如火似茶的AI Bots到底有什么现实意义呢？

news2024/9/27 14:35:30

你好，我是三桥君

自AIGC潮流兴起以来，基于自注意力机制的大模型成为资本市场疯狂炒作的对象。然而，经过一年多的狂热之后，市场逐渐回归理性。这时候会有人担心，大模型是否会像元宇宙、Web 3.0，甚至比特币那样，成为资本家用来收割普通民众的“镰刀”吗？

三桥君本人认为不是，因为在历史的长河中，许多产业革命也经历了相似的历程。比如从18世纪到21世纪，生产力经历了显著的发展和变革：

第一次工业革命（18世纪末至19世纪初）：

蒸汽机的发明和应用标志着这一时期的开始。机器开始取代人力，大规模的工业生产逐步取代了传统的手工生产方式，极大地提高了生产效率。

第二次工业革命（19世纪末至20世纪初）：

电力成为主要能源，推动了工业化的进一步发展。电动机和内燃机的广泛使用使得社会生产力远远超过了蒸汽时代。同时，电报和无线电通讯的发明提升了信息传输的效率。

第三次工业革命（20世纪后半叶）：

信息技术的发展是这个时期的核心，特别是电子计算机的普及和应用。这一时期，原子能、电子计算机和空间技术等领域取得了显著进步。电子计算机开始替代部分脑力劳动，并且在一定程度上模拟人类的智能活动。

第四次工业革命/数字化革命（21世纪初至今）：

人工智能、大数据、物联网和生物技术等新兴技术成为推动力。人工智能特别是深度学习技术的发展，使得机器能够在数据分析、决策支持甚至创造性工作方面发挥作用。数据成为关键的生产要素，而人工智能和大数据技术的结合，为各行各业带来了革命性的变化。

起初，这些革命伴随着激动的热情和动荡的变化。随后，这些革命往往会经历一段平淡和理性的调整期。在这个阶段，初期的不稳定和过热现象逐渐平息，产业开始回归到更为稳健和可持续的发展轨道。随着技术的成熟和应用的创新，产业革命通常会再次复苏并持续演进。最终，这些变革积累成为推动社会进步的真正革命性力量。因此，对于当前的产业变革，我们不必过于担忧，它正遵循着历史的发展规律，逐步塑造着未来的经济和社会结构。

此外，模型技术的发展故事正在不断续写新的篇章。比如2024年3月，Anthropic公司发布了Claude 3模型，这是在LMSys聊天机器人领域首次有模型被认为超越了GPT-4的性能。很多模型制造商正准备推出一系列颠覆性的新产品，比如OpenAI的GPT-5、苹果公司的新版Siri、Meta的Llama 3、谷歌的Gemini 1.5 Ultra以及xAI的Grok 2等。还有微软和OpenAI计划在未来几年内合作建造一个价值1000亿美元的超级计算机基础设施项目，这将极大地推动模型技术的发展。

另一方面，大模型的应用也在蓬勃发展，尤其是以AI Agent/AI Bots形态为代表的应用。AI Bots的落地应用不仅具有现实意义，而且在构建繁荣的AI生态系统中扮演着重要角色。

为什么说AI Bots的落地应用具有现实意义呢？

因为用户在使用搜索引擎检索结果与大模型进行问答交互时，二者之间存在显著的区别：搜索引擎代表的是“认识”，而大模型代表的是“认知”。

“认识”指的是用户通过搜索引擎查找信息，如果系统中有相关的知识，那么它可以提供答案；如果没有，则会显示“查询无结果”。这种情况下，答案的提供完全依赖于已有信息的存储。

相比之下，“认知”则是指用户与大型模型进行交互时，即使模型原本不具备特定知识，它也能通过执行特定的策略、进行推理和思考，甚至通过主动学习来生成答案。这种能力使得大模型不仅仅是一个知识存储库，而是一个能够理解和处理信息的智能体。

而在AI Bots的应用中，大模型作为其能力的基础。对于终端用户来说，AI Bots的处理过程是一个黑盒，即用户不需要了解内部的复杂机制。然而，对于研发者和设计者来说，Bots需要具备多方面的能力。它们不仅要以大模型为能力核心，还需要集成联网查询功能，结合本地的知识库和数据库，以及设置自定义的控制条件等。这些综合因素共同作用，使得AI Bots具备了类似人类的认知能力。

总结来说，AI Bots以大模型为能力底座，通过整合网络查询、本地知识库、数据库以及自定义控制逻辑，实现了超越简单信息检索的更深层次的认知功能。这使得Bots能够在更广泛的情况下提供帮助，而不仅仅是基于预设信息的回答。

就像互联网的早期阶段，门户网站和个人网站成为了流量入口的霸主。随后，随着谷歌、百度等搜索引擎公司的崛起，搜索框成为了网络信息获取的新入口。到了移动互联网时代，APP成为了用户接入网络的主要方式，催生了大量手机应用公司的兴起。

我预测，AI Bots可能会以多种方式融入我们的日常生活，以下是一些潜在的应用场景：