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张倩原创

一条「/」引燃星星之火:AI的应用层革命开始了

上个月,Adobe 发布的一个视频引发了不小的轰动。视频展示了如何仅靠输入相关的文字信息完成图像生成、模型构建、图像编辑以及图形变体等各种任务。在看了视频之后,不少人惊呼「颠覆」、「逆天」。

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不过,身处 AI 行业的人应该早有预感,「动嘴皮子修图」这件事从去年开始就已经很常见了,只不过大多出现在论文中。在这部分人看来,Adobe 新 demo 的意义更多地体现在另一个层面:研究与应用的「墙」正在被打破,而且速度是如此之快

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当然,这一切还得追溯到 ChatGPT 的意外破圈。

春节过后,ChatGPT 的热度开始在国内发酵。一时之间,从一线 CBD 到小县城,从 VC、技术大牛到普通企业主、打工人,似乎所有人都开始谈论 AI。

前者的话题可能主要聚焦于如何造出中国版 ChatGPT;而后者大多感到新奇、迷茫和焦虑:和以往 AI 的每一次发展高峰一样,大众热议 AI 可能带来的机会、负面影响。但简单聊聊你就会发现,大多数人并不知道 AIGC 能做什么,边界在哪儿,能给商业、产业或者一家商业公司的业务经营带来什么变化,多数人感受到的仅仅只是对从业的恐慌,或者对技术机会的兴奋。

对于后者的问题,没过多久,微软就率先给出了一种答案:通过与现有的办公软件结合,ChatGPT 可以转变为实实在在的生产力工具,就像微软 Copilot 所展示的那样。利用 Copilot,你可以以自然对话的形式「支使」软件完成一系列工作,比如自动把文档转成 PPT、把 Excel 总结成图表……

国内企业同样反应迅速。今天,在 Copilot 面世一个月后,阿里巴巴旗下的钉钉也迈出了重要一步,演示了一个生产力工具在接入通义千问大模型之后所能带来的变革,并分享了对于 AI 应用层的思考。和微软 Copilot 视频、4 月 11 日阿里云峰会发布的钉钉视频不同,今天,我们看到了实机演示以及更多的功能。

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对于中国 AI 的发展来说,这是一个微小但却十分重要的信号:在已经十分拥挤的算法层外,大模型应用层的革命也已经开始了。从算法层落地到生产域,大模型商业场景的想象力开始更明确,而且后者可能蕴含更多的机会。

从技术革命到应用的革命:AI 应用层或迎来寒武纪大爆发

「目前,人工智能最令人兴奋的地方在于,其平台层正变得更加稳定,这意味着应用层是时候出现了。换言之,我们每天与之互动的那些东西即将涌现。」

这是美国风险投资公司 Index Ventures 合伙人 Rex Woodbury 在今年 1 月份的文章中写的一段话。短短三个月之间,他所说的这一切都在加速实现。

首先来看平台层。在过去的几十年里,人工智能技术得到了迅猛发展,包括算法、硬件、数据存储和处理能力等多个方面。最关键的是,GPT-4 的成功验证了 AI 社区近几年一直坚持的大模型路线的有效性。因此,在 GPT-4 发布后,国内外资金、研发力量迅速涌入这一赛道。美国约翰霍普金斯大学计算机系博士、「出门问问」创始人李志飞预测,仅中国在 1-2 年后就会有 50 家以上的公司做大模型。

不过,他也提醒大家,通用大模型赛道难度很大、商业竞争激烈,不一定适合所有人。他认为,「与其说现在就匆匆忙忙跳进去做通用大模型,还不如多想想做出了通用大模型以后又怎么样?

从目前的形势来看,这个问题和造出国产版「ChatGPT」一样紧迫。在去年 12 月的时候,GitHub 前首席执行官 Nat Friedman 还吐槽说,与 2020 年就造出 GPT-3 的研究人员相比,产品人员其实是远远落后的。因为很多人听说要涉足人工智能和大型语言模型时,他们往往会认为需要大量专业知识,这其实是一个谬论。

ChatGPT 和 GPT-4 的出现让大多数人都意识到了这一点,应用层面必然奋起直追。就像之前某篇文章的热评所说,当前的「AI 时代不能睡觉,眼睛一闭就过时了」。

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而且,应用层究竟蕴藏着多少机会目前还不好预测。在国外,OpenAI 开放了 GPT-4 API,海量企业、个人开发者开始接入。一位推特用户发帖说,他花 10 个小时用 ChatGPT 做了一款应用,24 小时内就收到了 1000 美元的订单,三周后就成功地把该应用卖掉了。可见,应用层需求的迫切程度远比想象中惊人。由于需求过大,OpenAI 前段时间还暂停过 ChatGPT Plus 的销售。

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如果真如阿里巴巴 CEO 张勇所说,「所有产品都值得用 AI 重做一遍」,那我们用「寒武纪大爆发」来形容 AI 应用层即将面临的状态应该并不为过。

在国内,很多行业的从业者也已经跃跃欲试,试图抓住这波应用层的机会,不过,真正以产品形式出现的成果还很少,尤其是能切实提高生产力同时覆盖人群又足够广泛的生产力工具。

所以,钉钉的入局以及今天在现场的实机演示显得尤其难能可贵 —— 不仅标志着国内科技公司的着眼点开始从算法层迈向应用层;而且相比于 Copilot 的视频,我们兴奋地看到国内科技公司开始不只发布 PPT,而是直接上实机演示。这也意味着类 GPT 的前沿技术,可以在国内环境下,在生产力领域普及

一句话,一条「/」,一场生产力变革

在微软发布「一句话就能让 AI 帮我做 PPT」的 Copilot 之后,人们有一种感觉:这家科技公司似乎又回到了它年轻时的样子。当年从 DOS 命令行到 Windows 图形界面交互的变革也是由这家公司来引领的。

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和当年那次变革一样,Copilot 掀起的这场革命也有一个突出的特点:让原本只有少数人能掌握并自由运用的前沿技术走到了每个人身边,成为了实实在在的生产力工具。今天,钉钉的现场演示让我们看到,这场变革在国内也已经开始了:只需输入一条「/」,一个智能化世界的门就此打开。

在 4 月 11 日的 demo 中,我们看到,这条「/」能召唤文档创作、摘要提取、应用开发等各项能力。 

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今天的现场演示展示了「/」的更多用法,对于提升个人和企业的生产力都有很大帮助。

如果你是一位老师,你可以用「/」完成课件设计等工作,比如设计一个以「马德堡半球实验」为主题的实践活动:

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如果你是一位企业工作者,通过「/」召唤出的知识机器人,可以让你一键创作自动学习的专属机器人。在创建过程中,你不需要再去手动设定问题和对应答案,因为机器人可以自动学习一篇文档、一个网页或者知识库链接中的内容,然后智能生成对话问答。通过多轮交互,你还可以让机器人不断学习新文档,自动新增、更新问答内容。一个专属的知识小模型的感觉有了。当然,生成调查问卷并自动整理报告这种小事更是不在话下。

从通义大模型开启企业邀测到钉钉官宣接入该模型,再到钉钉的实机演示,阿里只用了 11 天时间。这样的产品化速度给人一种争分夺秒的感觉,就像 Copilot 带给外界的感觉一样。

当然,这一切都是有迹可循的。阿里搞 AI 有优势,从芯片到算力到模型到应用,都自成一家,是国内可对标微软布局的全能选手。阿里云有芯片、算力与算法,作为阿里云组织的一部分,钉钉直接受益于阿里云多年来搭建起来的 AI 流程闭环和产业链协作效应,拥有架构优势。

钉钉自身则有 AI 技术落地所欠缺的应用和场景。从 2014 年创立至今,已经有 2300 万个组织启用了钉钉,用户总数超过 6 亿,行业覆盖政府、医疗、教育、餐饮、旅游、制造、零售、互联网等各类。有了这些真正的生产、应用场景,钉钉上积累了大量对产业需求和解决方案的洞察,具有用 AI 技术创造商业价值的探索环境。

在现场,钉钉还宣布,他们将在一年内完成所有场景的智能化布局。这意味着 AI 走向应用只是一个开始。这样一个大规模的生产力平台接入当前最具潜力的新技术,其影响力将是相当可观的。这也是它的里程碑意义所在

结语

在 ChatGPT 刚刚破圈的时候,大众可能会有点疑惑,「这不就是语音助手吗?怎么那么火?」不过,在看到 ChatGPT 编程、解题等聊天之外的能力后,大家走向了另外一个极端:需求天马行空,什么问题都想试一试,比如让它推荐房产。作为一个连网都不能联的聊天窗口,ChatGPT 只能给出一些自己编造的答案或拒绝回答。

从本质上来说,GPT 确实不只是「chat」,「chat」只是 OpenAI 展示出来,让全球认知 GPT 的一个场景。

作为一个让全民感知 AI 能力的入口,ChatGPT 正在出色地完成自己的历史使命。类似的国内大模型也在不断迭代,缩小与 ChatGPT 的差距。正如张勇所说,「AI 大模型的出现是一个划时代的里程碑,人类将进入到一个全新的智能化时代。就像工业革命一样,大模型将会被各行各业广泛应用,带来生产力的巨大提升,并深刻改变我们的生活方式。」

不过,AI 在每一轮高速发展中都会面临从技术到应用,从研究到商业的落地难题,这一次的 AIGC 也不例外。

在商业场景、生产领域,大语言模型还能做什么、如何和产业侧或企业侧的业务经营更好地结合,原有的应用和能力哪些可以完美结合、哪些可能要彻底退出历史舞台,依然是颇具挑战性的问题。但这是中国科技公司,也是钉钉必须要解决的问题。

参考链接:

https://digitalnative.substack.com/p/ai-in-2023-the-application-layer

https://stratechery.com/2022/an-interview-with-daniel-gross-and-nat-friedman-about-chatgpt-and-the-near-term-future-of-ai/

https://mp.weixin.qq.com/s/Yiwsu-eVYJIrJkpM9l4Rqg

产业通义千问钉钉
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相关数据
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

阿里云机构

阿里云创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。 阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。 2014年,阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击,峰值流量达到每秒453.8Gb 。在Sort Benchmark 2016 排序竞赛 CloudSort项目中,阿里云以1.44$/TB的排序花费打破了AWS保持的4.51$/TB纪录。在Sort Benchmark 2015,阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS,377秒完成100TB数据排序,刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录。 2018年9月22日,2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。

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