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　　编者按：1956年，人工智能(AI，Artificial Intelligence)的概念首次提出，迄今已逾六十载。60年来，AI历经了从爆发到寒冬、再到野蛮生长的历程，伴随着人机交互、机器学习等技术的提升，AI成为了技术时代的新趋势。

　　2022年，AI行业再度迎来新的节点，人工智能生成内容(AIGC，AI Generated Content)后来居上，以超出人们预期的速度成为科技革命历史上的重大事件。无论是“AI画师”DALL-E2，还是“万能陪聊”对话机器人ChatGPT，生成式AI正在迅速催生全新的科技革命系统、格局与生态。

　　时针转至2023年，由AIGC引发的热度不减反增，而全新的智能创作时代在带来深刻生产力变革的同时，也将进而改变人类的思想演进模式。就此，21世纪经济报道数字经济课题组策划了“逐浪AIGC”系列报道，多维解读AIGC带来的技术可能和商业图景。

　　21世纪经济报道记者白杨北京报道

　　过去几年，人工智能的发展陷入了瓶颈，在算力、算法、数据等方面都在不断提升的背景下，AI应用却显得不温不火。在ChatGPT出现前，有人悲观地认为，AI领域已经形成巨大泡沫，但现在，AI又呈现出了全新的价值，行业也开始重现百家争鸣的热闹景象。

　　以ChatGPT为导火索，此前一直相对低调且小众的AI大模型成为了公众话题，近日，OpenAI的GPT-4、百度的文心一言等大模型的相继发布，更是将AI产业推入了新一轮军备竞赛。

　　那么，科技巨头们到底在竞争什么，是大模型吗？肯定不是，因为单纯比拼模型参数量的大小没有太大意义，并且这是一个无底洞。而创新工场董事长兼CEO李开复近日抛出的“AI 2.0”概念，或许能够回答这一问题。

　　李开复说，AI 2.0是绝对不能错过的一次革命，“网上都在谈一些很酷的国外产品，但那些产品只是冰山一角，以后的机会将要更加巨大，并且它会是一个平台级别的趋势”。

　　什么是AI 2.0？

　　如果把过去的AI看作是1.0阶段，可以总结出它的落地需要五大必备条件，分别是海量数据；精准、自动标注数据；单一清晰领域；大规模计算能力；顶尖AI科学家。

　　事实上，得益于AI 1.0阶段的发展，人工智能在很多领域都已经超越了人类，比如AlphaGo曾打败人类。但是，AI 1.0的发展也开始遇到瓶颈。

　　比如对AI训练来说，数据肯定是越多越好，但这也意味着更高的成本；另外AI技术的应用，都是单一领域数据集，所以每次都要重新收集、清洗、标注一套数据，然后训练一套模型，这导致每个领域和应用的优化都是割裂的。而这，也是很多公司虽然具备单场景的解决能力，却无法规模化复制的核心原因。

　　更重要的是，在AI 1.0阶段，人们感受到的人工智能并非真正的智能，它还欠缺抽象概念、分析推理、创造等能力。

　　在李开复看来，AI 2.0最大的不同，就是克服了AI 1.0单领域、多模型的限制。“通过自监督学习，AI可以将全世界的数据拿来自己教自己，不再需要人工标注，而且最后形成的基础模型，也是覆盖各个领域”。

　　比如GPT，就是这样一个基础模型，所以它能让ChatGPT表现出无所不知。“现在的局限性在于存储性能，未来2-3年，数据只要能储存起来，都可以放到模型中去训练，届时也一定能做出更伟大的基础模型”，李开复说。

　　另外，李开复认为AI 2.0已经具备了平台能力。“深度学习是非常伟大的AI技术，但它不是一个平台。平台需要能大大降低开发应用的成本，如果做不到这一点，那就只能是一个技术。就像电，是伟大的发明，但如果没有电网，其他电子设备也无法用上电，所以电网才是平台”。

　　李开复表示，“如果把AI 1.0比作是电，那AI 2.0就是电网。AI 2.0时代的来临，将带来巨大的平台式机会，这个机会将比移动互联网还大十倍”。

　　不能盲目求“大”

　　大模型，是AI 2.0时代的产物。澜舟科技创始人兼CEO周明在接受21世纪经济报道采访时提到了AI能力的涌现现象。周明说，随着AI模型达到一定程度，往往会让已有的能力产生跃迁，并且会迸发出一些从未见过的能力，所以一定要关注AI的涌现能力。

　　其举例称，“我们做小模型的时候，多轮对话就是出不来，但在模型增长了10倍之后，多轮对话的能力自然就出现了，这就是一种涌现。所以如果模型再大一点，有些没有设计的功能也会自己出现”。

　　不过，AI的涌现仍是未解的现象，也具有很强的随机性，不同的人可能在不同的阶段都有模型的涌现，或者没有涌现。但目前来看，都是在模型规模变大之后才出现的，所以周明认为，未来需要尽量把模型做大。

　　但是针对大模型，上文已经提到，参数量就是个无底洞，随着参数量级的提升，它的成本也越来越高，这也注定大模型不是每个公司都能做的，目前，只有少数科技巨头才具备实力打造更大规模的大模型。

　　另外在AI 2.0时代，还有很多待解的难题。李开复提到一点，即AI会犯错，而且它还不知道怎么能不犯错。“AI 无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现‘一本正经地胡说八道’的现象。更重要的是，AI 目前还无法分辨真伪和辨别是非，如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果”。

　　面对大模型这场无底洞的全球军备竞赛，周明认为，中国公司还是要审时度势，第一，要拥抱大模型；第二，要在涌现出现的前提下，把AI模型做的更好、更精致；第三则是要注重落地，不要总想着把边边角角的智能都体现出来。

　　对于AI的产业落地，腾讯云副总裁、腾讯云智能平台负责人李学朝在接受21世纪经济报道采访时指出，通过“预训练大模型+下游任务微调”的模式，一定会让AI应用变得更加通用化，在此基础上，原有的AI应用场景会做的更深，同时，AI也会渗透到更多场景当中去。

　　不过李学朝也指出，做AI应用是以解决问题为优先的，现在很多场景，用原来的AI模型能解决问题，就没必要去追赶热度，毕竟采用大模型对客户来说也会带来额外的成本。但是对于一些场景，比如智能客服，借助大模型能带来直接的效果提升的，则可以在权衡好性价比的情况下，去进行尝试。

　　掘金新万亿美元市场

　　对于AI 2.0时代，李开复认为，AI的自监督学习，依靠的是生成式AI(Generative AI)，而这，也将是AI 2.0时代的第一个现象级应用。

　　李开复表示，目前AI 2.0的技术水平，对内容领域的风险是最小的，所以第一批应用也会在这个领域诞生。“AI 2.0对内容创造带来的颠覆将是巨大的，它将产生完全不同的工具，使用者、用户体验以及商业模式都会变得不一样”。

　　在其看来，AI的应用将从“辅助”人到逐步“替代”人工，这将大致经历三个阶段：

　　第一个阶段是人类与AI协作。通过对AI进行持续人工干预，筛选和纠正 AI 创作的内容，避免谬误或灾难发生。同时，AI 2.0可以做到生成内容初稿、开拓想法，并可应用于生产力提升、写作、平面设计、娱乐等领域。

　　第二阶段是局部自动化。这个阶段，AI仍会出错，但对于容错度高的应用已经可以接受，比如可以应用到广告、电子商务、搜索引擎、游戏制作等领域。

　　第三阶段则是全自动化。AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，比如在一些不容出错的领域实现突破，让AI医生、AI教师成为可能。

　　李开复认为，在AI 2.0时代，第一个阶段和第二个阶段都将得到实现，而这俩加起来会是一个万亿美元级的市场。至于第三阶段，让AI不再犯错，那将是更未来的3.0时代。

　　“经过AI技术的发展，AI 2.0将会成为平台，每个写代码的人、写App的人都要用上AI，就像每个使用移动互联网的人都要用移动网络一样，当AI 2.0平台够大的时候，这个平台可以支撑各种应用”，李开复说。

　　对于未来，李开复也给出了他的预判。其认为，未来3-5年，AI 2.0将实现大部分人机控制论的初始梦想，包括学习、认知、适应、生产、沟通和效率。同时，我们也将看到多模态、巨型数据集的飞速发展，AI能够更好地模拟人类的认知智能。

　　此外，李开复认为会有更多革命性产品出现，也会有少数AI 2.0平台公司浮出水面，并加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化。

　　但是，对于外界关心的另一个核心问题，李开复给出的依然是否定答案。他说，AI 2.0 不会是通用人工智能(AGI)，人类具有诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等等与生俱来的关键能力，这是AI 2.0也无法全盘复制的。

（文章来源：21世纪经济报道）

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如果大家之前有看小雷写的“ChatGPT”文章，应该会对这个新鲜前沿的自然语言模型，有个大概了解。

前几天，小雷也借着GPT-4发布的热度，和大伙盘点了，那些目前已经接入ChatGPT AI且成功落地运行的应用。

和很多人预料的一样，随着ChatGPT接口的开放，很多公司得以调用其能力，让自家产品如虎添翼。

比如有人开发【视频总结】网站，在你没空看长视频时，帮你在几秒内总结出视频核心主题。

图源：ChatYoutube

还有人用万能的ChatGPT API，做了个【和文档聊天】网站。

把看不懂，或者不想全部看完的PDF文档扔进去，它能给咱们提取、定位和总结信息。

而且整个过程是“你问它答”，像是一位全知全能的智能助理，有求必应。

图源：小雷哔哔

但怎么说呢，现在ChatGPT被应用的大方向，我总感觉不太对劲。

无论是科技巨头，还是身边的普通人，都会不自觉把它和生产力的提升挂钩。

事实也是如此，很多调用ChatGPT API的产品，本质上还是往生产力和效率上内卷。

图源：小雷哔哔

以至于，小雷身边一些在互联网公司做文案策划的朋友，开始担心本职要被AI所替代。

这其实不是坏事儿，用得好的话，确实能提高工作效率，实现提前摸鱼。

今天文章的提纲，就有ChatGPT的功劳

但小雷认为，科技的发展，不仅仅是为了更好地工作。

也许在人文关怀和生活上，ChatGPT也能为咱们做点什么...

恰好我最近看到，有一家专注于做盲人公益App的公司，就把自家App和GPT-4技术相结合，推出了chatgpt功能。

不夸张地说，这功能犹如盲人的另一双眼，能帮他们“看清”世界。

图源：OpenAI。

没错，AI现在能帮盲人们识别生活中各种物体了。

有网友看到这个新功能后，都忍不住发出感叹：这才是ChatGPT的正确打开方式。

AI来当我的眼睛

对于盲人朋友们来说，生活中最大的困难莫过于看不见眼前的事物。

刷牙洗漱、煮饭洗碗、超市购物...

这些咱们眼中，随随便便就能干成的事儿，盲人可能要花大半天熟悉环境，才能不出差错地完成。

如果这时候，能有另一双眼睛，来帮助盲人朋友们观察世界和提供建议，生活肯定会方便得多。

Be My Eyes这款App推出的初衷，正是如此。

在很长一段时间里，这款App都保持着相当单调，但又实用的运营策略。

那就是，让网友们成为志愿者，通过视频通话的方式，来帮助有需要的盲人。

图源：Be My Eyes

由于App本身是公益性质的，加上主要使用人群是盲人，所以软件界面设计做得极其简洁。

点开Be My Eyes，映入眼帘的只有两个按钮。

一个是“我需要视觉帮助”，另一个是“我想要成为志愿者”。

图源：Be My Eyes

只要大伙有善心和耐心，随时都可以成为志愿者，在盲人的视频通话请求中，帮助他们完成某些任务。

比如盲人在过马路时，不清楚道路状况，这时候就能通过Be My Eyes，找到有空的志愿者帮忙看路。

图源：Be My Eyes

比较让人暖心的是啊，目前这App已经有六百多万名志愿者。

理论上，能覆盖里面接近48万盲人的需求。

图源：Be My Eyes

而且小雷看到，绝大多数志愿者都很乐意去帮助盲人。

把自己的眼睛分享给有需要的盲人，自己也能获得快乐和满足。

图源：推特

但大伙都懂的，即使志愿者再多，他们也不是24小时都能在线。

毕竟志愿者们不是工作人员，也得在现实生活中，和各种琐事对线，被工作占据时间。

盲人朋友很难像找人工客服那样，随时都能联系上对方。

而且从盲人的角度出发，他们肯定也不想啥事都麻烦志愿者。

所以目前的情况是，Be My Eyes虽然能很大程度上，帮助盲人辨别环境事物。

但却无法做到无时无刻，有求必应。

图源：Be My Eyes

本来，这个问题是个无解题。

但在GPT-4模型出来后，Be My Eyes总算找到了新的方法。

相比GPT-3.5更先进，GPT-4能处理更复杂的语言任务，这都是新模型的基本操作...

而它最狠的一项特性，莫过于“多模态输入”，说人话就是能看懂图片了。

比如发送下面这张图片给AI模型，问她有啥好笑的地方，它真的能理解图片，并根据问题来回答我们。

图源：【【网址】】

GPT-4这个特性，让Be My Eyes背后的公司大受震撼。

“要是把这模型集成到咱们的App上，不就能做到24小时为盲人识别环境物体了吗？”

说干就干啊，最近Be My Eyes就把GPT-4模型塞进了App里。

这样一来，盲人用户随时都可以发送图片给App里的“虚拟志愿者”，让它识别照片里有什么物品。

图源：Be My Eyes

当然啦，简单的识物功能，现在很多App都能做到。

而GPT-4加持的“虚拟志愿者”，则有着更强的理解和对话能力。

比如在识别物体上，它能识别出用户发送的图片里，有哪些衣服。

甚至连衣服的材料和颜色能描述出来，最后还不忘给用户提供建议。

如果AI没能提供满意的答案，用户还能点击底部的【寻求真人志愿者】帮助，App会立刻帮盲人联系其他志愿者。

图源：Be My Eyes

用过ChatGPT的小伙伴们都知道，提供建议只是它最基础的功能。

但把这项特性结合到图片识别中，就显得很牛X了...

比如，把一棵树拍下来发给AI，它不仅识别正确，还会问用户：“你想近距离看还是换个角度看？”

在GPT-4模型的加持下，“虚拟志愿者”还能当图片翻译来用。

有一位盲人去超市购物，拿起一瓶中国制造的陈年花雕酒，接着拍照发给虚拟志愿者。

等待几秒，AI就帮用户翻译出图片信息。

这还不是最离谱的...它甚至把这瓶酒的正确使用姿势都写了出来。

怎么用这瓶酒来做菜，具体的做菜步骤，统统给用户安排上。

不过在日常生活中，盲人的出行和导航同样是个大难题。

主流的百度地图和高德地图，只能给咱们提供一个大的路线框架，要是进入到室内，地图App就无能为力了。

而接入GPT-4的Be My Eyes，如今能做到很精确的室内路线导航。

举个例子，盲人去健身房健身，想找到跑步机在哪个位置。

只需把图片拍下来，发给“虚拟志愿者”，他会给用户解释跑步机的具体摆放位置。

在坐地铁这一出行场景中，“虚拟志愿者”也能通过用户拍下来的地铁路线，提供详细的途径站点。

等以后App完善并大面积铺开，盲人出行将会方便得多，很多事儿拍个照就能解决，无需走两步问一人。

更重要的是，这个功能对所有使用App的盲人免费开放，而API的接口费用，则由公司自行承担...

最后

小雷仍记得ChatGPT刚被推出时，满世界都在为此欢呼，直呼这是真正能改变世界的AI。

但是怎么改变呢？它又能带来什么？似乎很多企业和开发者都没想得太深入。

“这玩意儿知识量爆炸，那就用来开发个学外语的工具呗”。

“它回复速度那么快，说话又很像人类，拿来当智能客服多省钱”。

“还有做表格、总结论文生成摘要、写文案...”

大多数人都把ChatGPT当做生产力工具来使用，这也无可厚非。

但回过头一看，居然有公司把GPT-4的特性，应用在了辅助盲人识别环境的场景上，这何尝不是科技造福人类的一大表现呢？

小雷瞅见，在Be My Eyes官宣该新功能的评论区下，聚集了一大批夸夸党。

有人说，这是他见过最强的ChatGPT应用之一。

图源：推特

还有人表示，这才是ChatGPT最正确的使用姿势。

图源：推特

而小雷则有个不成熟的想法，如果能把“虚拟志愿者”的功能移植到智能眼镜上，说不定体验会更加炸裂。

假如以后GPT-100技术更先进了，能实时识别每一帧的画面并描述出来。

接着让盲人带上具有GPT-100特性的智能眼镜，再配合蓝牙耳机，把AI看到的画面，用语言转述给盲人。

或许，这才是盲人真正的“第二双眼睛”。

当然啦，实现实时画面识别，是需要超高算力支撑的，目前的ChatGPT也还没做到这个程度。

但总的来说，科技的发展，确实让咱们的生活变得更美好了，希望以后能有更多无障碍应用出现吧。返回搜狐，查看更多

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