AI还没广泛应用,怎么就泡沫”了?

发布日期:2024-09-19 22:16

来源类型:京报网 | 作者:小林星兰

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中国AI:不做“空中楼阁”,要做“落地生根”的专业助手

近来,美国科技巨头OpenAI可谓风波不断。先是其视频生成模型Sora被曝研发停滞,后有顶级投行高盛发布报告,称ChatGPT用户数量雪崩,预示着AI泡沫即将破灭。这两条消息如同投向平静湖面的两颗石子,在全球AI领域激起千层浪,也让国内的AI产业界陷入深思。

01 OpenAI的“困境”:是技术瓶颈还是发展策略?

对于Sora研发停滞的传闻,OpenAI的回应耐人寻味,将其归咎于2024年美国总统大选的敏感时期,担心这款强大的视频生成工具会被用于制造虚假信息,影响选举结果。这种解释,与其说是技术瓶颈,不如说是发展策略的调整。毕竟,相较于追求技术上的“一步到位”,OpenAI或许更希望Sora能够稳扎稳打,逐步渗透到影视制作等商业领域,实现自身的商业价值。

而高盛关于ChatGPT用户数量锐减的报告,则更像是一场“乌龙”。OpenAI官方数据显示,ChatGPT的月活跃用户数量持续保持高速增长,到2024年下半年已经突破2.2亿,是两年前的两倍。高盛的分析团队仅仅因为域名切换导致的统计数据偏差,就草率地得出“AI泡沫破灭”的结论,未免有些过于武断。

02 中国AI的“务实”:从“星辰大海”到“小特专精”

尽管OpenAI的“困境”更像是发展过程中的插曲,但这也为国内的AI产业界敲响了警钟。一直以来,国内外对AI的期待都是“星辰大海”,希望它能够像科幻电影中那样,创造出无所不能的“超级智能”。现实情况是,AI技术的发展并非一蹴而就,构建一个“全知全能”的超级AI,需要投入巨大的算力、时间和资源,短期内难以实现。

相较于好高骛远的“空中楼阁”,中国AI公司选择了更加务实的道路——“小特专精”。与其追求“全知全能”,不如专注于打造“专精”的AI助手,在医疗、教育、金融等特定领域发挥作用。例如,开发“AI医生”辅助医生进行诊断,开发“AI教师”帮助老师批改作业等等。这些“小而美”的AI应用,落地速度更快,更容易实现商业化,也更能解决实际问题,为人们的生活带来切实的改变。

03 “小特专精”:中国AI的差异化发展之路

中国AI公司选择“小特专精”的发展路径,并非是技术实力不足,而是一种更具战略眼光的差异化发展策略。

中国拥有庞大的数据资源和应用场景,这为“小特专精”的AI应用提供了肥沃的土壤。例如,在医疗领域,中国拥有海量的医疗数据,这为训练“AI医生”提供了得天独厚的优势。

“小特专精”的AI应用更容易实现商业化,从而形成良性循环,推动AI技术的持续发展。例如,一些专注于金融领域的AI公司,已经推出了智能投顾、风险控制等产品,并取得了不错的市场反响。

“小特专精”的AI应用更贴近民生,能够解决人们生活中的实际问题,更容易获得用户的认可和支持。例如,一些专注于教育领域的AI公司,开发了智能学习平台、个性化教育方案等产品,帮助学生提高学习效率,减轻学习负担。

04 “小特专精”不等于“小打小闹”

“小特专精”并不意味着“小打小闹”,中国AI公司在追求“专精”的也需要兼顾“深度”和“广度”。

一方面,要不断提升AI技术的“深度”,在算法、算力等方面持续突破,打造更加智能、更加高效的AI助手。

另一方面,要不断拓展AI技术的“广度”,将AI技术应用到更多领域,解决更多实际问题,让AI技术真正惠及千行百业。

05 中国AI的未来:星辰大海与落地生根

中国AI正在走一条“落地生根”的务实发展道路。我们既要仰望星空,也要脚踏实地,在追求“星辰大海”的也要做好“落地生根”的工作。相信在不久的将来,中国AI将会在各个领域开花结果,为人类社会创造更加美好的未来。

06 AI发展的反思:技术进步与社会责任

AI技术的发展,不仅是技术的进步,更是一场关乎人类未来的社会实验。在发展AI技术的我们也要思考如何应对AI技术带来的伦理挑战和社会影响。例如,如何确保AI技术的公平性?如何防止AI技术被滥用?如何平衡AI技术发展与人类就业的关系?这些问题都需要我们认真思考和积极应对。

07 AI的需要我们共同创造

AI技术的发展,离不开全球的共同努力。中国AI公司愿意与全球同行携手合作,共同推动AI技术的健康发展,让AI技术更好地造福人类社会。相信在所有人的共同努力下,AI技术必将为人类社会创造更加美好的未来!

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玛丽亚·:

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许鑫:

4秒前:先是其视频生成模型Sora被曝研发停滞,后有顶级投行高盛发布报告,称ChatGPT用户数量雪崩,预示着AI泡沫即将破灭。

劳伦·格拉汉姆:

6秒前:相较于好高骛远的“空中楼阁”,中国AI公司选择了更加务实的道路——“小特专精”。

布莱恩·奥斯汀·格林:

6秒前:现实情况是,AI技术的发展并非一蹴而就,构建一个“全知全能”的超级AI,需要投入巨大的算力、时间和资源,短期内难以实现。