小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

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克雷西 发自 亮马桥
量子位 | 公众号 QbitAI

小冰公司CEO李笛:

大模型商业化像一个“扫雷”的过程;

智源研究院副院长林咏华:

从业者需要打造像“大模型的Linux”一样的开源生态;

百川智能CEO王小川:

智力不是逻辑推理,而是一种抽象和比喻的能力;

人工智能将带来一场“逆工业革命”;

优秀的程序员,甘愿被AI取代……

这是第三届REAL科技大会上嘉宾的精彩发言,除此之外,共有20余位嘉宾围绕着人工智能等热门科技话题发表了观点。

这些嘉宾中既有创业者也有投资者,还有技术人员和高校学者,他们从不同角度谈论了人工智能的发展。

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

其中13位嘉宾的观点以演讲方式发表,主题围绕着AI基础模型、应用产品、商业模式,以及与之相关的硬件和云产品等展开。

以下是量子位从其中三位嘉宾的演讲中摘录的精彩内容。

注:以下内容系对嘉宾发言进行的整编,不代表量子位观点。

小冰李笛:大模型商业化不是赛跑而是“扫雷”

除了大模型自身的发展,其商业化过程也是一个热门话题。

对此,小冰公司CEO李笛发表了自己的看法。

他认为,AIGC的商业化并没有跟上其本身发展的脚步

而且,目前大模型的商业化还存在许多未知,因此不是赛跑,而是一个“扫雷”的过程

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

李笛首先提出一个问题——变革毋庸置疑,但我们正处于变革的什么时期?

就此,他分析得出了AIGC商业化存在的三个宏观问题:

  • 技术创新振荡期未结束

  • 大部分产品应用未证伪

  • 适合的商业模式未确立

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

然后,李笛又谈了两个具体的现象。

首先,他认为AI创造的价值与AI公司获得的价值之间存在鸿沟

也就是说,目前广泛采用的API调用的商业模式未体现,并不能完美体现出创造力价值。

他举例到,同样是用办公软件写文章,普通人和专业作家写出的内容一定是不一样的,但是他们购买软件的价格并不会因此而改变。

因为办公软件被视作一种工具,就像炒菜用的锅,而生成式AI产品目前的定位也是如此。

但李笛认为,大模型产品不应该只被视为工具,它的背后还应当蕴含创造力价值

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

第二个现象是,新时代的流量,已经不同以往。

不仅流量的成本十分高昂,而且几乎所有从业者都在这里“卷”,这使得流量不再是一个公司的壁垒。

而且AIGC产品的流量并不当然等同于收益——它们每天都要消耗巨额资金,流量带来的广告收入与之相比只能说是杯水车薪。

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

针对这些现象,李笛提出,应当关注的是,真正的高附加值不在于产品本身

他举了这样一个例子,假如我们到银行购买理财产品,有两位业务能力几乎相当的客户经理,在这种情况下作为客户会怎么选择呢?

而AIGC产品同样如此,当其质量越来越高,高到已经超出人们的需求时,产品本身之外的附加值必将成为用户选择的依据。

最后,李笛指出,当今大模型的商业化,在存在如此多未知数的情况之下,与“赛跑”相比,更像是“扫雷”的过程。

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智源林咏华:打造“大模型技术的Linux”

北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华女士也发表了对大模型的看法。

“打造大模型的Linux”,也就是提倡开源精神,是林咏华这场演讲的核心。

小冰CEO李笛:大模型商业化像扫雷 | REAL科技大会

林咏华首先提出了对未来十年人工智能发展的展望,她肯定了人工智能将在大模型的牵引下蓬勃发展。

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不过,大模型产业的发展也存在许多挑战,林咏华总结出了这五个方面:

  • 基础模型费用高昂

  • 训练数据不易获取

  • 评测标准参差不齐

  • 工具碎片化

  • 计算资源不足

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以其中的评测标准这一项为例,我们所熟知的一个问题是这些标准缺乏统一性,评测成绩不能完全代表模型的表现。

更为重要的一点是,我们所用的测试标准都是人类所能想到或期待大模型拥有的能力,但对于模型是否拥有人类根本想象不到的潜能,则无从发掘……

总之,针对这五个方面的问题,林咏华逐一介绍了智源研究院为行业提供的一系列开源解决方案。

对此,林咏华指出,大模型要有更多突破,需要全球学界、研究界、产业界共同发力

演讲中,林咏华一直在强调开源工作的意义和重要性,她提出:

开源开放,让我们得以站在前人的基础上继续前行

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王小川:AGI时代已经到来

同样对AI大模型时代提出展望的,还有百川智能创始人兼CEO王小川先生。

他认为,AGI的时代已经来临,接下来的发展将是一个“逆工业革命”过程。

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王小川首先开宗明义,点明了“AGI是否已经到来”这一问题,并给出了肯定的回答。尽管人们对这一问题还存在一些争论,但自己的立场“十分坚定”。

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在人工智能的诸多细分应用中,王小川认为语言模型是最重要的,是AGI的起点。

他先是引用了维特根斯坦的观点,指出语言的边界就是世界的边界

王小川认为,人和动物的根本区别不是对外界的认识, 也不是使用工具,而是掌握了语言。

他说,智力不是逻辑推理,而是一种抽象和比喻的能力——动物也许也有一定的逻辑推理能力——但语言这种抽象能力是它们不具备的。

而关于大模型,王小川认为,就像物理学界的牛顿三定律一样,大模型是将现实世界的语言抽象成数学模型,是现实世界在数字世界中的一种映射。

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那么,在王小川看来,AGI的世界又会是一种怎样的发展方式呢?

他认为,大模型技术不仅将重塑现有行业,更将创造全新价值

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王小川认为,大模型的发展会呈现出一种“逆工业革命”过程。

对此,他解释道,工业革命的出现让社会分工变得更加精细,但大模型的出现削弱这种分工。

王小川还说,随着大模型的发展,它的定位会从一种工具慢慢转向成为我们的伙伴

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最后,王小川回答了很多人都关心的一个问题——什么职业会被取代?

他说,大模型的出现,使得知识的重要性相比于经验变得更低,并打趣说,“坐在电脑面前的工作更容易被取代”。

优秀的程序员写出了人工智能程序,然后亲眼看着自己的程序取代了,但这正是他们成就感的来源——一个优秀的程序员,自己是甘愿被取代的。

参与发言的嘉宾还有阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞、智谱AI CEO张鹏、微软亚洲研究院首席研究员谢幸等。

他们分别围绕“AI与云服务”“ChatGLM的应用”和“跨学科探索AI的社会责任”等主题,提出了“认知分为‘数据-信息-知识’三个层次”“大模型要‘端到端’地解决人类问题”“要通过对社会科学的洞察应对人工智能发展带来的挑战”等精彩观点。

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此外,活动过程中还举行了两场圆桌会议,主题分别是“AGI时代,如何连接科学、技术与商业”和“新能源赛道如何长期押注”。

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