一場模型派與應(yīng)用派的對決

今天，人工智能大模型時代被定義為是變革性的技術(shù)大浪潮。國內(nèi)社交平臺上關(guān)于“做大模型還是利用國外大模型數(shù)據(jù)開源做強應(yīng)用”的問題“吵”得熱火朝天。

李明順堅定站AI應(yīng)用派。

李明順是資深互聯(lián)網(wǎng)投資者和創(chuàng)業(yè)者，擁有23年互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗，可以說和中國互聯(lián)網(wǎng)同歲。他曾擔任中國最大社區(qū)平臺Discuz的聯(lián)合創(chuàng)始人，并帶領(lǐng)公司于2010年以近5 000萬美元被騰訊全資收購。他參與了十多個AI應(yīng)用項目的早期投資，也是上海交大等多所知名高校的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。最近，他還成為了工信部工業(yè)文化發(fā)展中心組建的AI應(yīng)用工作組執(zhí)行組長。

他表示，一直以來，中國作為制造業(yè)大國，“基建狂魔”，各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)去做AI應(yīng)用層是我國人工智能的優(yōu)勢。而在這個人工智能極速到來的時代，如何利用我們的優(yōu)勢，疊加AI的力量，創(chuàng)造出更高效的生產(chǎn)力，才是最符合中國國情的人工智能。

因此，可以說短期內(nèi)人工智能領(lǐng)域，就是一場“模型派”與“應(yīng)用派”的路線選擇對決，我們應(yīng)該堅定走強應(yīng)用多模型路線。

人工智能，城市發(fā)展新動能

過去幾十年，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)給中國帶來了巨大的好處，但隨著橋梁、鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施逐漸完善，建設(shè)空間越來越小。而且我國經(jīng)濟也進入了數(shù)字經(jīng)濟時代，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)無法滿足數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的需要。

中國，需要新一輪的“新基建”。

從定義上來說，“新基建”包括人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。其中人工智能，已經(jīng)在你沒有察覺到的地方，帶來了許多幫助。比如對輸電線路的電力巡檢。傳統(tǒng)在線監(jiān)測沒有AI能力，需要人工判斷，存在一些誤報、漏報的情況，而且在光線不好的時候很難發(fā)現(xiàn)問題。

而武漢納思系統(tǒng)，借助人工智能的幫助，用AI賦能電力巡檢，通過算法的大量訓(xùn)練，讓監(jiān)控鏡頭在極微弱的光線環(huán)境下也能辨認隱患，日夜都能監(jiān)測到位。其對異物的巡查也更加準確，減少了漏報、誤報的情況。

電力智能巡檢還只是冰山一角，人工智能在城市發(fā)展上可以助力極多。通過分析城市運行的各項信息，并進行快速高效的分析，人工智能可以實現(xiàn)交通、公共安全、城市建設(shè)等活動的智能化。還可以促進工業(yè)智能生產(chǎn)、提升醫(yī)療資源效率，可以說，智慧城市的發(fā)展，離不開人工智能的助力。

“并且，中國還有全球最大的制造業(yè)，最縱深的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，這一強勢的制造業(yè)結(jié)合人工智能將變成更加強的先進制造業(yè)，非常符合國家的發(fā)展戰(zhàn)略方向。”李明順說。

有專業(yè)壁壘的垂直模型是機會

前谷歌創(chuàng)始人埃里克·施密特（Eric Emerson Schmidt）有一個觀點，他認為未來會是多個垂直模型或者多個垂直助理，包括各種高價值、專業(yè)化的AI系統(tǒng)。這是因為很多高價值、特定領(lǐng)域的工作流程，特別且必須依賴于豐富的專有數(shù)據(jù)集。比如彭博最近推出了Bloomberg GPT，就是把模型做小，參數(shù)量在50B左右，相比于GPT-3的175B小了很多，雖然削弱了通用性，但在金融領(lǐng)域就是更強。

結(jié)合中國制造業(yè)大國的國情，在國內(nèi)AI與產(chǎn)業(yè)融合節(jié)奏上，就是一波機會。特別是在實體經(jīng)濟、先進制造、智能駕駛等領(lǐng)域，反應(yīng)快的公司會做出一些更有創(chuàng)新的模式和應(yīng)用場景，走在行業(yè)前端。

“大模型結(jié)合小模型，大數(shù)據(jù)結(jié)合小數(shù)據(jù)，任何一個強應(yīng)用的背后都是多模型的聯(lián)合作用。”李明順認為，強應(yīng)用是創(chuàng)業(yè)者的關(guān)鍵，模型既有開源的也有閉源的，有國內(nèi)的也有國外的，選擇會越來越多。而且基于底座的研發(fā)成本巨大，屬于大廠和國家層面去布局的事情，創(chuàng)業(yè)者更多應(yīng)該在應(yīng)用層選擇機會才是對的。

基于此，在這場AI的浪潮中，數(shù)據(jù)源將成為重點，任何公司的私有化核心數(shù)據(jù)將成為每個公司的最后一層競爭壁壘。AI時代可能會顛覆SaaS時代的很多想法。我們在當下會去看一個AI應(yīng)用有多少是GPT等大模型的能力，有多少是自己的能力，關(guān)鍵還是在私有數(shù)據(jù)的壁壘上。

目前，阿里巴巴推出了釘釘AI應(yīng)用生態(tài)，百度李彥宏也提出了卷模型不如卷應(yīng)用的觀點，騰訊則推出了“混元”模型和一系列產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

3年成就100萬AI人才

這樣的背景下，今年6月李明順發(fā)起成立了行行AI，定位產(chǎn)業(yè)AI的賦能平臺，專門提供AI人才培養(yǎng)、AI人才輸送以及AI大模型應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)落地和定制。“我們的目標是3年內(nèi)，為中國各行各業(yè)尤其是智能制造業(yè)貢獻100萬AI人才。”李明順說。

為此，李明順旗下的行行AI公司搭建了全新的行行線上AI課程平臺，讓每一個應(yīng)用都可以被簡單的理解和應(yīng)用。該平臺面向成千上萬的企業(yè)家、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師、市場營銷人員、軟件工程師、律師、咨詢顧問等用戶，定期推出各類深度AI產(chǎn)品教學(xué)課程。既有免費公開課，也有付費深度專業(yè)課。根據(jù)用戶需求，自行選擇。比如AI+設(shè)計訓(xùn)練營，行行AI會請到行業(yè)內(nèi)知名企業(yè)家、投資人、技術(shù)專家和學(xué)者，為學(xué)員進行培訓(xùn)。AI+設(shè)計，是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到設(shè)計領(lǐng)域中，以提高設(shè)計效率，優(yōu)化設(shè)計過程，甚至創(chuàng)造出人類無法想象的設(shè)計作品。而AI+設(shè)計訓(xùn)練營，則是為了培養(yǎng)掌握這種交叉技術(shù)的應(yīng)用型人才。

“我認為，未來中國每一個老板身邊都需要一個AI應(yīng)用工程師，就像20年前互聯(lián)網(wǎng)剛進入中國一樣，每個公司逐漸都有了一些特別懂互聯(lián)網(wǎng)、懂計算機知識的人才出現(xiàn)。”李明順表示。

并且，行行AI還投資了全國最大的技術(shù)社區(qū)之一——博客園，該網(wǎng)站從2004年創(chuàng)辦至今接近20年。行行AI正在該平臺上搭建一個全新的AI應(yīng)用培訓(xùn)頻道，讓每一個傳統(tǒng)的軟件工程師升級為AI時代的應(yīng)用工程師，從而可以幫助企業(yè)家落地AI應(yīng)用到千行百業(yè)。“我們將在這個平臺上培訓(xùn)大量的技術(shù)工程師成為新時代的AI應(yīng)用工程師”。

AI是猛獸還是救贖？

AI技術(shù)的快速發(fā)展不禁讓我們思考，它只是我們工作中的一個輔助工具，還是將來可能替代我們的職位。對于這個問題，李明順表示，“短期看，這只是人類一個假想的顧慮。”

人類歷史上，一直是科技、勞動力不斷進步的過程，用一個新的技術(shù)取代舊的生產(chǎn)力。像我們制造出了汽車，擔心馬匹產(chǎn)業(yè)人員會失業(yè)，但是今天汽車的普及其實又創(chuàng)造了一些全新的職業(yè)。比如：司機、加油站、機械專業(yè)等。如今的AI，它始終是一個勞動生產(chǎn)力的提升，一種新的科技力量，你不做別人也會做，光擔心只是杞人憂天。

李明順表示：“當前的AI大模型技術(shù)還在統(tǒng)計模型階段，與人類相比，它的技術(shù)善惡觀、是非觀還沒有建成，這是人工智能在下一個階段發(fā)展的方向。業(yè)界有學(xué)者已經(jīng)提出要發(fā)展人工智能的價值模型，我相信到了那個階段，人工智能對人類的好處還是大于可能的危害。”

所以他覺得關(guān)于AI是否會危害人類社會的問題，其實不存在。這些問題，只是我們從道德層面做的一種思考，但它決定不了科技的進步，因為人類從來沒有為科技的進步停止腳步。