来源：火狐官方站点 发布时间：2025-02-11 19:58:58
OpenAI 一直善于吸引媒体关注。他们的公告常常伴随着大胆的宣言。比如,他们宣布 GPT-2 太危险不能发布,或者他们的圣诞 12 天活动,每天展示一个新产品持续 12 天。
最近,Sam Altman 分享了他对去年的看法,聚焦于围绕他被解雇和复职的戏剧性董事会内幕。他还做出了一个大胆预测:
我们现在知道怎么构建通常理解的 AGI 了。我们大家都认为到 2025 年,AI 代理将加入劳动力大军,改变公司的工作方式。
AGI (通用AI) 指创造一个像人类一样聪明和通用的 AI。与为特定任务(如翻译语言、下棋或人脸识别)构建的狭义 AI 不同,AGI 能处理任何智力任务并适应不一样领域。虽然我不认为AGI 马上就要来临,但我确实相信 AI 将加入劳动力大军 - 不过可能不会像 Altman 想象的那样。
2025 年 AGI 到来似乎非常不可能。今天的 AI,如 ChatGPT,通过识别模式和做出预测工作 - 而不是真正理解。例如,用巧克力完成短语生活就像一盒...依赖于概率,而不是推理。
我在某一些程度上同意这一点。AI 已经具备令人印象非常深刻的能力。例如,Netflix 的 AI 比你的伴侣更了解你的电影偏好。甚至有人开玩笑说 TikTok 的算法能在人自己意识到之前就识别出某人的性取向。AI 在模式识别方面表现出色 - 在许多情况下,它比人类做得更好。
Sam 备忘录中更重要的一点是他相信 AI 将加入劳动力大军。我完全同意这一点将会发生。正如我在 AI 代理更新中所写,AI 要在工作场所取得成功,需要两个重要的条件:(1) 获取工具的权限和 (2) 获取数据的权限。这些是让 AI 在企业环境中真正发挥作用的基础。然而,尽管 Sam 经常将这个想法与 AGI 联系在一起,但提供这些 AI 劳动力解决方案的领头羊可能不会是 OpenAI。
谁拥有劳动力工具?微软。微软。微软。他们处于有利地位。大多数人已经在使用微软产品 - 无论他们喜欢与否 - 而 AI 正深度整合到这些工具中,Copilots 无处不在。
2023 年和 2024 年,许多初创公司推出了令人印象非常深刻的办公 AI 服务,但很快就被微软和谷歌等巨头压制,这些巨头可以非间接接触客户。以 Jasper.ai 为例 - 这曾是一个备受赞誉的 AI 文本起草工具。正如我在这篇 LinkedIn 帖子中指出的,类似功能现在直接内置于谷歌和微软产品中,使得小型参与者越来越难以竞争。
AI 需要数据才能真正发挥作用。如果你想了解企业内部流程或文档洞察,像 ChatGPT 这样的通用工具是不够的。我们应该的是能够阅读和总结公司文档的工具,专门为企业使用而定制。正如我之前所说,2025 年将是搜索之年 - 尤其是企业搜索。能够回答问题、总结内容并帮助用户浏览复杂信息的工具将成为游戏规则改变者。
谁有权访问这种数据?微软是一个大玩家,但他们并不孤单。例如,Salesforce 拥有大量宝贵数据 - 客户互动、讨论、流程文档、经营销售的策略等。Salesforce 想要 AI 代理来帮助释放这种潜力吗?当然。
OpenAI 没有像微软那样的数据访问权或消费者覆盖面,也没有 Salesforce 那样丰富的商业数据宝库。那么,他们的角度是什么?他们声称是最聪明的工具 - 很可能确实如此,尽管我个人觉得 Anthropic 的 Claude 3.5 目前比 OpenAI 的 GPT-4 更好。
OpenAI 押注于他们能以卓越技术超越所有其他竞争对手。这就是怎么回事 Sam Altman 自信地声称我们会看到 AGI。这个大胆声明背后是什么?推理 - 或者按照 OpenAI 的说法,Reasoning。
OpenAI 最近推出了 o1,这是一个旨在通过迭代、自我调用过程展示高级推理能力的模型:
反馈循环:这创造了一个反馈循环,模型重新审视其输出,批评它们,并进一步改进。
本质上,使用 o1 的 GPT 不仅仅提供答案 - 它还计划、批评计划并持续改进。
特别有必要注意一下的是这代表的范式转变。下一代 AI 模型不是简单地发布更大的模型如 GPT-5,而是专注于在推理过程中思考更长时间。这种迭代解决能力可能就是 Sam Altman 所说的我们现在知道怎么构建 AGI。
但仅凭推理能让 OpenAI 加入游戏吗?OpenAI 仍然需要访问数据和强大的用户群,就像 Salesforce 或微软一样。未解决这个问题,OpenAI 推出了 macOS 版 ChatGPT 桌面应用。这个应用现在可以直接从面向开发者的工具(如 VS Code、Xcode、TextEdit、Terminal 和 iTerm2)读取代码。这在某种程度上预示着开发者不再需要将代码复制粘贴到 ChatGPT 中 - 这是迄今为止的常见做法。这是一个很有用的工具,也是更深入融入开发者工作流程的明智之举。
每次调用大语言模型 (LLM) 都需要成本。对于重度 ChatGPT 用户来说,20 美元的订阅费可能甚至无法覆盖他们的使用成本。OpenAI 最近在 E 轮融资中筹集了 66 亿美元 - 这是维持运营所需的重要资金。虽然 Agentforce 从客户那里获得了可观的收入,微软享有庞大的财务实力,但 OpenAI 仍处于让企业和用户支付足够费用以抵消开发尖端 AI 的巨额成本的早期阶段。
他们每月 200 美元的高级套餐(包括 O1 的扩展版本)就是朝这个方向迈进的一步。但这样的价格值得吗?也许这就是为什么 AGI 一直是讨论的一部分 - 它有助于证明高端定位的合理性。然而,创造更优秀模型的竞赛远未结束。就连 O1 也可能很快被开源替代品超越,就像我们之前看到 Meta 的 Llama 那样。
说到 Meta,我相信我们会在 2025 年看到他们尝试将 AI 模型货币化。最终,这些参与者面临的最大挑战仍然很明确:在没有确保稳定可靠收入流的情况下,如何证明巨额成本的合理性。
到 2025 年,我们将看到更多 AI 代理进入劳动力市场,通过简化、增强和自动化各行业的任务来改变工作流程。这些不会是全面的 AGI 模型,而是为专门工作流程设计的较小、专业化模型。AI 将逐步扩展和改进流程,结合传统 AI、上下文检索和强大的用户设计,以解决安全性、幻觉和用户控制等挑战。
成功将取决于通过集成良好、用户友好和符合道德设计的解决方案来提供价值,正如我在构建企业就绪 AI 工具的框架中所概述的。对 Sam Altman 来说,关键的战略问题不会是实现 AGI,而是如何为像微软或 Salesforce 这样的企业客户定价 OpenAI 的基础模型 - 特别是如果 OpenAI 最终直接与它们竞争。
在争夺更好的模型、更好的数据和更好的集成方面,企业将成为赢家。他们的主要焦点应该是培训员工和客户如何有效地与新的 AI 同事合作。在我的 eCornell AI 解决方案证书课程中,我亲眼目睹了一旦学生学会与 AI 副驾驶沟通,生产力就会飙升。最初,许多人难以取得成果,但一步步指导如何与 AI 互动产生了显著差异。
为什么?因为即使具备推理和规划能力,AI 也还没有真正通用,无论 Sam Altman 如何炒作。学生必须要学会何时依赖 AI,何时运用人类判断。我相信 2025 年将是公司意识到这一需求并大力投资 AI 教育的一年。
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