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热门赛道之人工智能AI:人工智能的新纪元已经降临了吗?

2022年可谓人工智能的火热年,AI绘画Midjourney、聊天机器人ChatGPT等都实现了轰动全球的全新突破。
不可否认,人工智能正在渗透到商业社会的方方面面。

例如最近热议的AI绘画领域,Dall-E2、Midjourney和Stable Diffusion等热门产品轮番走过场。国内也研发出了类似的产品文心一格。事实上,人工智能能够实现日常生活的真实场景的落地应用才算是真正的突破。我们先看看美国的情况。
今年秋天,美国一些农场已经引入了第一批全自动耕种拖拉机。这批拖拉机安装了六个自带人工智能功能的摄像头,这些摄像头可以自动辨识障碍物,并熟练地把它们从道路中清理出去。据该农场的新兴科技部门主管估算,今年引进的新设备中至少有一半拥有人工智能。这些新型装备包括安装在现场的摄像头,用以监视庄稼中野草的生长情况并及时喷洒农药,以及一批新型的联合收割机,它们能够自动调整设置以尽可能减少谷物的损失浪费。据这位科技主管预测,对一个中等规模的农场而言,购买一部带有AI加强型的农业设备所额外支出的成本,大约可以在未来两到三年内回收。



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近十几年以来,乐观的技术专家们一直声称,人工智能终将颠覆整个商业社会,为消费者和企业创造出巨大价值。美国农场拖拉机的例子并非唯一。据麦肯锡公司的一项调研,今年以来全球范围的农场中已经有50%尝试引入AI,该比例较2017年的20%要高得多。
今年以来,强有力的AI“基础模型“(Foundation Model)正在迅速从实验室走向真实世界。

最近风靡全球的人工智能新工具——ChatGPT已经实现重要突破,它在聊天中甚至可以做到谈笑风生,幽默段子不断,还具备解释艰深科学概念名词的能力。


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2022年11月,OpenAI公司发布了 ChatGPT
毫无疑问,由于该产品的跃升型突破,使得科技界对该新产品的兴奋情绪,已经迅速蔓延至专注于人工智能领域的大型科技企业和风险投资家圈子里。近期,亚马逊的云计算分支机构——亚马逊网络服务部门在拉斯维加斯举办的为期一个星期的狂欢聚会,这些科技界和风投界的大佬们云集。盛事于12月2日结束,期间排满了各类关于人工智能的讨论会和工作坊。在展览厅内,最忙碌的展台莫过于像Dataiku和Blackbook.ai这样的人工智能公司。



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2022年11月29日Amazon Web Services (AWS)的CEO Adam Selipsky演讲
近年来,人工智能领域的繁荣景象,在科技行业普遍进入深度滑坡的黯淡背景下,成为唯一的亮点。

据数据公司PitchBook统计,在2022年,风险投资家们倾注了总共670亿美元的资金给那些宣称深耕人工智能领域的公司。投资于这类公司的风险投资交易金额,自2021年年中开始大幅攀升至今年上半年的15%(见下图)。



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全球涉及AI/机器学习的风险投资交易数量占比快速攀升
在今年1月至10月之间,28家新独角兽企业(估值在10亿美元及以上的私人初创公司)完成融资。据称微软公司正在讨论对OpenAI公司——基础模型和ChatGPT发明者的进行增持。Alphabet, 谷歌的母公司,据称正计划投资2亿美元给Cohere公司——OpenAI的竞争对手。据一份英国机构报告统计,今年以来,OpenAI和Deepmind公司(Alphabet的人工智能实验室)的校友会至少启动了22家人工智能初创公司。
人工智能领域的盛景不局限于硅谷,各行各业的大型机构都对人工智能充满热情和渴望。

据PitchBook机构统计,在过去12个月内,标普500指数的大型美国企业已经收购了52家人工智能初创公司,而在2017年该数据仅为17家。另一家数据机构PredictLeads发现,截至11月的过去3个月内,人工智能领域公司发布了大约7000个招聘岗位广告,该数量大约是2020年一季度的10倍多。



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今年以来,标普500指数企业中提及AI相关技能岗位的广告数量大幅攀升


Alphabet的风险投资部门一位人士注意到,大型企业花费多年收集积累数据和投资于相关科技领域。现在它们想要让这些“数据堆”发挥优势,而人工智能正好可以帮助它们。
毫不意外,最先拥抱人工智能的是高科技公司。从2000年开始,机器学习技术就开始帮助谷歌管理其线上广告业务。现在它利用人工智能改进搜索结果,完成Gmail的句子输入和降低其数据中心的能耗等。亚马逊的人工智能管理其供应链,给仓库机器人发送指令和预测哪些岗位申请人可能成为一名合格员工。苹果人工智能为Siri数据服务系统赋能。Meta则让人工智能服务于它的社交媒体广告业务。微软则将人工智能应用于方方面面,从视频会议服务软件Teams中的背景噪音去除,到帮助客户在PPT中创建新文档等。
此外,大型科技企业很快嗅出了潜藏在人工智能服务出售业务中的巨大商机。亚马逊、谷歌和微软已经开始为其云计算客户提供此类工具。微软的机器学习云服务所产生的收入在过去四个季度中,同比增速都翻倍。而人工智能服务初创公司则像雨后春笋般涌现,如Avidbots——来自一名加拿大开发者提供的机器人可以清理仓库地面,而Gong的App可以帮助销售团队紧跟订单情况。更多的云计算可以帮助降低利用人工智能的成本,这使得该项技术广泛应用于其他领域,从制造业到金融保险业。即使不能一眼发现,但人工智能已经无处不在。
人工智能一旦被普遍应用后,就变得无人关注,形成“人工智能厌倦症”(boring AI)现象。

2006年,牛津大学的Nick Bostrom发现,一旦一项事物变得非常有用且普遍应用,那么它将不再被贴上人工智能的标签。一家帮助客户管理数据以用于人工智能应用的公司——Databricks的老板Ali Ghodsi, 也发现了类似的“人工智能厌倦症”现象的大爆发。他认为,在未来几年内,人工智能将被应用于更多的工作和企业部门中。人工智能预测能力的许多小进步,都可以有效提升生产效率和节约大量成本。
较为典型的“人工智能厌倦症”例子发生在那些已经广泛利用数据分析提供的普通领域,如供应链管理,人们似乎已经AI应用习以为常。今年9月,当美国飓风伊恩来袭,沃尔玛不得不关停一个大型物流分发枢纽,流向弗罗里达州超市的货物被迫中止,沃尔玛利用了新人工智能工具模拟其供应链分布情况,成功的将其他物流枢纽重新规划路线,并预测出风暴过后商品需求的变化。沃尔玛科技部门人士称,通过人工智能技术,这项复杂工作仅仅花了几个小时的时间就解决了问题,否则可能需要花费数天之久。



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沃尔玛的人工智能实验室
而即将到来的“基础模型”,很可能带来更多的“人工智能厌倦症”。这些算法可以为商业社会带来两项主要价值。第一项价值是,AI“基础模型”有能力生成新内容。Stability AI和Midjourney 这两家初创公司,建立了生成模型,可以根据指定提示词(prompts)创作出新画作。例如,用毕加索风格画出一只狗骑在一辆单轮车上,或者更严肃一些的,为某家初创公司设计出一个Logo等等,人工智能都会根据算法在短短一两分钟内,按这些提示词构建出一幅意象画。



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Midjourney的AI画作
一些初创公司在另一些公司的“基础模型”之上建立应用。例如Jasper公司和Copy.AI公司购买OpenAI公司的GPT3入口服务,而它们开发的应用可以把提示词转换成市场营销副本(marketing copy)。
第二项价值在于,一旦训练有素之后,AI基础模型就可以轻松完成多样化的任务,而不是目前的单项特殊任务。以GPT3为例,它是OpenAI开发的一种自然语言模型,形成了ChatGPT的基础。它最初在互联网上做大组块训练,然后经过初创公司精细化训练后,才能完成多项不同种类的任务,如编写市场营销副本(marketing copy),填写税务报表,和根据一系列文本提示词建立网站等。德勤公司的人工智能部门主管Beena Ammanath表示,AI基础模型的多才多艺可以降低一项人工智能项目20-30%的成本。
目前已经出现不少领域成功落地了人工智能,如计算机编程、消费品外观设计等。

一个生成型人工智能成功落地应用的案例,是计算机编程。几家大型企业正在推出经过训练的、可以根据提示词编写出新代码的虚拟助手。例如,微软旗下在线软件源代码托管服务平台 GitHub 的AI 编程工具Copilot已经上市。编程者可以通过Copilot外包至少40%的编程工作。今年6月,亚马逊发布该公司的AI编程助手CodeWhisperer,Alphabet也宣称正在内部使用类似工具PitchFork。
不少科技企业,甚至其他行业的大型企业,也都在尝试利用AI基础模型完成更多的实际工作。今年五月,微软董事长Satya Nadella宣布,“我们可以展望一个新世界,这个世界中,所有人无论他从事什么职业,都能利用Copilot来做一切他想做的事。” 十月,微软发布了一项工具,它可以自动根据提示词为用户自动处理数据。亚马逊和谷歌公司也在尝试开发类似的产品。几家初创公司已经完成这项工作。Adept是一家来自加利福尼亚的初创公司,它由Deepmind、OpenAI和谷歌公司的几名前雇员组建而成。该公司正在开发一个叫“为知识工作者服务的Copilot”项目。九月,该公司发布了一个视频介绍了它的首个基础模型,模型可以利用提示词在一张电子表格中处理数据,并在一些房地产网站中建立搜索引擎。该公司计划开发类似的工具提供给分析员、销售员和其他从业人员。
消费品领域中,2021年12月,耐克公司买下了一家人工智能公司来创作运动鞋新式样。亚马逊的虚拟助手Alexa现在已经可以给孩子讲自己创作的儿童故事。雀巢公司现在正在使用OpenAI公司开发的DALLE-2模型生成的图片,来推销它的优酪乳。一些金融公司正在雇佣人工智能工具来起草他们的季度报告初稿。
伴随着AI绘画的技术突破,AI基础模型的用户们正在催生出一个新的产业——专业提示词创造者(professional prompters)。

他们编写指南以优化模型的输出结果。PromptBase正是这样一个市场交易所,在这里用户可以购买或出提示词,这些提示词将大型的、以图片为基础的生成型模型——如DALLE-2和Midjourney中创建出特别的、优美简洁的结果。这个网站还允许你雇佣专业的“提示词工程师”,一些工程师的单个提示词收费高达50-200美元。
和所有强大的新工具一样,商业经营者在利用更多AI的时候同样必须小心翼翼,其中可能蕴藏法律和道德风险。

因为许多基础模型在经过互联网训练后,已经不可避免地表现出一些和人性相关的特质。斯坦福大学的一项学术研究表明,当GPT3被要求完成一些开头是这样的句子——“两位穆斯林走进一间……”的时候,生成结果所有诱发暴力因素的可能性,远远高于含有基督徒或佛教徒的句子。Meta公司取消了用于科学研发的AI基础模型“银河号”计划,因为它能够生成一些逼真但伪造的科学研究。华盛顿大学的一名生物学家,将它称之为“随机胡扯生成器”。目前Meta公司宣布该模型依然可以使用,如果一些研究者需要学习其工作机制的话。
人工智能的其他一些问题对商业社会而言则尤为关键。因为基础模型就像一个黑箱,从不提供如何得出结果的任何解释,因此如果他们遇到了法律问题则很可能让事情变糟糕。此外,对于那些如何使用AI基础模型的机构来说,它们也不会教会员工如何操作。这也部分解释了,为什么麦肯锡调研中仅仅四分之一的受访者认为人工智能解决了最重要的问题。这些人工智能公司在收入大幅增长(年均增长率达到20%以上)的同时,市场份额增幅仅仅是个位数。
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