劃重點
01中國工程院院士王堅在外灘大會上表示，AI+的關鍵在于通過機制創(chuàng)新實現(xiàn)“加”，而非簡單地將人工智能與某個行業(yè)相加。
02他認為，AI的未來不僅取決于技術突破，還依賴于AI基礎設施的構建與創(chuàng)新機制的變革。
03以OpenAI的ChatGPT為例，其誕生反映了比爾蓋茨的愿景讓計算機能夠聽和說，而不僅僅是簡單的應用場景。
04此外，王堅強調(diào)，AI基礎設施是技術滲透的最終形式，包括數(shù)據(jù)、模型和算力規(guī)模，這些元素需要形成一個完整的基礎設施才能迎來更令人激動的創(chuàng)新。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
我們需要深入思考“人工智能+”到底是什么，而不是簡單地加上一個行業(yè)。事實上，這樣的做法是在庸俗化人工智能。
技術在革新，機制在革新，基礎設施也在革新。三大革新同時發(fā)生是非常令人激動的，這些革新正在創(chuàng)造未來。
在9月5日舉行的外灘大會主論壇上，中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人王堅發(fā)表題為《AI，AI+ and AI infrustructure》（《AI，AI+和AI基礎設施》)主旨演講。王堅表示，人工智能可以追溯至悠久的歷史基礎，但真正的技術革新歷史卻非常短暫。ChatGPT的誕生反映了比爾蓋茨的愿景讓計算機能夠聽和說。“AI+”關鍵不在于“加”什么，而是如何通過機制創(chuàng)新實現(xiàn)“加”。AI的未來不僅取決于技術突破，還依賴于AI基礎設施的構建與創(chuàng)新機制的變革。
王堅現(xiàn)場演講截圖
以下是王堅在外灘大會上的實錄演講（稍有刪減）：
谷歌很行，谷歌也很不行
非常感謝有這次機會，把過去幾年甚至幾十年的想法、經(jīng)驗和教訓分享給大家。今天我自己找了三個關鍵詞：AI、AI+跟AI基礎設施。
人工智能有很長的過去，但只有非常短的歷史。1950年，圖靈寫了篇文章叫《計算機與智能》（《Computing Machinery and Intelligence》），這篇文章第一次探討了關于機器跟智能之間的關系。當時，計算機這個詞還沒有完全出來，大家還習慣把它叫做computer machinery。這篇文章的深遠意義，很多概念都是從這里延伸而來的。
上世紀80年代初，赫伯特亞歷山大西蒙以美國心理學會的名義到了中國來，那時我在大學讀三年級，他到我們系講了關于人工智能。大家設想一下，一個大三的學生，有人對他說，人工智能在未來10年會有一次天翻地覆的變化，那時的我有多么的激動？但事實上等了10年，什么都沒有發(fā)生，直到2017年谷歌提出了Transformer，以及OpenAI的成立，為此，人工智能今天重回大家的視野也只有7年的歷史。
OpenAI的出現(xiàn)以及ChatGPT的推出讓我們重新思考創(chuàng)新的機制是什么。這兩件事情結合在一起，我總覺得一件很怪的事情，即“谷歌很行，谷歌也很不行“。“谷歌很行“是什么？大家都會講0到1的創(chuàng)新，谷歌是100%的完成了0到1的創(chuàng)新，甚至還要多一點；但為什么谷歌不行呢？因為它沒有像OpenAI那樣創(chuàng)造出對社會那么有價值的東西。
創(chuàng)新的機制到底是什么，它不是一個簡單的從0到1創(chuàng)新，不是你有一個好的想法。我覺得這中間的機制是遠遠超出今天學界甚至產(chǎn)業(yè)界可以來理解的。這也是我認為的最大挑戰(zhàn)。
微軟很不行，但它也很行
“人工智能+”倍頻繁提及，但我們需要深入思考“人工智能+”到底是什么，而不是簡單地加上一個行業(yè)。事實上，這樣的做法是在庸俗化人工智能。
如果我們在“人工智能+”的邏輯下討論ChatGPT，會發(fā)現(xiàn)它是GPT+Chat，Chat是一個應用，但并非是簡單的應用場景。馬斯克與OpenAI合作時討論了很多應用場景，最終只有ChatGPT是革命性的，并變成了產(chǎn)品。ChatGPT的誕生反映了比爾蓋茨的愿景讓計算機能夠聽和說。今天，隨著GPT的發(fā)展，這一愿景已經(jīng)實現(xiàn)。我想可能沒有人比OpenAI公司的人對Chat本身有更深的了解。
要想做出更好的產(chǎn)品至少要突破兩個約束：一是技術的成熟度，二是對問題的深度理解。很多時候我們誤以為有了GPT就能解決所有問題，但真正的挑戰(zhàn)是找到應用領域內(nèi)的核心問題。
關鍵不在于“加”什么，而是如何通過機制創(chuàng)新實現(xiàn)“加”。OpenAI本身顯示了一種機制創(chuàng)新，它既包含非盈利的AI機構，也有商業(yè)的部分。這樣一個復雜的機構，傳統(tǒng)的投資方法無法支持這樣的創(chuàng)新。沒有OpenAI，就不會有今天的ChatGPT。
基礎設施是技術滲透的最終形式。任何對人類產(chǎn)生長期影響的技術，最終都會成為基礎設施。今天，隨著數(shù)據(jù)、模型和算力規(guī)模的急劇擴大，必須引入新的基礎設施來應對這些變化。帕斯卡的發(fā)明人曾說過，當某一事物的規(guī)模增加1000倍時，它會發(fā)生顛覆性的變化。AI的數(shù)據(jù)、模型和算力規(guī)模都已經(jīng)超過了1000倍，這就是為什么我們現(xiàn)在必須關注AI基礎設施。
在AI時代，基礎設施就是云計算，基礎設施的差異揭示了產(chǎn)業(yè)差距。美國6個AI獨角獸氣也背后站著的是全球排名前六的云計算服務商。這讓我想起了另外一句話：微軟很不行，但它也很行。微軟沒有在模型或算法上取得巨大突破，但它依靠云計算和基礎設施，與OpenAI一起創(chuàng)造了今天的成果。從這個角度來看，微軟似乎不行，但它也非常強大。
我相信今天大家都在談論數(shù)據(jù)、計算和算法，數(shù)據(jù)是基礎設施的核心組成部分，數(shù)據(jù)不僅是模型的附屬品，也不僅是計算的附屬品。只有當所有這些元素形成一個完整的基礎設施時，我們才能迎來一次更令人激動的創(chuàng)新。
最后總結一下，當你看AI+和AI基礎設施時，你會發(fā)現(xiàn)，不僅技術在革新，機制在革新，基礎設施也在革新。這三大革新同時發(fā)生，是非常令人激動的。這些革新正在創(chuàng)造未來。
