《天生式人工智能》一书系统先容了天生式AI所带来的震荡，以及天生式人工智能的内在逻辑与运用，并将其与家当发展、与实际相结合。
《读+》周刊专访该书作者、人工智能商业化专家、PayPal环球数据科学平台创始卖力人丁磊。
2015年返国、一贯在互联网领域事情的丁磊表示，就AI人才来说，中国的人才不比美国少，中国要想在AI竞争中快速霸占有利位置，不妨加快布局，尊重模型演习本身的规律，用客不雅观、全面的AI思维，去欢迎这一领域的寻衅。

丁磊

临危受命，实现AI的商业落地

当丁磊还是一个高中生时，他就非常清楚自己未来的发展方向了。
丁磊说，这是源自自己对机器人的喜好。

当时海内高校并没有开设人工智能的干系专业，于是他选择一个离AI最近的专业，“那便是打算机”。
高中毕业后，丁磊被保送进入浙江大学打算机学院。
一入学，他就主动探求研究AI方向的导师，他的目的非常明确，便是要学习AI。

丁磊在这方面做出了十足的努力。
他跟随导师研究自然措辞处理中的文本分类问题，在本科阶段就揭橥了一篇海内核心期刊的论文。

本科毕业后，丁磊在国外连续深造博士学位，研究方向为机器学习和打算机视觉。
贰心中一贯有着武断的方向——认定了研究AI，没有任何犹豫。

丁磊是PayPal 2012年景立数据科学部门时的创始数据科学家之一。
然而，丁磊他们起初的实验并不顺利，折腾了一年，PayPal最开始的数据科学团队，并没有找到自己在商业天下中的位置。
一年后，领队黯然离职。

“当时团队碰着的最大问题，是数据科学在公司的落地。
”他回顾，虽然第一年涌现了一些波折，但PayPal公司在数据科学上的计策方向并没有改变。
丁磊这时“临危受命”，重新组建了新的团队——PayPal消费者数据科学部。

在他看来，数据科学之前落地失落败的缘故原由紧张有两个：一方面是商业与数据科学本身的割裂，“也便是说数据科学带来的收益不能急速就在商业中表示出来”；另一方面是数据科学的研究没有产品化，单个项目的本钱过高。

在设计这个平台的时候，丁磊的终极目的是希望它能实现对商业项目的部分自动化决策，以是也称其为“AI（人工智能）平台”。

努力的背后终有表示，丁磊的想法成功了。
PayPal用了两年的韶光成功建立了自己的AI平台。
这个平台能够跟海量的底层数据衔接，面对需求能够自动地提出办理方案。

凭借这个项目，丁磊成功实现了AI的工程化商业落地。
一贯到现在，这都是一项非常领先的AI业务创新案例。
这个平台为PayPal带来了成倍数的客户增长，并且至今仍在利用。

AI将会成为行业的决策引擎

这些年，丁磊始终沉浸在研讨AI的天下里。
他认为，数据科学分为三个阶段：1.0的时候是大略的事后数据剖析，例如报表等；2.0则是利用更为完备的查询工具和统计方法，赞助业务决策；到3.0的时候，便是通过AI、大数据等方法进行预测剖析，进而做出决策。

2015年，丁磊回到中国发展。
海内日月牙异的数据科学环境，让他看到了更广阔的市场前景。

“也不是所有领域都适宜利用AI”，在丁磊看来，知足大规模落地商业化AI，须要具备两个先决条件。
首先是数据的积累，数据的数量和质量直接决定了AI发展根本是否稳定。
AI平台的底层是数据，数据的流利和更新直接影响着上层机器学习、图像语音处理等技能的利用效果。
其次，便是所在领域的商业问题是否清晰，如果问题不足明确，也很难用AI来处理。

丁磊为AI绘制了一份商业版图，“如果横轴是行业，纵轴是职能，AI现在只是添补了个中非常小的一部分”。

在这个版图中，零售、金融、制造、医疗、教诲等是横轴，代表不同的行业领域；营销、风控、安全等是纵轴，代表不同的职能方向。
二者共同构成了一个二维商业矩阵，对付行业中的干系职能，AI都可以探索干系运用处景。

“往后的行业将要变成AI驱动。
AI会成为行业的决策引擎，取代的是在战术层面上须要人工干预的场景，AI能够持续有效地让企业在最佳状态下运行。
”丁磊表示，“而且AI带来的效果不仅是‘优化’，而是革命性的、成倍数的增长，这才是AI的能力，真正为行业赋能。
”

《天生式人工智能》丁磊 著 中信出版集团

【访谈】

AI的天下理解力还很低

读+：近日掀起科技热潮的Sora被称作“天下仿照器”。
比较去年的ChatGPT，Sora带来的震荡和冲击彷佛更为剧烈，这是为什么？

丁磊：有研究声称随着越来越多人利用，大模型彷佛变笨了，乃至还涌现了“幻觉”。
涌现这种问题的紧张缘故原由是目前主流的天生式模型仍旧短缺对付物理天下的理解，以至于对付一个正凡人来说非常随意马虎解答的问题，在大模型这里却无法给出精确的输出。

人脑认识事物的过程类似一个模型。
从认识论的角度来看，人脑认识的过程中会逐渐形成“关于天下的模型”。
人的主不雅观知识并不一定从一开始就符合现实规律，但通过不断的实践和不断的比较后，人们调度改动主不雅观认识，以减少以往思维模型预测与实践之间的差异。
这种调度机制可以使得人脑关于天下的模型更靠近真理。

打个比方，体育运动是人类对物理天下认知和学习过程的表示。
以乒乓球运动为例，运动员一开始能节制最大略的推、攻技巧，对付常规的来球，他们一样平常都能正常应对，回球路线也符合自己的预期。
随着来球的速率、旋转的变革，运动员创造以往的接球技巧很难完备应对了，他们回球时而下网、时而出台。
运动员逐渐认知到，通过调度球拍接球的力度和角度可以应对不同的来球情形。

随着打仗到的来球情形变得多样，大脑里就会构建越来越繁芜的“天下模型”，之后在赛场上无论碰着什么情形，越来越应对自若。
这便是人类的“天下模型”认知和学习的过程。

Sora的涌现让我们更加清晰地认识到了这个问题，也为天生式AI的未来发展供应了方向，便是让大模型认识和学习物理天下，建立起大模型与物理天下的联通。
这必将带来AI新的运用和打破。

以是，看到Sora的涌现往后，有人认为我们实现通用人工智能的韶光也被缩短了——当然，我们现在没法预判多永劫光往后会实现通用的人工智能，但是大家觉得韶光线上彷佛是缩短了。

读+：有人将Sora视为走向通用人工智能的主要里程碑，您怎么看？对付创业者和行业来讲，会引发“地震”吗？

丁磊：Sora带给人们的震荡是，它彷佛通过学习，不断缔造物理场景下的“知识体系”，通过融汇这些知识，天生高质量的***内容，给人类带来以假乱真的视觉感想熏染。
当然，如果我们以“天下模型”的标准来重新核阅目前的天生结果，Sora间隔真正意义上的“天下模型”还有一段不小的间隔。

一方面，Sora在处理繁芜场景和物理效果时仍旧存在一些不敷。
例如，当场景中涉及多个物体的交互或繁芜的物理运动时，Sora可能会涌现失落误或偏差。

另一方面，Sora紧张依赖于大量的演习数据来学习***的生成规律，这种办法虽然有效但在一定程度限定了其在新场景下的泛化能力。

Sora让我们看到了AI形成“天下模型”的影子，一旦AI与物理天下建立了联通，学习到了“天下模型”，AI的推理和预测能力将实现打破，这将在很多运用处景和专业领域里大有可为。
这样的AI能够实行繁芜任务和操作，乃至能够模拟人类智能的行为，终极实现通用人工智能。

Sora带给我们的不仅是***天生领域这么一个运用，更多的是我们的大模型是须要具有对天下的理解能力的，我想这才是它带给我们更新的思考。

“中国版OpenAI”值得期待

读+：人工智能技能正在加速度发展。
未来，类似Sora这样颠覆传统认知的技能创新是否会越来越多？所谓的人工智能奇点真的会来吗？

丁磊：首先，对付人工智能奇点会不会来，我是持有谨慎乐不雅观态度的。

AI短期内涌现很多奇迹，但要真正被大家广泛利用到实际中去，并不会那么快。
我们可以利用一些智能工具，但并不能在短韶光内实现全方位的家当变革。

从长远来看，我非常看年夜大好人工智能的发展。
在我看来，AI的发展是须要与行业相结合的——大的运用无非两类，一类是消费类的运用，像我们用来购物、打车等消费类的运用；还有一类便是行业类的运用，比如跟零售业结合、跟传播业结合、跟制造业结合……前者须要一个大的网络平台，这并不须要AI直接去办理问题；跟行业结合类的运用，包括媒体影视类的运用中，人工智能所发挥的影响会更大。
当然，这些行业本身还是须要更多的创意，制作只是它中间的一个环节——AI跟其他行业的结合，更须要尊重行业发展的规律。

以是，回到那个问题，你问我人工智能奇点会不会很快到来，我以为不会，但它一定会到来。
我们要尊重行业的发展规律，要尊重人工智能技能的发展规律，这样才会有一个更加合理的预判。

读+：下一个AI元创新会发生在中国吗？

丁磊：我曾在AI领域有20多年的研究和事情履历。
在硅谷事情多年，我非常理解为什么硅谷会涌现OpenAI及奥特曼这样的人物——是硅谷的“工程师文化基因”造就了他们。
对付AI领域来说，不能沿用互联网公司的“养鸡模式”，而是得用“养娃模式”来研发产品。

实际上，美国真正专注通用人工智能研发的有名公司也就两家——OpenAI以及谷歌母公司Alphabet下设的人工智能实验室DeepMind。
就目前表露的信息看，奥特曼个人能力非常强，不仅懂技能，也懂商业运作，OpenAI在运营过程中也鲜少受股东制约。
OpenAI是长在美国硅谷重视工程师地位的文化土壤里，有着强大的“工程师文化基因”，大略说便是工程师可以主导研发，拥有更大自主性，发挥创造性的空间更大。
但是OpenAI也是一个很罕有的物种，在美国可能找不到第二家。
为什么谷歌等大公司目前在人工智能领域的研发，都很难超越OpenAI？一个关键成分便是GPT是一个新领域，演习这么大一个模型，难度不亚于造火箭或无人车。

打个比方，包括谷歌在内的当代公司研发产品，采取的是“养鸡模式”，公司会将“养鸡”拆身分歧的细分任务，多部门职员各自大责详细业务。
而演习GPT模型是“养娃模式”，它反而不须要那么多老师，核心人物只要少数。

也便是说，它很难拆分成完备独立的任务，必须有父母站在全局角度，亲自教授培养孩子。
演习 GPT模型实质是一个很难拆解的事，须要公司领导层在技能、业务，乃至成本方面都是专家。

另一个大略的例子，是美国AI绘画工具Midjourney，它是由一家独立研究实验室开拓出来的。
包括创始人大卫·霍尔兹在内仅有11个人，除了他和财务、法务，核心职员只有8位研发职员。
我曾在IBM沃森研究中央有过一段事情经历，IBM的沃森人工智能也曾陷入这种困境——有太多的人参与人工智能演习，资源太多、研发不聚焦，造成该项目并没有持续取得成绩。

现在大家普遍对人工智能有一种焦虑，在我的新书《天生式人工智能》中，比较详细地先容了哪些职业可能被取代。
在我看来，随着中国经济发展、家当升级，“中国版OpenAI”的涌现可以期待。
就AI人才来说，中国的人才不比美国少，中国要想在AI竞争中快速霸占有利位置，不妨加快布局，尊重模型演习本身的规律，用客不雅观、全面的AI思维，去欢迎这一领域的寻衅。

真正能被AI取代的事情很少

读+：AI带来的改变深入各行各业，它也带来职业构造的改变。
您在《天生式人工智能》中提到，我们身处在AI技能日益改造的天下中，每一个人与其踟蹰不定，不如就此前行。
作为普通人，我们该当如何前行？

丁磊：人工智能仿照的是人脑，但又不同于人脑。
人工智能与人脑的相似点在于通过对过往的剖析习得规律、得出结论，只是剖析过往数据过程与人脑是不同的。
AI与人脑的竞争也在于“有迹可循”的规律，面对规律性强的事情，AI会表现出上风。
因此弗成贵出结论：面对事情本身的、重复性高的、有章可循的、须要详细实行的事情最易被人工智能取代；而须要面对人的、对峙异性哀求高的、情绪交互多的、对专业履历哀求多的、须要展现情绪互换代价和领导力的事情最难被人工智能取代。

实在，真正能够被人工智能取代的事情很少，但是绝大部分职业都会受到影响。
目前，人工智能仍旧只能完成部分事情，在很多环节还只是起到赞助性浸染。
但是它会提升效率，让我们从重复性的事情中解脱出来，对付部分技能哀求低且重复劳动类的职业，如数据录入员、电话客服等，人工智能的事情表现已经十分突出了。

对付人工智能是否能真正取代我们的事情，还该当理性对待，人工智能在很多领域带来的是岗位数量的调度。
人工智能也会在家当升级中创造新的产品和市场，从而创造出新的岗位和就业机会，例如算法工程师、人工智能产品经理、提示词工程师、人工智能创意师、人工智能调校师等职业，这些职业的需求和数量也将逐步上升。

据普华永道2018年12月发布的《人工智能和干系技能对中国就业的净影响》估算，未来20年，中国现有约26%的事情岗位将被人工智能及干系技能取代，但是人工智能及干系技能通过提高生产率和实际收入水平，能够产生约38%的新事情岗位，终极将净增约12%的事情岗位。
因此，人工智能带来的是对职业构造的影响。

读+：您在书中提到“君子生非异也，善假于物也”。
您为何引用中国这句经典名言来面对第四次科技革命的浪潮？

丁磊：对我们每个个体而言，该当去提升自己的认知，从而去和人工智能一起事情，我们要与AI共存，去节制它、拥抱它。

详细怎么做？我有两个建议。
首先，拥有AI思维。
所谓AI思维，实质是一种“数据驱动”的思维，对未知情形做出最佳预测。
不管是决策式AI模型还是天生式AI模型，其根本逻辑都是同等的，只靠逻辑和履历难以推导，须要海量的数据进行演习，我们须要理解AI思维的底层逻辑，其根本在于数据，核心在于模型，实现在于算力，详细运用在于业务场景。
拥有AI思维能够避免履历主义带来的主不雅观、片面和限定，具有积极的意义。

其次，拥有AI工具思维。
便是长于利用工具，通过工具赋能，从而办理问题、提高效率、解放劳动力。
而AI工具思维，便是节制数据化思维，节制利用AI、演习AI的方法。
AIGC技能的发展已经不可逆转，与其悲观对待，不如使之为我所用。
我们要理解AI的底层逻辑，在事情和生活中利用AI，挖掘AI技能的工具代价，并演习AI具有更强的适配性，为我们的事情和生活带来更大的便利，将我们从繁杂的事务中解放出来。
未来，我们大家都可以是AI的利用者和演习师。

（长江日报马梦娅）

【编辑：张靖】

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