AI：一场非线性的未来汹涌而来

7月6日下午，2024世界人工智能大会在上海闭幕。本届大会线下参观人数突破30万人次，全网流量突破10亿，比上届增长了90%，500余家知名企业和超过1500项人工智能展品参展，50余款新品首发首秀，均创历史新高。

大洋彼岸，6月11日凌晨，苹果在2024年WWDC大会上正式发布个人智能系统Apple Intelligence，之后两日苹果股价大涨超过10%，巨象起舞。

而AI领域的“当红炸子鸡”——英伟达，自2023年初至今涨幅超过7倍。这一切的驱动背后，正是大语言模型所带来的新一轮AI浪潮。

正如比尔·盖茨所言：“人们总是高估了未来一到两年的变化，低估了未来十年的变革”。

经过一年多的学习和研究，市场对于AI行业已经有了比较充分的理解和认知。

那么站在当下，我们又该如何看待其未来发展的趋势？

要想回答这个问题，我们可能先要回顾一下AI的历史。

从1950年，英国数学家艾伦·图灵提出图灵测试，到1956年达特茅斯会议上约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农和纳撒尼尔·罗切斯特等学者正式提出“人工智能”这个术语，人工智能迄今也只是一个发展尚不足百年的年轻学科。

1986年，杰弗里·辛顿等学者发表关于反向传播算法的研究，为后来深度学习的发展奠定了基础。

2012年，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得突破性成绩，进一步证明了深度学习的潜力。深度学习的应用，使得图像识别和语音识别准确率得到大幅提升，人脸识别开始走进千家万户。

2017年，Ashish Vaswani、Noam Shazeer等谷歌的科学家提出基于Transformer架构的模型，推动了自然语言处理的显著进步，也开启了这轮大语言模型的浪潮。

从语音-图像到语义，到最近的多模态融合，边界的延展背后，是模型缩放定律和算力摩尔定律的持续有效，仍然看不到触达天花板的迹象。

在互联网时代，有一个“平台双边网络效应”，它是指平台一端的供给方越多，越能吸引到更多的需求方，进而刺激更多的供给方，双方一起正向反馈实现平台交易量的持续提升，直到触达增长的天花板。

而算力、模型、应用之间也有类似互相促进的联系，更强的算力有望带来能力更强的模型，进而支撑体验更好的应用；而更广泛的应用可以反哺模型的训练，摊薄算力的成本。

目前，产业依旧在持续迭代之中。

或许会有朋友感到疑惑，从ChatGPT上线至今已有一年半的时间，这个过程虽然很热闹，有“百模大战”、Microsoft Copilot、Sora等出圈的事件和产品，但并没有看到超越ChatGPT的超级应用出现，模型表现差强人意。如果不能实现更广泛应用，那么长期价值该如何看待？

对于这个问题，或许上一轮深度学习的浪潮，可以给我们一个参考。

2006年，杰弗里·辛顿提出了“深度神经网络”的概念。2012年，第一个应用深度神经网络的AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中夺冠。2016年，AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界顶级围棋选手李世石。

在这些火爆出圈的事件之外，我们看到人脸识别成为手机功能的标配，提供了一种更便捷的解锁方式；

刷脸出入闸机成为更多写字楼、车站门禁的选择，带来了更好的用户体验；

驾驶过程中通过语音唤醒智能助手实现音乐播放、电话接听等操作，既安全又便捷；

疲劳驾驶监测系统通过摄像头捕捉司机的面部特征，及时对疲劳驾驶行为进行提醒和预警，带来更安全更规范的驾驶行为等等。

凡此种种，不一而足，都已经成为我们日常生活的一部分，改变了我们的生活方式。

犹记得2016年AlphaGo的出圈，带来了社会上的广泛关注，也是很多人开始关注AI的开始。还有亚马逊的Echo音箱，让一部分人意识到，原来触屏并不是人类与终端交互的最佳方式，自出生就会的语言交流才是。

尽管受限于技术的瓶颈，智能音箱在很多家庭被束之高阁，但仍然成为很多小朋友喜爱的玩具，每年仍有近亿台的出货量。翻译机开始成为很多消费者出国游玩的标配，语言不再是交流的障碍。

历史总是在犹疑中前进。大语言模型也类似，在超级助理实现之前，它可能是设计师创意的灵感来源，在创作工作之前提供更多视角的创作方案；

可能是文档工作者的有利工具，快速处理和填充标准化的制式文档；

可能是人工客服的有效补充，可以二十四小时解答消费者的基础性问题；

甚至可能是个人私教，通过与它的对话，提升某一类语言的能力，OpenAI最新发布的GPT-4模型，联合可汗学院已经展示了类似的案例。而更多的应用场景，全球的开发者还在持续探索，已经超出了笔者有限想象力可展望的范围。

而苹果的入场，给未来带来更多的可能。作为完全掌控自身软硬件生态的厂商，大模型的加持下，此前个人用户很少打开的Siri，是否随着用户体验的提升，成为终端个人助理的雏形，后续的进展无疑值得期待。

或许未来有一天，每个人都拥有一个个性化的AI教师，通过与它的互动和对话，进行新的行业知识和语言的学习，在当下辅助问题解答的基础上更进一步：

消费者不再需要打开一个个APP去满足不同领域的需求，只需要将需求提交给AI智能助手，就会得到一个综合最优的解决方案；

服务机器人走进人类的生活，能够负责大部分的家务劳动，甚至老人的陪伴和婴儿的照看；

自动驾驶汽车成了标配，每个人不再需要购买自己所有的交通工具，共享出行能够满足几乎所有场景下的需求。

想象一下，未来的普通人一天的生活，可能是如下场景：

这不是科幻小说的情节，而是可展望的，人工智能有望逐步实现的未来。

更智能或许是人类永恒的追求，背后是人类对更美好生活的向往，对自然规律的持续探索，以及对改变世界的勇气激发。

永远不变的是变化本身，这正是科技发展的魅力所在。技术的进步，带来生产力的提高，最终将令更广泛的大众受益。正如互联网的出现，大幅降低了普通用户获取信息的成本，打破了信息获取在时间、空间和数量方面的限制，也减少了传统信息传播工具限制下的信息不对称，带来一定意义上信息的平权。

而AI的出现，有望带来更高效的工具供给，让用户从更多基础工作当中解放出来，提高效率，从而有更多的时间和精力去做更有意义的事情。

当然，我们也不能盲目乐观，科技的发展从来不是线性可预测的，其过程既充满了惊喜，也充满了意外，这也是科技探索最大的魅力所在。

毋庸置疑，大语言模型带来了语义理解准确度的大幅提升，进而带来更多领域商业化应用的潜力。但模型本身的幻觉依旧存在，从而构成对更广泛更有价值应用的制约。

数据版权、个人隐私保护、模型对齐、生成内容的真实性等等，都将是长期面临的挑战。而工具永远是中立的，对于借助新工具的犯罪行为的有效打击和监管，更是全社会面临的长期课题。

另外，具体到投资而言，我们也要对梦想与现实，故事与估值的分野有清醒的认知。

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作者 重阳投资｜图片 视觉中国

注：本文写作运用了AI工具的帮助。

开白名单 duanyu_H｜投稿 tougao99999

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