技術遇牆？人工智能會不會變成“下一個元宇宙”

近日，多家媒體發表報道稱，經過多年高強度研發，三大 AI 巨頭在開發新模型時，回報和努力開始不成正比：OpenAI訓練的新模型“Orion”未能達到預期，Google的Gemini新模型同樣表現不佳，而Anthropic推遲了Claude新版本的發佈時間。現有生成式人工智能的技術路徑似已“觸牆”。而OpenAI的CEO山姆·奧特曼則罕見地在社媒直接回應“There is no wall”（還沒撞牆呢）。這位躊躇滿志的創始人仍然積極地爲市場和投資人打氣，否定了“發展遇阻”傳聞。

但一個不爭的事實是，無論是ChatGPT，還是Claude，新版本的迭代速度都在放緩。於是有人擔憂，AI大模型會不會像之前炒得火熱的“元宇宙”一樣，經過一輪資本和營銷的追捧後，迅速歸於沉寂，曇花一現——率先擁抱元宇宙的Facebook，在4年燒掉500億美元卻難泛水花後，不得不削減了對元宇宙的投入，轉身擁抱AI。另一位入局虛擬現實的巨頭蘋果，推出的Vision Pro頭顯同樣反響不佳，有傳聞將於今年年底停產。有元宇宙之類“風口技術”的教訓在前，對AI的擔憂也不全是杞人憂天。

要弄清楚這一點，首先要明確，此前以元宇宙爲代表的“風口技術”和AI在應用上的最大區別在哪？

以元宇宙爲例，所有相關項目的使用者都需要購置價格不菲的設備。但AI的獲取、使用成本要低廉得多，只要有一臺智能設備和網絡，就能直接體驗。如今，已經有相當一部分人把AI作爲日常工作、學習的伴侶，這無疑是AI的“核心用戶”。

人工智能在科研、教育方面的作用和優勢也日益凸顯出來。今年的諾貝爾物理、化學兩個獎的授予，都與人工智能有關，以致於有人戲稱諾貝爾獎變成了“圖靈獎”。和實際應用受阻的元宇宙比起來，AI顯然“有用得多”。

當然，生成式人工智能還有很長的發展道路要走。一個重要的問題是抓取數據的質量，並不是所有的數據都被公開上傳到互聯網上，比如受版權保護的書籍。人工智能開發者在嘗試和出版商藝術家合作，但速度肯定沒那麼快。AI還需要提升對抓取信息的篩選、甄別能力，而不是經常回答用戶“謝謝您的糾正”。

此外，突破“聊天機器人”的狀態，讓人工智能直接工具化，給使用者帶來真實的便利也是重要的一點。目前，有開發者正在試圖訓練人工智能幫助用戶直接預定航班，這是一個很有意義的實踐場景。當然，要想真正實現這一步，還需要不同平臺的協調，但這給了我們一個很好的技術落地思路。

眼下世界頭部生成式人工智能公司發展碰到阻力，恰恰給了中國公司一個追趕的機會。以往人們抱怨國內公司追趕的速度，跟不上國外公司更新的速度，“總是落後一兩代”。但如今，差距可能進一步縮小。在另一層意義上來說，承認生成式人工智能發展並非一帆風順，也有助於洗去生成式人工智能產業的泡沫，消除營銷賦予的濾鏡，減少資本的盲目追捧。這也是避免生成式人工智能重蹈元宇宙覆轍的重要方法。

我們完全可以相信，在消除盲目追捧和盲目樂觀後，生成式人工智能能進入一種穩步發展的軌道。在發展大模型之餘，人們也更注重生成式人工智能的實際運用，降低普通人的上手難度。讓生成式人工智能更多地惠及日常生活，尤其讓國人感受這次“人工智能革命”。正如開發者所說：“我們當下所做的許多工作，在幾百年前的人們看來可能既微不足道又浪費時間。但往者不可諫，來者猶可追，最重要的不是沉溺於過去，而在於怎樣開啓一個新的時代。如果當時的人們有機會看到今天的世界，一定認爲周遭的繁榮景象遠遠超過了其想象。而如果我們從今天開始向後快近一百年，那種勃勃生機、萬物競發的情景也將同樣令人難以想象。”

作者 | 鬱風 資深媒體人