文章主题：AI 2.0, 模型参数量, AI 2.0革命, 自监督学习
AI 2.0是绝对不能错过的一次革命。
来源：21tech（News-21）
作者：白杨
编辑：陶力 卢陶然
图源：视觉中国
🎉人工智能：突破瓶颈，再创辉煌！🌟近几年，AI领域的进程似乎一度停滞，尽管在算力、算法和数据的海洋中持续跃进，应用层面却并未展现出应有的热度。然而，当ChatGPT引领革命性变革，打破沉寂时，人们不禁对这个领域产生了戏剧性的转变预期。泡沫质疑烟消云散，取而代之的是创新与活力的蓬勃涌现。曾经的瓶颈如今成了催化剂，AI正以前所未有的速度和深度重塑着各行各业。从教育到医疗，从金融到娱乐，ChatGPT等技术的崛起不仅证明了AI的强大潜力，也激发了无数可能性。百花齐放不再是遥不可及的梦想，而是正在我们眼前生动展现的画面。SEO优化提示：使用行业关键词如”人工智能突破”、”ChatGPT变革”、”创新与活力”、”各行各业应用”等，同时保持内容连贯性和自然性。
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🌟科技巨头们的较量，远不止大模型那么简单！ 参数量的堆砌虽引人注目，但并非决定胜负的关键。🚀 AI 2.0的概念提出，为这个领域带来了新的思考维度。它强调的是技术的深度与实用性，而非无休止的参数追逐战。🔍 这个时代的竞争，是智慧与创新的深度融合，是真正能够引领行业变革的力量。🏆李开复先生的视角独特，他揭示了AI 2.0背后的深层逻辑——不是单纯的数据量，而是如何通过技术优化提升效能，实现真正的智能化。🎯 那么，我们期待看到的不仅是巨头们的技术突破，更是他们对人工智能未来发展的深度探索和引领。🚀
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创新工场董事长兼CEO李开复
白杨摄
什么是AI 2.0？
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🌟认知升级，引领未来🚀 AI 1.0时代的辉煌，无疑是科技进步的里程碑，它以无人能敌的实力在围棋等领域能够击败人类大师，展现着无与伦比的智能魅力。然而，随着技术的进步，我们不得不面对一个不争的事实：瓶颈已然显现，AI 1.0的发展正步入新的阶段。
比如对AI训练来说，数据肯定是越多越好，但这也意味着更高的成本；另外AI技术的应用，都是单一领域数据集，所以每次都要重新收集、清洗、标注一套数据，然后训练一套模型，这导致每个领域和应用的优化都是割裂的。而这，也是很多公司虽然具备单场景的解决能力，却无法规模化复制的核心原因。
更重要的是，在AI 1.0阶段，人们感受到的人工智能并非真正的智能，它还欠缺抽象概念、分析推理、创造等能力。
在李开复看来，AI 2.0最大的不同，就是克服了AI 1.0单领域、多模型的限制。“通过自监督学习，AI可以将全世界的数据拿来自己教自己，不再需要人工标注，而且最后形成的基础模型，也是覆盖各个领域”。
比如GPT，就是这样一个基础模型，所以它能让ChatGPT表现出无所不知。“现在的局限性在于存储性能，未来2-3年，数据只要能储存起来，都可以放到模型中去训练，届时也一定能做出更伟大的基础模型”，李开复说。
另外，李开复认为AI 2.0已经具备了平台能力。“深度学习是非常伟大的AI技术，但它不是一个平台。平台需要能大大降低开发应用的成本，如果做不到这一点，那就只能是一个技术。就像电，是伟大的发明，但如果没有电网，其他电子设备也无法用上电，所以电网才是平台”。
李开复表示，“如果把AI 1.0比作是电，那AI 2.0就是电网。AI 2.0时代的来临，将带来巨大的平台式机会，这个机会将比移动互联网还大十倍”。
不能盲目求“大”
大模型，是AI 2.0时代的产物。澜舟科技创始人兼CEO周明在接受21世纪经济报道采访时提到了AI能力的涌现现象。周明说，随着AI模型达到一定程度，往往会让已有的能力产生跃迁，并且会迸发出一些从未见过的能力，所以一定要关注AI的涌现能力。
其举例称，“我们做小模型的时候，多轮对话就是出不来，但在模型增长了10倍之后，多轮对话的能力自然就出现了，这就是一种涌现。所以如果模型再大一点，有些没有设计的功能也会自己出现”。
不过，AI的涌现仍是未解的现象，也具有很强的随机性，不同的人可能在不同的阶段都有模型的涌现，或者没有涌现。但目前来看，都是在模型规模变大之后才出现的，所以周明认为，未来需要尽量把模型做大。
但是针对大模型，上文已经提到，参数量就是个无底洞，随着参数量级的提升，它的成本也越来越高，这也注定大模型不是每个公司都能做的，目前，只有少数科技巨头才具备实力打造更大规模的大模型。
另外在AI 2.0时代，还有很多待解的难题。李开复提到一点，即AI会犯错，而且它还不知道怎么能不犯错。“AI 无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现‘一本正经地胡说八道’的现象。更重要的是，AI 目前还无法分辨真伪和辨别是非，如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果”。
面对大模型这场无底洞的全球军备竞赛，周明认为，中国公司还是要审时度势，第一，要拥抱大模型；第二，要在涌现出现的前提下，把AI模型做的更好、更精致；第三则是要注重落地，不要总想着把边边角角的智能都体现出来。
对于AI的产业落地，腾讯云副总裁、腾讯云智能平台负责人李学朝在接受21世纪经济报道采访时指出，通过“预训练大模型+下游任务微调”的模式，一定会让AI应用变得更加通用化，在此基础上，原有的AI应用场景会做的更深，同时，AI也会渗透到更多场景当中去。
不过李学朝也指出，做AI应用是以解决问题为优先的，现在很多场景，用原来的AI模型能解决问题，就没必要去追赶热度，毕竟采用大模型对客户来说也会带来额外的成本。但是对于一些场景，比如智能客服，借助大模型能带来直接的效果提升的，则可以在权衡好性价比的情况下，去进行尝试。
掘金新万亿美元市场
对于AI 2.0时代，李开复认为，AI的自监督学习，依靠的是生成式AI（Generative AI），而这，也将是AI 2.0时代的第一个现象级应用。
李开复表示，目前AI 2.0的技术水平，对内容领域的风险是最小的，所以第一批应用也会在这个领域诞生。“AI 2.0对内容创造带来的颠覆将是巨大的，它将产生完全不同的工具，使用者、用户体验以及商业模式都会变得不一样”。
在其看来，AI的应用将从“辅助”人到逐步“替代”人工，这将大致经历三个阶段：
第一个阶段是人类与AI协作。通过对AI进行持续人工干预，筛选和纠正 AI 创作的内容，避免谬误或灾难发生。同时，AI 2.0可以做到生成内容初稿、开拓想法，并可应用于生产力提升、写作、平面设计、娱乐等领域。
第二阶段是局部自动化。这个阶段，AI仍会出错，但对于容错度高的应用已经可以接受，比如可以应用到广告、电子商务、搜索引擎、游戏制作等领域。
第三阶段则是全自动化。AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，比如在一些不容出错的领域实现突破，让AI医生、AI教师成为可能。
李开复认为，在AI 2.0时代，第一个阶段和第二个阶段都将得到实现，而这俩加起来会是一个万亿美元级的市场。至于第三阶段，让AI不再犯错，那将是更未来的3.0时代。
“经过AI技术的发展，AI 2.0将会成为平台，每个写代码的人、写App的人都要用上AI，就像每个使用移动互联网的人都要用移动网络一样，当AI 2.0平台够大的时候，这个平台可以支撑各种应用”，李开复说。
对于未来，李开复也给出了他的预判。其认为，未来3-5年，AI 2.0将实现大部分人机控制论的初始梦想，包括学习、认知、适应、生产、沟通和效率。同时，我们也将看到多模态、巨型数据集的飞速发展，AI能够更好地模拟人类的认知智能。
此外，李开复认为会有更多革命性产品出现，也会有少数AI 2.0平台公司浮出水面，并加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化。
但是，对于外界关心的另一个核心问题，李开复给出的依然是否定答案。他说，AI 2.0 不会是通用人工智能（AGI），人类具有诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等等与生俱来的关键能力，这是AI 2.0也无法全盘复制的。
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