(lǐng)域的熱情。同時(shí),AI模型正在從單一模式轉(zhuǎn)向多模態(tài),能夠理解和聯(lián)系不同模態(tài)的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)文本到圖像、圖像到視頻、文本到音頻等多種轉(zhuǎn)換。”

        以上這段對(duì)人工智能發(fā)展趨勢(shì)的描述,并非來自于某個(gè)專家,而是由百度大模型文心一言生成。

        進(jìn)入2024年的春天,大模型的熱度仍在延續(xù)。OpenAI公司發(fā)布文生視頻大模型Sora,只要輸入一些描述性的提示詞,就能生成一段長達(dá)60秒的視頻。Suno公司發(fā)布的Suno模型V3版本,可以根據(jù)喜好設(shè)定音樂風(fēng)格、內(nèi)容主題,幾秒鐘內(nèi)生成2分鐘音樂。KimiChat大模型支持200萬字長文本輸入,更是掀起了大模型長文本競(jìng)賽……

        隨著大模型與更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合,人工智能在快速迭代演進(jìn)的同時(shí),也悄然滲透進(jìn)生產(chǎn)生活的方方面面,逐漸成為不可或缺的一部分。

        沒有人會(huì)懷疑我們正在經(jīng)歷一次深刻的變革。但在熱切擁抱人工智能的時(shí)候,聽聽比爾·蓋茨的提醒也許不無裨益——“我們總是高估未來兩年的變化,低估未來十年的變革。”

        一切才剛剛開始。找準(zhǔn)賽道風(fēng)口,踏上時(shí)代列車,在這個(gè)變革時(shí)刻,人工智能機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。

        不止于文生視頻

        人工智能能干什么?

        過去一年,各行各業(yè)大模型層出不窮,人工智能以超出預(yù)期的速度進(jìn)化,但絕大部分項(xiàng)目都集中在文本、圖片和視頻生成。這也形成了一個(gè)刻板印象,似乎人工智能擅長的只是寫詩作畫這些事。

        事實(shí)上,人工智能變革真正指向的從來不是這些,而是在更多實(shí)體產(chǎn)業(yè)落地:改變生物醫(yī)藥、工業(yè)制造、金融科技、智慧礦山、科學(xué)研究等諸多領(lǐng)域的運(yùn)行方式。

        但是和所有新技術(shù)的擴(kuò)散一樣,人工智能的演進(jìn)也不可能是勻速進(jìn)行的。起初,ChatGPT的應(yīng)用引爆社會(huì)關(guān)注,然而人工智能技術(shù)要在更多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,則須達(dá)到一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn),而這通常需要匯集幾項(xiàng)不同的開發(fā)成果,而且要有能力把它們整合在一起,使得總體產(chǎn)品體驗(yàn)比以前更具吸引力。

        當(dāng)然,人們有充分的理由相信,人工智能在許多應(yīng)用場(chǎng)景上都正在接近一個(gè)飛躍點(diǎn)。

        前不久,比爾·蓋茨投資的獨(dú)角獸公司KoBold宣布在贊比亞發(fā)現(xiàn)巨型銅礦儲(chǔ)量。要知道,KoBold公司從投資到找到礦僅僅用了一年多的時(shí)間,這樣的高效率在于使用人工智能技術(shù)處理鉆探數(shù)據(jù)來優(yōu)化銅礦的勘探工作。傳統(tǒng)探礦依賴大量的野外作業(yè)、地球物理勘探和地質(zhì)分析,需要幾年甚至更長時(shí)間。而人工智能不受運(yùn)氣的影響,通過大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí),可以準(zhǔn)確找到隱藏在地下的珍貴礦脈。

        在國內(nèi),人工智能也正在與制造、生物醫(yī)藥、能源、交通等行業(yè)深度融合。

        卡奧斯COSMOPlat自主研發(fā)天智工業(yè)大模型,功能范圍覆蓋智能問答、控制代碼生成、數(shù)據(jù)庫查詢、輔助決策等;華為云盤古藥物分子大模型幫助醫(yī)藥公司開啟AI輔助藥物研發(fā)的新模式,大幅提升新藥研發(fā)效率;上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合多個(gè)機(jī)構(gòu)發(fā)布人工智能氣象預(yù)報(bào)大模型“風(fēng)烏”升級(jí)版,借助人工智能對(duì)中期天氣進(jìn)行了10公里級(jí)的建模與預(yù)報(bào)……

        以天智工業(yè)大模型為例,人工智能將工程師的工業(yè)經(jīng)驗(yàn)和工業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)和指標(biāo),通過機(jī)器人、小程序、App等形式進(jìn)行使用,可在秒級(jí)之內(nèi)形成對(duì)相關(guān)問題的反饋,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)知識(shí)的普惠應(yīng)用。

        當(dāng)然,所有的變化都不會(huì)一蹴而就,整個(gè)人工智能技術(shù)的演進(jìn)、擴(kuò)散將會(huì)在不同部門、不同行業(yè)發(fā)生連續(xù)的波浪式變革,這很可能是未來二三十年科技和社會(huì)變革的一個(gè)重要特征。

        變革來臨,固然機(jī)不可失,但腳踏實(shí)地的人們也會(huì)發(fā)現(xiàn),機(jī)會(huì)永遠(yuǎn)都在。

        大模型不是全部

        大模型不是人工智能的全部。

        不是“大廠”做出了ChatGPT這樣的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品,其他人就可以躺平了。人工智能產(chǎn)業(yè)的機(jī)會(huì)無處不在,向上是應(yīng)用,向下是底層基礎(chǔ)設(shè)施。

        當(dāng)下,中國人工智能企業(yè)陸續(xù)推出了超過300個(gè)大模型,投身其中的既有華為、百度、阿里、科大訊飛等科技巨頭,也有相當(dāng)多的中小創(chuàng)業(yè)公司。在“百模大戰(zhàn)”的背后,是極高的研發(fā)成本和技術(shù)壁壘,一次訓(xùn)練就能花光幾百萬美元,芯片更是“一片難求”。即便是領(lǐng)跑行業(yè)的OpenAI公司也沒有破解商業(yè)化困局,需要巨頭微軟頻頻“輸血”。

        在擁擠的人工智能賽道上,似乎人人都不得不在通用大模型一條路上“卷”到底。但實(shí)際上人工智能產(chǎn)業(yè)是一片廣闊的藍(lán)海,只要選擇合適的產(chǎn)業(yè)分工角色,挖掘更多的辦公、教育、電商、醫(yī)療等細(xì)分場(chǎng)景,就能形成差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。百度創(chuàng)始人李彥宏的觀點(diǎn)具有代表性:“大家不要去卷模型了,卷應(yīng)用吧,只有應(yīng)用直接創(chuàng)造價(jià)值。”

        手機(jī)是當(dāng)前大模型落地的一大熱門領(lǐng)域。人工智能可以在手機(jī)拍照、視頻制作、智能搜索、文檔寫作等方面提供更好的體驗(yàn), 銷量放緩的手機(jī)行業(yè)將“含AI量”作為發(fā)力點(diǎn),放棄造車的蘋果公司將資源集中到生成式人工智能就是一個(gè)重要的信號(hào),三星、小米、榮耀、OPPO都在著力布局人工智能。

        另一大熱門領(lǐng)域是具身智能,即具有物理實(shí)體、能夠通過傳感器和執(zhí)行器與環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)、執(zhí)行相應(yīng)指令或進(jìn)行決策的智能機(jī)器人。目前,在大模型訓(xùn)練下的機(jī)器人已經(jīng)能夠熟練完成抓取雞蛋、折疊襯衫、澆花等簡單工作,未來全能的家務(wù)機(jī)器人走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

        無論何種大模型,其計(jì)算和存儲(chǔ)能力都依賴于芯片、傳感器及算力基礎(chǔ)設(shè)施,并且離不開電力的支撐。與人工智能密切相關(guān)的硬件創(chuàng)新、新型能源等領(lǐng)域也有望迎來爆發(fā)期。

        相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,算力需求正以每年十倍以上的速度增長,需要更多的超大型數(shù)據(jù)中心來匹配人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。到2025年,人工智能業(yè)務(wù)在全球數(shù)據(jù)中心用電量中的占比將從2%增加到10%。

        更深刻的變革正呼嘯而來

        回溯歷史長河,每一次科技革命都對(duì)人類歷史進(jìn)程產(chǎn)生巨大影響。當(dāng)前,以人工智能為代表的新興技術(shù)正在重塑人類社會(huì),傳統(tǒng)崗位替代、數(shù)據(jù)隱私安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、人工智能倫理等一系列挑戰(zhàn)呼嘯而來。

        很多人對(duì)人工智能的認(rèn)知,或許仍停留在個(gè)體與行業(yè)的焦慮對(duì)抗。與其擔(dān)心人工智能,不如把人工智能當(dāng)成能力倍增器。

        在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能用于醫(yī)學(xué)影像診斷、個(gè)性化治療、病人監(jiān)測(cè)等;在交通領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛可以提高交通效率,減少交通擁堵;在工業(yè)領(lǐng)域,人工智能驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化生產(chǎn)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量檢測(cè)等;在教育領(lǐng)域,人工智能可以開展個(gè)性化教學(xué)、在線學(xué)習(xí)等……人工智能在改變千行百業(yè)的同時(shí),也在改變工作本身。

        應(yīng)當(dāng)看到,現(xiàn)階段人工智能仍然處于發(fā)展初期,無法在每一個(gè)領(lǐng)域完全替代人的工作。在相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi),人工智能所扮演的也只是輔助角色,讓人們的工作更有效率,讓產(chǎn)品生產(chǎn)周期大大縮短。

        以AI制圖為例,繪圖表現(xiàn)力很大程度上取決于導(dǎo)入模型的精準(zhǔn)度和操作者下指令的能力,AI制圖已經(jīng)成為從業(yè)者的一項(xiàng)必備技能,相關(guān)培訓(xùn)需求日益旺盛。人工智能還萌發(fā)了新職業(yè),大模型是用海量的數(shù)據(jù)“投喂”出來的,對(duì)相關(guān)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、標(biāo)注、糾錯(cuò)的人工智能訓(xùn)練師應(yīng)運(yùn)而生。

        正如創(chuàng)新工場(chǎng)董事長李開復(fù)所說,“AI大模型是絕對(duì)不能錯(cuò)過的歷史機(jī)遇。因?yàn)檫@將是有史以來最大的平臺(tái)革命,它的作用將比Windows、安卓要大10倍甚至更多,它會(huì)讓每個(gè)應(yīng)用改寫,會(huì)重構(gòu)人類的工作,會(huì)讓有創(chuàng)意的那些人的聰明才智被放大10倍或者更多。”

        人工智能產(chǎn)業(yè)正在逼近新的臨界點(diǎn),必須緊緊抓住產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略機(jī)遇,努力在大變革中贏得未來。(青島日?qǐng)?bào)/觀海新聞?dòng)浾? 周曉峰)

        責(zé)任編輯:張慕鑫

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