892: We’re In The AI “Trough of Disillusionment” (and that’s Great!)
12:24 Share

这是第 892 集，主题是人工智能的幻灭低谷。欢迎回到超级数据科学播客。我是你的主持人，约翰·克罗恩。我们已经有一段时间没有做这个了，但我终于又开始回顾节目了。第一个评论来自 Apple Podcasts。一位名叫 Dark Horse Lover 的人说：

一位 Apple Podcast 用户说，SDS 播客带来了精彩的对话。他们说，感谢你们让数据科学更容易被所有人理解。每当我遇到华盛顿特区的 数据科学家时，我都会提到你们的播客。我想大概是华盛顿特区，是的，我很感激。第二个评论来自英国的 Penelope Bell guard：

她说，我不知道你们是怎么做到的，每周都能组织如此精彩的对话。Penelope 的评论最有趣的一点是她对我们在节目中播放的广告发表了评论。我们是一个由赞助商支持的播客。我们必须播放广告来维持运营，让这个节目更精彩。

我一直希望这些广告对你们来说也很有趣。Penelope 在她的评论中说，她在听第 885 集关于 Python Pollers 的节目时，提到了一些广告/赞助商，并且这些广告很有价值。她说，她当时想，即使是广告，实际上不仅相关，而且本身就是有价值的信息。这非常罕见。太棒了。我认为这是我们收到的第一批提到广告的评论之一，

是的，我很高兴听到这个。你知道，你肯定能听到在其他地方听不到的信息。它们非常贴合实践型人工智能从业者、数据科学家群体。所以，是的，我很高兴至少有一位听众觉得它们有用。

感谢 Dark Horse Lover 和 Penelope Belgard 等所有人最近对 Apple Podcasts、Spotify 和所有其他播客平台的评分和反馈，当然也感谢大家对我们 YouTube 视频的点赞和评论。请留下评分。我认为这对我们在播客平台上获得认可并获得更多收听量很有帮助。

这当然也让我们能够为你们制作更多节目。如果你在 Apple Podcasts 应用中留下书面反馈，我一定会像今天这样在节目中读出来。我刚刚发现我看到的评论都在美国平台上，但我刚刚找到了一种方法可以更改 URL 并查看其他地区的反馈。所以，我可能会在接下来的周五带来更多反馈。无论如何，

让我们进入今天节目的核心内容。今天，我们将深入探讨当前人工智能领域正在发生的变化，这可能会让你感到惊讶，甚至可能令人担忧，因为我们一直在听到关于人工智能的各种炒作。因此，虽然科技巨头继续向人工智能基础设施投入数十亿美元，但许多组织在实际实施人工智能（特别是生成式人工智能）方面却遇到了障碍，尤其是在有意义的方式上。

让我们在本集接下来的几分钟里探讨一下到底发生了什么。关键的背景是，财富 500 强的高管们越来越表达出沮丧和失望。他们说：“我不知道为什么进展这么慢。我已经在人工智能上投入了资金，但我没有获得投资回报。”这种情绪正在公司董事会中蔓延，我也有数据可以支持这一点。

根据 S&P Global 的调查结果，42% 的公司现在正在放弃他们大部分的生成式人工智能项目。近一半接受调查的公司正在放弃他们的生成式人工智能项目。这比去年有了巨大的飞跃，去年只有 17% 的公司回应说他们正在放弃大部分人工智能项目。所以，生成式人工智能项目放弃率从去年的 17% 上升到今年的 42%。

即使是像 Klarna 这样的公司（瑞典的先买后付提供商）最近也承认，他们在用人工智能取代客户服务工作方面走得太远了，他们现在正在为其中一些角色重新雇用人类。我们在这里看到的是 Gartner 所说的幻灭低谷。Gartner，大型消费者评论机构，可能很多人熟悉他们的炒作周期。

是的，我们正处于幻灭低谷，这是他们著名的炒作周期中不可避免的一个阶段，紧随围绕新技术的最初狂热之后。正是在这个幻灭低谷中，现实与预期相遇，两者之间的差距变得清晰可见。现在，这就是为什么这特别有趣。

当企业苦苦挣扎时，消费者却前所未有地接受了生成式人工智能。Sam Altman 最近透露，ChatGPT 每周被 8 亿人使用。这比几个月前的 2 月份翻了一番。这项技术显然很有吸引力，但将这种消费者的热情转化为系统的业务转型，到目前为止证明是一项更难攻克的难题。那么，为什么公司会苦苦挣扎呢？有几个原因脱颖而出。首先，他们的数据

通常被困在数据孤岛和遗留 IT 系统中，这使得集成具有挑战性。其次，严重缺乏具备有效实施这些系统所需技能的技术人才。第三，这一点至关重要，公司有品牌和声誉需要保护。他们承担不起人工智能机器人犯下破坏性错误、泄露客户数据或违反隐私规定的风险。风险实在太大了。与此同时，

超级计算公司 Alphabet、亚马逊、微软和 Meta 继续进行大规模的人工智能基础设施投资。来自 New Street Research 的 Pierre Faragu（我希望我的发音正确），指出这些超级计算公司的资本支出总额今年有望达到其收入的 28%。这比十年前这些公司 12% 的收入资本支出高出一倍多。这意味着这些超级计算公司押注很大，

但问题仍然是，它们能否产生足够的回报来证明这波前所未有的支出热潮是合理的？在最近的开发者大会上，微软的萨蒂亚·纳德拉和谷歌的桑达尔·皮查伊等科技领导者描绘了一幅乐观的景象。当然他们会这么做。他们兴奋地谈论平台转变和一个新兴的自主网络，在这个网络中，半自主的人工智能代理将代表我们相互互动。

他们强调人工智能模型正变得更好、更快、更便宜、更广泛可用。他们甚至引入了新的指标，例如处理的令牌数量，以证明使用量的激增。但这些演示中明显缺失的是传统的业务指标，例如人工智能计划的销售额或利润增长，这表明……

也许情况并不那么好。现实情况是，人工智能的大部分云收入来自人工智能实验室和初创公司，其中许多实际上是由这些相同的科技巨头资助的。所以现在有点像循环经济。

然而，超级计算公司正在成功地将人工智能应用于自身运营。谷歌推出了人工智能摘要和搜索结果。这些结果每月覆盖超过 15 亿人。你可能已经看到了。他们已经将生成式人工智能集成到他们的广告业务中。Meta 也将其人工智能编织到其广告平台中，使用其开源 Lama 模型，我已经在节目中无数次谈到过这个模型。

微软已将人工智能嵌入其工作区、工作区应用程序和 GitHub 编码平台，例如 GitHub Copilot。亚马逊正在使用人工智能来改进产品推荐和优化物流。这些内部应用程序甚至可能有助于降低成本。微软最近裁员 6000 人，据报道许多是软件工程师，因为人工智能工具使某些编程任务更高效。

如果这些努力成功，它们可能会鼓励其他公司继续尝试，直到他们也能有效地使用人工智能。在人工智能投资竞争中落后的代价在苹果公司已经显而易见，苹果公司比其他大型公司更迟缓地拥抱生成式人工智能。他们试图围绕大型语言模型重建 Siri 的尝试漏洞百出，以至于发布不得不被大幅推迟。这是一个关于行动过快和行动过慢风险的警示故事。

那么，如果人工智能目前正处于幻灭低谷，我们什么时候才能从中走出来呢？Gartner 的分析师预测，这将持续到今年年底。与此同时，还有大量工作要做。微软首席技术官凯文·斯科特指出，为了让人工智能代理实现其承诺，例如，他们需要更好的记忆系统来回忆过去的互动。网络还需要新的协议来帮助代理访问各种数据流。

公司正在研究诸如模型上下文协议 (MCP) 之类的标准来应对这些挑战。如果你想了解更多关于 MCP 的信息，我在本播客的第 884 集中对此进行了深入探讨。好了，这就是所有这一切的关键见解。许多公司表示，他们需要的不仅仅是更聪明的人工智能模型，而是更实用的方法来使这项技术发挥作用。

我们可以称之为能力过剩。我们拥有的人工智能能力超过了我们所能利用的程度。挑战不在于构建更好的模型，而在于如何将我们已经拥有的东西应用于创造真正商业价值的方式。

顺便说一句，这个机会正是我创立我的新咨询公司 Why Carrot 的原因，但这集节目不是关于这个的，所以我就在这里结束吧。在微软上周的 Build 大会上，Anthropic 首席执行官 Dario Amadei 敦促用户对人工智能保持信心，特别是考虑到人工智能进步的速度之快。Dario 说：“不要移开目光，不要眨眼。”

这是一个很好的建议，因为事情发展得很快。虽然我们现在肯定处于幻灭低谷，但这实际上是一件好事，因为低谷有两面性。因此，预期目前不匹配，但在 Gartner 的炒作周期中接下来的是启蒙阶段，在这个阶段，实际应用出现，并创造出真正的价值。

这里的教训是？变革性技术很少遵循平稳的采用曲线。互联网也经历了类似的阶段。移动计算也是如此。目前的人工智能低谷并不意味着这项技术已经失败。这意味着我们正在进入一个更成熟的阶段，在这个阶段，炒作让位于辛勤工作，真正的应用从实验中出现。

对于在听的各位数据科学专业人士和商业领袖来说，这意味着这个低谷实际上是一个机会。当其他人感到沮丧并退缩时，那些坚持寻找人工智能的实用、重点应用的人，那些解决集成挑战、组建合适的团队并有效管理风险的人，将成为当我们都走出这个低谷时脱颖而出的人。

人工智能革命正在变得真实，这可能是最好的消息。如果你喜欢今天的节目，或者认识可能喜欢的人，请考虑与他们分享这集节目。像我在节目开头提到的那样，在您最喜欢的播客平台上留下对节目的评论。在 LinkedIn 或 Twitter 上发布您的想法并标记我。如果您还没有订阅该节目，显然要订阅该节目。最重要的是，我们只希望您继续收听。直到下次，继续努力吧，我期待着很快与您一起再次享受超级数据科学播客。