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李彦宏再提「车水马龙」,底气来自哪里?

2023-05-19 21:52:44 来源:新莓daybreak

撰文|史圣园

大语言模型的能力快速跃进,人类几乎一夜间跑步进入 AI 时代。


(资料图片)

年初,ChatGPT和文心一言等生成式AI产品带来了通用人工智能的第一缕曙光。大数据、大算力、大模型,导致了智能涌现。人工智能发生了方向性改变,从辨别式AI走向生成式AI。大模型还重新定义了人机交互,重新定义营销和客服,甚至开创了新的生态系统。

站在技术创新的交汇点上,不禁想起刘慈欣那句著名的获奖辞:「未来像盛夏的大雨,在我们还不及撑开伞时就扑面而来。」

李彦宏却是有备而来,大家还在雨中找「伞」的时候,文心一言已经内测超两个月。起初「车水马龙」文生图套壳的质疑,也被文心一言一个多月迭代四次的现实不攻自破。

从另一个角度讲,人们在积极尝试拥抱生成式AI,此次科技革命,不仅会改变我们的生活方式、工作方式,甚至会改变我们的思考方式。面对未知,我们本能地产生顾虑:人类将如何与机器共存,AI 会引发技术性失业吗?

李彦宏给出明确的结论,「我不担心大模型会导致人类工作机会减少。」

众所周知,百度是全球大厂中,第一个做出对标ChatGPT的大模型产品文心一言的公司。从2015年至今,基于对AI的探索和积累,对历史的总结回顾,李彦宏才做出这样的判断。

事实也在验证他的判断。基于大模型开发的AI应用受到大量用户欢迎;目前200多万的用户在排队等待进行测试文心一言,还有十几万家企业希望接入测试。

刚刚发布的2023年Q1财报,百度实现营收 311 亿元,同比增长 10%。值得注意的是,随着AI解决方案和应用的标准化,百度智能云在本季度实现盈利,收入同比增长 8%,达到 42 亿元。当文心一言的潜力充分释放,或许将为百度撑起AI元年后的新一条增长曲线。

不论是公司还是个人,生成式AI、大模型的环境下,我们更应该思考的是如何与时代同频,识别机会,抓住机会。

历史的韵脚

「我不担心大模型会导致人类工作机会减少。」这是李彦宏在天津世界智能大会演讲中开场就给出的结论,他仍和八年前一样乐观。

现实也在支持他的观点:AI元年刚刚开启,一些新的职业已经在招聘平台涌现。媒体报道中,可能被AI颠覆的内容创作行业,已经设立了 Prompt工程师、AI绘画师、ChatGPT 训练师等岗位。

甚至未来可能还会出现类似GPT工程师、文心一言工程师,可以基于大模型这样的生成式AI产品进行专业开发的岗位。

与此同时,更多围绕AI的创新创业机会也随着智能涌现而萌生,一批赋能营销、办公、客服与设计等场景的明星创业公司纷纷亮相。

以前开发产品,需要亲手打磨每一个零件;现在,开发者有了现成的AI积木。只要有好的想法,就能快速落地一款应用,极大地减少了开发成本。

前几年我们还在讨论低代码,而现在,我们即将迎来无代码的时代:在不远的未来,或许通过自然语言,我们就能完成程序的编写、产品的开发。以前程序员中流行一句话叫「Talk is cheap, show me the code.」现在,这句话或许要倒过来,「Code is cheap, show me the talk.」

这意味着人们将更加平等的获取技术能力,也更加容易的能够体验技术带来的服务。

太阳底下无新事,历史有它的韵脚。

过去每次以技术创新为核心驱动力的产业变革,其实都会给社会带来新的变化。尤其是人类职业的变化。

第一次工业革命,大机器生产冲击了传统手工制造业; 许多手工制造者、农民、井下背水者,失去了收入来源。与此同时,煤矿、钢铁、铁路行业的蓬勃发展,城市建筑、基础设施的建设,又创造了新的工作机会。

第二次工业革命,也是类似的情况,电力的普及取代了蒸汽动力,制造业进一步被机械化自动化取代,而机械工程师、电气工程师、自动化工程师、软件工程师等新职业也随之出现。

法国经济学家菲利普·阿吉翁曾经做过一个测算:一家工厂的自动化程度在当前提升 1 个百分点,会使 2 年后的就业提高 0.25%,使 10 年后的就业提高 0.4%。与人们的预想相反,自动化给工厂创造的就业岗位多于摧毁的就业岗位。

虽然,现在把文心一言、ChatGPT 等大语言模型视作新一轮工业革命还有些为时尚早,但它们的确释放了这样的信号。技术革命源于「通用技术」的根本性创新。与此前的人工智能相比,它们让世界看到了「通用人工智能」的可能性。

国际劳工组织称,到 2030 年,世界还需要设立 6 亿多个新的岗位。可以预见的是,基于生成式、大模型将催生更多新业态、新场景,必然也会创造更多新的创业和就业机会,甚至可能引发新一轮全球经济增长。

AI革命的次级创新

技术创新,属于「一级创新」。随之而来的次级创新,例如生产装配线之于电力革命,电商平台之于信息革命,AI 革命也催生应用层的创新。

从 web 到 mobile,网络的连接突破了物理位置的限制,是信息变得无处不在、触手可及。利用智能手机的特性,新的产品形态诞生了,解决了新的用户需求。微信、抖音等移动社交平台、美团、滴滴等本地生活服务平台,都因此而崛起。

人们的信息获取方式也因此改变。从web搜索引擎的主动搜索,人找信息,到mobile上的信息流和算法分发,信息找人。

同样,再从 mobile 到 AI,未来的产品将基于大模型的特性来开发,从而诞生新的产品形态。它可能是对话bot的形式,可能是copilot的形式,也可能是其他未知的形式。

大模型重新定义了人机交互,「人工智能的诞生,让我们可以用自然语言跟电脑进行交互。」

最典型的就是营销和客服在大模型时代会释放新的能量,李彦宏说,「任何一个公司,谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有客户。」因为大模型让事情实现的可能性变多。

此外,一些AI原生应用,也展现出新的想象空间。

比如 Notion利用AI,可以帮助用户将信息从少变多,自动撰写文档;也可以帮你将信息由多变少,提炼长文章的智能摘要。还有可以帮你生成营销文案的 Jasper、帮你写代码的GitHub Copliot、帮你画 PPT 的微软Copilot、帮你做图的 Midjourney。

可以预见的是,AI 的落地场景将远超上一代。在应用层,将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇。

更别提从辨别式AI走向生成式AI,内容创作、客户服务、翻译等工作可能会被颠覆。ARK的一项数据显示,生成式AI可以让知识工作者的效率提升4倍。

在李彦宏看来,大模型是「Game Changer」。对于产业而言,除了应用开发,大模型还会给新型云计算、行业模型精调带来机会。

过去,云计算主要卖算力,看速度,看存储;而今天,客户购买云服务,会看框架好不好、模型好不好,而不是仅仅看算力怎么样。此外,将行业数据与基础大型结合,会产生强大的创造力,极大提升各行各业的效率。

新场景的催生会带来更多的服务需求,更大的市场空间,如果在此基础上叠加更强的生产力,可能转化为经济增速的重要动力。

「我们要有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念,需要我们用新的理念去重构我们现有的每一个产品,每一个业务。」李彦宏在内部演讲中说,他承认这并不容易,同时鼓励大家用毅力来克服这种惯性。

背后的助推者

看待一件事,我们向来都有两种选择:乐观,还有悲观。你可以选其中一个,也可以两个都选。

「其实百度在过去十几年中持续在AI研发上坚持投入,文心大模型第一个版本2019年就发布了,此后的每一年都发布一个新版本,从这个意义上说,文心一言的发布只是我们过去多年努力的一个自然延续。」在内部活动中,李彦宏如是说。

虽然,现在的文心一言并不完美,距离行业标杆 ChatGPT 的效果也有优化空间,但我们都不应该忽视一个事实:对AI的投入是一场豪赌。

在前沿科技的探索中,从来没有「一分耕耘,一分收获」的承诺,而在下注的那一刻,没人知道结果。

与其「十年磨一剑」的研发历程相比,文心一言小步快跑的迭代步伐堪称神速:在内测的一个多月里,文心一言完成了 4 次技术版本升级,大模型推理成本降到了原来的十分之一,推理性能提升近 10 倍。

文心一言刚推出时,「车水马龙、鱼香肉丝、夫妻肺片」的文生图成为网络流转的热梗。更有甚者当时提出,百度文心一言是套壳国外的一家AI公司,一时之间不明真相的大众被引导,站在制高点质疑百度的出发点与技术能力。

事实是,此后一天之内文心一言就迭代完成,「车-水-马-龙」有了新的理解和诠释,这就是生成式AI惊人的学习能力,当时人们完全没有认识到它的潜力。

支撑大模型快速迭代的基础,是百度对AI的全栈式布局。全栈布局的优势在于,能够实现层层反馈,端到端优化。

人工智能时代,IT的技术栈发生方向性改变,从三层变成四层,包括芯片层、框架层、模型层、应用层。而百度在这四层均有所布局,拥有自研技术。

在最基础的芯片层,百度拥有昆仑芯。2020年,第一块量产AI芯片——昆仑芯1代发布,主要用于数据中心和云计算业务。一年后推出的昆仑芯2代,在百度的无人驾驶场景,实现了端到端的性能适配。

框架层,有点类似于操作系统,在芯片和模型中间起着承上启下的作用。百度的AI框架「飞浆」,自2013年开始研发,目前飞开发者数量达到 535万,生态内创建模型量达到 67 万个。

模型层,百度研发了文心大模型,拥有文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解和多模态生成5种场景能力。

在模型的基础上,百度又开发了搜索、智能汽车、智能交通等行业应用。

百度把「用科技让复杂的世界更简单」作为公司发展使命,李彦宏也警示大家,「对于人类来说,最大的危险,最大的不可持续,并不是创新带来的不确定性。相反的,我们停止创新,不发明不创造不进步,按照惯性走下去,所带来的各种各样不可预知的风险,才是人类最大的威胁。」

人与机器共生的新时代正在徐徐展开,潮水已经打湿了我们的脚踝。将大模型的信息处理效率、合成能力、扩展能力,与人类的判断力、创造力和指导相结合,我们即将开启一个增长的新时代。

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