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标题其实不能叫AI的本质,但是这两年铺天盖地的信息,大家普遍把任何相关的技术都归类到AI,所以用AI去做分享,接受程度和覆盖面我感觉会更好。
我也尝试去理解和分析一些相关技术的原理,目的是为了了解其工作原理,好奇为什么能够实现这样的效果,如果Ghat GPT放到十年前,一定会被怀疑是一个真人在对话聊天,不可能想象是一个AI。
自从新技术横空出世,越变越强之后,各行各业都在思考如何落地,如何变现,从最早的GPT套壳开始,到知识付费,到产品融合进消费级产品内,到与产业产品的业务融合,大家不断的在验证。
而我所处的零售、餐饮行业,也在积极思考落地场景,但是一项新技术的出现,如果只盯着表面去思考,只能得到浅表的解决方案,而当你尝试深入其原理后,才会以点带面的发展有万种可能,也就是为什么我之前那篇文章希望去理解和学习期本质做的分享。
那么新的AI技术本质到底是什么,我们普通人,非科学家们如何理解?
从我的视角来说,AI全称为Artificial Intelligence即人工智能,而何为人工智能,我的简单理解就是:创造「人」,关于人工智能的电影可以追溯到很多年前,经典的包括1982年的《银翼杀手》,2001年的《人工智能》。
描述的都是智能体,都是参照人作为原型,去思考由电脑实现后的夸张效果,就像超人一样。
我们人类不断的在追求效率,从石器时代开始到现代,各种工作和生活效率变得越来越快,越来越好,人类不断基于新的技术创造新的工具。
那么我们来思考新的AI技术带来了什么工具,我的认知是带来了新的「人」,这个是颠覆性的。
为什么说这次革新比以往所有的都要巨大,因为这次创造的是「人」这个个体,「人」是使用工具的主体,而非工具本身,以往的效率革命创造的是斧头,蒸汽机,计算机,iPhone这样的工具,服务于人类,但是AGI创造的是「人」,或者叫「工具人」「工具人」原来是一句玩笑话,指的是按指令完成任务的工种或者角色,没有太大的话语权,任劳任怨。
而这次由Open AI带来的GPT模型,之所以带来这种颠覆性的结果,起根本原因就是利用了Transformer模型的自注意力机制,利用更高效的手段,通过数字的方式,让系统「理解」了语言,这和过往我们接触的所谓「小爱同学」,「天猫精灵」不同,这些人工智障采用的技术架构都比较简单,主要依赖于预先设定的规则、模板和有限的知识库,你可以理解就是一个语音版本的百度,能够匹配到内容就展示,无法匹配内容就装傻,依赖的人工维护的内容。
而Transformer 结构能够高效地对文本序列进行建模,捕捉长距离的依赖关系,这使得 GPT 可以理解文本的上下文信息,生成连贯且富有逻辑的回复。它是在创造内容,借助人类灌输的训练知识。创造这个词我们一般是用在生命体上的,而这次,AI不但能够理解,还会创造了,这符合一个「人」的定义。
而很多人会陷入在Chat GPT的可视化结果去思考AI的商业化落地方向,比如智能客服,的确,参照Chat GPT的交互模式,的确很容易就联想到能够实现更加智能化的客服,但是这远远不够,如果按照我的思路,AI是一个「人」,它能干人类的工作,而且24小时不间断,阅读和输出效率是人类的N倍,AI的发展趋势应该是一场「职业屠杀」,也就是随着研究的深入,与各种人类工具的深度结合和理解之后,AI会逐步的通过超低成本的代价替代人类职业。
比如已经处于如火如荼的AI agent,他在原来自然语言理解和输出的前提下,开始可以拆解更加复杂的任务,并且给自己生成新任务,此外,还会主动调用其他程序的接口,来实现最终的用户目标,目前主流的如coze甚至已经实现可视化的agent设计交互,大大降低了创建一个智能体的难度。
虽然挺残忍,但是从经济的角度来看,如果一个工种能够被AGI完成80%以上的替代,那么原本10人团队只需要留下2人,节省了8人的人力成本。不要觉得你的职业被替代还离得远,现在的发展速度已经快到失控了,原来大家普遍认为无法被替代的职业,已经逐步的出现一些新的AI Agent,尝试替代,比如前端开发人员,通过自然语言或者截图上传,AI能够直接使用代码输出页面效果,甚至还能替代运维的工作,实现发布。
拿一个最近在玩的V0.dev来介绍,很可怕,我只是给了一个指令:生成一个to do list的移动端代码,除了直接生成意外,直接给你可视化的结果,首次输出后,简单操作了一下,基本0BUG,效果超出预期。
代码界面
可视化界面,直接可以操作。
并且在代码上可以直接迭代,比如增加完成后的仪式感:
震撼!
想象一下,从易到难,AI将会逐步的升级自己去兼容这些职业,从客服开始,到设计师,到程序员,到教师,到财务,所有职业都可以被AI替代,或者从辅助开始,逐步的替代,因为AI的本质逻辑就是「人」。
有人会挑战,物理世界的工作AI替代不了,那你要去了解一下现在AI+机器人的进展,AI将对目前的机器人产业带来更颠覆性的改变,想象一下原来的界面是聊天窗口,解决的是信息问题,现在结合机器人,能够解决物理世界的问题,比如组装,修理,甚至是护工护理工作。
「理解」人类语言,按照人类的方式「思考」,输出人类的「创造」力,这个是这轮AI生产力革命的底层逻辑,也就是说:所有的「职业」都将用AI再做一遍。
这个是我自己基于对这次火遍全球,基于Transformer框架为基础,所构建和衍生出来的AGI能力的落地思考,很粗暴,但是很简单。
最近一直在思考AI如何落地的事情,但是之前一直被已经成熟的一些产品所迷惑,比如AI写作,AI绘画,AI代码,我再基于这些产品来思考如何在自己所在的行业落地,就觉得很受限,就发现自己不是在原点进行思考,有点像拿着AI的锤子,到处找钉子。而当去理解它的技术原理后,特别是搞清楚当前主流的Transformer框架的逻辑后,才清楚目前看到的这些Ai产品的底层逻辑是什么。而源头出发,再去思考后续如何落地,才会比较清晰,不会人云亦云。
AGI的发展终将替代现今存在的部分,甚至是大部分职业,这很残忍,但是纵观历史,几次革新革命,都会带来大量的职业消失,但是短暂的阵痛后,打破的平衡会再次平衡,生存会倒逼着被淘汰的人接受新事物,跟上节奏,回到正常的轨道上。很好奇,这轮新的革命后,会产生哪些新的职业或者生活方式?
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