從玩具到工具,AI產業化之接受篇_風聞
道之所归-1小时前
當新技術和新產品進入市場的時候,普遍都有一個被市場和社會逐步接受和認可的過程。但AI的技術特點,高度的複雜性和明顯的獨特性,大幅度提升了接受的難度。如果不花力氣解決接受相關的問題,這將成為AI應用普及的攔路虎。
下面我們將從解釋和理解,預期和體驗,過程和代價三個不同角度分析接受問題的來源及相應的應對方案。
解釋和理解
AI大語言模型及其應用一直面對的一個困境是,因為複雜所以難以理解,因為難以理解所以不可信任,因為不可信任所以不能獨立工作。
根源就在於我們對AI大語言模型的工作原理缺乏簡單直觀,同時又有科學依據的解釋。這是AI領域的科學家和工程師需要承擔的責任。
語言以怎樣的方式被AI所掌握?知識以怎樣的方式被AI所記憶?當我們提出問題時,AI經過哪些步驟給出了回答?諸如此類的問題,我們都需要容易理解的答案。
最新的推理模型在回答中給出推理的步驟,這部分回答瞭解釋和理解的問題。但顯然還不夠,我們還需要單個步驟的解釋,以及前面提到的原理的解釋。
關於AI模型工作原理的解釋,是AI領域研究的一個重要課題,也是AI應用被社會理解和接受的重要前提。
預期和體驗
我們對新事物的體驗直接和我們的預期負相關。2023年,ChatGPT一邊倒的好評,正是建立在它幾乎超出了所有人的預期的基礎之上,以至於客觀存在的眾多技術缺陷都顯得不重要了。
兩年後的今天,我們走向了另一個極端,對AI技術及其產品抱有過高的預期。諸如“AI來了,我的工作沒了”,“某某模型戰勝99%的專家”,“AI將人類文明推進到新高度”等等聳人聽聞的報道和評論橫掃諸多新媒體。近期,我們看到了媒體持續對DeepSeek的宣傳和讚揚,其中也不乏誇大其辭和不切實際的部分。
這種過高的預期會大幅降低實際使用的體驗,成為AI應用被接受的巨大障礙。如果人們相信AI的寫作能力能夠勝任專業寫手的工作,那麼當他們使用文本生成工具去輔助自己真實的創作時,得到的體驗一定是“這是什麼垃圾?”。
在這裏我們呼籲抵制關於AI技術的各種言過其實的宣傳。再不制止就會在社會層面造成一種“捧殺”的效果。
與之相應的,我們應該歡迎對AI技術和產品的客觀評價和真實體驗,對AI技術所產生影響的憂慮和反思,以及對AI應用各種問題的批評和意見。
過程和代價
在我們學習開車的時候,我們清楚知道要去駕校,從科目一到科目四,以及大約花多少錢多長時間。那麼掌握某個AI工具呢?零基礎無需培訓顯然過於理想化了。
在推出應用之前,AI應用開發者就需要設計好面向用户的教育和培訓。這當然是老生常談。
從這個角度出發,我們真正想提醒AI領域開拓者的是,在應用最初的概念形成階段,我們就應該考慮到,功能單一容易上手也是很重要的新產品特性。AI大語言模型可能是最全能的平台,在產品設計開發的時候,我們需要多做減法。
綜上所述,為了AI產業的順利發展,我們需要科學家和工程師在AI技術的解釋上有明顯突破,需要媒體和民眾調整對AI的預期,需要開發團隊考慮好教育和培訓問題。AI技術當然大有前途,實際的困難和挑戰仍然需要大家一起腳踏實地,努力耕耘。