2024-07-08 02:12

李彦宏,要让AI走正道,见众生

1.8万

在今天,中国究竟有多少AI大模型,恐怕已经是很难统计的问题。继2023年百模大战之后,今天各个大模型体系都在开枝散叶,并且有更多行业、企业、科研机构加入了打造大模型的队伍中。AI行业,呈现出前所未有的繁荣。

但问题也随之而来。如此之多的大模型究竟如何产生价值?未来,它们的应用归宿是什么?如何把大模型的繁荣,变成社会经济的繁荣?

一年一度的世界人工智能大会(WAIC)刚刚落下帷幕。在这个舞台上,我们看到了全球AI领域让人目眩神迷的创新成果。然而与此同时,我们也需要一些对问题的正视,以及对未来的冷静思考。

在WAIC2024期间,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏与《第一财经》总编辑杨宇东、《硅谷101》创始人陈茜进行了AI主题圆桌对谈,探讨了大模型开源闭源、大模型价格战、智能体、超级应用、AGI等业界热点问题。同期,李彦宏也出席了WAIC产业发展论坛,并发表主题演讲。



在这次对谈中,李彦宏坦率剖析了AI技术的现状,分析了AI时代如何避免掉入超级应用陷阱,并且预判了智能体将是AI发展的主旋律。他认为,“今天大多数AI原生应用,你用智能体的方式都可以做出来,效果也不错。由于它门槛足够低,可能你连编程都不用,就可以做出一个效果不错的智能体。门槛足够低,就意味着越来越多的人,可以做出他想要的智能体”。

从中,我们可以总结出李彦宏的AI应用观:AI落地,要警惕虚火,走正道,见众生

警惕大模型变成空中楼阁

宏观描述今天全球AI产业的发展局势,我们很容易得到一个整体性判断:AI技术进展很快,模型开发众多,但产生的社会经济价值却很浅薄。

为什么AI行业会出现大模型很多,实用价值却很少的情况?诚然,大模型走向应用化需要时间是先决条件。但产业把太多注意力投向了热度高,人气旺,却同质化极高,应用价值寥寥的方向,也是一个客观存在的问题。长此以往,AI技术很可能像很多技术风口一样出现泡沫过大,资源浪费过多,同时落地困难的问题,最终导致AI大模型变成一座空中楼阁。

我们可以将目前AI产业存在的多种问题,总结为具有代表性的三点:

1.做了很多大模型,却不知道有什么用。

伴随着百模大战的持续开展,大模型开始变得体系繁杂,种类众多。但为数众多的大模型项目,在启动之初并没有合理地应用规划。为了赢得市场、资本与开发者的快速关注,大模型开发者将更多精力投入到跑分、刷榜等环节上,或是更多关注命名与噱头。

但在真正的应用场景中,无论是C端还是B端用户,都只会关注使用价值,而不是榜单与噱头。模型过多,应用过少,应用价值稀薄,构成了今天AI产业必须解决的首要问题。



2.盲目追求开源,却不知道开源的目的是什么。

伴随着软件开源事业的兴起,开源和闭源是近期AI行业讨论度非常高的话题。但很多人没有注意到的一点是,开源模型与开源软件在定义与应用方法上截然不同。开源大模型并没有开源源代码,也不会像传统意义上的开源软件一样形成社区共建效应,反而由于开源大模型的商业模式定位,会让用户产生更多的后期成本与使用不确定性。

因此李彦宏直言,“开源其实是一种智商税”。做大模型要有场景应用,有价值,能够为客户、为用户提升效率、降低成本。他说:“你永远应该选择闭源模型。今天这些闭源模型,无论是ChatGPT还是文心一言,以及其他各种各样的闭源模型,它的平均水平,一定是比这些开源模型更强大,推理成本一定是比开源模型更低。”

3.沉浸在惯性思维,过度关注所谓超级应用。

AI产业还有一个问题,就是迫切希望AI时代像互联网时代一样,出现搜索、电商这样的超级应用,从而诞生巨大的流量入口。但事实上,这种对AI应用的期待完全是基于惯性。在大模型带来新的技术底座后,应用模式与应用的成长路径也会发生变化。“无法诞生超级应用就是AI不行”,这样的超级应用思维,正在变成困扰AI发展的陷阱。



AI发展,不能走“只重技术不重应用”的虚路,不能走“盲目开源”的歪路,更不能走互联网时代的老路。

那么,AI应用究竟路在何方?

在李彦宏看来,AI的正路在于智能体,在于让AI在无数需求中焕发价值。

AI应该走智能体的正道

AI既要快速走向应用,又不能生搬硬套传统的网站与APP模式。在这种情况下,最能清晰被开发者感知,也最接近用户价值的AI应用模式就是智能体。可以说,智能体是目前最好的AI应用方向,是当之无愧的AI正道。

从技术上来看,智能体不止有对话能力,还有反思、协作能力,能够有效利用绝大多数大模型带来的技术创新特性。并且面向未来,智能体还可以通过协作来解决复杂任务,是被公认的最有前景的AI发展方向, 也是最接近AGI的应用路径。

李彦宏在访谈中表示,“智能体正在爆发,只是说它现在基数还比较小,大家的体感没有那么强烈。但是你要看业界大模型公司,都在做智能体。智能体就是一个几乎可以‘放之四海而皆准’的基于大模型的应用”。

而智能体低开发门槛,直面特定需求的应用模式,又决定了智能体的成功并不以绝对化的流量来判断,而是要考虑它的应用场景、应用价值以及投入产出比。或许一个根本不用代码进行开发的智能体,就可以基于大模型基础能力、开发者的巧妙思考、对应用场景的准确判断,结合起来撬动巨大的价值。

今年6月,李彦宏曾在“亚布力成长计划-走进百度”活动上表示,智能体是AI时代的网站,将会有几百万,甚至更大量的智能体出现,形成庞大生态。



最新访谈活动中,李彦宏进一步阐释道,“由于做网站很简单,在90年代中后期,就诞生了数以百万计的网站。大浪淘沙之后,最终出来了一些非常优秀的网站,像Google、Facebook,这是若干年之后才出现。但是早期看,这些网站都是乱糟糟的,一个大学生就能做一个网站出来,这有啥价值?但是你必须得门槛足够低的时候,让更多人进来,他们发挥聪明才智,指不定哪条路跑通了,它就是一个Super APP”。

构建智能体生态,正在成为AI时代逐渐清晰起来的阳关大道。百度在智能体领域的实践,也在成为更多开发者的引路人。在6月28日的WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会2024上,发布了中国工程院朱有勇院士及团队与百度共同打造的首个农业智能体——“农民院士智能体”。它基于文心智能体平台创建,学习了朱有勇院士的研究成果以及相关的农业知识,可以为农民解答生产生活中的问题,促进科技助农惠农。

面向未来,每一位专家的学识,千行百业里每一个需求的满足,都可能会是一个智能体。智能体领域的布局,也将成为科技企业在大模型之后必须重点布局的AI战略高地。比如说,百度已经形成了比较完善的智能体布局,并且在细分领域跑出代表性案例,初步开始探索商业模式。目前在百度文心智能体平台上,已有16万多名开发者和超5万家企业入驻,覆盖了100多个应用场景。目前该平台免费开放文心大模型4.0,开发者制作智能体时可灵活选择文心大模型3.5或4.0版本。



其中,“智能体+搜索”是值得关注的前沿方向。百度也已在AI搜索上重点布局智能体,越来越多的智能体正基于百度搜索为用户提供内容和服务。比如说,在不久之前的高考志愿填报中,第一届与智能体合作填报志愿的考生出现了。百度的高考智能体“AI志愿助手”在高考时期每天回答了超过两百万个考生问题,真正展现了AI大模型带来的社会价值提升。

而如果说,智能体为何重要,为何能确定它是AI的正道?

从底层逻辑出发,答案是智能体能让AI真正见到众生。

AI要在“超级能干”中见众生

大模型再好,没有应用也是一文不值。今天每一家涉及AI领域的企业,每一位AI从业者都应该正视这个问题,然后交出自己的时代答卷。

而这张答卷的解题思路,不在斤斤计较模型参数,不在一分半分的榜单排名,而是在千行百业里,在无数个需求被AI满足的时候。

针对AI应用,李彦宏给出了一个核心判断,AI时代,“超级能干”的应用比只看DAU的“超级应用”更重要,他说,“我们要避免掉入‘超级应用陷阱’”。他认为,AI只要能对产业和应用场景产生大的增益,整体价值就已大于移动互联网。



比起大家都做一样的模型,开发一样的应用,不如到广袤的行业原野中去。去实实在在关注大模型如何在细分场景里发挥作用,解决实际问题带来实际降本增效。即便是很小的场景,很小的问题,只要AI应用能够比以往的技术解决得更好,这就是实实在在的价值,这样AI就有存续的发展。

当然,李彦宏也并非认为符合互联网精神从0到1的超级应用不重要。相反,他认为超级应用很重要,假以时日也一定会出现。但在目前情况,更重要的是大模型在各个领域、各个场景的应用。他指出,大模型应用其实已经在逐步出来,它对于现有业态的改造作用,比从0到1的颠覆作用,更早到来。

如今,各个行业都在涌起对智能化的高度渴望。两个月前文心一言的调用量每天有两亿次,但在今天文心一言的日调用量已经达到5亿。这说明各个行业,各个领域都在探索大模型,思考大模型能为自己带来什么。这是AI行业最好的机会,也是AI行业必须肩负起的使命。

李彦宏认为,“尤其在To B场景,大模型对于To B场景的影响力,会比互联网大一个量级。只不过它的受众也没有C端那么大,这个过程也并不像一个C端的超级应用带给人的体感那么新鲜、惊艳和性感。但是它主要是应用在企业实际业务里,也就是需要强大生产力的场景,它用起来后,对于业务、对于场景所带来的降本增效是实实在在的。从这个角度看,它比造出几个Super APP的价值和影响力反而更大”。



不造空中楼阁,不押注小概率事件,而是聚少成多,见微知著,去关注一个个真实的需求,去融入一个个真实的行业。去关注人,去关注生产和泥土。把每一个微小的发现变成智能体,然后将之变成伟大的创新。

这才是大模型真正的价值所在,是AI与这个世界相自洽的方式。

这也是李彦宏的AI应用观,是AI如何走正道,何以见众生。

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