一條「/」引燃星星之火:AI的應用層革命開始了

機器之心原創

作者:張倩

上個月,Adobe 發佈的一個視訊引發了不小的轟動。視訊展示瞭如何僅靠輸入相關的文字資訊完成圖像生成、模型構建、圖像編輯以及圖形變體等各種任務。在看了視訊之後,不少人驚呼「顛覆」、「逆天」。

不過,身處 AI 行業的人應該早有預感,「動嘴皮子修圖」這件事從去年開始就已經很常見了,只不過大多出現在論文中。在這部分人看來,Adobe 新 demo 的意義更多地體現在另一個層面:研究與應用的「牆」正在被打破,而且速度是如此之快

當然,這一切還得追溯到 ChatGPT 的意外破圈。

春節過後,ChatGPT 的熱度開始在國內發酵。一時之間,從一線 CBD 到小縣城,從 VC、技術大牛到普通企業主、打工人,似乎所有人都開始談論 AI。

前者的話題可能主要聚焦於如何造出中國版 ChatGPT;而後者大多感到新奇、迷茫和焦慮:和以往 AI 的每一次發展高峰一樣,大眾熱議 AI 可能帶來的機會、負面影響。但簡單聊聊你就會發現,大多數人並不知道 AIGC 能做什麼,邊界在哪兒,能給商業、產業或者一家商業公司的業務經營帶來什麼變化,多數人感受到的僅僅只是對從業的恐慌,或者對技術機會的興奮。

對於後者的問題,沒過多久,微軟就率先給出了一種答案:通過與現有的辦公軟體結合,ChatGPT 可以轉變為實實在在的生產力工具,就像微軟 Copilot 所展示的那樣。利用 Copilot,你可以以自然對話的形式「支使」軟體完成一系列工作,比如自動把文件轉成 PPT、把 Excel 總結成圖表……

國內企業同樣反應迅速。今天,在 Copilot 面世一個月後,阿里巴巴旗下的釘釘也邁出了重要一步,演示了一個生產力工具在接入通義千問大模型之後所能帶來的變革,並分享了對於 AI 應用層的思考。和微軟 Copilot 視訊、4 月 11 日阿里雲峰會發布的釘釘視訊不同,今天,我們看到了實機演示以及更多的功能。

對於中國 AI 的發展來說,這是一個微小但卻十分重要的信號:在已經十分擁擠的演算法層外,大模型應用層的革命也已經開始了。從演算法層落地到生產域,大模型商業場景的想象力開始更明確,而且後者可能蘊含更多的機會。

從技術革命到應用的革命:AI 應用層或迎來寒武紀大爆發

「目前,人工智慧最令人興奮的地方在於,其平臺層正變得更加穩定,這意味著應用層是時候出現了。換言之,我們每天與之互動的那些東西即將湧現。」

這是美國風險投資公司 Index Ventures 合夥人 Rex Woodbury 在今年 1 月份的文章中寫的一段話。短短三個月之間,他所說的這一切都在加速實現。

首先來看平臺層。在過去的幾十年裡,人工智慧技術得到了迅猛發展,包括演算法、硬體、資料儲存和處理能力等多個方面。最關鍵的是,GPT-4 的成功驗證了 AI 社區近幾年一直堅持的大模型路線的有效性。因此,在 GPT-4 發佈後,國內外資金、研發力量迅速湧入這一賽道。美國約翰霍普金斯大學計算機系博士、「出門問問」創始人李志飛預測,僅中國在 1-2 年後就會有 50 家以上的公司做大模型。

不過,他也提醒大家,通用大模型賽道難度很大、商業競爭激烈,不一定適合所有人。他認為,「與其說現在就匆匆忙忙跳進去做通用大模型,還不如多想想做出了通用大模型以後又怎麼樣?

從目前的形勢來看,這個問題和造出國產版「ChatGPT」一樣緊迫。在去年 12 月的時候,GitHub 前執行長 Nat Friedman 還吐槽說,與 2020 年就造出 GPT-3 的研究人員相比,產品人員其實是遠遠落後的。因為很多人聽說要涉足人工智慧和大型語言模型時,他們往往會認為需要大量專業知識,這其實是一個謬論。

ChatGPT 和 GPT-4 的出現讓大多數人都意識到了這一點,應用層面必然奮起直追。就像之前某篇文章的熱評所說,當前的「AI 時代不能睡覺,眼睛一閉就過時了」。

而且,應用層究竟蘊藏著多少機會目前還不好預測。在國外,OpenAI 開放了 GPT-4 API,海量企業、個人開發者開始接入。一位Twitter使用者發帖說,他花 10 個小時用 ChatGPT 做了一款應用,24 小時內就收到了 1000 美元的訂單,三週後就成功地把該應用賣掉了。可見,應用層需求的迫切程度遠比想象中驚人。由於需求過大,OpenAI 前段時間還暫停過 ChatGPT Plus 的銷售。

如果真如阿里巴巴 CEO 張勇所說,「

如果真如阿里巴巴 CEO 張勇所說,「所有產品都值得用 AI 重做一遍」,那我們用「寒武紀大爆發」來形容 AI 應用層即將面臨的狀態應該並不為過。

在國內,很多行業的從業者也已經躍躍欲試,試圖抓住這波應用層的機會,不過,真正以產品形式出現的成果還很少,尤其是能切實提高生產力同時覆蓋人群又足夠廣泛的生產力工具。

所以,釘釘的入局以及今天在現場的實機演示顯得尤其難能可貴 —— 不僅標誌著國內科技公司的著眼點開始從演算法層邁向應用層;而且相比於 Copilot 的視訊,我們興奮地看到國內科技公司開始不只發佈 PPT,而是直接上實機演示。這也意味著類 GPT 的前沿技術,可以在國內環境下,在生產力領域普及

一句話,一條「/」,一場生產力變革

在微軟發佈「一句話就能讓 AI 幫我做 PPT」的 Copilot 之後,人們有一種感覺:這家科技公司似乎又回到了它年輕時的樣子。當年從 DOS 命令列到 Windows 圖形界面互動的變革也是由這家公司來引領的。

和當年那次變革一樣,Copilot 掀起的這場革命也有一個突出的特點:讓原本只有少數人能掌握並自由運用的前沿技術走到了每個人身邊,成為了實實在在的生產力工具。今天,釘釘的現場演示讓我們看到,這場變革在國內也已經開始了:只需輸入一條「/」,一個智慧化世界的門就此打開。

在 4 月 11 日的 demo 中,我們看到,這條「/」能召喚文件創作、摘要提取、應用開發等各項能力。

今天的現場演示展示了「/」的更多用法,對於提升個人和企業的生產力都有很大幫助。

如果你是一位老師,你可以用「/」完成課件設計等工作,比如設計一個以「馬德堡半球實驗」為主題的實踐活動:

如果你是一位企業工作者,通過「/」召喚出的知識機器人,可以讓你一鍵創作自動學習的專屬機器人。在創建過程中,你不需要再去手動設定問題和對應答案,因為機器人可以自動學習一篇文件、一個網頁或者知識庫連結中的內容,然後智慧生成對話問答。通過多輪互動,你還可以讓機器人不斷學習新文件,自動新增、更新問答內容。一個專屬的知識小模型的感覺有了。當然,生成調查問卷並自動整理報告這種小事更是不在話下。

從通義大模型開啟企業邀測到釘釘官宣接入該模型,再到釘釘的實機演示,阿里只用了 11 天時間。這樣的產品化速度給人一種爭分奪秒的感覺,就像 Copilot 帶給外界的感覺一樣。

當然,這一切都是有跡可循的。阿里搞 AI 有優勢,從晶片到算力到模型到應用,都自成一家,是國內可對標微軟佈局的全能選手。阿里雲有晶片、算力與演算法,作為阿里雲組織的一部分,釘釘直接受益於阿里雲多年來搭建起來的 AI 流程閉環和產業鏈協作效應,擁有架構優勢。

釘釘自身則有 AI 技術落地所欠缺的應用和場景。從 2014 年創立至今,已經有 2300 萬個組織啟用了釘釘,使用者總數超過 6 億,行業覆蓋政府、醫療、教育、餐飲、旅遊、製造、零售、網際網路等各類。有了這些真正的生產、應用場景,釘釘上積累了大量對產業需求和解決方案的洞察,具有用 AI 技術創造商業價值的探索環境。

在現場,釘釘還宣佈,他們將在一年內完成所有場景的智慧化佈局。這意味著 AI 走向應用只是一個開始。這樣一個大規模的生產力平臺接入當前最具潛力的新技術,其影響力將是相當可觀的。這也是它的里程碑意義所在

結語

在 ChatGPT 剛剛破圈的時候,大眾可能會有點疑惑,「這不就是語音助手嗎?怎麼那麼火?」不過,在看到 ChatGPT 程式設計、解題等聊天之外的能力後,大家走向了另外一個極端:需求天馬行空,什麼問題都想試一試,比如讓它推薦房產。作為一個連網都不能聯的聊天窗口,ChatGPT 只能給出一些自己編造的答案或拒絕回答。

從本質上來說,GPT 確實不只是「chat」,「chat」只是 OpenAI 展示出來,讓全球認知 GPT 的一個場景。

作為一個讓全民感知 AI 能力的入口,ChatGPT 正在出色地完成自己的歷史使命。類似的國內大模型也在不斷迭代,縮小與 ChatGPT 的差距。正如張勇所說,「AI 大模型的出現是一個劃時代的里程碑,人類將進入到一個全新的智慧化時代。就像工業革命一樣,大模型將會被各行各業廣泛應用,帶來生產力的巨大提升,並深刻改變我們的生活方式。」

不過,AI 在每一輪高速發展中都會面臨從技術到應用,從研究到商業的落地難題,這一次的 AIGC 也不例外。

在商業場景、生產領域,大語言模型還能做什麼、如何和產業側或企業側的業務經營更好地結合,原有的應用和能力哪些可以完美結合、哪些可能要徹底退出歷史舞臺,依然是頗具挑戰性的問題。但這是中國科技公司,也是釘釘必須要解決的問題。

參考連結:

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

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