EP.62 《生成》解读 2--生成式人工智能：跨越创新鸿沟 从技术破局到产业重构的全维跃迁
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用戶規模的擴大是幫助生存式人工智能跨越創新宏格方面的重大意義紋身文 紋身圖這是一種語言能力就像我們學會語言之後我們需要學會更多的邏輯思維和推理能力所以 DeepSeq 更多地去展現推理能力往往一個新技術能夠很早地說服早期採用者但是很難說服早期大眾

MCI 营销科学艺术让科学与艺术的力量推动商业可持续增长谭总好大家好在上一次的节目里面跟大家介绍了多模态大模型的发展也就是说深圳市人工智能如何在视觉上取得发展它的核心的底层叫做对抗网络我觉得这就是我们人类社会的组织我们的学习记忆也是一样我们的学习记忆也是一样

我们过去在学画画的时候也是一样你画得很好但老师说你这个不像你不停的调整实际上也是这样工作的他只是把这个工作的速度和效率在今天的算力的情况下加速的进行到这的时候就会生成一个新的概念叫纹身图的技术

就是以这种技术的为基础发展起来的 2021 年 OpenAI 推出来的 DAL-E 这样一个模型结合了转换器架构的思路首次实现了根据文字描述生成图像的这种的壮举啊

DAL 刚毅通过深度学习中的跨模态的映射学习文本和图像之间的复杂关系展示了生成人工智能在创意和实际应用方面的巨大潜力也就是说我原本的文本的生成就是语言的生成和视觉的生成是两件事

今天因为我们有了跨模态理解的能力我们才能够把这两件事情串到一起了也就是说 AI 能够通过语言的方式描绘一张图就能判断这张图片是好是不好是有一个合理的人还是不是一个合理的人从这个逻辑上去反推对抗网络反推整个纹身图的这样一个生成当然有了图片大家就会去探索是不是需要做视频的生成

在视频生成领域,研究者们也在不断拓展边界,早期的视频生成模型多借鉴了深度学习中的框架,能够生成简单的动态视觉内容,但在分辨率和连贯性方面是存在不足的。今天的视频生成还是一个领域,它很难一次性生成长的视频。

但是新的文生视频就是文本到视频的模型也引入了深度学习中的注意力机制和持续卷积网络显著的提升了整个生成视频的分辨率和连贯性这些技术的进步使得人工智能不仅能够理解和生成文本还能在动态视觉内容的创造中大显身手

这一轮人工智能的兴起被认为持续的继续进步和应用拓展 CHART-GBT DAL-E 文信一言 星火 KIMI 等等项目展示了生成式人工智能在众多计算领域的广泛应用同时将人工智能推向了新的技术高峰

因为本书写如 2024 年底到 2025 年今年的时候又有很多新的能力在涌现包括我们都知道的像 DeepSick 原生中国团队做的这种模型拥有非常丰富的一种新的能力叫推理能力这还不只是一个生文生图的能力文生文文生图这是一种语言能力

就像我们学会语言之后我们需要学会更多的逻辑思维和推理能力所以 DeepSick 更多的去展现了推理能力

然后我们又有了新的 agent 叫做智能体的模式包括 Mannus 包括很多的环节都会有这样的一些新的能力的出现那这样一个能力的发展会带来什么呢我们就会思考一个点就是技术永远在发展它是不是跨越了创新鸿沟所以我们判断一个技术是不是有长期普遍性的优势的这一点

在技术的创新的生命周期中跨越创新鸿沟是一项关键的挑战我们认为生存式人工智能正在跨越创新鸿沟从早期采用者向早期大众用户阶段转移成为一项被广泛采用和并有强健生命力的技术

用戶規模的擴大是幫助生存式人工智能跨越創新宏高方面的重大意義也就是說今天的很多的技術的發展的過程之中我們需要有

这个用户群体而且这个用户群体啊一开始往往是一些技术的狂热者技术的先锋但不够技术的狂热者和先锋啊往往不能够撑起一个产业我们一定要往普通的大众去转移在 20 年底的时候我们可以认为啊它扩散到了早期大众但是到 25 年这半年的时间里面我们认为已经到了晚期大众这是什么概念就是今天我们有很多老年人啊

有很多的小孩子都知道人工智能而且并快速普及到了各行各业我觉得我们的一个判定就是它跨越了整个创新鸿沟

創新紅鍋本身是什麼意思呢因為用戶的數量能夠直接反映市場需求的強弱深圳市人工智能的應用開始擁有龐大的用戶群體意味著具有廣泛的應用場景和巨大的消費潛能這能夠吸引更多的資源投入深圳市人工智能的開發和創新加速行業的整體發展反過來又會激發進一步的市場對於人工智能的需求形成兩性循環

我们在这里也跟大家再简单介绍一下创新鸿沟理论这是我们做技术观察一个技术必须要去理解的一个理论创新鸿沟理论是由杰弗里摩尔在其剧作叫《跨越鸿沟》这样中提出了一种市场营销的理论该理论旨在解释高科技产品从早期市场扩展到主流市场过程中所面临的挑战

鸿沟是什么呢是指早期采用者和早期大众之间存在巨大的差异根据摩尔的理论创新扩散过程之中总是存在几种不同阶段的用户最早的叫创新者喜欢尝试新事物对新技术充满热情第二是早期采用者接受新产品并愿意承担风险通常是业内的意见领袖早期大众是比早期采用者更加

谨慎需要看到更多的实证和成功案例才会接受新产品晚期大众是指对变革持怀疑态度只有在新产品被普遍使用和非常靠后的情况下才会接受而落后者是尽可能的避免变化只会在新产品变成行业标准甚至唯一选择的时候才接受想想你在 AI 的使用过程之中你是属于哪一派呢

你是创新者就是只要出现了还不知道他有什么能力就会使用它早期采用者就是说哎产品很好有风险有不完美的地方我也采用它那早期大众呢是说哎呀真正有用我采用它尽管它有些小毛病有些不好用我也接受但是它一定要好用而晚期大众呢就是说大家都用了我采用落后者呢就是说没办法了哎只有这个选择了我采用啊这个要注意

为什么叫鸿沟呢就是我往往一个新技术能够很早的说服早期采用者但是很难说服早期大众我们今天有很多新的服务类似于 VR AR 还有数字人还有很多细分领域的服务就可能被卡在早期采用者这个领域里面所以跨越鸿沟是一项非常非常重要的理论

早期采用者愿意尝试新产品而早期大众偏保守他们需要看到更多其他用户的真实案例和产品可靠性方面的证据才愿意接受新产品这种差距可能导致新产品难以进入主流市场阻碍其规模化扩张跨越鸿沟理论就为高科技企业提供了一个框架可以帮助他们更有效地推广新产品从而实现市场扩张

好我们解释完了跨越鸿沟理论你觉得今天的 AI 已经跨越鸿沟没有或许逐渐 AI 里面还有很多细分的技术比如数字人的技术合成数据的技术再就是自动驾驶的技术等等他们也正在跨越鸿沟过程之中但作为整体技术的深层式人工智能应该是这样子了那到底是什么样子呢在 2024 年 9 月份在日本召开的大会上 OpenAI 的

日本首席执行长官表示截至 8 月底 CHAT-GBT 的热火就突破了两亿大关 CHAT-GBT 成为史上最快达成这一成就的软件产品但好像这一记录后来被 DeepSeq 刷新 DeepSeq 用了不到一周的时间就达成了这个目标

根據非凡資本的統計截至 2024 年 8 月底全球規模以上的人工智能產品總數達到了 1757 個環比增加了 40 個這反映了供給側也就是人工智能繼續普及和供應側的持續增長中國市場也一樣人工智能產品數量在 2024 年大幅增加到 307 個用戶在人工智能產品上的總訪問市場也顯著新增長

而且不仅仅是显著性增长实际上中国已经变成全球最好的人工智能的技术供给的地以及对人工智能最开放的最信任的用户群体我们今天的中国的消费者中国的企业中国的消费者非常相信人工智能

中国的企业家们都在积极的拥抱人工智能啊这是市场上非常难得一见的现象所以呢生成式人工智能啊正广泛的应用于各个行业这个行业不仅仅是制造业啊我们的农业工业制药业等等各个行业都在显著性的在在改变这里面呢你想想你的行业啊

或者我们今天看到了教育的行业只要任何需要人参与的行业都有可能用制造业的例子吧因为在制造业里面今天已经摆脱了过去的需要手工制作的部分也是大量的智能设计优化机器人技术预测性维护等等

比如说生成式人工智能与机器设计辅助设计软件会结合之后就会彻底改变工业设计的流程生成式人工智能可以生成多元创新方案带来超越传统设计思维的可能性随后设计人员利用 CAD 软件对于这些设计方案进行精确的机器建模和优化就可以使其更加符合实际的生产需求

当然今天不仅仅是可以通过创想然后通过 CAD 这样的软件来实现甚至 AI 本身也可以指挥 CAD 软件可以直接在 CAD 软件上做图所以这里面有大量的应用

所以我们有一个很重要的一个结论就叫做起点时刻的到来起点这个术语是由数学家科幻小说作家费勒文奇推广开来的 1982 年的时候他就开始讨论技术起点这个概念而在其科幻作品和学术思考中阐述了科技快速发展可能带来的自变的时刻

在科技领域特别是人工智能和未来学方面起点时刻就是指的是科技尤其是人工智能技术达到一个临界点届时机器智能将会超越人类智能之后科技会以人类难以理解和预测的速度发展进而促进社会经济文化等发生全方位的变革例如智能技术智能机器能够快速自我进化自我创造新的科学理论技术和艺术形式

从应用者而不是人工智能专家的角度根据格里克森和乌里的在 2020 年提出的一个框架人工智能本身还可以这么分人工智能可以分为三个类型可以分为分析式人工智能生成式人工智能以及通用人工智能这是我们要注意的这是非常非常重点的

分析式人工智能也被称为决策式人工智能我们通过学习数据中的条件概率分布根据已知的数据进行分析判断预判辅助用户进行决策用于推荐系统封控系统这些决策

其中比如说电商产品推荐这是分析师人工智能在营销中的典型场景当然今天分析师人工智能还包括我们之前的视觉系统里面的车牌的识别危险记录的识别

车牌的识别基于机器视觉这个领域里面我们之前有这个人工智能的四小龙商汤啊云虫啊等等都属于这个技术领域也包括科大训飞基于语言的这个领域早期的技术啊都是分析师人工智能

那后来到了生存式人工智能它就不是简单的分析已有数据而通过学习数据中的联合概率分布对已有数据进行归纳后演绎创造就像我们过去看到机器识别车牌它只能机械性的分析出来车牌有没有车牌的号码是多少

像今天你让一个 AI 生成是人工智能的 AI 来分析一个图片的时候他可能甚至能联想到这款车用的时间长不长啊是哪个牌子的呀它的车主人是什么样子啊所以他会对已有的数据进行归纳后演绎创造它是基于历史

进行模仿式的缝合式的创造生成全新的内容就像我们说话一样我们了解我们人类了解我们自己我们的说话也是同样的同时也能判别问题生成式人工智能对于营销来说三个核心能力一是创造能力

二是推进能力三是互动能力要注意这是我们在 2024 年在书中就推出了这个能力那创造特别关注的时候这里面有很多新的能力就基于互动能力我们可以融合创新的创造能力推进能力之后通过多模态跨模界的输入输出就能

湧現出跟人類進行高質量交流的綜合能力那我們在營銷上就可能會變成客戶機器人

在具体的小孩上面我们可能变成这种情感的陪伴我们今天有很多 AI 的创业围绕着情感陪伴他可以跟小孩子讲故事跟他理解他的情绪安抚他在老年人身上也一样我们可以去理解老年人背后的需求可以跟他聊聊天跟他讲讲时政新闻都可以所以这是基于互动能力我们今天有非常非常多新的互动能力或者新的视觉互动能力的出现

甚至有可能我们其实这本书我们的前导片我们其实是用的人工智能通读了这本书然后他主动的创造了一个叫做播客这个有兴趣大家可以去重新听一下我们的先导片的播客应该是用我们用人工智能做的并不是真的雇了两个人来进行对谈的

但今天大家听到的是我本人的声音好除了分析和判断之外啊生成式人工智能的核心能力还有一个能力叫做创造啊就是生成全新的内容就通过从数据中学习要素生成全新的原创的内容和产品生成式人工智能不仅能够实现传统人工智能的分析判断决策能力还能实现传统人工智能说不及的创造能力当然这里面这本书啊漏了一个点就是推理能力哎

Deep-seek 在推理能力上取得了巨大进步我觉得这一点也是当时很多国际上的其他模型没有思考过的 Reasoning 推理能力推理能力能够把很多事情串成一颗思维链这个我们后面的有些章节再跟大家来详细解释人工智能的第三个阶段叫通用人工智能

因为今天生成人工智能并不能让人类满足我们的创新者更加期盼人工智能能够达到甚至超越人类的水平我们通用的人工智能是指什么呢它能够带你理解或者学习人类所完成任何智力任务和能力它是人工智能研究的主要目标这也是科幻小说和未来研究中的常见话题

他不仅仅可以像人一样思考还能够像人一样处理多种事务完成更加辅助工作他可以帮你订票他帮你用电脑帮你这个去点击啊等等啊他就理解文字图片视频音频这复杂多么太能力的能力并且通过联网和插件整合更多外部应用啊甚至可以胜任更复杂的任务他可以给你的呃

如果你的车允许他可以帮你去开车你家里的所有的家电的开关如果他能够外接进去他可以帮你去管理他甚至他是不是可以主动在电视上帮你找你想看的内容等等那通用人工智能也被称为超级人工智能

或者叫强人工智能或者是完全人工智能或者叫一般智能行动强人工智能与弱人工智能形成鲜明对比因为弱人工智能它不具备独立意识其行动体是设计者的意愿只能在人类设计的程序范围内决策事件一旦发展到超越预期的程序范围弱人工智能就无法应对了

而通用人工智能或者强人工智能就有可能它能主动规划 主动计划 主动的进行反思今天的 Mannus 还有今天越来越多的智能体都是沿着这个方向去发展的所以最后一个思考和讨论就是通用人工智能时代什么时候能来到呢最近几年生成式人工智能的发展使得通用人工智能的时代到来不断加速

2024 年 9 月末,OpenAI 的首席执行官奥特曼在他的个人博客上发表一篇重要的文章他在其中预言,通用人工智能实在将在几千天内,就是 2.7 年到来他肯定深度学习已经奏效,他能够真正的学习任何数据的分布模式

真正的智能时代到来人工智能在未来的几十年里面就带来巨大的经济的收益也会带来巨大的模式变革我们每个人都需要为此做好准备你准备好了吗马斯克最近也出来说了同样的话他认为通用人工智能两年内就能实现

那我们不知道各位准备好面对生存式人工智能到面对通用人工智能了吗或许当时未来我们的车由 AI 来开我们的工厂由 AI 在做零部件那如果我们的家庭由 AI 来管理我们的工作也由 AI 来做那我们干什么呢这是我们对于第一章的一个解读我们一起来和吴主播一起来聊一聊这张的内容

就是這一章裡面我們也是比較全面的清晰的去看到了人工智能的一個發展脈絡然後裡面甚至有很多這種可能是文科生或者這種企業經營人就是比較難懂的一些比較偏專業類的技術類的人工智能類的一些專業的詞彙這本書本身的一個目標受眾可能是營銷人或者經營者他們去了解整個人工智能發展脈絡的一個必要性是什麼

为什么一定要读这个章节因为这个章节里面我觉得基础上的环节已经压缩得很小但我们必须要理解在过程之中

有哪些关键的要素和关键的进展以及要对深层次人工智能的到达有一个充分的信心因为在很多人还认为人工智能它只是一时的技术它不是一个全面的技术那今天可以看到它一方面跨越了鸿沟另一方面它技术的方向不止于眼下它

它還有未來一個更大的目標叫通用人工智能的方向那我們今天任何的準備或者說我們面對這個營銷人也好我們任何一個人也好面對這個時代的時候不要只是看到今天的各個工具能實現了什麼而是看到大方向是什麼說白了我們剛才前面提到了叫做創新鴻功理論我們很多人是早期大眾

甚至很多是晚期大众但是在深层次人工智能这个领域我们希望啊大家能够向前成为一个创新者或者早期采用者这样子意思就是说要么你能够通过了解这个脉络去在你的市场里面你的领域里面创造一些新的应用要么呢你是最早应用这些新的技能新的工具在你的领域里面创造价值的人嗯

是的 这本书上也是非常清晰地画出了人工智能的发展脉络然后有三波 每一波也有高峰跟低谷您刚刚其实也聊到一部分大家可能读这个也比较感兴趣您觉得第三波的最高峰会在几几年发展的标志是什么

我觉得这就像这个互联网的普及一样互联网在普及过程中啊也有好几波因为早期的时候呢因为各种限制一开始可能速度限制就是没有 modem 很慢后来又因为内容限制被局限了但是呢一旦市场中啊

超过三成到五成的用户开始使用这项技术这项技术就会毫无疑问的变成普及性的技术今天的深圳市人工智能已经在整个的用户群中已经超过 30 到 50 了甚至在年轻人群里面我甚至可以认为是百分之百

所以这个点上来说我是觉得高峰是什么高峰就是说全部人类在使用全部人类都在使用 AI 只是在场景上可能会持续的拓张这个场景我们今天很多人用深层次人工智能在工作那你有没有在学习中使用它

你有没有在生活中使用它你有没有在娱乐中使用它有没有在家庭的管理中使用它其实场景还非常非常多我们今天看到的是在中国市场上日常生活的使用 AI 的频率已经高于

工作和学习了就是说我们不只是把它当成一种生产力工具我们还把它当成日常的工具到日常工具里面日常的生活娱乐有些人碰到任何问题就会跟豆包聊聊天

或者是讓 AI 主動講個故事或者是聽聽 AI 講篇小說等等或者是跟一個智能體進行一些溝通這種新的溝通的模式就為了讓我們又會創造一個新的階段這個階段就是人工智能生成式人工智能它不僅僅是個工具它可能就會變成一種新的媒體

而这种新的媒体就有可能把我们过往的所有的媒体给吃掉所以就像收摄引擎一开始也是一个工具但是后面逐渐逐渐就变成了一个非常非常重要的媒体和营销工具了这也是在我们书里面最后如何应对这个时代里面会提到的这一个章节是的那我们再往前这个展望一下因为有这个

波分就有這個波谷那您覺得這個我們現在因為是所有人都在討論這個 AI 它會一個明顯的一個上升期那您覺得它會這個下一個時間點會遇到這個波谷嗎如果遇到波谷它的一個主要的挑戰是什麼不會啦

因为跨越鸿沟了已经跨过去了最怕的就是没跨过去啊那么想想 VR AR 今天这个 3D 这件事情还在没跨过鸿沟所以呢他当他有一个新的技术出现或者技术上有一个新的革新的时候就会吸引一波早期采用者和创新者尝试完了之后呢有些有好奇的地方但是他没办法解决早期大众的

相对严谨的实用主义者的倾向它就会又变成波谷然后呢如果又突然出现了一个新的内容新的或者新的产品的供给又可能来一次波幅但是一旦无法突破到早期大众又会到波谷所以

所以深層次人工智能這一波不會有波谷了它只有可能被下一代更新的技術取代這是有可能的如果說真的是叫強人工智能的到來這有可能取代但是那個時代還要再等