导语:AI行业各大“掌门人”对AI产业的商业化路径达成了一致的共识:找准应用场景,避免流量思维。
“AI时代,‘超级能干’的应用比只看DAU(日活跃用户)的‘超级应用’更重要。”7月4日,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议产业发展主论坛上,AI行业各大“掌门人”对AI产业的商业化路径达成了一致的共识:找准应用场景,避免流量思维。
“应用其实离我们并不遥远。”百度董事长兼CEO李彦宏说,基于基础模型的应用在各行各业和各个领域已开始逐步渗透。近两个月,文心大模型日调用量从2亿暴涨至5亿。“仅仅两个月,调用量发生这么大的变化,足见它背后代表了真实的需求,是有人在用、有人真的从大模型中获益了,得到了价值。”
他以快递行业举例,利用大模型能力处理订单,快递公司做到了“一张图、一句话寄快递”,不再需要其他繁琐流程,时间从3分多钟缩短到19秒。“而且,90%以上的售后问题,也都由大模型来解决,效率提升非常显著。”
在AI应用的发展方向上,李彦宏最看好智能体。他认为,随着基础模型的日益强大,开发应用也越来越简单,其中,最简单的就是智能体,只要用“人话”把工作流说清楚,再配以专有知识库,即可做出一个很有价值的智能体,“比互联网时代 *** 一个网页还简单”。
蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋也认为,专业智能体能够破解通用大模型在严谨产业应用的关键难题。业界普遍认为,通用大模型落地严谨产业,面临着三个“能力短板”:领域知识相对缺乏、复杂决策难以胜任,以及对话交互不等于有效协同。井贤栋介绍,未来智能化的用户体验,一定不是只靠一个大模型,而是需要全行业深度协作,需要很多的专业智能体共同参与、各司其职。
然而,大模型的商业化之路,并非坦途一片。“流量陷阱”便是不少国产大模型走过的弯路。
李彦宏表示,过去这一年多来,行业处在非常热闹的“卷模型”之中,一度出现了百模大战的盛况,造成了极大的算力浪费。“我们要避免掉入‘超级应用陷阱’,觉得一定要出现一个10亿DAU的APP才叫成功,这是移动时代的思维逻辑。”
同时,大模型在企业端的商业化,还面临着不少门槛。比如猎豹移动董事长兼CEO傅盛说,大企业用人工智能时发现了很多问题,像内部数据‘喂料’难、接口调试难、内部流程难等。
中国工程院院士、阿里云创始人王坚对此也有同感,“人工智能容易被忽略的因素,是人”。他认为,由于体制等问题,大公司很难做到每个人拥抱AI,大公司觉得AI是工具的革命,小公司觉得AI是革命的工具,大公司如果也有“革命的工具”的意识,那么AI就会产生划时代的影响。
“无论是ChatGPT带来的聊天应用,还来的Sora带来的文生视频,虽然足够震撼,但还没有到超级时刻,因为没有真正地走进到一个行业的垂直应用当中引起广泛的变化。”商汤科技董事长兼CEO徐立认为,人工智能迎来“iPhone时刻”必须突破智慧、体验和可控三个核心点。
他解释说,大模型要想产生深度思考的智慧能力,离不开高级思维的数据,而越是有应用的场景,越能形成高质量的数据。其次实时的交互性能带来流畅的体验,用好端和云两部分的计算机资源,才能够成为一种全自然的交互模式。“最后很重要的一点是可控性,不管是文本、图像、视频,如果大模型不内容不设置边界,就无法做到AI可控且可持续地发展。”
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2024-08-07 02:22:36回复
2024-08-07 02:31:36回复
2024-10-14 18:36:33回复
2024-10-14 18:39:43回复
AI行业的掌门人们达成了共识——商业化路径应聚焦应用场景而非流量思维,李彦宏强调智能体的潜力与基础模型的重要性;井贤栋则关注专业智体破解通用大模型的难题以及行业深度协作的必要性。避免掉入超级应用陷阱,重视实际应用场景和高质量数据是人工智能发展的关键所在。,期待未来更多垂直应用的广泛变化及技术的可控性发展来推动产业的进步和创新革命的到来!