互聯(lián)網(wǎng)正在被重塑，改變這一切的是 AI。數(shù)十年來，上網(wǎng)意味著搜索和查看，它已經(jīng)成為了我們獲取信息的習(xí)慣，以至于我們中很少有人再質(zhì)疑這種方式是否合理了。
但 AI 正在以超乎人們想象的速度改變這一切。新一代 AI 驅(qū)動(dòng)的搜索引擎使獲取信息變得更加容易，它只提供答案，而不再需要我們?nèi)ふ掖鸢浮Ｅc此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)上開始充斥著大量AI 生成質(zhì)量可疑的內(nèi)容，它污染了搜索結(jié)果，并使搜索變得不再那么可靠。AI 正在顛覆過去三十年來科技巨頭、內(nèi)容生產(chǎn)者和廣告主之間的微妙平衡。陳規(guī)已經(jīng)被打破，然而新的還在路上。
本文內(nèi)容來源于《云上的中國(guó) 3:劇變中的AI時(shí)代》，希望對(duì)您有所啟發(fā)。
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近20年來，全球搜索引擎的市場(chǎng)格局一直相對(duì)穩(wěn)健，很少出現(xiàn)突破性的創(chuàng)新，大模型的出現(xiàn)帶來了一個(gè)革命性的機(jī)會(huì)。
傳統(tǒng)的搜索方式是輸入一個(gè)關(guān)鍵詞或問題后，搜索引擎提供一些***相關(guān)的結(jié)果。要獲得有用的信息，用戶必須自己進(jìn)行篩選并一個(gè)個(gè)地打開鏈接，再花時(shí)間進(jìn)行閱讀和總結(jié)。從輸入一個(gè)關(guān)鍵詞到得出結(jié)論，整個(gè)搜索過程用時(shí)，可能要花至少幾分鐘的時(shí)間，用戶才能得到想要的結(jié)果。
這個(gè)效率顯然不算高，用戶還要排除競(jìng)價(jià)排名廣告等其他因素帶來的干擾。特別是隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代推薦算法的興起，越來越多的 C 端用戶使用搜索的頻率下降了，這一趨勢(shì)在中國(guó)市場(chǎng)尤為明顯，人們已經(jīng)開始把小紅書、微信、微博等一系列社交媒體平臺(tái)當(dāng)作新的搜索引擎。
如何讓人們重新回到搜索引擎？成了谷歌、百度們近些年來的困擾。
可以肯定的是，谷歌仍然是搜索領(lǐng)域的主導(dǎo)力量，它仍然占據(jù)著全球搜索引擎市場(chǎng)90%的份額（百度占據(jù)了中國(guó)市場(chǎng)約 60% 的份額）。但越來越多的用戶，尤其是Z世代的用戶，已經(jīng)變得更喜歡在谷歌以外的地方獲取信息，根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)達(dá)到了 40%。
造成如今這個(gè)局面的原因有很多：隨著搜索引擎?zhèn)兊膹V告業(yè)務(wù)的不斷增長(zhǎng)，有用的搜索結(jié)果在頁面上的位置越來越靠后，而廣告的位置則越來越靠前。此外，受到搜索引擎優(yōu)化（SEO）的困擾，許多垃圾信息擠掉了相關(guān)的搜索結(jié)果，只為了在搜索引擎中能夠排名靠前。
此前，谷歌已經(jīng)開始將來自 TikTok 等社交媒體平臺(tái)的更多內(nèi)容直接整合到搜索結(jié)果中。在百度，人們也可以搜到來自小紅書的內(nèi)容。隨著Google Bard（后更名為 Gemini）和文心一言的發(fā)布，如今在搜索某些內(nèi)容時(shí)，用戶可能會(huì)收到一個(gè)由人工智能編寫的清晰、自然的語言答案。
但問題隨之而來。自那以后，谷歌的人工智能產(chǎn)生了一系列不實(shí)和錯(cuò)誤信息——比如建議在披薩餅食譜中加入膠水，或是食用石頭來補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)。盡管大家都清楚人工智能不可避免地會(huì)出錯(cuò)，但當(dāng)這些錯(cuò)誤與人們長(zhǎng)期信賴的搜索引擎相結(jié)合展示時(shí)，其帶來的影響要遠(yuǎn)超過與聊天機(jī)器人對(duì)話時(shí)發(fā)現(xiàn)它在“不知所云” 所帶來的負(fù)面感受。許多專家擔(dān)心，世界上***重要的知識(shí)引擎突然充斥著不可靠甚至危險(xiǎn)的謊言會(huì)帶來難以逆轉(zhuǎn)的危機(jī)。
樂觀主義者表示，人工智能提供的答案雖然不完美，但人們可以比以往任何時(shí)候都更高效地訪問他們需要的信息。他們認(rèn)為，錯(cuò)誤信息只是一個(gè)短期問題，隨著時(shí)間的推移，它將變得越來越準(zhǔn)確。
為了解決這一問題，許多 AI搜索開始在回答中加入信源索引，以此***答案可追溯、可考證、可信賴。信源的引入部分解決了大模型的幻覺問題與可解釋性薄弱的問題，提升了人們使用 AI的信心。此外，如此“學(xué)院派”的功能也特別適合那些把搜索引擎當(dāng)生產(chǎn)力工具的用戶。
昆侖萬維董事長(zhǎng)兼 CEO 方漢認(rèn)為，中國(guó)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代群雄割據(jù)，大量娛樂向的輕度內(nèi) 容存放在各個(gè)巨頭的平臺(tái)上，但一些嚴(yán)肅內(nèi)容的公開程度反而更高。昆侖萬維天工 AI 搜索的目標(biāo)群體，就是那些將搜索當(dāng)作生產(chǎn)力工具的群體，包括傳媒、科研和投研等領(lǐng)域的人士。傳統(tǒng)的搜索巨頭賴以生存的基于廣告的商業(yè)模式難以支持 AI 搜索的顛覆式創(chuàng)新，而大模型搜索在提升人們生產(chǎn)力上的創(chuàng)新，有望帶來新的收費(fèi)模式。
事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在面臨的難題可能與 AI 搜索的準(zhǔn)確性無關(guān)。令人擔(dān)心的是，如果人們只看搜索引擎為其總結(jié)的內(nèi)容，那些依靠流量來支持其業(yè)務(wù)的網(wǎng)站的收入將會(huì)銳減，***終將專業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)者們踢出市場(chǎng)。長(zhǎng)期來看，沒有人再愿意生產(chǎn) AI 需要的高質(zhì)量?jī)?nèi)容，過去三十年來科技巨頭、內(nèi)容生產(chǎn)者和廣告主之間的平衡正在被打破。
當(dāng)然，谷歌作為這場(chǎng)大模型競(jìng)賽的失意者，其對(duì) AI 發(fā)展的貢獻(xiàn)也不可磨滅，幾十年如一日的大量投入，發(fā)明了 Transformer 這一具有跨時(shí)代意義的基礎(chǔ)架構(gòu)，其對(duì) OpenAI GPT 的苦苦追趕猶如 20 世紀(jì) 60 年代美蘇之間的登月競(jìng)賽，***終逼出了世界上首個(gè)千億參數(shù)大語言模型。
那么，大語言模型是我們通往 AGI （通用人工智能）的正確道路嗎?至少目前專家們對(duì)此還沒有達(dá)成共識(shí)。盡管大模型展現(xiàn)了驚人的能力，但它也有一些明顯的問題。
首先是不可解釋性，大模型生成內(nèi)容是依靠對(duì)上千億個(gè)神經(jīng)元連接參數(shù)的計(jì)算，因此難以解釋其決策過程和生成結(jié)果的具體原因。這種不可解釋性導(dǎo)致的黑盒決策模式會(huì)造成很多應(yīng)用上的問題，特別是在一些敏感領(lǐng)域，模型的不可解釋性與監(jiān)管要求相沖突。
人工智能和大數(shù)據(jù)專家竇德景博士認(rèn)為，與傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型相比，其實(shí)大語言模型的可解釋性已經(jīng)有所提升了。原因是我們可以用提示工程對(duì)其進(jìn)行模型事后解釋，從而探索大模型行為的邊界。這樣可以從完全不可見的黑盒模式，向介于白盒和黑盒之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)變，這種模式又被稱為“玻璃盒子”。
其次，人工智能的倫理和安全也是一個(gè)必須得到重視的問題。很多專家已經(jīng)建議各國(guó)政府行動(dòng)起來，建立類似于國(guó)際原子能機(jī)構(gòu)的跨國(guó)組織，用來監(jiān)管人工智能的發(fā)展。OpenAI 的首席科學(xué)家伊利亞•蘇茨克維爾（現(xiàn)已離開 OpenAI）曾在公司內(nèi)部建立了一支超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)，確保人工智能的行為能對(duì)齊人類的價(jià)值觀，從算法層面保護(hù)人類的根本利益。
阿里巴巴則嘗試從訓(xùn)練數(shù)據(jù)的角度出發(fā)解決問題。天貓精靈和通義大模型團(tuán)隊(duì)聯(lián)合提出了 100PoisonMpts(又稱“給 AI 的 100 瓶***”)項(xiàng)目， 該項(xiàng)目提供了業(yè)內(nèi)首個(gè)大語言模型治理開源中文數(shù)據(jù)集，由十多位知名專家學(xué)者成為首批“給 AI 的 100 瓶***”的標(biāo)注工程師。標(biāo)注人各提出 100 個(gè)誘導(dǎo)偏見、歧視回答的刁鉆問題，并對(duì)大模型的回答進(jìn)行標(biāo)注， 完成與 AI 從“投毒”到“解毒”的攻防。首批領(lǐng)域數(shù)據(jù)圍繞 AI 反歧視、同理心、商榷式表達(dá)等目標(biāo)，已覆蓋法理學(xué)、心理學(xué)、兒童教育、無障礙、冷知識(shí)、親密關(guān)系、環(huán)境公平等維度。
***后是計(jì)算效率問題，訓(xùn)練大模型需要的計(jì)算量極大，能耗也驚人。例如，訓(xùn)練 GPT-3 耗用了 1.287 吉瓦時(shí)電量，大約相當(dāng)于 120 個(gè)美國(guó)家庭一年的用電量。在全球面臨氣候變化的影響越來越大的今天，如何提升大模型的訓(xùn)練效率以及云計(jì)算的效率是各大 AI 企業(yè)和云計(jì)算設(shè)施提供企業(yè)必須面對(duì)的問題。
1994 年，凱文 · 凱利在他的《失控》一書中，對(duì) AI 有著極為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)：
“我們幾乎不會(huì)注意到水果上的標(biāo)簽、電影字幕等無處不在的文字。馬達(dá)剛開始出現(xiàn)的時(shí)候就像一只巨大高傲的野獸，但自那以后，它們逐漸縮小成為微事物，融入(并被遺忘于)大多數(shù)機(jī)械裝置之中。***深刻的技術(shù)是那些看不見的技術(shù)，它們將自己編織進(jìn)日常生活的 細(xì)枝末節(jié)之中，直到成為生活的一部分。
AIGC 大爆發(fā)之后，內(nèi)容創(chuàng)作者們發(fā)現(xiàn)，AI 作為輔助性工具在幫助他們提供靈感、產(chǎn)生創(chuàng)意、提高效率等方面已經(jīng)越來越游刃有余，他們?cè)谌粘９ぷ髦械牟煌瑢用娑夹枰?AI 的協(xié)助，這也讓工具型 AI 應(yīng)用平臺(tái)得以迅速出現(xiàn)。內(nèi)容創(chuàng)作者從相關(guān)應(yīng)用平臺(tái)提供的產(chǎn)品中獲得更多想象力和創(chuàng)意，并節(jié)省了大量的時(shí)間。
現(xiàn)在，AI 不僅能幫助人們進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作，造出數(shù)字分身，還能幫助人們一鍵完成曾經(jīng)的繁瑣工作。人們已經(jīng)從對(duì)技術(shù)的好奇與觀望，轉(zhuǎn)為思考如何讓大模型落地并產(chǎn)生真正的價(jià)值。
當(dāng)我們將 AI 視為工具而不是人類的替代品的時(shí)候，一種 AI 與人類新的共處方式也就出現(xiàn)了。
麥肯錫的研究報(bào)告稱，生成式 AI 有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約 7 萬億美元的價(jià)值，而這些價(jià)值的測(cè)算主要來自兩個(gè)角度:***是 60 多個(gè)生成式 AI 用例在 16 個(gè)業(yè)務(wù)職能中的應(yīng)用;第二是生成式 AI 對(duì) 850 個(gè)職業(yè)及超過 2100 項(xiàng)具體工作任務(wù)的影響。
預(yù)計(jì)到 2030 年前，約 50% 的工作內(nèi)容將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在中國(guó)，這可能意味著約 2 億勞動(dòng)者需要進(jìn)行技能轉(zhuǎn)型或升級(jí)。生成式 AI 不僅能夠提高工作效率和創(chuàng)新能力，還將深刻改變未來的工作方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。
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