剛 結(jié)束 了 一場 A I 碰撞局 , 說 幾點 感想 , 細(xì)節(jié) 有 利害 牽涉 暫時 不說 了 :
1.合規(guī)的成本越高,越會滋生對AI的需求
這點提到的人不多,但近來卻反復(fù)聽到。
舉個例子,比如某個錄取考試,如果是人負(fù)責(zé)操作,那崗位越關(guān)鍵,來想做額外操作的人越多,而負(fù)責(zé)運營的人未必愿意承擔(dān)這個風(fēng)險。
這時候最簡單的規(guī)避風(fēng)險的方法是什么呢?
使用AI。
類似的,如果對于銷售費用、營銷費用等管理有十分嚴(yán)格的要求,那在人的世界中可能是不可能達(dá)到的,最好的辦法是什么呢?
顯然也是把對應(yīng)的業(yè)務(wù)AI化。
這背后彰顯的是系統(tǒng)的復(fù)雜度超過某個閾值后,AI的需求會直線上升。
反過來這可能是AI嵌入生產(chǎn)過程,成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的必經(jīng)之路。
2.警惕AI的脆弱性
AI因為什么都能干,免不了會被當(dāng)成萬能靈藥。但其實當(dāng)前的AI有著明顯的限制:
它在數(shù)據(jù)成本過高、或者精度要求過高的場景真正產(chǎn)生作用所需要的成本可能過高。(而數(shù)據(jù)成本看起來和業(yè)務(wù)牽涉主體的數(shù)目成正比)
簡單說就是你的投入產(chǎn)出是不劃算的。
所以現(xiàn)在真用AI追求的并非是全面(雖然AGI給人帶來這種幻覺),而是要在特定的切口下把事做深。深特指超過人的水平()
大模型是要追求全面提升的,但那是做大模型那波人的任務(wù)。
并且即使是大模型在不同的領(lǐng)域表現(xiàn)也是有差異的。
換句話說:AI的應(yīng)用能夠發(fā)揮出自己的強大性是有前提的,這種前提反倒是應(yīng)用的價值所在。
如果某個工作比如編程發(fā)揮作用沒有前提,或者前提是統(tǒng)一的,那
模型公司自己就做了,會把它變成模型的一部分。
AI無疑是強大的,并且會越來越強大,但是:
所有希望把AI變成生產(chǎn)力的人需要警惕AI的脆弱性。
避免投入過大或者過久沒有產(chǎn)出。
大晚上的不寫太多,順道做兩個發(fā)布:
(一) 6.26歡迎到合肥小聚,對AI應(yīng)用往縱深發(fā)展會碰到的問題感興趣的同學(xué)比較適合。
(二) 6.30北大縱橫辦公樓四層歡迎來參加《作者面對面》的活動
時間:6月30日13:30
地點:北大縱橫辦公樓
推薦人沈俊霞老師,柴金龍導(dǎo)演,北大縱橫創(chuàng)始人王璞先生,陳保辰秘書長,多位作家學(xué)者教授媒體人,誠邀您蒞臨現(xiàn)場。
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