王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层

大家好,我今天分享的主题是《大模型浪潮下,必将繁荣的应用层》

过去二十几年里,我完整经历了整个互联网的周期。

2022年12月,ChatGPT发布后,我当时感觉这就像互联网出现的时刻。

因为我第一次接触ChatGPT的时候,感觉它像一个病毒,刚开始只是跟它漫不经心的聊天,随着越来越深入,感觉它特别有意思,想要拉朋友过来一起尝试。

这种体感,就像我们早期在机房上机时,立刻冲回去到寝室,把寝室的人全拉到机房里上网。

虽然现在已经没有那么兴奋了,但当你接触到一个新东西,立刻就知道一些很大的新东西要出现了。

说回到我们,百姓网成立于2005年,一直在做互联网领域的业务,在ChatGPT刚出现的时候,我们做了3天的测试,觉得这是一个机会。于是,我告诉大家,我们要全面转型 AI 领域。

其实,我是一个非常优柔寡断、不喜欢做决定的人,为什么当时能够想到没想的全面转型呢?

当时也有人提醒我,类似于这样的忽悠人的概念有很多,比如元宇宙、web3。

但是,我还是让全公司转型做了百姓 AI ,为什么有这样的差异?

因为我觉得,ChatGPT 是一个产品,元宇宙、wed3之类的是一个概念。

好的产品完胜一个好的概念,甚至一个差的产品完胜一个好的概念。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

你如果看整个科技史,互联网从 1969 年开始,不温不火的漂了 25 年,直到 1994 年网景浏览器出现,互联网才真正变成了全世界火爆的浪潮。

iPhone也是一样,iPhone 出来的时候,我们在移动互联网浪潮里已经摸爬滚打了 7 年。

AI 也是一样的,在 2020 年 GPT 3 出来之前,所有人是没有体感的。为什么没有体感?

如果我们以图灵提出 artificial intelligence(人工智能)这个概念为起点,现在已经过去了七十几年。这七十几年里, AI 一直在发展,就像以前的互联网一直在发展,移动互联网一直在发展,但这些发展,不足以作为一个人将未来十年的青春扔进去。

直到ChatGPT出现,它让我们看到了一个新的时代,这就是我们为什么在非常早的时候,就敢于all in 的逻辑。

一、大语言模型开启了 LUI 时代,

却不是这个时代的全部

当你觉得大模型是一个非常大的浪潮时,到底该做什么?

对于创业者来说,基本上是两条路:一条是做大模型,一条是做大模型的应用。

我个人的选择是做应用。为什么?

我之前发表过一篇文章,其中说到“大语言模型开启了 LUI 时代,却不是这个时代的全部。大模型的竞争,将很快变成一个新的时代的局部战争。”

首先,我们先看一下它开创了一个什么时代,我起了一个名字叫LUI(自然语言用户界面)时代。因为有了大语言模型或者ChatGPT这样的产品,人与计算机可以直接通过自然语言对话的方式进行用户界面的交互。

也就是说,人可以用自然语言控制机器。那么,它到底带来什么变化?

举个例子,你在美团点一碗牛肉面,上面可能会有选项问你要辣还是不要辣,要香菜还是不要香菜。

但是,人有非常多的需求,比如我希望你这个面软一点、细一点,然后装在一个红颜色的碗里,并且放个鸡蛋等等。

当你的需求变得非常复杂,graphie user interface(图形用户界面)就搞不定了,因为它需要有上千个按钮才能满足你的需求。

而这个东西如果用自然语言的话,是可以直接达到的。从这个角度来说,这是我看到的未来最大的一个变化。

在这个变化里,让我想起一场世纪商战——浏览器之争。

1994年,网景公司的Netscape Navigator横空出世,它提供了一个图形界面,人们再也不用命令行的方式去操作电脑。

所有的人觉得,互联网时刻来了。

这个时候,微软干了一些什么事?比尔·盖茨向全公司发了一封信,意思是说“互联网大潮来了,从现在开始,所有人转型互联网” 。

当时,微软组织了2000 人的团队开发Internet Explorer浏览器,经过了两到三年的竞争,最终取代了网景公司的Netscape Navigator主导地位。这在微软历史上,是非常辉煌的一件事情。

但如果从历史的角度来看,微软虽然赢得了浏览器之争的最终胜利,却错过了整个互联网。因为以微软当时的资源,它简直可以干任何事情,但是没有选择做。最后,它只有一个全球所有互联网入口的浏览器,但在互联网上没有建树。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙
因为我在微软工作过几年,这段历史给我的印象非常深刻。

Netscape Navigator这款产品开创的不仅仅是浏览器行业,更是互联网行业。但是,在它刚开创的时候,很少有人站在历史的角度理解“互联网是一个大事”,所有的人都看到了浏览器是个大事。所以,大家都把时间花在浏览器上,把资源花在浏览器上,最后错失互联网。

再说回到大语言模型,我认为大语言模型是一扇门,通过了这扇门,我们进入了一个自然语言人机交互的世界。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

但这个“门”的生意是不是最好的生意?这是我在今年2月份一直思考的事情。

这个时候,大家就说,你举浏览器的例子,我也可以举很多例子,比如操作系统Windows是我们进入 PC 行业的一个门,现在 Windows 还是最重要的一个东西。

那么,接下来的问题是:大语言模型行业会更像 Windows 一样,赢者通吃,还是像浏览器一样?

我个人判断,它有更大的概率像浏览器而不像操作系统。为什么?

因为从操作系统的角度来说,它有网络效应。十年以前, Windows 上面的应用程序没有办法在 Linux 上运行,Linux 上面的应用程序也不能在 Windows 上运行。

这时,虽然我出了一个比 Windows 好的操作系统,但是我的所有APP 没有办法在上面运行。所以不用去尝试。

我们再看浏览器,浏览器有一个很重要的特征:所有的浏览器与wed服务器之间的协议是HTTP协议。如果你不按协议的话,这是你的问题,别人不会用你。

大语言模型的情况是什么呢?

它与用户交互时,有一个更强硬的要求:自然语言。我用同一句话给大模型A,它的反馈如果跟大模型B一样,或者不够更好的话,是你的大模型的问题。

所以,在这个层面,对于使用者来说,它更像浏览器。比如,我做电商的,我不会在乎你是用什么浏览器访问。

前段时间,我们帮企业做AI机器人,在后台设置了一个setting(调节挡),他可以选择用什么大语言模型,其中包括了文心一言、ChatGLM、Mini Max 等等。

在简单推理上,当你把模型来回换的时候,你对用户界面的部分影响是有限的。

所以,我认为大语言模型可能很快会变成囚徒困境,所有人在拼命的竞争,最后也是像IE浏览器赢了Netscape Navigator一样的局部战争。

但是,我从来没有说大语言模型之争不重要,它非常重要,我从来也没有说这件事情不值得去争,它对有些人是兵家必争之地。

而对于绝大数从业者来说,我们一定要意识到大语言模型是进入新时代一个非常重要的“门”,但它不是全部。

二、大语言模型和用户之间

的中间层大有可为

在大语言模型和用户的需求之间有一个中间层,这是一个大有可为的行业。我来详细分析一下。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙
很多人告诉我说,“你不要做应用,这个事情在大语言模型未来的能力之间,不堪一击”。

但是,我这个想法思考了很久,最终的思考结果是:大语言模型必然不会吞噬一切机会。甚至,它只能覆盖在整个行业中间非常少的部分。

也有人说,你做的那个事情不就是一个套壳吗?

如果我们仔细分析,整个计算机行业都可以说是 Intel 的套壳,但实际上它不是。所有的互联网网站,你都可以认为它是基础的互联网的协议的套壳,但实际上它不是,为什么?

从成本和分层的角度来说,大语言模型的通用性是成功的关键。

举个例子,对于网站层来说,它根本不需要生产CPU,只有不懂的 VC 才会说:“你这个网站连 CPU都不是自己生产的,你有什么核心竞争力?”

网站的竞争力不在CPU、不在网络层,它甚至不需要有自己的机房,却依然是一个很牛的网站。

大语言模型也是一样,大语言模型未来的通用性是这个行业要想繁荣发展的必然部分。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

怎么理解这句话?

我们知道,软件层是非常厚的一层。那么,会不会有一个不懂的人对做ERP 系统的人说“你不要做 ERP 系统了,总有一天 Intel 会把你的 ERP 系统做到它的芯片里” 。

有可能吗?绝无可能,因为 Intel 芯片成功的原因是:精简指令集。它把很多的指令精简掉了后,只做最简单的指令,里面放了足够的二极管、三极管,一模一样的CPU,它一下生产几亿个、十几亿个。

接着,每一个行业把它作为基础,在这上面搭建PC、服务器,上面再有软件层,软件层再有服务层。

所以,我不认为大语言模式能吞噬一切。

那么,大语言模型和用户之间的中间层,它会变得有多厚?

举个例子,ChatGPT 刚出来的时候,所有的应用都是搭一个壳,然后直接调用 ChatGPT 的问答。

就像早期的互联网,很多人的互联网站就是把Server(服务器)往上一搭,直接放进去做一个网站。这个东西,显然是没有竞争力的。

但是非常快,互联网网站开始做赛道分类,你是做 a 赛道的,你是做 b 赛道的,各种各样的东西像雨后春笋一样冒出来。

从 2000 年到现在,这 23 年,互联网从一个刚开始特别幼稚的套壳,也做不出来什么有用的东西,变成了过去互联网的 20 年。

我认为,我们现在的时间点与互联网的早期一样。互联网的早期有一个特点:凡是有用的都做不出来,凡是能做出来的都没啥用。

大语言模型现在也是这样子,但是这并不能阻碍我们对它的信心。就像互联网的一个基础的增删改查的数据库应用,它在和千千万万的行业做了结合后,成就了过去20年很多大公司。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙
那么,在大语言模型层面,底层是一模一样的大语言模型。虽然它的过程会不断演进,但这个不重要了,重要的是在大模型和用户之间有厚厚的一层,我们可以做非常多的事情。

三、未来20年的路需要20年走,

而不是两年走完

这里,我给大家一个提醒:在未来的20 年里,所有要发生的事情需要 20 年的时间走完,而不是用两年的时间走完。

所以,如果在未来两年,大家没有那么想象的那种兴奋,认为所有的东西都搞定了,那是你的期待问题,不是发展速度的问题。

整个科技发展有一个特点:你想让它快,也快不了的节奏。

为什么这么说?

大家想象一下,如果你本人在 2000 年的时候,看到了互联网的一些网站,我认为只要是一个正常的知识水平的人,都可以清晰地看到互联网未来的 20 年。

比如,在 2000 年的时候,我们认为将来在互联网上肯定可以卖东西,可以听收音机,可以看视频。看到这些东西是不难的。

就像我们现在站在 2023 年,我们去看大语言模型在未来 20 年能给我们带来的东西也不难。

我们知道它的能力会不断提升,会有Agent(自主活动的软件或者硬件实体),会有多模态,会有和机器人的结合,我们能想到的东西都能看得到。

但是,大家一定要注意:看得到与看得准时间,这是两个不同的事情。

我认为,我们现在所看到的,在未来 20 年里要发生的事情会用 20 年的时间发生,而不是在未来的两年里发生。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

因为科技有一个“鸡生蛋,蛋生鸡”这样一个齿轮,我们想让它加快,但是真的快不了。就像2000 年的时候,我们看到互联网是可以做网络购物的,但是因为没有带宽,所以没有用户。

总算有人先投了带宽,虽然公司后面死了,但是有了一批用户,之后才会有了互联网。

这是一个循环,一个循环一般需要两年。

举个例子:

百姓 AI 通过 Chato帮企业和个人做数字分身、客服系统,你会发现一旦你要帮一个人做数字分身,才发现他没有语料,没有语料就没有好的数字人。所以,导致大家对数字人缺少认知,不想训练它,造成没有更好的语料。

只有一些人先储备了很多语料,放到数字分身里,数字分身变得更好了,用的人更多,我就更有动力去录入更多信息,这是一个不断循环的过程。

而这个过程就是一年一圈,螺旋的上升。等我们做到我们想要的样子时,十年、二十年就过去了。

还有一个很重要的部分,大语言模型的能力边界已经展现了。

这个边界是什么?很多事情,已经做不了了。

以 ChatGPT 为例,我们在跟客户沟通的时候,有人说,“可不可以做一个医生数字人,让它自动看病”。

我说,“这个客户千万别接,因为这个能力在今天的 ChatGPT 的边界之外”。

但如果医院只是想做一个客服,回复“医院什么时候开门,科室的分布方向”这类的问题,是在边界之内的。

边界清晰的好处是:它虽然给了你限制,但在边界之内给了你无穷的自由。

我记得在2000年的时候,当时我在做网站,我告诉我们团队的人说:“如果用户让你放照片的话,不要接,我们只接纯文本。”

因为在 2000 年的带宽环境下,加载是一个非常糟糕的体验。所以 2000 年的互联网的边界就是支持文本,不支持。

2003 年,宽带普及的时候,你才可以把放进来,但是视频不能放进来。边界会一直调整。

所以,意识到大语言模型的边界,对于所有创业者来说,是一个绝对重要的事情。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

这个时候,我们要做的事情就是用好它已经能搞定的事情。

就像互联网浏览器出现时,是惊世骇俗的那一刻。但后来更新迭代的版本,对于从业者不重要了。

因为一个时代,一旦被划开了以后,接下来会有三、五年消化,不需要再跟踪科技前沿了。

对我来说,我也很清楚知道,chatGPT4.0出来了以后,再往后的版本不重要了,哪怕它停留在这一刻不动了,它所释放出来的生产力,需要我们去用Chato这样的产品,或者很多同行一起把它应用起来。

所以,我认为有一群人在不断探索人类的边界,还有一群人把它的应用做好,这就是我们所有人需要一起做的事情。

四、大模型浪潮下,

必将繁荣的应用层

最后,表达一下我对大语言模型的观点:这个浪潮下,必然繁荣的应用层。

这里有非常多的机会,我分享3个观点:

1.垂直行业的机会

这里的垂直不是狭义的垂直,它更多是和 CPU或者MySQL、 Linux 这种通用相对应的垂直,就是一个一个具体的行业,这有巨大的机会。

2.在最简单最朴实的地方的突破,才会有最广的应用机会

举个例子,互联网行业刚出来的时候,虽然有很多高精尖的应用,但是真正改变人的生活是一个增删改查的数据库。

只不过,增删改查的数据库放在医疗里,它就对医疗业产生巨大影响;放在电商里,就会对商业产生巨大影响。

3.被AI冲击的行业将会繁荣,没有被AI冲击的行业将走向萧条

有很多朋友问我:“听说AI来了以后,这个行业就被冲击掉了。我的儿子考大学的时候,是不是得毙掉这个专业?”

我就说:“你看新闻,AI冲击到哪个行业,你就要进到哪个行业。”

这很反直觉,因为在海啸来的时候,大家的感觉肯定是往山上跑,躲得越远越好。

但实际上,什么叫被 AI 冲击的行业?被 AI 冲击的行业是指在这个行业的生产力有 10 倍、 20 倍、100 倍提升的行业。

王建硕:大模型浪潮下,必将繁荣的应用层-传播蛙

但是,只要一个行业的生产效率提升,它对资金的吸引,对于人才的吸引,对于机会的吸引都会变得很高。

而没有被 AI 冲击的行业,比如理发师、厨师,这些行业将会变得越来越没有收入,因为它的生产力不如 AI 冲击的行业的生产力高。

虽然大家对于AI 冲击行业有一些心理负担,但我们认为这是对人类、对于所有行业来说是一件非常好的事情。

五、百姓 AI 在应用层的实践

如何证明自己是真的相信这样的判断和观点。我想没有比亲自投入,all in去做这件事情,更有说服力的了。

最后,跟大家分享一下我们百姓 AI 正在做的产品 - Chato,可以基于企业的私有知识库定制专属机器人,同时,我们为企业提供 AI 训练师服务。即使是不懂AI,没有技术能力的企业,只需要通过Chato 进行简单的数据“喂养”,就能获得一个专属的「数字员工」。Chato 在IP数字分身,私域运营,内部知识库等场景下,助力企业解决行政、会务、客服等重复性高,人力成本支出大等问题。

我的演讲到此结束,谢谢大家。

来源:笔记侠

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧