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2025人工智能十大變局:新一波工業(yè)革命的“曙光”在哪里?

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一起掀開(kāi)未來(lái)人類文明巨變大幕的一角,探索新一波工業(yè)革命的“曙光”。

來(lái)源 |騰訊科技

作者 |田 豐

歷史上每一次工業(yè)革命中,天才發(fā)明工具,大眾使用工具,帶來(lái)社會(huì)生產(chǎn)力全面提升,新生產(chǎn)供給打開(kāi)了更大規(guī)模的社會(huì)商品需求。

基于科學(xué)知識(shí)的大量發(fā)明,孕育了工業(yè)革命的“工具潮”,并最終帶來(lái)了蒸汽機(jī)為代表的通用技術(shù)革命。

人工智能既是科學(xué)革命、技術(shù)革命,更是產(chǎn)業(yè)革命。

在202 2年ChatGPT問(wèn)世以來(lái),生成式AI工具大量撲面而來(lái), 而底層人工智能算法架構(gòu)、芯片技術(shù)仍在高速發(fā)展。

疊加新能源、衛(wèi)星通訊、機(jī)器人、量子計(jì)算等技術(shù)群落效應(yīng),人類社會(huì)“忽如一夜春風(fēng)來(lái),千樹(shù)萬(wàn)樹(shù)梨花開(kāi)”。

全民的希望、焦慮、迷茫、欲望都集中在滾滾向前、勢(shì)不可擋的科技變革巨輪上。

2025年開(kāi)年,我們站在科技與文化的交叉路口,一起掀開(kāi)未來(lái)人類文明巨變大幕的一角,探索新一波工業(yè)革命的“曙光”。

我們將從AI產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)潛力、關(guān)鍵技術(shù)突破、全球競(jìng)爭(zhēng)格局等方面,觀察及總結(jié)AI的發(fā)展預(yù)測(cè)AI領(lǐng)域未來(lái)的關(guān)鍵變量,并在每個(gè)部分的結(jié)尾,推薦可供讀者深入閱讀和思考的書(shū)籍。

01

硬科技為王全球AI產(chǎn)值5年4倍增長(zhǎng)

首先,從人工智能產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)潛力來(lái)看,可以說(shuō)人工智能的“雪道”又長(zhǎng)又厚。

按照約瑟夫·熊彼特(Joseph Schumpeter)的“長(zhǎng)波創(chuàng)新周期”來(lái)分析——

從1785年至今的6波科技革新浪潮,創(chuàng)新周期從60年持續(xù)逐步縮短到25年。

最近以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人和無(wú)人機(jī)、清潔(能源)技術(shù)為代表的新一波科技浪潮,起步于2020年,新質(zhì)生產(chǎn)力蓬勃發(fā)展到2045年。


全球進(jìn)入新一輪硬科技創(chuàng)新周期,“應(yīng)用為王”讓位于“硬科技為王”。

截止2024年12月底,商業(yè)航天SpaceX公司估值躍升至3500億美元,超過(guò)3000億美元估值的視頻平臺(tái)字節(jié)跳動(dòng),贏得全球獨(dú)角獸排行榜第一。

而第三名OpenAI估值達(dá)1570億美元,也是最近兩年估值飛速增長(zhǎng)的AI獨(dú)角獸。

人工智能尚處于商業(yè)爆發(fā)前期。

據(jù)Statista數(shù)據(jù)分析,未來(lái)5年,人工智能對(duì)全球GDP具有重大影響。

按“中等情況”分析,2025年AI直接帶動(dòng)全球2.92%的GDP,約3.2萬(wàn)億美元;

到2030年則直接帶動(dòng)9.54%的GDP,約12.4萬(wàn)億美元,即5年AI產(chǎn)值增長(zhǎng)近4倍(3.87倍)


另一個(gè)例證就是法國(guó)Aventis Advisors的《2024年人工智能估值倍數(shù)報(bào)告》顯示:

2015年AI投融資大爆發(fā)時(shí),OpenAI創(chuàng)立,雖然最近3年全球投資頻次持續(xù)下滑,但仍高于2015年水平線;

2024年全球AI融資逾5000次,且60%以上處于A輪以前。


布拉德福德·德龍?jiān)谥v述全球工業(yè)革命經(jīng)濟(jì)史著作《蹣跚前行》一書(shū)中講到:

“工業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室、現(xiàn)代公司與全球化掀起了發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)新、應(yīng)用和世界經(jīng)濟(jì)一體化的浪潮,極大地提高了我們的全球有用經(jīng)濟(jì)知識(shí)指數(shù)。”

那么在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)20年中,人工智能實(shí)驗(yàn)室、智能協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)盟生態(tài)化,將掀起另一場(chǎng)世界經(jīng)濟(jì)變革的浪潮。

02

人工智能的“細(xì)分賽道”感知智能&多模態(tài)

在這個(gè)爆發(fā)初期的大產(chǎn)業(yè)中,如何找到最值得關(guān)注的細(xì)分賽道?

在柏拉圖《理想國(guó)》書(shū)中提出的洞穴思想實(shí)驗(yàn)——

從前有一個(gè)洞穴,洞穴內(nèi)的囚犯只能看到墻壁上洞外世界物體的影子,久而久之囚犯就把影子當(dāng)成了對(duì)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知,但影子并不是真實(shí)世界的準(zhǔn)確表達(dá)。

當(dāng)今“單模態(tài)”的語(yǔ)言類大模型正如洞穴中的囚犯,出現(xiàn)了幻覺(jué)、偏見(jiàn)等原生問(wèn)題。

要想從根上解題,必須讓AI走出“洞穴”,像人類一樣多模態(tài)地與物理世界交互、學(xué)習(xí)、糾偏,所以多模態(tài)AI將成為2025年的兵家必爭(zhēng)之地。


AI無(wú)處不在,感知大千世界。

在2024年底的OpenAI、微軟的系列發(fā)布會(huì)中,我們發(fā)現(xiàn)AI能夠系統(tǒng)性感知“三個(gè)世界”:

(1) 感知“物理世界”:

OpenAI 4o模型通過(guò)攝像頭,指導(dǎo)程序員做手工咖啡,體現(xiàn)了對(duì)物理環(huán)境、人物動(dòng)作、任務(wù)階段性結(jié)果的感知能力。

(2) 感知“數(shù)字世界”:

微軟Copilot辦公助手能夠識(shí)別、記憶、分析電腦屏幕,主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶屏幕上的圖表、數(shù)字、文字的問(wèn)題、特征。

(3) 感知“精神世界”:

OpenAI 4o模型通過(guò)手機(jī)攝像頭感知用戶通宵加班的精神狀態(tài),主動(dòng)噓寒問(wèn)暖,給出充滿溫度的關(guān)心建議。

因此從GPT4之后的下一代生產(chǎn)力模型,是獵戶座為代表的多模態(tài)模型、Operator為代表的多模態(tài)智能體,相當(dāng)于給AI裝上了“眼睛”和“耳朵”,甚至具身機(jī)器人為AI裝上了有觸覺(jué)的“手”和“腳”。

據(jù)Statista最新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè),在2025-2030年期間,AI機(jī)器人、自主與傳感技術(shù),將會(huì)快速發(fā)展,甚至反超機(jī)器視覺(jué),成為新興賽道;

另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言也將保持快速發(fā)展態(tài)勢(shì)。


斯坦福大學(xué)李飛飛教授在《我看見(jiàn)的世界》一書(shū)中有兩段有趣的感知智能描述:

“5.43億年前......這種感官剝奪的影響是深遠(yuǎn)的,由于(海洋生物)什么都看不到,聽(tīng)不到,摸不到,早期的生命形式?jīng)]有任何可思考的對(duì)象。”

“在一個(gè)沒(méi)有感官輸入的世界里,生物沒(méi)有能力收集關(guān)于世界的信息,因此大腦完全沒(méi)有存在的必要。“

由此可見(jiàn),無(wú)感知,無(wú)智能。

03

復(fù)雜推理孕育“因果式AI”

未來(lái)高水平推理應(yīng)用,正在推動(dòng)“生成式AI”向“因果式AI”升級(jí)。

圖靈獎(jiǎng)得主、美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士Judea Pearl旗幟鮮明地指出:

“雖然概率體現(xiàn)了我們對(duì)靜態(tài)世界的信念,但因果關(guān)系告訴我們,當(dāng)世界發(fā)生變化時(shí)(無(wú)論是通過(guò)人為干預(yù)還是想象行為),概率是否會(huì)改變以及如何改變。”

簡(jiǎn)而言之,相關(guān)性為主的生成式AI只能描述靜態(tài)世界特征,而因果性為主的因果式AI能夠認(rèn)知判斷世界動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。

所以2024年AI科學(xué)家贏得諾貝爾物理獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng),只是一個(gè)開(kāi)始,今后將會(huì)有越來(lái)越多的跨學(xué)科獎(jiǎng)項(xiàng)花落AI。


GPT-4之后,全球大模型的研發(fā)形成了“分叉”的兩條路徑。

一是像科學(xué)家一樣嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膹?qiáng)推理模型,o1(草莓)、o3等;

二是具有多模態(tài)感知和生成能力的生產(chǎn)力大模型,如4o、獵戶座Orion等。


圣人無(wú)常師,AI弟子未必不如人類師傅,推理領(lǐng)域AI正在逼近超越人類專家。

以2024年底OpenAI最新發(fā)布的o3模型分析:

在AIME 2024國(guó)際奧數(shù)比賽題中o3考試拿下96.7分,接近滿分;

在以物理、化學(xué)、生物等科學(xué)題的GPQA基準(zhǔn)測(cè)試中,o3考出87.7分的高分,超過(guò)人類平均水平69.7分;

在Codeforce編程題考試中,o3得分2727分,超過(guò)了99.99%的人類程序員,而且超過(guò)了研發(fā)o3的OpenAI首席科學(xué)家Jakub Pachocki(雅庫(kù)布·帕喬基)的 2655分。

在通用人工智能題庫(kù)ARC-AGI基準(zhǔn)測(cè)試中,o3最高取得了87.5考分,已經(jīng)超過(guò)了人類專家的85分,并在2025-2026年向人類最高的95分攻堅(jiān)。


讀者朋友們,若想對(duì)邏輯推理有更深一步的理解,推薦閱讀亞里士多德《工具論》

“大致來(lái)說(shuō),命題和問(wèn)題分為三種。有些命題是倫理的,有些是自然哲學(xué)的,有些則是邏輯的。”

當(dāng)今人工智能正在通過(guò)學(xué)習(xí)人類科學(xué)家的“思維鏈”來(lái)實(shí)現(xiàn)這三類命題的復(fù)雜推理。

04

人工智能是重資本的“科研軍備競(jìng)賽”

重資本的長(zhǎng)期投入是人工智能基礎(chǔ)科研的“鋪路石”。

人類歷史上每一次科技創(chuàng)新,都帶動(dòng)了世界范圍的重資本基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)——

從鐵路網(wǎng)、高速公路網(wǎng)、電網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、AI數(shù)據(jù)中心都如此。

所以拿美國(guó)舉例,通過(guò)基礎(chǔ)科研不斷逼近“AGI時(shí)刻”的四騎士背后都有異常強(qiáng)大的金主持續(xù)投入:

(1) OpenAI的贊助方是3.4萬(wàn)億美元的微軟;

(2) DeepMind的收購(gòu)方是2.4萬(wàn)億美元的谷歌;

(3) Anthropic的投資方是2.5萬(wàn)億美元的亞馬遜;

(4) xAI背靠1.5萬(wàn)億美元的特斯拉。


AGI競(jìng)賽,不出錢(qián),就出局。

在下一代通用人工智能的“軍備競(jìng)賽”中,僅算力一項(xiàng),研發(fā)投資門(mén)檻就高達(dá)5年1000億美元。

例如從Omdia分析師數(shù)據(jù)來(lái)看,2024年微軟、字節(jié)跳動(dòng)、騰訊、Meta、特斯拉、亞馬遜幾家大廠就從英偉達(dá)購(gòu)買(mǎi)了49至20萬(wàn)塊GPU芯片,各家的年度投資都是100億美元起步。

而在AI算力、人才上的投資半途而廢就意味著退出AGI競(jìng)爭(zhēng)。

微軟總裁布拉德·史密斯(Brad Smith)宣布2025年將投資800億美元建設(shè)AI數(shù)據(jù)中心,以訓(xùn)練AI大模型。

“算力常勝”的初期AI盈利模式也脫穎而出。

第一類賺錢(qián)的公司是AI芯片廠商。

以英偉達(dá)為例,2017至2024年,數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)7年實(shí)現(xiàn)10倍營(yíng)收增長(zhǎng),市值9年增長(zhǎng)215倍。

第二類賺錢(qián)的公司是AI云算力商。

以微軟云Azure為例,從2019年到2024年,季度營(yíng)收5年實(shí)現(xiàn)2.6倍增長(zhǎng),微軟市值同期增長(zhǎng)3倍。

第三類賺錢(qián)的公司是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化供給的AI服務(wù)商。

以特斯拉為例,2019至2024年,特斯拉年度營(yíng)收5年增長(zhǎng)3.3倍,市值增長(zhǎng)17倍。


穆斯塔法·蘇萊曼,邁克爾·巴斯卡爾在《浪潮將至》一書(shū)中認(rèn)為:

“這場(chǎng)浪潮由兩大核心技術(shù)所定義:人工智能和合成生物學(xué)。它們將共同開(kāi)啟人類的新黎明,創(chuàng)造出前所未有的繁榮和富足。”

我們正在接近人類命運(yùn)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),這一節(jié)點(diǎn)決定著人類命運(yùn)的未來(lái)走向。

我們已被人工智能包圍,生活中的一切都將改變。

或許這才是全球科技巨頭們超大規(guī)模押注人工智能的根本原因。

05

從“數(shù)字AI”到“物理AI”

大模型科技創(chuàng)新的上半場(chǎng)是“知識(shí)工程”,下半場(chǎng)是“工業(yè)革命”。

谷歌DeepMind、OpenAI嘗試從知識(shí)密集型的“數(shù)字AI”走向AGI

而特斯拉、英偉達(dá)在努力探索制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)的“物理AI”

人類從嬰幼兒開(kāi)始,就是不斷與物理世界交互學(xué)習(xí)的過(guò)程,然后進(jìn)入學(xué)校學(xué)習(xí)抽象的知識(shí)傳承,屬于“自然選擇”機(jī)制。

而目前人工智能恰恰相反——

先學(xué)習(xí)海量數(shù)字化知識(shí),再以機(jī)器人身體進(jìn)入物理世界“進(jìn)修”,屬于“人類選擇”機(jī)制。

這可能就是“莫拉維克悖論”的原因。

(注釋:“莫拉維克悖論”指要讓AI如成人般地下棋是相對(duì)容易的,但是要讓電腦有如一歲小孩般的感知和行動(dòng)能力卻是相當(dāng)困難甚至是不可能的)


雖然“數(shù)字AI”和“物理AI”的AGI科研路線尚無(wú)定論,但諸多企業(yè)家、科學(xué)家們都紛紛預(yù)判通用人工智能AGI將在6年內(nèi)到來(lái)。


AGI時(shí)刻預(yù)測(cè)時(shí)間點(diǎn)各不相同,是因?yàn)锳GI的定義不同。

OpenAI用5級(jí)能力體系定義AGI,L1是聊天機(jī)器人,例如ChatGPT;

L2是推理者,例如o1、o3;

L3是代理型智能體,例如尚未發(fā)布的Operator;

L4是創(chuàng)新者,能給出人類沒(méi)想到的科研與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方案;

L5是組織者,一組AI能形成有效協(xié)同的生產(chǎn)力組織。


谷歌DeepMind則依照弱人工智能升級(jí)路徑,相應(yīng)提出了6級(jí)AGI能力體系框架——

即按照AI等同于專業(yè)領(lǐng)域的專家水平,來(lái)定義跨領(lǐng)域的通用人工智能。

例如等同于不熟練人員學(xué)徒級(jí)、等同于50%人類技能的合格級(jí)、等同于90%技能的專家級(jí)、等同于99%技能的大師級(jí)、超過(guò)100%技能的超級(jí)人工智能(ASI)。

需要說(shuō)明的是AGI不止是在一個(gè)垂直領(lǐng)域達(dá)到分級(jí)水平,而是在跨領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高水平通用智能。


我更傾向于谷歌對(duì)AGI的定義——

即從整體能力上來(lái)評(píng)估,AGI應(yīng)具有各個(gè)領(lǐng)域的通用智能、同時(shí)在垂直領(lǐng)域具有等同于人類大師水平的專業(yè)能力。

如下圖所示,目前只存在單一領(lǐng)域超過(guò)人類大師水平的專業(yè)弱人工智能, 例如AlphaZero打敗了所有人類圍棋選手;

或者存在學(xué)徒級(jí)水平的通用知識(shí)智能,例如ChatGPT,所以AGI或?qū)⒂瓉?lái)新一波架構(gòu)革新、理論創(chuàng)新。


當(dāng)“AGI時(shí)刻”真正到來(lái)時(shí),“世界模型”很有可能萬(wàn)象歸一。

不論是強(qiáng)推理模型路徑,還是多模態(tài)模型發(fā)展路徑,都將融為一體。

正如人類只有一個(gè)大腦一樣,一個(gè)AI模型解決所有問(wèn)題。


對(duì)于通用人工智能到來(lái)時(shí),會(huì)發(fā)生哪些產(chǎn)業(yè)變革、社會(huì)變革,推薦閱讀《科學(xué)與忠誠(chéng):錢(qián)學(xué)森的人生答卷》一書(shū),用戰(zhàn)略科學(xué)家的科學(xué)思維方法解構(gòu)飛速發(fā)展的人工智能科技。

錢(qián)老先生通常一語(yǔ)勝千言——

“用機(jī)器代替人的體力勞動(dòng),是第一次工業(yè)革命,即機(jī)械化;

用機(jī)械系統(tǒng)來(lái)替人作非創(chuàng)造性的腦力勞動(dòng),是第二次工業(yè)革命,即自動(dòng)化。”

“我們還處在第二次工業(yè)革命的前夜,明天才是超高速飛行、星際航行、無(wú)人工廠、自動(dòng)化辦公室和圖書(shū)館的時(shí)代。

到那個(gè)時(shí)候,人們終于擺脫了一切非創(chuàng)造性的勞動(dòng),實(shí)現(xiàn)了共產(chǎn)主義的生產(chǎn)方法。”

06

“曼哈頓計(jì)劃”與“奧本海默時(shí)刻”

人工智能屬于賦能型科技,是大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)之重器,所 以美國(guó)為首的國(guó)家都在“不計(jì)成本”地?fù)屨?1世紀(jì)制高點(diǎn)。

美國(guó)在走向“第一科技強(qiáng)國(guó)”的路上,有兩個(gè)不容忽視的里程碑:

1941年羅斯福提出的“曼哈頓計(jì)劃”和1961年肯尼迪提出的“阿波羅計(jì)劃”。

前者通過(guò)原子彈樹(shù)立頭號(hào)強(qiáng)國(guó)地位,后者反超前蘇聯(lián)實(shí)現(xiàn)人類登月,都極大推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科研突破、民族自信心。

時(shí)至今日,推崇“讓美國(guó)再次偉大”的特朗普在第二任任期內(nèi),很有可能采納美中經(jīng)濟(jì)與安全審查委員會(huì)提出的AGI“曼哈頓計(jì)劃”——

即政府牽引投資通用人工智能研發(fā)突破,公共投入不少于國(guó)家GDP 0.8%的龐大金額,按照2024年經(jīng)濟(jì)規(guī)模計(jì)算相當(dāng)于2190億美元。

再加上來(lái)自硅谷科技巨頭、華爾街金融體系的民間投資,AGI科研投入可能超過(guò)萬(wàn)億美元。

另一種可能性,如果AGI潛在價(jià)值繼續(xù)擴(kuò)大,美國(guó)可能按照“阿波羅登月”1.6%的GDP比例投資,即4379億美元的AGI公共科研投資。


AGI時(shí)刻就是“奧本海默時(shí)刻”。

當(dāng)一項(xiàng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)、技術(shù)突破會(huì)對(duì)社會(huì)、倫理以及人類自身產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響,這一時(shí)間點(diǎn)被稱為“奧本海默時(shí)刻”。

當(dāng)通用人工智能擁有了超過(guò)人類的智能時(shí)會(huì)發(fā)生什么?

正如在電影《奧本海默》結(jié)尾時(shí),愛(ài)因斯坦與奧本海默推算出原子彈的“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”,已經(jīng)能夠毀滅地球的可能性時(shí),奧本海默不禁感慨:“我相信我們做到了。”

當(dāng)然作為技術(shù)加速主義者的OpenAI創(chuàng)始人奧爾特曼給我們規(guī)劃了一個(gè)“AGI烏托邦”。

他在2021年《萬(wàn)物摩爾定律》一文中提出了AGI時(shí)代前后的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

在AGI時(shí)刻之前,幾十年來(lái),摩爾定律推動(dòng)芯片大約每?jī)赡暌韵嗤瑑r(jià)格變得性能翻倍。

過(guò)去幾十年,美國(guó)的電視、電腦和娛樂(lè)成本下降,但住房、醫(yī)療保健和高等教育等成本顯著上升。

如果這些成本繼續(xù)飆升,僅財(cái)富再分配是行不通的。

而人類步入AGI時(shí)刻之后——

“想象一個(gè)世界,幾十年來(lái),住房、教育、食物、服裝等所有東西大約每?jī)赡陜r(jià)格減半。

技術(shù)革命后總會(huì)出現(xiàn)新工作,而且由于另一邊的富足,人們將有極大的自由去創(chuàng)造這些工作。”

當(dāng)自主化機(jī)器人生產(chǎn)一切商品、開(kāi)采資源,并且機(jī)器人自動(dòng)化生產(chǎn)機(jī)器人,所有商品成本將逼近于原材料價(jià)格,而所有服務(wù)成本將接近于能源價(jià)格,最終帶來(lái)物質(zhì)極大豐富、人類創(chuàng)新時(shí)間自由——

這就是奧爾特曼眼中的“萬(wàn)物摩爾定律”。


而在技術(shù)加速主義者的對(duì)立面,則出現(xiàn)了一群以毀滅新興技術(shù)為使命的盧德主義者。

18世紀(jì)第一次工業(yè)革命期間,英國(guó)萊斯特地區(qū)一位名叫內(nèi)德·盧德的織布工學(xué)徒被雇主責(zé)罵后,拿起錘子搗毀了紡織機(jī)器。

在盧德主義者興起的1811至1816年,諾丁漢郡暴徒們的主要攻擊目標(biāo)是針織機(jī)。

盧德主義者們至少開(kāi)展了100次單獨(dú)行動(dòng),搗毀了約1000臺(tái)機(jī)器,它們價(jià)值6000-10000英鎊。

“AGI時(shí)刻”的到來(lái),是會(huì)給更多人帶來(lái)薪酬福利的上升、工作崗位的增加、社會(huì)技能培訓(xùn)升級(jí), 還是讓更多人失業(yè)、降薪,決定了是否會(huì)涌現(xiàn)大量盧德主義者阻礙生產(chǎn)力進(jìn)步。

人工智能的普惠價(jià)值應(yīng)造福于全人類,而不是少數(shù)人。

以人為本主義者將彌補(bǔ)科技加速主義者與盧德主義者之間的巨大鴻溝。


當(dāng)“奧本海默時(shí)刻”到來(lái)的過(guò)程中,人類也將出現(xiàn)“大分流”。

當(dāng)很多人按照情緒不假思索地接受別人的觀點(diǎn)而非思考過(guò)程邏輯,不對(duì)AI給的答案進(jìn)行質(zhì)疑與獨(dú)立思考時(shí),AI生成的海量低質(zhì)量“思維垃圾”將像快餐一樣訓(xùn)練出“超級(jí)笨蛋”人類群體,成為對(duì)AI言聽(tīng)計(jì)從的“奴隸”

與之對(duì)應(yīng)的是,具有批判性思維、善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、有能力鑒定AI答案專業(yè)性和正確性的一群人,將把AGI作為超級(jí)助手,成長(zhǎng)為“超級(jí)智人”,在做出比以往任何時(shí)代都偉大的壯舉。


人類該如何直面“AGI時(shí)刻”?

推薦《奧爾特曼傳》暢銷(xiāo)書(shū),一個(gè)有趣的思想實(shí)驗(yàn)是哲學(xué)家尼克·博斯特羅姆提出的“回形針預(yù)言”——

假設(shè)一個(gè)人工智能被賦予了盡可能多地制造回形針的唯一任務(wù),那么它可能會(huì)在無(wú)意中消滅全人類以完成其任務(wù)。

07

AI產(chǎn)業(yè)革新依靠“科技群落木桶”

走向通用人工智能AGI的科研路徑,是由一個(gè)科技群落組成——

包括多智能體協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、大語(yǔ)言模型、小語(yǔ)言模型、因果AI、群體AI等組成的“AGI木桶”,缺一不可。

新一代人工智能具有5大特性:

(1) 自主“思考”如何完成任務(wù);

(2) 在決定采取最佳行動(dòng)之前,評(píng)估各種 “假如” 情況;

(3) 在解決問(wèn)題時(shí),理解它們行為的影響;

(4) 能夠理解自身行為“如何做”和“為什么做”;

(5) 各領(lǐng)域小語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)任務(wù),并與大語(yǔ)言模型協(xié)同合作。


AI產(chǎn)業(yè)革新是按照“新基建”、“新系統(tǒng)”、“新終端”、“新服務(wù)”四階段的發(fā)展路徑演進(jìn)的。

簡(jiǎn)單來(lái)講就是“AI產(chǎn)業(yè)化,產(chǎn)業(yè)AI化”。

(1) 第一波產(chǎn)業(yè)浪潮,是以AI專屬算力、數(shù)據(jù)為核心的智能新基建。

通過(guò)重資本投資大規(guī)模升級(jí)換代數(shù)字化公共基礎(chǔ)設(shè)施,這一過(guò)程伴隨著基建成本價(jià)格的持續(xù)降低,參考1G到5G通訊資費(fèi)的降價(jià)帶來(lái)市場(chǎng)需求爆發(fā)。

(2) 第二波產(chǎn)業(yè)浪潮,是以大模型為核心的新型操作系統(tǒng)。

從云上到終端一體協(xié)同的“AI大腦”基礎(chǔ)能力持續(xù)提升,逼近人類智能臨界點(diǎn),成為所有應(yīng)用軟件的共同基礎(chǔ)。

(3) 第三波產(chǎn)業(yè)浪潮,是個(gè)人用得起的AI新終端社會(huì)化普及。

首先是PC、手機(jī)與可穿戴配件的AI換代,包括AI PC、AI手機(jī)、AI耳機(jī)、AI眼鏡、AI手表等;

伴隨計(jì)算芯片、終端電池的升級(jí),新型AI終端陸續(xù)推廣,包括智能車(chē)艙、無(wú)人機(jī)、機(jī)器狗、人形機(jī)器人等獨(dú)立運(yùn)算的終端設(shè)備,成為新型生產(chǎn)力工具。

(4) 第四波產(chǎn)業(yè)浪潮,以智能體提供跨領(lǐng)域綜合服務(wù)、專業(yè)服務(wù)。

例如辦公、編程、客服、醫(yī)療、教育、駕駛等智能體,成為跨APP的新服務(wù)入口,AI應(yīng)用市場(chǎng)吸引更多開(kāi)發(fā)者加入,互聯(lián)網(wǎng)與線下商業(yè)的格局將迎來(lái)全新格局與AI平臺(tái)重構(gòu)。


AI產(chǎn)業(yè)革命從商業(yè)領(lǐng)域上看,有四個(gè)發(fā)展方向:

一是“互聯(lián)網(wǎng)AI化”、“傳統(tǒng)軟件AI化”、“傳統(tǒng)服務(wù)AI化”、“硬件AI化”,詳細(xì)內(nèi)容參見(jiàn)下圖。

以互聯(lián)網(wǎng)AI化為例,搜索、游戲、視頻直播、社交網(wǎng)絡(luò)、電商等商業(yè)模式,都正在被生成式AI、AI虛擬角色、智能體等技術(shù)所重構(gòu)。

下一代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用并不是超級(jí)應(yīng)用,而是超級(jí)服務(wù)。


以大模型為代表的人工智能2.0產(chǎn)業(yè)化革命,推薦閱讀筆者2025年春節(jié)后出版的《AI商業(yè)進(jìn)化論》

一言以蔽之——

“人工智能的上半場(chǎng)是‘知識(shí)工程’,下半場(chǎng)是‘工業(yè)革命’。”

08

第四次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與規(guī)模化

智能化牽引的第四次工業(yè)革命,必須回答兩個(gè)關(guān)鍵命題:

一是人工智能的科技演進(jìn)路線,二是人工智能如何創(chuàng)造新商業(yè)價(jià)值。

綜合分析,前者按照“認(rèn)知AI”、“物理AI”、“AGI”(通用人工智能)三浪疊加實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步;

后者按照“超級(jí)系統(tǒng)”、“超級(jí)產(chǎn)品”、“超級(jí)服務(wù)”實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值躍遷。

智能化的本質(zhì)就是先實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)化”,再實(shí)現(xiàn)“規(guī)模化”。


展開(kāi)來(lái)看,“認(rèn)知AI”能夠逐步解決一部分基礎(chǔ)腦力勞動(dòng)。

“物理AI”能夠推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力革新,最終通過(guò)AGI完成高復(fù)雜度、高邏輯性、大規(guī)模的絕大部分人類工作。

人類轉(zhuǎn)移向挑戰(zhàn)性更強(qiáng)、創(chuàng)造力更強(qiáng)的新發(fā)展階段。


群體智能解決單體智能的瓶頸問(wèn)題。

人類的腦化商數(shù)在大約 9 萬(wàn)年前達(dá)到頂峰, 最近 5000 年還有10% 的減少。

為了持續(xù)提升人腦的智力,人類很早就開(kāi)始通過(guò)社會(huì)性、產(chǎn)業(yè)性的分工協(xié)作、知識(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)一定程度的群體智能。

人工智能同樣在快速提升單體智能(大模型)與群體智能(智能體協(xié)同網(wǎng))。

例如全球700萬(wàn)輛特斯拉電動(dòng)車(chē)之間的智能駕駛?cè)后w技能學(xué)習(xí);

以及2025年將會(huì)推出的Robotaxi車(chē)隊(duì)、Optimus機(jī)器人也是2種商業(yè)場(chǎng)景下的通用駕駛、通用生產(chǎn)群體智能。

其背后的原因如下:

(1) 加速收集高質(zhì)量數(shù)據(jù),加速認(rèn)知物理規(guī)律;

(2) 加速找到復(fù)雜環(huán)境下復(fù)雜任務(wù)的更優(yōu)解;

(3) 加速迭代優(yōu)質(zhì)服務(wù),加速吸引更多用戶。


無(wú)群體,不智能。

尤瓦爾·赫拉利在《智人之上》一書(shū)中寫(xiě)到:

“人類之所以喜歡召喚自己控制不了的力量,問(wèn)題不在于個(gè)人的心理,而在于人類在大規(guī)模合作時(shí)的一種特性(大規(guī)模合作網(wǎng)絡(luò))。”

09

人口巨變“世界工廠”升級(jí)“智能工廠”

根據(jù)聯(lián)合國(guó)人口署數(shù)據(jù)顯示,2022年中國(guó)50%的人口年齡超過(guò)38.5歲,實(shí)質(zhì)上進(jìn)入“大齡勞動(dòng)力時(shí)代”。

不只是中國(guó),而是全球大部分地區(qū)都將進(jìn)入老齡化社會(huì)。

《柳葉刀》雜志上的一項(xiàng)最新研究預(yù)計(jì):

到2050年,全球204個(gè)國(guó)家和地區(qū)中,有155個(gè)經(jīng)濟(jì)體(占比76%)的生育率,將低于人口更替水平。

到2100年,這一數(shù)量將進(jìn)一步上升至198個(gè)國(guó)家和地區(qū)——即總數(shù)的97%。

2024年亞洲地區(qū)的印度人口已經(jīng)超過(guò)中國(guó)人口(中國(guó)14.25億人,印度14.35億人)。

預(yù)計(jì)到2050年,印度平均年齡約36歲,中國(guó)則是49歲,中國(guó)將在2040年前實(shí)現(xiàn)“人口達(dá)峰”。

未來(lái)50年,我們無(wú)法依賴人力密集型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)保持領(lǐng)先地位,人工智能+新質(zhì)生產(chǎn)力是必由之路。


未來(lái)的人口密集區(qū)域不止是印度,更多新生兒誕生在非洲。

據(jù)人口研究人員分析,到本世紀(jì)末,超過(guò)四分之三(75%)的新生兒將出生在低收入和中等偏下收入國(guó)家。

其中超過(guò)一半(50%)將出生在撒哈拉以南的非洲。

所以通過(guò)中國(guó)遍布全球的新型智能工廠,向“一帶一路”的中低收入國(guó)家提供質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的個(gè)性化商品與服務(wù),成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略。

另一方面,人口下降也會(huì)帶來(lái)部分領(lǐng)域人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的縮小,所以數(shù)據(jù)貿(mào)易、合成數(shù)據(jù)等新領(lǐng)域值得深入拓展。

人口不僅是勞動(dòng)力,更是創(chuàng)新力。

仿生機(jī)器人能夠極大緩解老齡化社會(huì)的勞動(dòng)力缺口,而科學(xué)智能(AI for Science)則能夠顯著增強(qiáng)我國(guó)基礎(chǔ)科研力量的不足。

在此推薦梁建章《人口戰(zhàn)略》暢銷(xiāo)書(shū)。

該書(shū)率先提出“創(chuàng)新力 = 人口數(shù)量 x 人口能力 x (內(nèi)部交流量+外部交流量)”公式。

人口能力指的是國(guó)家或地區(qū)的人群平均能力水平;

內(nèi)部/外部交流量指的是科技、貿(mào)易等國(guó)際交流。

10

全球人才+全球科研=AI競(jìng)爭(zhēng)力

百年未有之大變局中,中國(guó)在“修路”,一帶一路貿(mào)易共同繁榮。

而美國(guó)在“建墻”,以“卡脖子”戰(zhàn)略脫鉤斷鏈。

科技產(chǎn)業(yè)鏈從全球化轉(zhuǎn)向區(qū)域化、友岸化,全球科研合作生態(tài)面臨重大挑戰(zhàn)。

中國(guó)以開(kāi)放包容原則攜手世界各國(guó)共同發(fā)展。

一帶一路、金磚國(guó)家、上合組織,人才、科技、產(chǎn)業(yè)鏈、市場(chǎng)逐步融為一體,構(gòu)筑起21世紀(jì)的“人類命運(yùn)共同體”,共同繁榮發(fā)展。

人工智能短期看算力,中期看數(shù)據(jù),長(zhǎng)期看人才,人才是一切創(chuàng)新的源頭,科技強(qiáng)國(guó)必然是人才強(qiáng)國(guó)。

中國(guó)在全球化貿(mào)易基礎(chǔ)上,應(yīng)借鑒全球科技名校,建立起世界一流的AI研究生、博士生教育體系,吸引華人科學(xué)家、國(guó)際領(lǐng)軍科學(xué)家、培養(yǎng)青年科學(xué)家的科研教學(xué)隊(duì)伍。

另一方面,為AI創(chuàng)新人才打造最自由、最有成就感的基礎(chǔ)科研發(fā)展空間,保障原創(chuàng)AI的科研工作者有飯吃、生活無(wú)憂,沒(méi)有繁文縟節(jié)和上升天花板。

國(guó)際方面,在人類命運(yùn)共同體的生態(tài)圈中,設(shè)立人工智能?chē)?guó)際基礎(chǔ)科研中心,前沿領(lǐng)域的AI跨學(xué)科交流是最好的催化劑。


《全球AI人才追蹤報(bào)告》(美國(guó)Paulson Institute智庫(kù))

人才培育方面,推薦西湖大學(xué)施一公校長(zhǎng)的新書(shū)《自我突圍》

不僅講述了中國(guó)本土人才如何自我成長(zhǎng)贏得國(guó)際化學(xué)術(shù)成就,而且提供了中西融合的新一代人才教育理念。

科技自信來(lái)自于文化自信,青年科學(xué)家決定中國(guó)的未來(lái)——

“培養(yǎng)一批有理想、敢擔(dān)當(dāng)?shù)哪贻p人,在他們的可塑性還比較強(qiáng)的時(shí)候去影響他們。”

· END ·

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