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PC補了AI一個大缺陷

2024-06-08 11:31:36姜奇平
互聯(lián)網(wǎng)周刊 2024年10期
關(guān)鍵詞:人工智能價值智能

姜奇平

以往對AI PC的理解,以為只是PC搭A(yù)I的車,雖理所當然,但也乏善可陳。直到4月18日在上海舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會Tech World上,楊元慶親自講解其中門道,才頓有所感。原來,“通用的AI+本地化的知識”結(jié)合,才是完美一對。在PC端為AI提供個人知識庫,不僅是PC提高智能的需要,而且補上了AI缺乏本地化資源這一大缺陷,從而共同引領(lǐng)人工智能變革,向智能個性化方向躍升。

細想起來,通用人工智能火了這么長時間,有一個問題,大家不同程度都有感覺,但沒有當作太大的事。這就是,通用人工智能過于“通用”,它給出的答案是沒有個性的,輸入同一個問題,給出的答案大同小異,千人一面,都是一些四平八穩(wěn)的共識型結(jié)果。可是,人與人是有個性區(qū)別的,在個性上是不“通用”的。

個性化的鑰匙,只掌握在個人記錄的集結(jié)地。二者的關(guān)系,猶如歷史與家譜的區(qū)別。司馬遷的《史記》之所以好看,是因為把人人通知(通用)的大事,與家譜式的場景細節(jié)結(jié)合在了一起。如寫鴻門宴,“項王按劍而跽曰:‘客何為者?張良曰:‘沛公之參乘樊噲者也。項王曰:‘壯士!賜之卮酒。則與斗卮酒。噲拜謝,起,立而飲之。項王曰:‘賜之彘肩。則與一生彘肩。樊噲覆其盾于地,加彘肩上,拔劍切而啖之。”這使人如身臨其境。

通用人工智能之所以讓人覺得缺乏親切感,是因為只告訴大家人人皆知的“歷史”,但缺乏與使用者相關(guān)的上下文(“家譜”)細節(jié),沒有解決“這與我有什么聯(lián)系”的問題。須知,在自然語言中,一個詞的確切含義,只有在上下文語境中才得以排除歧義,得到準確的個性化唯一解。

楊元慶認為AI PC的重點是五大特性:個人大模型(自然語言智能)、本地異構(gòu)算力、個人知識庫、開放的人工智能應(yīng)用生態(tài)、保護個人數(shù)據(jù)和隱私安全。這使PC將不再是personal computer(個人電腦),而是AI personalized computer(人工智能個性化電腦),成為內(nèi)置個人智能體的個人計算設(shè)備。

這有助于解開一個雙向困惑。此前,人們一方面疑惑PC的紅旗到底能打多久,另一方面疑惑通用人工智能為什么不能實現(xiàn)個性化。通過AI PC,實現(xiàn)了普遍主義的AI與個性化的PC的天作之合。這是足以引領(lǐng)人工智能變革的重要理念。

從理論上說,未來趨勢之所以如此,本質(zhì)正如我在《后現(xiàn)代經(jīng)濟》一書中所總結(jié)的:“普遍主義只是真實世界的一種抽象,它要想回到真實世界本身,就必須與具體的實際相結(jié)合,首先是與個性化的參照點結(jié)合”。

參照點(reference point)是丹尼爾·卡尼曼提出的重要概念,是個性化價值理念的核心。這種理念認為,個性化價值是普遍性的效用相對于本地化、個人化的參照點的得失。而參照點又不是唯一的,一個人具有一個參照點。這決定了價值并不像人們想象的那樣是一個通用值,而是因人而異的參照點上所有值的集合。薩繆·鮑爾斯在《微觀經(jīng)濟學(xué):行為、制度和演化》中,據(jù)此提出了情境依存的偏好模型。這種模型相當于AI PC的價值公式,說明了AI PC的價值從經(jīng)濟學(xué)角度看到底在哪里。他解釋說:“如果效用函數(shù)是用來解釋實際行為的,那么其自變量就應(yīng)該是狀態(tài)或事件的變化而非狀態(tài)本身。因此,個人給狀態(tài)賦予的價值取決于該狀態(tài)與現(xiàn)狀之間的關(guān)系。”[1]這個“現(xiàn)狀”就存在于PC中。當然,廣義的參照點還包括與PC一樣可以存儲有別于他人的本地數(shù)據(jù)的中心(如手機、家居、汽車)。此前,參照點上無智能,智能中無參照點,AI PC則是將二者統(tǒng)一起來。

從這個意義上說,PC將演化為PDC(personal data center)。為什么只能存在國家數(shù)據(jù)中心、企業(yè)數(shù)據(jù)中心,不能存在個人數(shù)據(jù)中心呢?由此一想,我們的未來豁然開朗,人類的智慧降落傘終于找到了智能落地點。

參考文獻:

[1]薩繆·鮑爾斯.微觀經(jīng)濟學(xué):行為、制度和演化[M].江艇,洪福海,周業(yè)安,譯.北京:中國人民大學(xué)出版社,2006:79.

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