a16z揭秘:我们正进入计算的第三个时代.pdf
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1、78ICASE案例O前沿观察在AI领域,即便做不了下一个OpenAI,但谁不想成为下一个被命运之神光顾的幸运儿?a16z揭秘:我们正进入计算的第三个时代文/a16z(A n d r e e s s e n H o r o w it z),美国知名风险投资机构AI的影响蔓延至各个领域的速度之快,超出了大部分人的预期。9月下旬,Sequoia(红杉美国)最新判断:AI已经开启了第二篇章,并从应用场景的角度绘制了新的AI图谱和LLM(大型语言模型)开发者栈(stack)图谱。目前,我们所使用的基础模型不仅能够在某些智力问答游戏中击败人类,或在围棋等领域达到超自然水平,或提供更强大的推荐引擎,它们还在
2、艺术、设计、游戏、医学、编程甚至人际关系等领域中改变并创造新的用户行为。然而,我们现在仍然处于AI领域初期阶段,想象这些初期突破将引领我们走向何方,以及它们将如何改变我们的世界可能会有一定难度。于是,al6z(A n d r e e s s e n H o r o w i t z,私人风险投资公司)召集了多位顶级AI创始人和领导者,与他们进行了一系列关于我们现在所处的位置、我们将要前进的方向,以及领域中的一些重大未解问题的对话。以下是从AI的当下、未来以及开放性角度探讨的1 6 个的话题(本文对内容进行了筛选、简译和结构调整)。商界评论Business Review79AI1.我们正处于计算第
3、三纪元的开始MartinCasado(马丁卡萨多,al6z合伙人):我认为我们正在进入第三个计算时代。在第三个计算时代中,微芯片将计算的边际成本降到了0;互联网将分发的边际成本降到了0;大型模型将创作的边际成本降到了0。当时代更替时,你不知道会有什么新公司被创建出来,就像没有人能预测到亚马逊或者雅虎的出现。所以,我们应该做好准备去迎接新的标志性公司的出现。Noam Shazeer(诺姆沙泽尔,Character.AI创始人兼首席执行官):我们确实正处于“莱特兄弟第一架飞机”的时刻,我们已经拥有了一些可以用于大量用例的有效工具。目前,AI的扩展性看起来非常好,将来会变得更好,同时会有更多的突破,
4、因为现在世界上所有的AI科学家都在努力让这些东西变得更好。KevinScott(凯文斯科特,微软首席技术官兼人工智能执行副总裁):在过去的几年里,特别是在过去的1 2 个月里,随着ChatGPT和GPT-4的推出,你可以真正801CASE案例O前沿观察2018-2027年全球与中国AI行业市场规模及预测1150(亿美元)全球市场规模600030000中国市场规模163871396013284201856244623378630802.4961997109228118120192020319202120223882023E2024E数据来源:灼识,观知海内咨询整理(观知海内网)4882025E6
5、372026E8502027E(年)地看到AI与计算机或智能手机有一样的潜力。一系列技术将使许多新事物成为可能,许多人将在其基础上构建各种新应用。2.生成式AI浪潮,具有推动市场转型的经济学原理要使技术创新引发市场转型,经济效益必须具有强大的吸引力。虽然以往的AI在周期中有许多技术进步,但缺乏变革性的经济效益。而在当前的AI浪潮中,一些应用案例的经济效益有提升到1 0 0 0 0倍(甚至更高)的迹象,同时AI的采用和发展似乎比以往的任何转变都要快得多。马丁卡萨多,a16z:市场转型并不是通过1 0 倍的经济改善来实现的,而是当比原来好一万倍时,它们就会被创造出来。打个比方,曾经我想创造一个皮克
6、斯角色(华特迪士尼公司旗下电脑动画工作室)形象,需要雇一位画师,耗费1 0 0 美元/h,时间不计。现在用AI模型来做,可能只需1/1 0 美分,1秒钟。对比金钱时间成本,你会发现前后存在4 5个数量级的巨大差异,而这就是经济学家寻找的经济拐点。这也意味着:当下,一个发生在AI时代的创新技术一经济效益一资源投入的良性循环正在形成。3.对于一些早期应用场景,创造力正确性“幻觉”是当今大模型LLMs依旧面临的问商界评论Business Review81题,但对于某些用例来说,编造事情的能力是一个功能,而不是一个错误。例如,自动驾驶汽车需要绝对正确,但你的虚拟伙伴就没必要永远准确了,而LLMs的许多
7、早期用例都具有这一特点:专注于创造力比正确性更重要的领域诺姆沙泽尔,Character.Al:娱乐产业每年能斩获2 万亿美元,因为娱乐就像是你的虚拟朋友,这对通用AI来说是一个很酷的首要应用案例。例如,当你想推出一款AI医生,你需要万分小心地避免提供错误信息,这会影响产品推出的速度。但当你想推出一个AI伙伴,你可以火速推出。毕竞它只是娱乐而已,编造事物也成了一种特色。DylanField(狄兰费尔德,Figma创始人):我们正处于一个让AI完成初稿的时期,但要从初稿发展到最终产品还是有些困难,并且通常需要一个团队来完成。但如果你能让AI向人们提供一些关于界面元素的建议,并且用一种合理的方式操作
8、,我认为这将开启一个全新的设计时代:创造出根据用户意图响应性的上下文设计。我相信这将是所有设计师与AI系统合作共事的一个迷人时代。4.编程“副驾驶”会随着人类的使用而提高正确性AI能在许多领域增强人类工作,其中的编程“副驾驶”已成为首批被广泛采用的AI助手,原因有几个:首先,开发人员通常是新技术的早期采用者一对2 0 2 3 年5 月/6 月的ChatGPT提示进行分析发现,3 0%的ChatGPT提示与编程相关;其次,最大的LLMs接受过包含大量代码的数据集(例如互联网)训练,这使得他们特别擅长响应与编程相关的查询;最后,循环中的人是用户。因此,AI助手的准确性很重要,拥有AI副驾驶的人类开
9、发人员可以比单独的人类开发人员更快地送代到正确性。马丁卡萨多,a16z:如果做一件事,你必须保持正确且有很多复杂的使用情况,要么你自己完成所有技术工作,要么雇佣人员。通常我们会雇佣人员,这是一个可变成本。另外,由于解决方案的尾部往往非常长,比如自动驾驶中可能发生的许多异常情况都需要解决,为了保持领先地位所需的投资会增加,价值却会降低。这就产生了一种反向规模经济效应。如今,在公司的循环人员是用户,因此它不再是企业的可变成本,也不再是这项工作的经济成本。因为它是迭代的,你只需要不断地得到来自用户的反馈和修正,那么累积的错误量会逐渐减少。MiraMurati(米拉穆拉蒂,OpenAI首席技术官):当
10、开发人员可以通过AI聊天机器人来帮助他们编写代码,并对其进行故障排除时,它会以两种显著的方式来改变开发的方式:1.使更多的人更容易在开发中进行协作;2.开发人员能够产出更多内容,并保持更长时间的流动状态。凯文斯科特,微软:GitHub(一个面向开源及私有软件项目的托管平台)是我们正在尝试构建的这种副驾驶模式的第一个例证,即如何利用AI帮助某人进行知识工作,使他们在执行特定类型的认知工作时更加高效。根据我们对开发人员的观察,AI可以帮助他们更长时间地保持心流状态(在心理学中指82ICASE案例前沿观察一种人们专注进行某行为时所表现的心理状态,通常在此状态时,不愿被打扰,也称抗拒中断)。比如,当你
11、在编写代码遇到障碍时,可以在你脱离心流状态之前,能够让自己摆脱束缚是非常有价值的。5.AI+生物学,带来新体验生物学极其复杂,甚至可能超出人类思维的完全理解能力。然而,AI与生物学的交叉可以加速我们对生物学的理解,并带来令人兴奋和具有变革性的技术进步。AI驱动的生物学平台有可能解锁以前未知的生物学见解,从而带来新的医学突破、新的诊断方法以及更早发现和治疗疾病的能力,甚至有可能在疾病发生前阻止它。DaphneKoller(达芙妮科勒,insitro创始人):在历史上的某些时期,某些特定的科学学科在相对较短的时间内取得了令人难以置信的巨大进步。2 0 世纪5 0 年代,计算机科学就是这样一门学科,
12、我们可以使用这些机器来执行计算;20世纪9 0 年代,数据科学和统计学为我们带来了现代机器学习、人工智能和定量生物学;2 0 2 0年,迎来人工智能和生物学真正融合的时代,即数字生物学时代,我们可以使用机器学习和数据科学工具解释海量数据、不同的生物尺度和不同的系统,同时可以使用CRISPR基因组编辑等工具将这种理解带回到工程生物学中。现在,我们终于可以在细胞水平(或亚细胞水平)和生物体水平上大规模测量生物学。我们建立了生物学中的“ChatGPT”,甚至拥有细胞语言和细胞形态。你可以开始问:“疾病是如何将致病基因从一个地方移动到另一个的?怎么治疗能恢复健康?”与其他语言模型一样,提供的数据越多,
13、它就会变得越好。6.将模型交到用户手中,发现新的应用场景此前AI模型迭代的很大一部分是为了在某些任务上超越人类,例如AlphaGo(阿尔法狗)比绝大多数人类都更会下围棋。但必须明确的是,一个厉害的通用模型不代表就能破解模型和特定用例的匹配难题凯文斯科特,微软:我们必须记住:模型不是产品。作为一个创业者,你要理解的是:你的用户是谁?用户的问题是什么?你能做什么来帮助用户?然后确定AI能否解决用户问题一一这是不变的。AI就像一个新的、有趣的基础设施,可以让你以更好的方式解决新类别的问题或解决旧类别的问题7.AI朋友的记忆力即将大大提高虽然数据、计算和模型参数支持LLMs的一般推理,但上下文窗口(指
14、语言模型在试图生成文本时可以回顾和参考的文本量)只支持它们的短期记忆。上下文窗口通常是通过它们能够处理的标记数量来衡量的。目前,大多数上下文窗口约为3 2 K,但更大的上下文窗口即将到来,即通过LLMs运行具有更多上下文的更大文档的能力。诺姆沙泽尔,Character.Al:目前,我们正在提供的模型使用了数千个标记的上下文窗口,这意味着它会记住过去半小时发生的事情。如果你转储大量信息,它还能够了解关于你的上百万件事。Dario Amodei(达里奥阿莫迪,Anthropic商界评论BusinessReview83人工智能在执行某些任务方面已经比人类好得多人工智能系统的语言和图像识别能力得到了迅
15、速提高。手写识别相对于人类表现的测试分数:20以人类的表现作为基准,被设定为零每个人工智能系统的初始性能被归化为-1 0 0语音识别02000-20-40-60-80-100图像识别20052010阅读理解20语言理解2020(年)数据来源:DynaBench(K i e l a 等,2 0 2 1):重新思考NLP中的标杆管理,OurWorld inData(我们的数据世界,一个提供全球数据的网站)人工智能系统表现更好人工智能系统表现更差首席执行官兼总裁):我认为人们脑海中会有这样的画面:有一个聊天机器人,我问它问题,它可以准确给出答案。同时你还可以上传一份法律合同,并问它,“这个法律合同中
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