編者按：1956年，人工智能(AI，Artificial Intelligence)的概念首次提出，迄今已逾六十載。60年來，AI歷經了從爆發到寒冬、再到野蠻生長的歷程，伴隨著人機交互、機器學習等技術的提升，AI成為了技術時代的新趨勢。

2022年，AI行業再度迎來新的節點，人工智能生成內容(AIGC，AI Generated Content)后來居上，以超出人們預期的速度成為科技革命歷史上的重大事件。無論是“AI畫師”DALL-E2，還是“萬能陪聊”對話機器人ChatGPT，生成式AI正在迅速催生全新的科技革命系統、格局與生態。

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時針轉至2023年，由AIGC引發的熱度不減反增，而全新的智能創作時代在帶來深刻生產力變革的同時，也將進而改變人類的思想演進模式。就此，21世紀經濟報道數字經濟課題組策劃了“逐浪AIGC”系列報道，多維解讀AIGC帶來的技術可能和商業圖景。

在ChatGPT出現前，有人悲觀地認為，AI領域已經形成巨大泡沫。但眼下，AI又呈現出了全新的價值，行業重現百家爭鳴的熱鬧景象。

近日，OpenAI的GPT-4、百度的文心一言等大模型相繼發布，更是將AI產業推入了新一輪軍備競賽。

那么，科技巨頭們到底在競爭什么，是大模型嗎？肯定不是，因為單純比拼模型參數量的大小沒有太大意義，并且這是一個無底洞。而創新工場董事長兼CEO李開復近日拋出的“AI 2.0”概念，或許能夠回答這一問題。

李開復認為，AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命，“網上都在談一些很酷的國外產品，但那些產品只是冰山一角，以后的機會更大，并且它會是一個平臺級別的趨勢。”

什么是AI 2.0？

如果把過去的AI看作是1.0階段，可以總結出它的落地需要五大必備條件，分別是海量數據；精準、自動標注數據；單一清晰領域；大規模計算能力；頂尖AI科學家。

事實上，得益于AI 1.0階段的發展，人工智能在很多領域都已經超越了人類，比如AlphaGo曾打敗人類。但是，AI 1.0的發展也開始遇到瓶頸。

比如對AI訓練來說，數據肯定是越多越好，但這也意味著更高的成本；另外AI技術的應用，都是單一領域數據集，所以每次都要重新收集、清洗、標注一套數據，然后訓練一套模型，這導致每個領域和應用的優化都是割裂的。而這，也是很多公司雖然具備單場景的解決能力，卻無法規模化復制的核心原因。

更重要的是，在AI 1.0階段，人們感受到的人工智能并非真正的智能，它還欠缺抽象概念、分析推理、創造等能力。

在李開復看來，AI 2.0最大的不同，就是克服了AI 1.0單領域、多模型的限制。“通過自監督學習，AI可以將全世界的數據拿來自己教自己，不再需要人工標注，而且最后形成的基礎模型，也是覆蓋各個領域。”

比如GPT，就是這樣一個基礎模型，所以它能讓ChatGPT表現出無所不知。“現在的局限性在于存儲性能，未來2-3年，數據只要能儲存起來，都可以放到模型中去訓練，屆時也一定能做出更偉大的基礎模型，”李開復說。

另外，李開復認為AI 2.0已經具備了平臺能力。“深度學習是非常偉大的AI技術，但它不是一個平臺。平臺需要能大大降低開發應用的成本，如果做不到這一點，那就只能是一個技術。就像電，是偉大的發明，但如果沒有電網，其他電子設備也無法用上電，所以電網才是平臺”。

李開復表示，AI 2.0時代的來臨，將帶來巨大的平臺式機會，這個機會將比移動互聯網還大十倍。

不能盲目求“大”

大模型，是AI 2.0時代的產物。瀾舟科技創始人兼CEO周明在接受21世紀經濟報道采訪時提到了AI能力的涌現現象。“隨著AI模型達到一定程度，往往會讓已有的能力產生躍遷，并且會迸發出一些從未見過的能力，所以一定要關注AI的涌現能力。”

其舉例稱，“我們做小模型的時候，多輪對話就是出不來，但在模型增長了10倍之后，多輪對話的能力自然就出現了，這就是一種涌現。所以如果模型再大一點，有些沒有設計的功能也會自己出現。”

不過，AI的涌現仍是未解的現象，也具有很強的隨機性，不同的人可能在不同的階段都有模型的涌現，或者沒有涌現。但目前來看，都是在模型規模變大之后才出現的，所以周明認為，未來需要盡量把模型做大。

目前，只有少數科技巨頭具備實力打造更大規模的大模型。

另外在AI 2.0時代，還有很多待解的難題。李開復提到一點，即AI會犯錯，而且它還不知道怎么能不犯錯。“AI 無法保存全世界的數據，只能通過壓縮形成抽象的概念，因此會出現‘一本正經地胡說八道’的現象。更重要的是，AI 目前還無法分辨真偽和辨別是非，如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面后果”。

因此，面對大模型這場無底洞的全球軍備競賽，周明認為，中國公司還是要審時度勢，第一，要擁抱大模型；第二，要在涌現出現的前提下，把AI模型做的更好、更精致；第三則是要注重落地，不要總想著把邊邊角角的智能都體現出來。

對于AI的產業落地，騰訊云副總裁、騰訊云智能平臺負責人李學朝在接受21世紀經濟報道采訪時指出，通過“預訓練大模型+下游任務微調”的模式，一定會讓AI應用變得更加通用化，在此基礎上，原有的AI應用場景會做的更深，同時，AI也會滲透到更多場景當中去。

不過，AI應用是以解決問題為優先的，所以現在很多場景，用原來的AI模型能解決問題，就沒必要去追趕熱度，畢竟采用大模型對客戶來說也會帶來額外的成本。但是對于一些場景，比如智能客服，借助大模型能帶來直接的效果提升的，則可以在權衡好性價比的情況下，去進行嘗試。

掘金新萬億美元市場

對于AI 2.0時代，李開復認為，AI的自監督學習，依靠的是生成式AI(Generative AI)，而這，也將是AI 2.0時代的第一個現象級應用。

李開復表示，目前AI 2.0的技術水平，對內容領域的風險是最小的，所以第一批應用也會在這個領域誕生。“AI 2.0對內容創造帶來的顛覆將是巨大的，它將產生完全不同的工具，使用者、用戶體驗以及商業模式都會變得不一樣”。

在其看來，AI的應用將從“輔助”人到逐步“替代”人工，第一階段是人類與AI協作；第二階段是局部自動化；第三階段則是全自動化。

李開復認為，在AI 2.0時代，第一個階段和第二個階段都將得到實現，而這倆加起來會是一個萬億美元級的市場。至于第三階段，讓AI不再犯錯，那將是更未來的3.0時代。

對于未來，李開復也給出了他的預判。其認為，會有更多革命性產品出現，也會有少數AI 2.0平臺公司浮出水面，并加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化。但是，AI 2.0 不會是通用人工智能(AGI)，人類具有諸如創造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等等與生俱來的關鍵能力，這是AI 2.0也無法全盤復制的。

（文章來源：21世紀經濟報道）

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