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UMI:李開復最新萬字演講:AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命_FIN

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2022年12月,ChatGPT的橫空出世,讓OpenAI用一個核彈級的應用成果,改變了科學研究和工程應用的范式。

2023年3月15日,GPT4發布,人工智能再次吸引了大家的目光。互聯網巨頭、AI初創企業、投資人、AI資深研究者,甚至是對這個領域有興趣的行業人士,大家都在關注。

3月14日上午,創新工場董事長兼首席執行官、創新工場人工智能工程院院長李開復今年第一次線下和媒體見面,針對人工智能的眾多問題,分享他對AI 2.0這一最前沿的科技投資趨勢的看法。

“AI 2.0 帶來的平臺型機會將比移動互聯網大十倍,這也是中國第一次迎來平臺競逐的機會。新平臺上所有用戶入口和界面都將被重寫,能夠建立下一代平臺的公司將會取得巨大的優勢和話語權。”

以下是李開復的現場演講,我們來看看他對ChatGPT,對AI的諸多見解。

AI 1.0 是電,AI 2.0就是電網

AI已經來到從1.0邁入2.0的拐點,AI 2.0將會帶來平臺式的變革,改寫用戶的入口和界面,誕生全新平臺,催生新一代AI 2.0應用的研發和商業化。

什么是平臺?平臺有幾種功能?AI的深度學習是平臺嗎?AI的深度學習是能改變世界的技術,但還不是一個平臺。成為一個平臺,要做的第一件事情是降低開發應用的成本,如果做不到這一點,它只是一個偉大的技術,并不是平臺。

就像電是偉大的發明,但沒有電網,能接上任何東西嗎?能發明微波爐、烤箱、電動車嗎?不可以,所以電網才是平臺。AI 1.0就是電,AI 2.0就是電網。

我定義的AI 1.0,是以2015年CNN卷積神經網絡模型為核心的計算機視覺技術,拉開AI感知智能時代的序幕,機器開始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類,并創造了顯著的價值,開始有機器人、無人駕駛的出現。過去七八年,這一直是很振奮人心的事情。

Arbitrum生態鏈游MetaLine指控iZUMi Finance挪用挖礦獎勵并拋售其Token:6月13日消息,Arbitrum 生態鏈游 MetaLine 發文指控多鏈 DeFi 協議 iZUMi Finance 挪用挖礦獎勵并拋售其 Token。文中稱,MetaLine 5 月下旬同意與 iZUMi Finance 正式合作并參與其雙倍獎勵挖礦活動。作為本次活動的一部分,MetaLine 承諾創建一個價值 6 萬美元的 MTG 流動性資金池,并提供價值 2 萬美元的 MTG 作為挖礦獎勵。同時,iZUMi Finance 將提供價值 5000 美元的 IZI 作為挖礦獎勵。

MetaLine 隨后向 iZUMi Finance 提供的地址發送價值 2 萬美元的 MTG,并啟動挖礦獎勵活動。但 MetaLine 通過鏈上跟蹤和監控 iZUMi Finance 地址(0x00097ed1dAcdbAB9141835852f8de20D690B6f94)發現,iZUMi Finance 挪用價值 1 萬美元的 MTG,僅將 MetaLine 發送的一半 MTG 納入流動性挖礦獎勵池。除此之外,iZUMi Finance 還拋售一部分未被納入流動性挖礦獎勵池的 MTG(價值超過 2640 美元),并將這部分資金納入到挖礦獎勵池,繼續進行挖礦。MetaLine 表示試圖向 iZUMi 尋求澄清,但尚未收到回復。[2023/6/13 21:33:58]

但是AI 1.0也遇到了瓶頸,大多數行業想利用 AI,需要花費巨大的成本來收集和標注數據,而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效,不能跨領域使用。

很多公司本來很興奮,老板聽到了AI很好,決定要做,做了一年沒有結果,再往后就不做了。很多AI公司說幫助賦能了A,助力了B,給各個商業公司創造價值,但很難賺到錢,因為成本高。這也是為什么大部分的AI 1.0企業投入大筆研發經費,但仍然長年虧損。

還有一個小問題是,AI 1.0被說的很神奇,但感覺又沒有那么智能,像是人工的簡單替代,只是用在識別聲音、識別英文或者中文等上,或者幫銀行降低壞賬率,但沒有跨領域的認知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶頸。

消息人士:幣安或已移除DCG的TWAP交易策略服務:金色財經報道,據 X3 Capital Management 創始人 Andrew 在社交媒體披露,許多“未經證實”的消息稱,加密貨幣交易所幣安已經“去除(eliminated)” DCG 的 TWAP 時間加權平均價格算法交易策略和潛在交易服務,原因可能涉及“法律風險”、“美國司法部調查”、“應用程序接口(API)關閉”等。

此前消息稱,美國司法部紐約東區辦事處檢察官已擴大了對 DCG 的調查范圍并要求 DCG 和 Genesis 進行面談并提供涉及“超越公司間資金轉移/貸款”的文件,或將進一步調查其潛在的“誘導和欺詐”問題。隨后,Andrew 又在社交媒體發文稱“現在可以刪除‘未經證實’了”,暗示幣安或已執行相關行動。[2023/1/24 11:28:28]

除此之外,AI 1.0缺少像互聯網時代的Windows和Android一樣的規模化能力,來降低應用開發的門檻,打造完善生態鏈。幾年下來,AI 1.0尚未真正實現商業上的成功。在AI 1.0時代,我們也投了第四范式等幾家公司,共計10家優秀的AI獨角獸企業。

現在AI 2.0時代來了,這是AI迄今為止最重要的一個時代。

AI 2.0 時代第一個現象級應用

在我的暢銷書《AI·未來》里提到:“在人工智能時代,數據是新的石油,誰的數據多,誰就占了大的優勢”。

世界上最多的數據就是文字、圖片、視頻,比如從醫學的影片到蛋白質到所有交通信息等,為了讓這些數據能夠跨領域使用,一些研究員想了一個非常巧妙的方法,讓AI去收集全世界的數據,然后自己教自己,教一段時間后形成一個模型——基礎大模型(Foundation Model),這個基礎模型就是全世界的數據訓練出來的。

但不是完全從0-1的過程,它有一定的基礎,這個基礎可以是中文、常識、多領域認知。比如一個正在上一年級的6歲孩子,他已經有一些基礎知識,可以自主閱讀,讀漫畫書、三國演義等,只是深度不夠,但如果你跟他講三國時代,他說,“我記得”“以前我看過這個漫畫”“知道曹操是誰”……就是這樣一個過程。

數據:以太坊域名服務ENS主域名注冊量突破43萬:金色財經報道,據Dune Analytics最新數據顯示,以太坊域名服務ENS主域名注冊量已突破43萬,本文撰寫時為430,441個,創歷史新高。此外,ENS參與地址總數量為599,171個,迄今已創立的ENS域名總量達到2,763,252個。[2022/11/12 12:55:47]

AI 2.0基礎模型有幾個特別重要的特征:

第一、不用人工標注,可以閱讀海量文本;

第二、規模非常大,做這個模型需要幾千張GPU來訓練,現在只有大廠還有拿到巨額融資的企業才能做;

第三、它通過微調等方式適配和執行五花八門的任務,真正有望實現平臺化的效應,進而探索商業化的應用創新機會。

基礎大模型需要超級巨量數據和超級算力,未來 2-3年,只要全世界的數據能儲存起來,一定有科研機構會突破,做出來最偉大的基礎模型。

總之,AI 2.0的巨大躍遷之處在于,它克服了前者單領域、多模型的限制。一旦有了這個巨大的模型,相關的新應用也會出現,銀行、保險公司、制造行業,甚至機器人、無人駕駛等,未來都可以通過這個大模型,提高公司的效率,降低成本。

AI 2.0 時代的第一個現象級應用是生成式 AI(Generative AI),也就是國內流行的AIGC。生成式 AI 能夠實現無需標注的自監督學習,AI 將從“輔助”人到逐步“替代”人工,所有使用者界面將被重新設計改寫。

打個比方,想象讓AI讀一本書的前9章之后,“猜測”第10章,再讓AI對比真正的內容,讀過上千萬本書后,模型不斷優化和迭代。以這樣的方式,AI 變得越來越精準,最終形成適用不同領域的基礎大模型。

AI 2.0模型不僅可以學習文本和圖像數據,還可以從語音、視頻、自動化硬件傳感器數據,甚至DNA或蛋白質信息等多模態數據中學習,建構機器超強大腦的運行能力。甚至不止于生成,而逐步達到具有預測、決策、探索等更高級別的認知智能。

Art Blocks Playground系列NFT近24小時交易額激增超5000%:金色財經消息,據OpenSea數據顯示,Art Blocks Playground系列NFT近24小時交易額為568.31ETH,24小時交易額增漲幅度為5112.36%,交易額排名位列OpenSea第一。[2022/8/3 2:54:41]

所以,AI 2.0 不僅僅是個紅極一時的高能聊天工具,也不僅僅是圖文創作的AIGC生成程序,如今看到的應用都還只是 AI 2.0 能力的開端,不該限制了人們對 AI 2.0 未來潛力的想象。

所有的應用都會被重寫一遍——三個階段應用

AI 2.0 的發展范式是迭代式的,從“輔助人類”到“全程自動”將會出現三個階段:

第一階段人機協同,生產力工具將會首先實現升級,所有使用者界面將被重新設計:文檔工具不再是逐字輸入,而是用戶告訴AI想要什么樣的文章;繪圖軟件不再需要用戶動手,通過文字的描述就可以實現。

在這一階段,人類仍與AI保持協作,篩選和糾正AI創作的內容,避免謬誤和災難發生。

比如,蘋果有名的廣告“Think Different”,這個設計花了幾千萬美元,但如果用AI 2.0的工具,跟AI說,“我要一個黑白經典背景”“讓世界最受尊重的名人戴上蘋果產品”“講一句喬布斯的名言”,輸進去后廣告就出來了,只要暗示是蘋果產品就可以。

第二階段局部自動,容錯度高的應用和行業將率先實現AI自動化,例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、游戲制作等。

第三階段是全程自動,AI將變得完全自動化并可在任何地方使用,在不容出錯的領域出現突破,AI醫生、AI教師等應用成為可能。

我們可以感受到,創造的過程、用戶體驗、產品、商業模式都不一樣了,使用者也不一樣了,過去是誰重復性的工作干得最好,就能夠勝出,得到最高的認可、薪水和社會地位。

現在是誰最能夠深度了解品牌需求,用戶需求,能夠用非常好的語言描述出他想要的東西,然后讓AI來生成。所有的應用都會被重寫一遍。

Coinbase:很容易追蹤使用加密貨幣的罪犯:6月9日消息,Coinbase告訴美國國會,很容易追蹤使用加密貨幣的罪犯。(金十)[2022/6/10 4:15:13]

生產力工具的升級是一個巨大的機會,用語言生成圖片可以把時間從一小時縮短到幾秒鐘,把150美元的成本降到8美分,這些例子是真實的。

很多人認為生成式AI的商業前景還太小,是因為金融分析師沒有考慮到AI 2.0的收費模式是不一樣的。有報告說,一個搜索要增加3美分,靠廣告盈利模式會賠很多錢。短期可能是這樣的,長期來看3美分的成本也會降下來。

未來AI可以根據用戶問什么問題、按照答案的含金量來收費,所以這個商業模式是會變的。AI 2.0將在六大領域加速點燃商業潛能,進入提升生產力的應用井噴期,這里有很多機會。

所有的應用都會被重寫一遍,生產力應用即將進入井噴期

第一個領域是,AI 2.0 +電商/廣告。

AI 1.0和AI 2.0都有個特色,就是可以“千人千面”,每個人看到同一個產品,它的描述和圖片可以完全不一樣。所以,AI 2.0時代,電商及廣告將更為AI大數據驅動,能夠做到實時測試和動態調整,甚至把幾分鐘前的社會熱點融入廣告內容,最大程度提高轉化率。

下面兩張圖是我自己做的,當時我是要見某個化妝品公司的CEO,我跟他說你的使用者是“千人千面的”。不同膚色的人群、不同群體的消費者,對化妝品的需求是不一樣的。我們針對每個消費者的認知開發,讓AI畫出和寫出不同的東西,這里的每個字每個圖都是AI生成的。

另一個廣告是關于特斯拉。我最喜歡的老電影是《回到未來》,里面的那輛車很酷,當時我就想以后一定要買,特斯拉就應該推這樣的廣告給我,最大程度地觸動我,我從十幾歲就想要這樣一輛車,現在不但有了,而且我買得起。或者有人崇拜馬斯克,就會收到這樣一個英雄站在車旁的廣告。這些都是AI大概了解我的想法后生成的圖片或文字。

抖音為什么火?雖然抖音更多的視頻是人拍的,但這些視頻用AI推薦引擎精準地推給每個用戶,所以每個人看到的是不一樣的,這就是“千人千面”。

所以,AI 2.0可以針對不同受眾量身定制和實時生成內容,真正實現“千人千面”的營銷。

第二個領域是,AI 2.0 + 影視/娛樂。

AI可以根據大眾的喜好定制電視和短視頻內容,使其創作的內容更容易吸引大眾的眼球,獲得更好的收視率和口碑。AI +多模態的創作,將成為下一世代的娛樂主流,AI輔助創作會逐步形成全新的創意產業生態價值鏈。

第三個領域是,AI 2.0 + 搜索引擎。

未來的搜索引擎將由傳統的檢索模式,變成“提問-回答”的模式。下一代的對話式搜索引擎,將成為全球科技巨頭角逐的“AI 2.0 圣杯”,當今搜索廣告商業模式也將迎來變革。但由于人們對搜索結果有“精準”的期待,如今的技術要做好問答式搜索還需要很多進步。

第四個領域是,AI 2.0 + 元宇宙/游戲。

AI 2.0將大大降低游戲和元宇宙等虛擬世界的內容生成的成本。例如AI可以成為實時聊天伴侶,增強互動的樂趣,提高娛樂性,激勵用戶參與,最大化游戲時長。

GPT很早之前的應用就是玩文字游戲,還有元宇宙,最近不太火了,其中一個原因就是產生元宇宙內容價格昂貴,但AI 2.0可以使成本大大下降,推動元宇宙發展。

第五個領域是,AI 2.0 +金融。

更快、更準確、更智能的內容生產方式,將大幅度提高財經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。但由于財經內容的嚴肅性,人工進行事實核查和驗證仍不可或缺。AI 還可以將金融信息的生產和金融產品的上線自動化,提高金融機構信息流及交易量的效率和質量。

第六個領域是,AI 2.0 +醫療。

AI能夠快速精準分析患者的整體健康狀況,吸納所有數據、生物特征、體檢、病史和個人模型預測,成為醫生們的得力助手,大幅加速科學診斷和治療決策。借助AI能夠進行更有的放矢的藥物研發,實現個性化的醫療分診和診療方案,推動“個性化醫學”的到來。

巨頭壟斷和信息造假隱患

AI 2.0背后一個很大的挑戰是計算量,ChatGPT大大提升了對算力的需求。所以今年為什么那些做AI平臺的,或者做基礎模型的公司,需要花幾億美元買機器,因為這個是很大的需求,很大的機會,也是很大的挑戰。

在這樣的背景下,資金實力雄厚的科技巨頭將有壟斷優勢,導致創業公司和學術界很難做出有競爭力的模型。

現階段,AI 2.0并不能做到完全正確。AI還無法保存全世界的數據,只能通過壓縮形成抽象的概念,因此會出現“一本正經地胡說八道”的現象。

更重要的是,AI目前還無法分辨真偽和辨別是非,比如跟AI說現在想做一個廣告,讓父母買玻璃碴給剛出生的嬰兒吃;比如剛才的化妝品廣告,AI說里面含有人參、珍珠等成分,但其實沒有。如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面后果。

可以想象,曾影響干擾美國選舉的“劍橋分析”丑聞,如果發生在AI 2.0的時代,將會給社會造成更大的傷害。這些都是防不勝防的,機器有時候也會做出傷害人的事。

還有一些技術性問題,比如模型太大,開發者怎么針對應用快速做API,怎么確保應用合法合規等。

OpenAI的CEO也曾說,“ChatGPT雖然酷,卻是個糟透了的產品”。

未來要想不犯錯,還需要有一些新的發明跟軟件來降低犯錯的概率,否則它會一直犯錯。我們要研究怎么做才能讓AI乖乖聽話。

下一個階段是AI不犯錯,可以自動用在各種領域,這個稱為AI 3.0時代,更長遠的未來。

我們看好的投資機會

Deep Tech VC創新工場2012年已開始挖掘AI賽道,現在迎向AI 2.0的拐點,創新工場主要關注三大方向:

第一是,AI 2.0 智能應用。

AI 2.0應用將會迎來遍地開花的階段,包括各行各業的垂類AI助理、元宇宙應用等之前做不出的應用都會出現。除了新的應用,很多現在已有的應用都可以被重新改寫,比如搜索引擎、內容創造、廣告營銷,AI 2.0將革新用戶體驗,創造出全新的商業模式,蘊含非常巨大的想象空間。

第二個是AI 2.0平臺。

AI 2.0平臺將會加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化,創新工場看好具有戰略高度的AI 2.0平臺公司,推動AI 2.0的生態循環和良性競爭。

第三個是AI基礎設施。

除了應用和平臺之外,支持AI模型運維、管理、訓練的基礎設施,也是創新工場重點關注的,包含支撐AI 2.0巨型模型訓練的AI芯片公司,以及那些能夠加速、降低成本和簡化AI訓練的AI 2.0基礎設施的創新技術型企業。

在AI 1.0時代,我們投出了10家獨角獸。今天的AI 2.0,我們已經開始布局,投資了一些公司,美圖是最快應用AI 2.0的公司,還有創新奇智也在探索AI 2.0+制造。比較非常自豪的就是投資了瀾舟科技,他們做出了孟子大模型。AI基礎設施公司投資了潞晨科技。

創新工場的獨特之處是可以到處看創業者,看看誰要發英雄帖、朋友圈。我們也關注AI領域誰的論文寫得最好。跟其他VC不一樣的點是,我們可以自己做“塔尖孵化”,“用科技投資+全面賦能”的模式幫助科技創業者做大做強。

我們預測平臺公司將誕生,但不會很多,因為門檻很高,但如果他們把基礎大模型做好,把中間層工具做好,會造福整個做應用的行業。

很多人會說,AI 2.0會不可避免加劇失業風險。毫無疑問,最具創造力的頂尖人才將會乘上A1 2.0的東風,全面提升生產力和效率。但隨之而來的是重復性的工作將會被AI 2.0接替,這些崗位上的人不得不尋求職業的轉變與技能的升級,其中包含高比例的白領崗位,亟需進入到更需要發揮創造價值的行業。

但AI 2.0 并不意味著通用人工智能(AGI)就此到來。人類有很多與生俱來的關鍵能力,諸如創造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等,這些尚未被破解的深層次能力,是 AI 2.0 也無法全盤復制的。

最后一句話,來自硅谷頂級投資人對這個領域的預測:

這個市場的潛在規模難以把握 ——它將介于所有軟件和所有人類的努力之間。

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