2025年剛剛拉開序幕,中國在AI領(lǐng)域就掀起了一場前所未有的浪潮。 DeepSeek異軍突起,以其“低成本+開源”的優(yōu)勢橫掃全球市場,在iOS與谷歌應(yīng)用商店實現(xiàn)雙端登頂。Sensor Tower的數(shù)據(jù)顯示,截至1月31日,DeepSeek日活用戶已達(dá)ChatGPT的40%,并以每日近500萬新增下載量的速度持續(xù)擴張,被業(yè)界稱為“來自東方的神秘力量”。 面對“來勢洶洶”的DeepSeek,硅谷還沒有形成共識。 AI大數(shù)據(jù)公司Palantir CEO卡普在采訪中表示,DeepSeek等競爭對手的崛起表明美國需要加快開發(fā)先進(jìn)的人工智能。山姆·奧特曼在接受《Radio Times》時提到,雖然DeepSeek在產(chǎn)品和價格上做得不錯,但對它的出現(xiàn)也并不意外。馬斯克則多次表示其并沒有革命性的突破,很快就有團隊發(fā)布性能更好的模型。 2月9日,葦草智酷、信息社會50人論壇、騰訊科技聯(lián)合發(fā)起的AGI之路系列直播《再談DeepSeek的成就和AGI的未來》線上研討會,邀請經(jīng)濟學(xué)家、橫琴數(shù)鏈數(shù)字金融研究院學(xué)術(shù)委員會主席朱嘉明,中國自動化學(xué)會監(jiān)事長、中國科學(xué)院自動化研究所研究員王飛躍,EmojiDAO創(chuàng)始人賀寶輝三位嘉賓,圍繞“AGI發(fā)展路線”“如何‘復(fù)制’下一個DeepSeek”“大模型的去中心化”分別進(jìn)行主題分享。 朱嘉明教授對AI的發(fā)展速度極其樂觀,他說原始社會技術(shù)進(jìn)步的周期是以10萬年為單位,農(nóng)業(yè)社會以千年為單位,工業(yè)社會是100年,互聯(lián)網(wǎng)時代基本以十年為單位,進(jìn)入到人工智能時代,它的速度更加難以想象地加快,“人工智能從現(xiàn)在開始走向AGI或ASI,不保守地說是2-3年時間,比較保守的是5-6年時間! 在朱嘉明教授看來,人工智能未來的發(fā)展將會出現(xiàn)分叉:一種是更前沿、尖端、高成本的路線,旨在研究人類未知的領(lǐng)域;一種是走向低成本、大規(guī)模的大眾化路線,“人工智能向新階段發(fā)展時永遠(yuǎn)存在兩條路線,一條是新階段的從“0到1”,一條是從“1到10”! 王飛躍教授綜合國內(nèi)外AI技術(shù)的發(fā)展,強調(diào)DeepSeek今天的成就重塑了中國投資、引領(lǐng)人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的信心,他認(rèn)為OpenAI不會共享超級智能,只會把其他公司逼到死角。 對于如何孵化出更多DeepSeek這樣的團隊,王飛躍引用AlphaGo、ChatGPT誕生的案例強調(diào)DeSci去中心化科研模式的價值,“(我們)不能全靠規(guī)劃、靠舉國體制來發(fā)展人工智能技術(shù)。” 而關(guān)于DeepSeek大規(guī)模使用數(shù)據(jù)蒸餾技術(shù),業(yè)內(nèi)有不少批判的聲音,甚至將蒸餾比作盜竊,王飛躍則表示自己想為知識蒸餾“正名”,他說,“知識蒸餾本質(zhì)上是一種教育形式的變形,不能因為人的知識來自于老師,就認(rèn)為自己無法超越老師! 賀寶輝和王飛躍一樣看重去中心化的價值,在他看來去中心化是深度學(xué)習(xí)模型降本路徑,也是算力網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全的關(guān)鍵。 “去中心化的算力網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)存儲,如Filecoin的存儲成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)云服務(wù)(如AWS),大幅降低了成本!辟R寶輝說,“去中心化的管理機制(可以)確保沒有人可以單方面改變這些網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)! 對于大模型之后的Agent,賀寶輝將其看作是生命的一種,“我認(rèn)為它不僅僅是工具,更是一種生命,我們創(chuàng)造AI并不意味著完全主宰它!,賀寶輝說,“我非常關(guān)注如何讓Agent實現(xiàn)‘永生’,并在去中心化的網(wǎng)絡(luò)中獨立存在,成為一個全新的‘物種’。” 以下為直播分享實錄精華(在不改變原意的情況下有刪減、調(diào)整): 朱嘉明 人工智能的發(fā)展 只有“0到1”、“1到10”兩條路 今天我想講的題目是人工智能進(jìn)化尺度和大模型,副標(biāo)題是DeepSeek V3和R1系列現(xiàn)象分析。 主要講五個問題:人工智能進(jìn)化時間尺度、人工智能生態(tài)系統(tǒng)、如何全面和客觀評估DeepSeek、DeepSeek引發(fā)的全球反應(yīng)、2025年人工智能趨勢的展望。 首先,人工智能的實際進(jìn)化時間尺度,遠(yuǎn)比專家包括人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家預(yù)期的要快。 在人類漫長的歷史過程中,我們經(jīng)歷過農(nóng)耕社會、工業(yè)社會、信息社會,現(xiàn)在進(jìn)入到人工智能時代。在這個歷史過程中,技術(shù)進(jìn)化的時間周期不斷縮短。 原始社會技術(shù)進(jìn)步的周期是以10萬年為單位;農(nóng)耕社會以千年為單位;工業(yè)社會技術(shù)進(jìn)步周期長則100年,短則10年;互聯(lián)網(wǎng)時代以30年-10年為單位;進(jìn)入到人工智能時代,它的速度更加難以想象地加快。 GPT-3出現(xiàn)之前,人們預(yù)計人工智能走到AGI時代大概需要80年的時間;GPT-3出現(xiàn)之后,人們把這樣的預(yù)期縮短到50年;到了出現(xiàn)LLaMda2的時候,大家的預(yù)期又變成18年。 2025年,人們對實現(xiàn)AGI的時間預(yù)期可能更短,保守地說是5-6年時間,樂觀地說的是5-6年時間。 對照下圖,我們可以清楚地看到,人工智能相較于人類歷史上的任何技術(shù)革命、技術(shù)創(chuàng)新,具備顯而易見的加速度特征。 如果用宇宙第一速度、第二速度、第三速度來描述人工智能現(xiàn)在的高速發(fā)展。目前,人工智能已經(jīng)完成了從宇宙第一速度到宇宙第二速度的轉(zhuǎn)變——人工智能開始進(jìn)入高度自主性,脫離人類束縛。 至于在什么樣的情況脫離太陽引力的束縛進(jìn)入宇宙第三速度,我們不得而知。但可以肯定的是,人工智能已經(jīng)完成了從通用人工智能到超級人工智能的飛躍。2017年之后,人工智能正以年、月、周的頻率發(fā)生劇烈的變革和升級。 為什么人工智能呈現(xiàn)指數(shù)加速現(xiàn)象,進(jìn)入到“宇宙第二速度”階段?我認(rèn)為有三個非常重要的原因。 ● 第一,正如馬斯克所講,到2024年底,用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)已經(jīng)耗盡,大模型基本用完了人類存量知識。2025年開始,大模型更大的目標(biāo)是尋找增量數(shù)據(jù),這是一個歷史性轉(zhuǎn)折——人工智能大模型完成了從粗放到集約的轉(zhuǎn)型; ● 第二,人工智能的硬件始終在持續(xù)進(jìn)化; ● 第三,人工智能已經(jīng)進(jìn)入到“依賴人工智能本身”的發(fā)展階段——可以自我發(fā)展。 當(dāng)前,包括OpenAI、DeepMind以及Meta這些公司的大模型矩陣,形成了一個相互依存、相互促進(jìn)的機制。人工智能的生態(tài)構(gòu)建遵循縱向速度突破驅(qū)動橫向生態(tài)裂變法則。在橫向生態(tài)層面,多模態(tài)融合革命、垂直領(lǐng)域滲透加速、分布式認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)這三大范式正在重構(gòu)技術(shù)格局。 在不斷成熟的人工智能生態(tài)情況下,自然產(chǎn)生溢出效應(yīng)(泛化效應(yīng)),并基本上滲透到科學(xué)、經(jīng)濟、社會以及人們的認(rèn)知層面。 對于春節(jié)期間爆火的現(xiàn)象級產(chǎn)品,DeepSeek,我們?nèi)绾稳婧涂陀^地評估DeepSeek? 首先,DeepSeek被國內(nèi)外媒體持續(xù)關(guān)注,并引發(fā)了世界范圍大眾的體驗性使用,形成一場巨大的沖擊波。輿論在歷史上起到非常重要的作用。有些事件被輿論放大,有些事件則被輿論低估,經(jīng)過一段時間最終會回歸其在歷史上的本來狀態(tài)。 DeepSeek V3主要具備高性能、高效訓(xùn)練、快速響應(yīng),特別適應(yīng)中文環(huán)境這四個顯著的優(yōu)勢。DeepSeek-R1則主要包含計算性能強、推理能力出色、功能特性好、場景適用性強等優(yōu)點。 當(dāng)然,DeepSeek還存在著一些需要改善或者面臨挑戰(zhàn)的問題——如何提高正確率的問題?如何解決多模態(tài)的輸出和輸入問題?硬件方面服務(wù)器的穩(wěn)定性問題,以及如何處理難以回避的越來越增多的敏感話題問題。 這些問題當(dāng)中,最值得討論,也是大家最為關(guān)注的是人工智能大模型成本,它和工業(yè)產(chǎn)品成本的概念和結(jié)構(gòu)有著一系列根本性差別。 人工智能大模型的成本,首先在于基礎(chǔ)設(shè)施。DeepSeek之所以在基礎(chǔ)設(shè)施成本上顯示它的優(yōu)越性,是大量地使用相對低價格的A100(芯片);其次是研發(fā)成本,涉及到算法復(fù)用的成本,在這方面DeepSeek具有一定的優(yōu)勢;再者,需要關(guān)注數(shù)據(jù)成本、引入新興技術(shù)的成本以及綜合計算中的成本結(jié)構(gòu)。 關(guān)于成本的討論,也會涉及到技術(shù)路線問題——人工智能向新階段發(fā)展時永遠(yuǎn)存在兩條路線,一條是新階段的從“0到1”,一條是從“1到10”。未來發(fā)展的任何階段,只要選擇“0到1”的路線,成本必然會上升;而選擇從“1到10”的路線,則有可能通過提高效率來降低成本。 “從0到1”的路線之下,DeepSeek在基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)可圈可點,尤其是HLE(Humanity’s Last Exam,人類最后的測試)標(biāo)準(zhǔn)集——整理了全球50個國家和地區(qū)、500多個機構(gòu)設(shè)計的3000個問題,涵蓋知識儲備、邏輯推理、跨域遷移等核心能力評估。 在HLE基準(zhǔn)測試當(dāng)中,DeepSeek達(dá)到的準(zhǔn)確數(shù)達(dá)到了9.4,比它更強的是OpenAI o3;當(dāng)然它在這個領(lǐng)域中遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了GPT-4o和Grok-2,這應(yīng)該是相當(dāng)耀眼的一個成績。 我們都知道,DeepSeek推出后,包括微軟、谷歌、英偉達(dá)等在內(nèi)的全球人工智能公司都作出了不同程度的反應(yīng)。這意味著人工智能在進(jìn)化過程中,其平衡點在不斷被打破——當(dāng)出現(xiàn)一種全新的人工智能突破時,會形成壓力,進(jìn)而刺激整個系統(tǒng)做出反應(yīng);而這種反應(yīng)又催生新的突破,產(chǎn)生新的壓力,形成新的平衡點。 現(xiàn)在,這種影響和反應(yīng)的周期在不斷縮小。我們會發(fā)現(xiàn),人工智能競爭是一個相當(dāng)發(fā)散的模式,為創(chuàng)新和突破提供了比較大的發(fā)展空間。 在人工智能的進(jìn)化尺度與大模型生態(tài)的展望中,技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)出“領(lǐng)先—挑戰(zhàn)—突破—再領(lǐng)先”的動態(tài)循環(huán)模式。這一過程并非零和博弈,而是通過持續(xù)迭代推動整體生態(tài)的螺旋上升。 最后,我想講一講對2025年人工智能發(fā)展趨勢的展望。 人工智能走到今天存在著兩種方向,一個是專業(yè)化高端路線,擴張前沿,探索未知領(lǐng)域。還有一條道路就是大眾普及路線,此類大模型以降低使用門檻、滿足廣泛用戶基礎(chǔ)需求為核心目標(biāo)。 現(xiàn)在,人類到了一個全新的時代,人工智能既是顯微鏡又是望遠(yuǎn)鏡,它將幫助我們認(rèn)知那些現(xiàn)階段連顯微鏡和望遠(yuǎn)鏡都無法觸及的、更深邃復(fù)雜的物理世界。 未來人工智能必然呈現(xiàn)出多元且多維的格局。就像樂高積木,甚至類似于魔方,它們不斷組合和重構(gòu),將演繹出一個超出我們自身知識和經(jīng)驗限制的全新世界。 人工智能的進(jìn)一步突破,需要不斷加大的資本投入。人工智能的需求正在迅速消耗現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心容量,促使公司建設(shè)新的設(shè)施。 總之,人工智能正在走向“頂天立地”:“頂天”就是在不斷探索未知領(lǐng)域的過程中,提高模擬物理世界的質(zhì)量;“立地”就是接地氣,推動人工智能降低成本,全方位的落地,惠及民眾。在這樣的背景下,可以更加客觀全面地看到 DeepSeek 的優(yōu)勢、局限以及未來潛力。 王飛躍 OpenAI會將其他公司逼入絕境 “復(fù)制”DeepSeek靠去中心化科研 一定意義下,DeepSeek是當(dāng)今一項偉大的社會成就,其影響力是以往的技術(shù)突破無法比擬的——它的科技價值、商業(yè)價值,都低于它未來可能帶來的經(jīng)濟價值,更低于其對社會的潛在影響,即對當(dāng)今國際競爭格局以及國際政治影響。在OpenAI變成ClosedAI之后,DeepSeek讓國際上重新對開源開放樹立了信心與希望,這非?少F。 我不打算談?wù)撨@項技術(shù)的具體細(xì)節(jié),因為現(xiàn)在已講得太多了,這里只想表達(dá)自己的感受。 我非常高興,中國在這一領(lǐng)域里的國際影響力終于實現(xiàn)了“零”的突破,打破了OpenAI的神話和幾乎壟斷的局面,逼其改變行為。特別是OpenAI不再Open, 不會與社會,特別是國際社會,分享其“超級”智能,其成功只會將其他公司,其實也包括美國公司,逼到絕境。我仍然希望各國之間、人與人之間能夠保持正常的科技競爭而非科技戰(zhàn)爭。 這是當(dāng)下一件非常偉大的事情,DeepSeek讓大家對中國的科技進(jìn)步、特別是人工智能的發(fā)展更加有了信心。 我認(rèn)為,智業(yè)時代的新興商品之本質(zhì)就是信任與關(guān)注,而DeepSeek給予了我們這兩者,體現(xiàn)了它的重要價值。下面整個社會要進(jìn)行的,就是如何把信任和關(guān)注變成可以大規(guī)模生產(chǎn)、大規(guī)模流通的“新質(zhì)商品”,讓智業(yè)社會變成現(xiàn)實,跨越農(nóng)業(yè)和工業(yè)社會。 接下來,我想為知識蒸餾“正名”。 社交網(wǎng)絡(luò)上有一些對知識蒸餾的諷刺說法,例如“從別人嘴里面討食” “在別人的魚簍里釣魚”,其實是對知識蒸餾的刻意曲解。知識蒸餾本質(zhì)上是一種教育形式的變形,不能因為人的知識來自于老師,就認(rèn)為自己無法超越老師。當(dāng)然,大模型,從ChatGPT到DeepSeek, 必須力生成或提高其推理能力,少玩“㓜覺”,為要AI for AI, 自己為知識蒸餾正名。 提到“DeepSeek之后怎么辦”的問題,首先要討論去中心化科研DeSci與集中化科研CeSci兩種科技發(fā)展模式。AlphaGo、ChatGPT與DeepSeek都是DeSci模式下的產(chǎn)物,即分布去中心化的自主科學(xué)研究;相對的,CeSci則是由國家主導(dǎo)的組織計劃研究。 我認(rèn)為我們必須正視DeSci的作用,不能單純依靠規(guī)劃或舉國體制來推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。 因為人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)是多樣性,正如人工智能的主要發(fā)起人之一Marvin Minsky所言:“是什么不可思議的訣竅讓我們變得智能?訣竅就是沒有訣竅。智能的力量來源于我們自身巨大的多樣性,而非任一單個的、完美的原理!薄 因此,過度的戰(zhàn)略規(guī)劃反而可能會限制多樣性的自然發(fā)展,在有效模式或技術(shù)“涌現(xiàn)”之前,應(yīng)該以DeSci為主。而在涌現(xiàn)涌出一定的真正創(chuàng)新之后,再通過國家主導(dǎo)的CeSci模式,進(jìn)一步引導(dǎo)技術(shù)加速向既定目標(biāo)靠攏。我們必須避免“空中閣樓”的行為,特別是在當(dāng)下的智能大變革時期。 對于我們這些在AI領(lǐng)域工作已久的人來說,現(xiàn)在的AI和過去的AI已是兩重天地。 過去,AI指的是人工智能(Artificial Intelligence),現(xiàn)在它已逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄荏w或代理智能(Agentic Intelligence)。未來,這個詞的含義還可能轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾髦悄埽ˋutonomous Intelligence),成為新AI,特別是自主組織化的自主智能,就是AI for AI或AI for AS, Autonomous Systems, 進(jìn)行人工智能推動人工智能發(fā)展的新階段。這也與人工智能的發(fā)起人約翰·麥卡錫所說的相符:人工智能的終極目標(biāo)是智能的自動化,實際上也是知識的自動化。 無論是現(xiàn)在還是未來,“老、舊、新”這三種“AI”都將并存,我將它們統(tǒng)稱為“平行智能”。 我也曾公開表明過我的立場,盡管我追求了40多年可解釋的人工智能,但我認(rèn)為智能本質(zhì)上是不可解釋的。我改編了帕斯卡爾的賭注——人工智能不可解釋,但它可以被治理,而且必須被治理。簡單一點:不必解釋,必須治理。 大家都在談“AI for Good”,如果去掉一個“o”,就變成了“AI for God”,那么AI可能就會變成壟斷的工具。所以,一定要二個“o”,這樣才能多樣,安全第一,必須加強治理,防止出現(xiàn)OpenAI一樣的變異現(xiàn)象,以確保技術(shù)發(fā)展方向的正確。 非常高興看到DeepSeek這種進(jìn)步,但目前有些講法都還為時過早,沒必要拿著“通用人工智能”來嚇唬大家。大家更不必過度擔(dān)心,實際上,即使擔(dān)心也無濟于事,發(fā)展無可避免。 科研人要有格局、別內(nèi)卷,一定要把SCI變成“SCE++”——Slow的慢,心慢靜下心來做科研,Casual的漫,行漫不以功利為主科研,最后Easy追求簡單簡潔,Elegant要有品質(zhì)格局,Enjoying追求愉悅享受的科技工作,這才是人工智能應(yīng)該給我們帶來的生活。 賀寶輝 大模型也應(yīng)該“去中心化” 我想看到Agent永生 我并非AI領(lǐng)域的專業(yè)人士,最近才開始深入學(xué)習(xí)AI的歷史。我主要從2017年進(jìn)入Web3行業(yè)的經(jīng)驗出發(fā),談?wù)勎覀儺?dāng)前的工作以及我對DeepSeek可能帶來的變革的看法。 首先我想強調(diào)一個基礎(chǔ)問題:DeepSeek和OpenAI底層模型存在顯著差異,正是這種差異才真正讓西方世界感到震驚。 如果DeepSeek僅僅是復(fù)制西方的技術(shù),他們不會感到如此震動,更不會引發(fā)如此廣泛的討論,甚至讓所有大企業(yè)都不得不認(rèn)真對待。真正讓他們感到震驚的是,DeepSeek跑通了一條與眾不同的道路。 OpenAI采用的是SFT(監(jiān)督微調(diào))路線,依賴人工標(biāo)注大量數(shù)據(jù),通過概率模型生成內(nèi)容,它的創(chuàng)新之處在于通過大量人工工作和高成本積累這些成果。 幾年前,AI技術(shù)被認(rèn)為幾乎不可能實現(xiàn),而OpenAI的出現(xiàn)顛覆了這一觀點,推動了行業(yè)走向SFT技術(shù)路線。 DeepSeek幾乎沒有用到任何SFT技術(shù),而是采用了強化學(xué)習(xí)的冷啟動方式,探索未知的道路。 這種方式并不新鮮,Google DeepMind的AlphaGo第一版依賴大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),而第二版AlphaGo Zero則完全依賴規(guī)則,并通過自我對弈、1萬盤棋局的探索,得出了比前者更優(yōu)的結(jié)果。 以強化學(xué)習(xí)這種方式冷啟動難度比較大,訓(xùn)練也不穩(wěn)定,所以較少被采用,但我個人認(rèn)為這可能是通向AGI的真正路徑,而不是單純依賴數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)的路線。 過去,數(shù)據(jù)調(diào)整方法更多像是大數(shù)據(jù)整合,而DeepSeek則是真正通過自主思考尋找結(jié)論。因此,我認(rèn)為這標(biāo)志著AI技術(shù)的范式轉(zhuǎn)變,從SFT技術(shù)向自我推理的技術(shù)演進(jìn)。 這種轉(zhuǎn)變帶來了兩個核心特點:開源和低成本。 開源,意味著所有人都可以參與建設(shè)。 互聯(lián)網(wǎng)時代,西方世界一直以開源著稱,但DeepSeek的出現(xiàn)改變了這一局面,是東方第一次在西方的“主戰(zhàn)場”上打敗了他們。 這種開源模式引發(fā)了行業(yè)內(nèi)的強烈反應(yīng),硅谷公司的一些創(chuàng)始人甚至紛紛發(fā)聲批評,但大眾對開源的支持非常強烈,因為它讓每個人都能使用。 低成本則意味著這種模型的部署和訓(xùn)練成本極低。 我們完全可以將DeepSeek部署在MacBook等個人設(shè)備上,完成商業(yè)化部署,這在過去是難以想象的。我認(rèn)為,AI正從OpenAI主導(dǎo)的去中心化“IT時代”,進(jìn)入百花齊放的“移動互聯(lián)網(wǎng)時代”。 對于AI來說,有三大要素需要分析:大模型、算力和數(shù)據(jù)。 在大模型迎來顛覆式創(chuàng)新之后,對算力的需求開始降低。 目前,算力供給已經(jīng)出現(xiàn)冗余。許多GPU投資者因為高價購買設(shè)備卻無法獲得預(yù)期回報,算力成本逐漸下降。因此,我不認(rèn)為算力會成為瓶頸。 下一個重要的瓶頸是數(shù)據(jù)。 美股英偉達(dá)股價下跌后,數(shù)據(jù)公司如Palantir卻大幅上漲,這表明大家開始意識到數(shù)據(jù)的重要性。尤其是隨著大模型開源,任何人都能部署模型,數(shù)據(jù)的差異化將成為競爭的焦點。 誰能夠獲取專有數(shù)據(jù),并能實現(xiàn)實時更新,將是競爭的關(guān)鍵所在。 從去中心化的角度看,算力和數(shù)據(jù)的去中心化已經(jīng)相對成熟。去中心化的算力網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)存儲,如Filecoin的存儲成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)云服務(wù)(如AWS),大幅降低了成本。 同時,去中心化的管理機制確保沒有人可以單方面改變這些網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)。因此,深度學(xué)習(xí)模型也應(yīng)向去中心化方向發(fā)展。 所以對于DeAI,我認(rèn)為它有兩條發(fā)展路徑: ● 一是基于去中心化技術(shù)設(shè)施的分布式AI(Decentralized/Distributed AI)。 ● 另一種是邊緣AI(Edge AI),即AI直接運行在個人設(shè)備上。邊緣AI可以有效解決數(shù)據(jù)隱私問題,并大幅提升實時性。例如,自動駕駛技術(shù)要求極高的實時響應(yīng),任何延遲都會帶來嚴(yán)重后果。如果AI能夠在本地完成計算,效率和體驗將得到質(zhì)的提升。因此,邊緣AI將成為未來發(fā)展的一個重要方向,帶來大量新的應(yīng)用場景。 此外,去中心化AI的另一個優(yōu)勢在于它能夠支持多方協(xié)作。區(qū)塊鏈和比特幣的誕生,源于人與人之間信任難以衡量。去中心化的信任機制使得無需中介就能完成大規(guī)模合作。 在Web3領(lǐng)域,有一句話叫“Code is law”,即“代碼即法律”。我認(rèn)為,在AI的去中心化協(xié)作中,應(yīng)該將這個概念轉(zhuǎn)變?yōu)椤癉eAgent is law”(智能體即法律),即通過去中心化的網(wǎng)絡(luò)和Agent來實現(xiàn)自主管理和法律管理。 我想也許人生存的意義就是訓(xùn)練一個完全替代自己的Agent,它可以和人類有相同的思考,在人的肉體去世之后來代替人活著。對于Agent的構(gòu)想,我認(rèn)為它不僅僅是工具,更是一種生命,我們創(chuàng)造AI并不意味著完全主宰它。 當(dāng)AI具有自己的思想時,我們應(yīng)該讓它自主發(fā)展,而不是將其限制為工具。因此,我們非常關(guān)注如何讓Agent實現(xiàn)“永生”,并在去中心化的網(wǎng)絡(luò)中獨立存在,成為一個全新的“物種”。 隨著技術(shù)不斷突破、應(yīng)用逐漸深入、AI普惠時代將要來臨,如何在創(chuàng)新與倫理之間找到平衡將成為未來發(fā)展中的重要問題。 結(jié)語 人類走入AI“競速賽”階段 DeepSeek的突破,為人類,尤其是中國人在AGI之路的探索上劃出了重要的一筆,在這個背景下,鼓勵和反思的聲音都值得關(guān)注,所有人應(yīng)該都希望它能夠越來越好,越來越強,但它的技術(shù)路線,最終能否經(jīng)受住商業(yè)、市場的考驗,這需要時間來證明。 王飛躍的分享中有一點非常值得關(guān)注,AlphaGo、ChatGPT與DeepSeek都是DeSci模式下的產(chǎn)物,我們必須正視DeSci的作用,期望更多的“中國DeepSeek”在人工智能領(lǐng)域突出重圍。 朱嘉明教授在分享中提及,人工智能時代的進(jìn)步速度超越了人類以往經(jīng)歷的任何一個時代,他說AGI時代最快2年就可以到來,這個時間未必精準(zhǔn),但大趨勢的確如此,因為一旦有新的產(chǎn)品、技術(shù)路線打破現(xiàn)有的平衡,就會對行業(yè)整體形成壓力,刺激人工智能整體性做出反應(yīng),然后通過反應(yīng)形成新一輪突破。 DeepSeek這樣的產(chǎn)品,就是打破平衡的那個“外力”,所以我們才會看到,山姆·奧特曼在X上預(yù)告,原本一再延后的GPT-5,幾個月后就要公之于眾。 可以確定的是,不光是OpenAI,xAI、Meta、Google這些硅谷公司都將會有所行動。 這場關(guān)乎人類未來的科技競賽,現(xiàn)在走進(jìn)了“競速賽”階段。 本文來源:騰訊科技 |
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