今天小編分享的科學經驗：一覽科技CTO陳錫言：大模型陰影下的技術創業機會——鏈接大模型與用戶，歡迎閱讀。
過去三個月，AIGC 和其背後的大模型浪潮席卷中文互聯網，所有人都能享受到人工智能技術更新帶來的便利。
在公司層面，擁有大模型技術和資源的頭部企業獲得了最多的關注，而大模型應用層的創業公司雖活躍，但存在感卻并不高。
甚至随着 ChatGPT 相關功能插件的釋放，沒有直接參與大模型競争的應用層企業都有可能被類似于 OpenAI 的企業的一個插件所 " 覆滅 "。
毫無疑問，通用人工智能的發展還會持續影響應用層企業的生存空間。
那麼，作為應用層的創業公司将如何在這種壓力下，尋找到屬于自己的創新空間、打造獨特的業務模式呢？他們的創業價值又将如何得到社會和市場的認可？
圍繞應用層創業公司如何通過鏈接大模型與客戶發揮價值，一覽科技聯合創始人兼 CTO陳錫言在「量子位 · 視點」直播中分享了他的從業經驗和觀點。
以下根據分享内容進行整理：
大模型的出現拉齊了很多公司的 AI 水平，革了很多 AI 服務商的命，同時它又以極快的速度普及，可以稱為史上增長最快的月活破億的應用，颠覆了很多技術、業務和服務。
ChatGPT 開始免費之後，基于 OpenAI 生态的一些創業公司其實都是一臉懵。雖然 OpenAI 的 CEO 表示說 " 不會和客戶產生競争 "， Jesper CEO 也說 " 更多大模型的出現，讓公司已經擺脫了對 OpenAI 的單一依賴。" 但這些解釋的邏輯其實很無力。
ChatGPT 的出眾之處，在于除了大模型本身以外，還有自然語言的互動模式，這是自命令行、影像化 UI 之後的最先進人機互動模式。GPT4 提供了通用人工智能的可能性，對話的人機互動形式配上 AGI 之後似乎變得無所不能。文心一言、通義千問等國產大模型也都是如此。
這半年來，團隊經常會讨論到一個問題，大家都用大模型了，我們的價值究竟是什麼？
大模型陰影下，創業公司有什麼機會？
在文心一言發布會上，李彥宏曾提出了一個四層模型：芯片、框架、模型、應用。但是他只說了這四層模型，但是沒有說這四層模型的關系究竟是金字塔形的，還是倒金字塔形、橄榄形、菱形或别的結構。
芯片，肯定是卡脖子的核心競争力。框架，是大公司的遊戲。模型的話，現在看起來 10 億起步，而百度還說文心同時做了 10 個行業大模型。
應用層，現在看起來 ChatGPT、文心一言以及其他大模型的這種互動類應用都是 ToC 的，而且免費。大家都說要做 AI 大基座，要形成自己的應用生态。
如果 AI 大基座在模型關系裡是底層（在地上），那麼它對于應用層的創業者來說是一個平台。但如果 AI 大基座是頂部（在天上），留給應用層創業者的就會是陰影。
目前看起來，現在做大模型的 AI 大基座們都表現出了一個 " 我全要 " 的狀态：說是大基座，實際上包含了全部的四層模型。
小孩子才做選擇，做大模型花了那麼多錢，當然是全都要。
陰影 1：通用人工智能讓很多 SaaS 一夜之間失去壁壘
通用人工智能好像什麼都可以做，讓很多 SaaS 軟體很懵，多年的積累在大模型面前可能變得一文不值。所有軟體公司都面臨一種情況：被迫擁抱 AI。
當 " 所有應用都值得用 AI 重做一遍 " 被提出來之後，大模型先把自己母公司各系產品都加上 Copilot，比如浏覽器、搜索引擎、即時通訊、辦公軟體等等。這真的讓人很懷疑，我們還做其他軟體的價值究竟是什麼。
陰影 2：不僅取締機器和軟體，還會更快取締人類的工作
我認為能夠被簡單且精準描述 input、process 和 output 的工作更容易被取締。
例如把影像中所有藍色改成紅色、僅僅做排版的文字編輯、按标準文檔回復的客服服務，甚至說當制作一杯咖啡，加多少豆、怎麼研磨、加多少水多少奶都非常标準的情況下，口感與手工咖啡的可能差别并不大。
陰影 3：風頭全是大模型公司的，沒錢根本上不了船
現在幾乎所有的風頭熱度都在制作大模型的這些公司，包括創業明星系的、BAT 系的、名校系的。有一件事情可以肯定，創業公司根本就參與不了大模型的開發工作。
A100 雖然不好買，但其實購買方法也很多，京東上就有——只不過上次查的時候是 10 萬元一張，今天已經變成了 119,999 元。買不買得到并不是問題，買不買得起才是問題。
即使創業公司有 5,000 萬，買完 500 張後連網線都買不起，電費也只能用花呗。所以創業公司入局大模型如果沒有 10 個億，根本上不了牌桌。
AIGC 并沒有創造新的需求。我要一幅 AIGC 的畫，可能等于我要一幅更便宜的畫，這是供需市場決定的。AIGC 只是一個工具，而需求側永遠想要更便宜的產品。
AIGC 重復了很多業務流程以及供求關系，幾乎所有的企業其實都希望 AIGC 來提升生產力，但實際上其實困難重重。
AIGC 對生產力提升中的真正困難
一、工作流程固化很難改變。
AIGC 工具強調個體，個體是打工人，打工人賣的是時間，湊夠時間可能就拿到工資了。而 AI 工具作為新事物，還有很多的不确定性，很難說服打工人為了一個不确定的工具去增加學習成本。
二、商務比系統更重要得多。
很多 ToB 業務一旦成熟之後，商務關系往往比業務本身更重要。系統被弱化了，甚至有些老板對技術部的要求就是，只要不宕機，做成什麼樣都不影響公司賺錢。我聽到最無力反駁的一句話，客戶的工作方式不變，自己公司單獨變化有什麼用。
三、很多打工人更願意偷偷的使用。
我們不得不承認，很多場景尤其是創意類工作場景，使用 AI 并不是一個很體面的事情。如果借助 AI 制作了東西，或是使用 AIGC 節省出了更多時間來休息摸魚，打工人自然不想承認，也永遠不能承認。
四、擔心信息洩露。
安全的确是一個問題，但更多時候可能是一個借口，沒有前面三點重要。
AIGC 工具現在更多的是個體的賦能，而不是對企業的賦能。希望大家記住這句話，這是我們創業的一個機會。
什麼樣的崗位不容易被 AI 取締？一、要求結果穩定精準
GPT4 到底會不會解數學題是一個很有争議的問題。
比如：一個計算機只能執行「+1」和「X2」兩個運算，如果輸入「1」，問最少幾個步驟可以得到 63。GPT4 肯定是倒推法，方法是正确的，但每次都會算錯，比較好笑的是它知道算錯了，還能拼命扯回來。比如在某一步驟中「X2」，然後得到 70，突然發現超了，這時他告訴你最後再減 7，也能得到 63。
我不覺得穩定和精準是一個大模型應該有的必要屬性，我也不相信語言模型能解決數學問題。這是我的一個比較偏執的世界觀，有可能是錯的。
二、強 IP 屬性業務
大家有沒有注意到，書法作為我們國家很重要的一種藝術形式，到現在為止卻沒有一個書法的 AI 模型出現。這可能是價值問題導致的，書法 AI 模型它可能就沒有價值。
比如說這個字是啟功寫的，這字是蘇轼寫的，如果第三種字是 AIGC 寫的，很有可能會被扔掉。因為書法很強調個人風格、審美和個人 IP。
三、對安全要求很高
想象一個職業，AI 理發師。
理發師這樣的職業是需要極其信任和安全的，如果一個黑化的理發師拿着刀在我面前，我可以說大哥别傷害我，打感情牌可能還有一線生機。但如果對面是一個機器人，它僅僅是一個殺戮機器，我毫無辦法。
另外理發師這個行業也具有強 IP 屬性，任何一個理發師在社區都是強 IP。
四、數據集缺少或者不容易被标注
大模型本身的泛化能力仍然受限于數據集。如果說某個行業會被取締的話，那最簡單的一個判定标準就是該行業能否組織足夠多、足夠好的标注數據；如果數據質量非常多非常好，大概率機器會代替人完成。
但如果是那種不容易被标注的，比如說一個藝術作品，它不僅包含了創作者的情緒和感情，還包含了觀看者當下的情緒，大概率不會被替代。就像我們常說的 "1000 個人心中有 1000 個哈姆雷特 "，這個復雜度很難得到有效标注，标注的意義也不大。
五、需要動手實驗的
有一個很經典的問題：如果 ChatGPT 早發明 500 年，人類還會不會知道地球是圓的？
我認為在科學面前，AIGC 和聖經是一樣的，不是因為他們權威，而是因為在科學面前，他們都需要被摒棄。
AI 雖然可以處理和模拟一些既定的任務，但它們缺乏人類的直覺、情感以及對抽象概念的理解，這是無法模拟的。
大模型背景下的技術創業機會一、懂業務懂技術：鏈接大模型與用戶
我們有個客戶是影視行業的上市公司，老板最開始要求全公司都要用 AI，100 多号人響應号召使用一堆五花八門的工具，後來縮減到只剩 ChatGPT 和 Midjourney，到最後就什麼都不用了。直到後來找到我們來提供企業級的 AI 工具，和現有的工作流做無縫打通。
所以其實企業永遠需要信息系統，如果又懂業務又懂技術的話，做大模型和企業之間的鏈接者是一個不錯的選擇。
二、有錢有能力：加入大模型創業
這裡面還是有很多值得做的事情，比如多模态、潛信息、腦機互動等等，但需要有錢有能力。
三、有趣的靈魂：利用 AI 制作有趣的内容
AIGC 對于内容創作者，其實是一個特别好的時代。以前很龐大的創作組織，現在可能只需要幾個人。
另外，ChatGPT 一本正經的胡說八道，或是天馬行空的奇思妙想，這種能力特别适合做内容創作。
四、直男程式員：微調 / 定制模型
有一種純技術方向：為企業提供微調大模型，或者提供行業定制模型。
當我第一次看到 MaaS，也就是 Model as a Service 的時候，我是絕望的，要被大公司逼近絕路的感覺。但是最近我又看到一個詞 Fine Tuning as a Service，我覺得特别有趣，一看就是程式員想到的。這個詞讓我感受到了程式員樂觀、積極向上的情緒。
AIGC 大背景下有哪些崗位會炙手可熱？
其實淘金熱中最賺錢的是賣牛仔褲的。在整個 AIGC 大背景下，除了剛才那些直接創業的機會，我認為還會有一些炙手可熱的工作崗位或是可以形成衣務的。
一、AI 對齊工程師
随着 AI 工具的不斷發展， AI 如何與人類的價值觀保持一致，以及 AI 系統如何保證自己的可解釋性等等将會成為重點。AI 對齊工程師，是要保證 AI 系統在任何時候都能和人類的價值觀保持一致，保證人類的利益，以及保證人類對 AI 的控制權，甚至必要的時候拔網線、斷電等等。
二、模型訓練工程師
剛才說到每個企業都值得擁有自己的模型，那麼在大模型基礎上，通過微調或者蒸餾等方式，得到一個企業專有的模型，也是一個很重要的事情。
三、數據治理工程師
雖然企業都值得擁有屬于自己的模型，但是模型依賴數據。
數據治理指的是在一個組織内部對數據質量、數據整合、數據隐私、業務流程等做合理的管理體，保證數據的準确性、一致性以及可用性。首先要數據可用，才有機會訓練模型。
大多數企業的數據化程度是不足的。其實越是在線化業務的公司，或者做數據服務的公司，數據化程度越偏低，很多互聯網企業的數據化程度甚至遠不如一些工廠。
四、數據标注師
高質量的标注數據會成為 AI 系統的核心競争力。前幾天我看新聞，北京還提出了一個概念，要做統一的數據标注服務，大家也都看到了數據标注是一個非常重要的業務。
babyAGI 和 autoGPT 有哪些啟示？
前段時間 babyAGI 和 autoGPT 比較火，火得快，涼的也快，但是留下了幾個詞很有價值，比如「思維鏈」和「任務隊列」，有的地方解釋成「工作流」。
左圖是 babyAGI 第二版的工作流程圖，核心就是把第一個問題形成一個問題列表，然後放到隊列裡面，對每一個問題做相應地執行，然後通過 ChatGPT 解讀相應的答案，再對答案生成若幹個問題，類似于金字塔的結構，通過邏輯樹的方式逐漸地去找解決方案的本質。
右圖指的是 autoGPT 第一版裡面最重要的幾步，也是把一個問題拆解成多步，然後列出相應的計劃，但是它比 babyAGI 多了一步，就是檢查這個東西對不對的概念，然後批評、反省。這個步驟對一個智能型的 AI 系統而言，是非常重要的。
從這兩個開源項目裡面，我們能學到很多做大模型還沒有觸及到的，或是比較有特色的 AI 系統的地方。我的想法是對它們做改進之後，使用專家系統來設定自己的業務工作流，提前錄入到系統裡面。
做應用層 AI 產品的底氣和優勢
一覽科技憑什麼在應用層做 AI 視頻工具，或者說在應用層 AI 這個產品上，我們具有什麼樣的優勢？
第一個優勢，數據積累。一覽已經做了很多年的商用視頻，服務了數千家企業用戶，全球範圍籤約了數十萬的視頻創作者，積累了很多的商業視頻數據，這些數據是獨有的，且在創作以及視頻交易的過程中，還會不斷產生新的數據，具有成長性。
第二個優勢，場景明确。我們一直垂直于視頻的創作。
第三個優勢，業務相對成熟，成立五年，我們已經積累了海量創作者和内容消費者。
第四個優勢，創作的安全性。通用人工智能 AGI 有很多的風險及不确定性，但在内容創作上的包容度以及 AI 對齊和内容安全措施已經相對完善，涉政、涉恐、涉黃、涉暴的預警措施相對完善。
我們選擇了一個适合自己的垂直的領網域，并且在這個領網域上具有一定的優勢，這是一覽 AI 視頻工具在應用層的特色。
說了這麼多，實際介紹下一覽 AIGC 工作流中「AI 編劇」這個產品。
我們提前把工作流注入到 AI 系統裡，然後由 AI 一步步執行。在我看來，"Step by Step" 這個過程并不應該由通用人工智能來執行，應該由人類專家來輸入。
第一步，通過一句話生成若幹個創意。生成創意的過程，等于頭腦風暴，這特别适合 AIGC。我們可以輸入幾個關鍵詞，比如宮廷、狗血、愛情、倫理、逆襲、反轉，它就能夠瞬間輸出很多個創意。
第二步，在工作流程之中開始角色設計。角色設計需要哪些東西，比如人物的性格特征，行為習慣，體貌特征，對話風格，包括性别、年齡等。
現在有了角色和創意，把這些内容輸入給 AI 來生成劇情，劇情裡面一定要有衝突和反轉，這也是我們要提前錄入進去的設定，然後就可以快速生成若幹個劇情，同時批量生成幾百字甚至幾千字的腳本。我們可以選擇 1 個最有挑戰的劇情，接下來根據劇情，我們還可以生成一系列概念圖。
另外，大家也知道 Token 的限制，其實對于劇情，我們也可以把一個劇情分解成若幹個段落，每個段落再進行擴展，這也是一個能讓劇本逐漸豐滿的過程。
一覽「AI 編劇」工作流的四個核心：上下文存儲、海量的創意，視覺化創作、評估反饋。
評估反饋，大家可以理解為劇本評分，相當于 autoGPT 裡面的批評環節。這個過程中，我們可以產生更多的信息、更多的數據。
經過劇本評估之後，這些情節段落進行不停的調整和優化，然後進入下一步，再次生成視覺化的創作，不斷打磨作品質量。
AIGC 加速了平庸時代的到來
AIGC 可以提高所有生產工作或者創作的平均水平，但是它只能讓未來比過去更好。但如果以前都變得一樣好時，原來的更好就變成了現在的平庸。當 AI 工具全面普及，平庸的創作會無比廉價，人類的未來屬于真正的工匠。
毋庸置疑，AI 工具普及和 AIGC 内容爆炸都是歷史浪潮的一部分，不可倒退，無法避免。從媒體到時尚到建築，再到其他一切，都會充滿了不可避免的、普遍的平庸。但樂觀的人總能找到自己的方式翻出不一樣的浪花。最後用馬斯克最近發的一個推特獻給大家。
堅守自己的工匠精神，哪怕是不得不孤身前行。
Stay on the right path，even if you have to walk alone.
關于「量子位 · 視點」
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