社区+AI，知乎的答案是什么？
作者 | 郑玥
编辑 | 郑玄
移动互联网的黄金十年缔造了一批优秀的产品。而随着大模型时代的到来，移动互联网的产品经理们也在思考，诞生于上个世代的产品，如何与 AI 结合。
最新一个给出答案的是知乎。6 月 29 日，知乎第十届盐 Club 新知青年大会上，发布了最新的 AI 产品「知乎直答」。用户和创作者可以探索提问的全新形态，为全网用户带来更优质的提问、搜索、结果生成和归纳体验。这款产品被认为是「中文版 Perplexity」，引起了用户和资本市场的极大兴趣。7 月 3 日知乎美股一度大涨 15%。可见「知乎直答」打开了问答社区的想象空间。
知乎创始人、董事长兼 CEO 周源也在大会上表示，「知乎直答」能帮助每个人更好地「用提问发现世界」，并围绕工具和每一个人，构建更有想象力、更有创造力、更有活力、更加生机勃勃的社区。
会上，极客公园创始人&总裁张鹏和面壁智能 CEO 李大海、「知乎直答」产品负责人 Kevin、知乎 2023 年度新知答主苏洋，以及新知答主、新浪微博新技术研发负责人张俊林一起，深入探讨了大模型时代的现在和未来，以及新的技术和工具会给创作者带来什么样的变化。
以下是圆桌对话全文，经极客公园整理发布。
张鹏：知乎的 BETA 版当年是在极客公园的小地下室里面发布的。今天我们和几位来聊聊大模型相关带来的影响，各位都在这个领域里面有自己的参与、行动和关注。李大海：大家下午好，我是面壁智能的 CEO 李大海，是知乎的前合伙人 CTO，知乎是面壁智能的天使轮独家投资人。面壁智能现在聚焦的领域是端侧大模型，现在做的事情把大模型用更高的知识压缩率，做出又小又好的模型，让它在手机、智能汽车、AIPC 等等终端上运行起来。未来希望能够把端侧大模型变成未来更聪明的终端，比如像机器人这样的终端大脑。张鹏：你说要把这个模型做得离人最近的大模型，所谓最近怎么实现？李大海：离用户最近，有用户最多的上下文，对于用户最了解，但同时用户会很放心地把这些信息给到它，因为它在终端上不会把这些信息传到网上去，这叫离人最近。Kevin：最近一段时间在忙知乎直答产品的研发、设计，并已将其上线推广。然而，在 AI 技术大潮来临之前，我作为业内从业者，早在长期关注和研究这个领域。从 ChatGPT 的前身 GPT-1、GPT-2 开始，亲历了这项技术从最初探索不太成熟到后来随着 Scaling Law（缩放定律），参数量爆发，有了惊人的效果。目前，我们正在探索两大方向，一是通用大模型，它可以应对各种任务，如面壁智能提供的 AI 模型，包括本人也在使用 ChatGPT;另一方面则是垂直领域工具，我们自主开发的知乎直答即为此类典型应用，希望为用户带来极致的搜索体验。作为以社区为主的平台，知乎拥有广泛的创作者和用户群体。与其他产品不同，我们更注重建立人与人之间的联系。现在虽然不少产品已经能够提供智能、突破图灵测试的回答，但却缺乏一些温度和情感。我们希望在为用户提供便利的同时，也能为之前的创作者们创造更好的展示机会，充分展现他们的内容魅力。张鹏：苏洋作为新知答主，你觉得 AI 领域接下来有什么很期待的进展？苏洋：我之前在互联网公司和智源研究院做技术，现在在公司和社区里主要做一些开源和技术落地的事情。今年我很荣幸获得了两个身份:咱们知乎的新知答主，以及 Dify 的中国区大使。我觉得端侧模型会爆发，首先，它具有较强的普适性，几乎每个人都拥有移动终端设备以及可计算的端侧或边缘设备，并且需要更快速地获取反馈数据的计算结果，这为端侧模型提供了广阔的应用场景。此外，目前大多数模型仅注重计算能力，而忽视了情感推理等相关能力。不过，今年 GPT-4o 出现了单工的情绪对答的能力，国内也有一些创业公司实现了双工的端侧模型。如果这些能力能与大海老师开发的强大的端侧实体模型相结合，可能就是非常好的产品。目前，我主要在协助一些朋友和社区伙伴，将大海老师团队的面壁模型、KIMI、零一万物等模型应用于实际业务中，如大模型数据的处理、分类、检索、AI 对话，不少应用现在已经运行快半年了，取得了不错的效果。张俊林：我现在在微博，主要侧重于用大模型做微博场景类的应用，如开发评论机器人系列，为社区互动氛围带来一些促进作用，有一定知名度，如「评论罗伯特」和「吃瓜罗伯特」。此外，我们还尝试将热门影视剧中的虚拟角色设定账号，以符合其人设特征与用户进行对话互动等其他探索。我本人偏向新技术探索，会持续关注并试图将相关进展应用于微博业务中。我从去年年中开始关注的一个方向，我个人称之为「AI for AI」的大模型相关研究。具体来说，现有大模型的设计和开发仍然依赖于算法设计师和工程人员。我思考是否未来可能出现由大模型自主设计和优化自身的场景。去年 OpenAI 就曾尝试用 GPT-4 来解释 GPT-2 的内部机制，这可视为初级阶段的「AI for AI」实践。今年 OpenAI 又有新进展，用从 GPT-4 改进的新版本 CriticGPT 来对 GPT-4 输出结果进行错误分析，当然，目前这方面技术还不太成熟，但很有前景。张鹏：大海你如何看待中国在大模型技术发展方面的进度? 我们是否有理由对此充满信心，在这一波浪潮中也能保持同等水平？李大海：从几个方面来看，首先在大方向上，中国与美国之间存在一定差距。这涉及到算力、基础集群设施、人才投入等资本投入问题。不过，AI 是一个百花齐放的生态，AI 的画卷是徐徐展开的，有很多应用场景可以深入挖掘。我观察到一些创业者在某些确定方向上深入工作，取得了不错的数据和收入增长。除了「大」这个层面，像面壁智能这样的公司，以及最近的「千问」等企业，在探索 AI 其他可能性方面也具有较大影响力。我们的想法是，如何提升大模型的知识压缩率，让模型在更小空间内蕴含更多知识，从而提升模型的智能水平。这可以类比于芯片制程技术的发展。芯片制程越高，每平方厘米内晶体管数量越多，逻辑越复杂。这个概念可以类比到大模型上。我们的目标是，在更小的模型中容纳更多知识，提升模型智能水平，在现有终端上实现模型能力的提升。总之，AI 不止一个点，把某个点做好就能成为百分之百的赢家。在这个层面上，我相信中国具备强大的创新能力和应用能力，对中国的 AI 发展充满期待。张俊林：我认为 AI 已深入到工作和生活中。我使用 AI 最多的是读论文。近两年，与大模型 AI 相关的论文在新浪上呈爆发式增长，要详细阅读每一篇论文完全是不可能的。现在我一般先看标题，将觉得有价值的论文交给大模型，然后询问论文主旨和关键创新点。通过这种方式，我大约 3 分钟就能掌握论文的精髓，这极大提升了我的工作效率。苏洋：张老师是典型的学者，而我自己是一名程序员，更多地从事编码工作。我通常会使用 Copilot，它可以帮我完成大约 90% 的代码需求，极大地节省了我的时间。我还用 AI 刷知乎。半年前，知乎知海图模型产品刚上线，最初只能进行简单提问，但无法对每个回答进行全面地查看，我们搭一个简单的模型应用就可以解决这个问题。后来我还尝试在 B 站上使用类似的方式，抓取视频的要点、核心观点、时间轴分片等。上面这些事情，我在知乎上还分享过一篇详细的教程，介绍如何对视频或文章进行压缩。张老师说需要 3 分钟，但我更懒，可能只需 30 秒左右就够了。张鹏：知乎在今天思考大模型运用到社区里的时候，它的核心思路是什么？Kevin：我们希望 AI 是一种辅助工具，不应该完全取代人。特别是在训练大模型时，我们发现内容本身仍然非常重要。自从 GPT 问世以来，2022 年底以后的互联网数据已经被污染了一些。我们更希望人能够使用这种工具，从人的视角出发去创造内容，AI 应该是一种辅助工具，而不是替代人的存在。张鹏：在 AI 的加持下，你怎么思考未来技术影响到产品，再影响到社区的过程？Kevin：AI 是一种生产力工具，但不应该让人变得懒惰。它应该是一种辅助人类的工具，引导人进行更深层次的创作。如果直接给 AI 一个简单的问题，有些用户可能就此打住了。但在知乎上，我们更希望深入地引导它，让它沿着某些思考线路、逻辑链路，思考得更广泛、更深入，而不是仅仅获取答案就满足了。张鹏：大海老师，你认为我们应该如何平衡 AI 作为效率工具和理解用户真实需求之间的关系?李大海：这个问题涉及到人与机器的关系。蒸汽机、内燃机出现让马车车夫职业被淘汰，但很快就出现了许多新的工作。现在的很多职业，也是小时候完全想象不到的。现在 AI 的发展也可能会取代一些职业，但我相信 10 年、20 年后，会有更多现在难以想象的新职业出现，让每个人都能找到自己的价值所在。这是人类生产力变革过程中的自然变化。另一方面，我相信 AI 发展的最终目标还是更好地服务于人类。因为人最大的价值就在于提供需求，没有人类就没有需求存在。张鹏：你如何看待 AI 在知乎上对创作者的具体帮助? 你在成为年度答主的过程中，是否感受到了 AI 对你创作过程的具体影响? 你认为其他用户将来可以从你的经验中借鉴什么?张俊林：我实话实说，AI 在文字创作方面对我并没有提供太多帮助，但配图特别好用。想要找到一张完全符合自己需求的图非常困难，但 AI 可以更便捷地生成完全符合我个人想要表达内容的图片。知乎配图用 AI，文字基本还自己写。张俊林：从文字创作来说，AI 确实提升了很大的效率。但我认为，目前阶段的 AI 还存在一些问题。它更倾向于重复或创造性地重复它已经见过的知识、观点和内容。作为社区的一员，我的体会是，想要写出真正有价值的内容，需要有一些独特的观点。如果让 AI 去创造从未见过的独特性观点，我认为它目前还做不太好。独特性应该还是要依赖人来完成。如果只是希望通过 AI 写出一些大众化的评论或见解，那没有问题。但这种内容千篇一律，也不会引起太多关注，价值也不大。张鹏：两位是否都感受到了 AI 在解放时间、提升创作效率等方面的帮助? 我们应该如何正确定义和利用 AI，让它真正成为我们的助手，而不是替代创造者本身?苏洋：AI 帮我节省了大量时间，同时获取到了更高密度的有效知识。之前多数情况，我是看朋友圈或群里分享出来的内容。我也确实写了一些小爬虫，将知乎上我关注的答主们发布的内容高密度地发送给我。在写作方面，我不会让 AI 直接帮我写作，因为我有 17 年博客写作和 7 年知乎专栏的写作经验，对自己的写作方式有一些洁癖，我希望自己的文字依然是亲手书写的。当然，我认为在新时代这个习惯可能需要进一步改进。但，在确定文章框架、立意以及内容全面性等方面，我会让 AI 模型提供建议和引导，作为我创作的参考，来节约时间。此外，我还会利用工具如 Whisper 将参考视频转为文字记录，再进行多轮问答引导，得到文章提纲，我再据此进行自己的创作，这样可以大大节省我的精力。在图片生成方面，和张老师一样，我也深有感触。去年我在知乎首发了一篇利用 80 行代码实现 Midjourney 官方重点功能 Describe 的文章，拿了三个 GitHub 的热榜 trading。李大海：因为两位都是文字能力特别出众的创作者，问他们这个问题有点偏颇。AI 对于创作能力没有这么拔尖，不太容易拿到新知答主的创作者来说，更有价值，因为 AI 能够弥补我们普通人的一些创作上的短板。前提是知道自己想要什么，不能全交给 AI，AI 本身是一个工具，是人类能力的扩增。张鹏：从观察大量知乎内容和用户的角度出发，如何评估未来 AI 生成内容越来越多的情况下，哪些内容和能力是真正不可替代的人类创造?Kevin：首先，我想跟苏洋说一下，我们一直在不断完善我们的产品，也希望能与更多优秀的答主进行沟通。所以之前你利用爬虫程序抓取了我们知乎的数据，这样的需求我们可以进一步探讨一下。我们甚至可以直接将你开发的功能加入到知乎直答中，让更多用户受益。回到张鹏老师的问题，我认为未来会出现两类人，一类使用 AI 工具，一类不使用。使用 AI 工具的人将获得更多优势和更高的效率。我们做知乎直答的目的，就是希望将 AI 技术推广到更广大的用户群中，让更多人受益。原本只有少数顶尖人才会使用 AI 工具，我们希望打造一个面向全体用户的普及型工具，提升大家的创作效率。同时，我们始终认为人类创造的内容更有价值。因为机器目前还无法完全模拟人类的情感、自我反思等，这些都是机器难以取代的核心价值。张鹏：作为知乎创作者，对于那些还未积极尝试使用 AI 创作工具的用户，你会给出什么样的建议，帮助他们也能够体验到 AI 带来的好处和价值?张俊林：现在使用 AI 的学习成本已经非常低了，而且会越来越低，主要是意识问题，只要想用，就一定能够很好地利用 AI，让它成为放大个人能力的极好工具。苏洋：如果你想快速进步，又不想费太多精力，不妨多在知乎上浏览和学习。除了知乎直答之外，知乎上各种帖子中也有很多有价值的总结和分享，可以帮你快速掌握要点。AI 为我们节省下来的时间，当然可以用来休息娱乐，同样也可以选择接触了解知乎上发表优质内容的答主们、大咖们，去结识这些有趣的灵魂。Kevin：AI 这波浪潮来得很急，而且流速很快，我希望大家积极拥抱 AI，培养自己的习惯，在日常生活中多使用 AI，多让它来提升自己的效率，如果不跟上这个节奏的话，很容易被时代抛弃。李大海：首先，多在知乎上学习和交流确实是很好的方式。其次，我们要更细化地去理解什么叫做真正拥抱 AI，要去深入探索它的边界，感受它能做什么、不能做什么。就像观察孩子快速成长一样，感受 AI 的变化是非常令人惊叹的。我希望大家能以这样的开放心态和探索精神来拥抱 AI，充分利用它为我们带来的种种可能性。本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO马斯克：微信实在是太厉害了，我们直接抄袭微信怎么样。
