令狐笙 靈狐科技
摘要：這次與AI對(duì)話，是一次痛苦的經(jīng)歷。
日常工作中，經(jīng)常會(huì)有把演講、訪談、會(huì)議、討論等場(chǎng)景下的內(nèi)容整理成正式文檔并突出重點(diǎn)的需求。近段時(shí)間，以ChatGPT為代表的AI在文本內(nèi)容交互和歸納梳理方面所表現(xiàn)出的強(qiáng)大能力令世人驚嘆，似乎只要把內(nèi)容丟給AI，輸入“提煉要點(diǎn)”的要求，就可以立馬去蕪存菁，要義在手。
真的這樣So easy嗎？
奇績(jī)創(chuàng)壇創(chuàng)始人兼CEO陸奇在最近的一次演講中闡述了他的大模型世界觀，演講內(nèi)容迅速在網(wǎng)上擴(kuò)散流傳。我們找了一篇內(nèi)容相對(duì)全面、結(jié)構(gòu)較為清晰、口語(yǔ)化風(fēng)格明顯的報(bào)道文章作為“語(yǔ)料”，讓AI幫我們梳理這篇洋洋萬言的長(zhǎng)篇演講的精華要點(diǎn)。
沒想到的是，原以為一天就能搞定的事，卻成了耗時(shí)三天的“打磨”。
陸奇不愧是“中國(guó)AI布道人”，這次演講內(nèi)容干貨滿滿，最終我們覺得可以拿得出手的“AI濃縮版”還長(zhǎng)達(dá)四千多字。因?yàn)槲覀冞@個(gè)專欄的目的主要是探察AI視角和測(cè)試AI能力，所以為了節(jié)省讀者的時(shí)間，我們又在“AI濃縮版”的基礎(chǔ)上進(jìn)行了人工精簡(jiǎn)，只保留了AI提煉內(nèi)容的大綱，主要還是在“令狐點(diǎn)評(píng)”里向大家介紹使用AI工具的過程和感受。詳細(xì)的演講內(nèi)容請(qǐng)移步網(wǎng)絡(luò)查找，說實(shí)話，我們覺得這篇演講內(nèi)容的每句話都有價(jià)值。
令狐笙：
艾小狐，你現(xiàn)在是一位科技媒體的資深記者。近日，奇績(jī)創(chuàng)壇創(chuàng)始人兼CEO陸奇的一次關(guān)于《我的大模型世界觀》的演講風(fēng)靡網(wǎng)絡(luò)。請(qǐng)梳理和提煉這個(gè)演講的要點(diǎn)，并以分級(jí)標(biāo)題的形式，形成一篇介紹文章。
艾小狐：
好的。
第一：社會(huì)性拐點(diǎn)
1. 人與大模型緊密相關(guān),決定了價(jià)值所在。
2. 數(shù)字化發(fā)展遵循“三位一體”模式。
3. 社會(huì)性拐點(diǎn)的核心：模型成本從邊際變?yōu)楣潭ā?/p>
4. 社會(huì)性拐點(diǎn)之一：模型無處不在。
5. 社會(huì)性拐點(diǎn)之二：行動(dòng)無處不在。
6. 社會(huì)性拐點(diǎn)之三：人與技術(shù)共進(jìn)化。
7. OpenAI已處于這次拐點(diǎn)的領(lǐng)先地位。
第二： OpenAI的兩個(gè)信念和ChatGPT爆發(fā)的三個(gè)原因
1. Ilya Sutskever（OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家）堅(jiān)信兩件事：
（1）：模型架構(gòu)需要足夠深才會(huì)產(chǎn)生質(zhì)變。
（2）：持續(xù)進(jìn)步的引擎是實(shí)現(xiàn)范式變革的關(guān)鍵。
2. ChatGPT達(dá)到1億用戶的三個(gè)原因：
（1）ChatGPT封裝了世界所有知識(shí)。
（2）ChatGPT學(xué)習(xí)推理能力在高中生和大學(xué)生之間。
（3）ChatGPT領(lǐng)域?qū)捴R(shí)深,易用性強(qiáng),擴(kuò)展性好。
第三：未來，模型無處不在
1. 更多大模型誕生。
2. 更多對(duì)齊工作開展。
3. 模態(tài)對(duì)齊實(shí)現(xiàn)人工智能人道化。
4. 人的模型和學(xué)的模型并存。
5. 大模型如同基因。
第四：如何擁抱這個(gè)時(shí)代
1. 生產(chǎn)資本全面提高。
2. 每個(gè)人都將獲得“副駕駛員（Copilot）”。
3. 各行業(yè)將面臨系統(tǒng)性重組。
4. 醫(yī)療和教育面臨機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
5. 時(shí)代高速發(fā)展勢(shì)不可擋。
第五：大模型時(shí)代的機(jī)會(huì)點(diǎn)
1. 數(shù)字化基礎(chǔ)：技術(shù)平臺(tái)與開發(fā)工具。
2. 解決人的需求：應(yīng)用與體驗(yàn)。
3. 改變世界：第三代技術(shù)。
4. 模型為先。
第六：對(duì)創(chuàng)業(yè)者的建議
1. 不要輕舉妄動(dòng),要思考清楚。
（1）不要盲目蹭熱點(diǎn),要理解大模型的本質(zhì)及其對(duì)自身業(yè)務(wù)的影響。
（2）要勤于學(xué)習(xí),理解新技術(shù)帶來的變革及其復(fù)雜性。
（3）想清楚后要果斷行動(dòng),如果新技術(shù)對(duì)行業(yè)造成重大影響,不進(jìn)則退。
2. 公司是一組能力的組合,要全面評(píng)估大模型的影響。
（1）產(chǎn)品開發(fā):如果做軟件或用戶體驗(yàn),大模型會(huì)帶來長(zhǎng)期深遠(yuǎn)影響;如果做核心技術(shù)研發(fā),短期影響較小但長(zhǎng)期也重大。
（2）滿足需求:如果直接面向用戶或依賴供應(yīng)鏈,受影響較大,要判斷行業(yè)結(jié)構(gòu)變化。
（3）商業(yè)模式:大模型可以幫助思考及迭代,但影響較小。
（4）人才與組織:創(chuàng)始人的重要性上升,技能必要但愿力更重要;團(tuán)隊(duì)可以利用大模型加速探索,但長(zhǎng)期還需培養(yǎng)“提示工程師”;要考慮新技術(shù)如何影響組織結(jié)構(gòu)與文化。
3. 這是機(jī)會(huì)也是挑戰(zhàn),要全方位思考。
令狐點(diǎn)評(píng)：
最初，我們想用百度的文心一言來做陸奇演講的提煉，畢竟陸奇曾經(jīng)擔(dān)任過百度集團(tuán)總裁兼COO。但折騰了半天，結(jié)果是……一言難盡！
隨后我們換到ChatGPT，因?yàn)镚PT 3.5還不具備網(wǎng)絡(luò)搜索的功能，所以無法直接在網(wǎng)上找到我們的“語(yǔ)料”；而復(fù)制、粘貼又有字?jǐn)?shù)限制，對(duì)于這樣的長(zhǎng)篇內(nèi)容而言，幾段下來以后，原來連貫的邏輯和信息就有點(diǎn)接不上了。
再試New Bing，雖然查找“語(yǔ)料”非常順利，但在聊天模式下的提煉只有寥寥數(shù)語(yǔ)。換到側(cè)邊欄撰寫模式，讓New Bing以一位資深科技媒體編輯的身份，梳理并提煉要點(diǎn)。令我們失望的是，New Bing多次給出的并不是根據(jù)我們指定的演講內(nèi)容提煉的要點(diǎn)，而是根據(jù)網(wǎng)上零碎信息拼湊而成的（我們通過人工搜索并沒有找到New Bing所認(rèn)為的“演講”內(nèi)容）。我們反復(fù)修改調(diào)整Prompt，輸出的內(nèi)容總是差強(qiáng)人意。只有兩次，不知哪根神經(jīng)搭對(duì)了，New Bing給出了我們想要的內(nèi)容，但這兩次卻都在輸出到一半時(shí)出現(xiàn)了中斷，要求續(xù)寫時(shí)它又陷入了“自言自語(yǔ)”的狀態(tài)。無奈之下不得不放棄。
ChatGPT面世后，基于ChatGPT的應(yīng)用大量涌現(xiàn)，較多見的一類就是針對(duì)文檔進(jìn)行“閱讀理解”處理的工具。我們找到一款名為Chatdoc的應(yīng)用進(jìn)行測(cè)試：把演講內(nèi)容轉(zhuǎn)成PDF，再把PDF上傳到Chatdoc。應(yīng)該說，這種“專業(yè)化”的工具對(duì)于內(nèi)容的針對(duì)性是最強(qiáng)的，不會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)噪音和AI“創(chuàng)意性理解”的干擾，但這樣又帶來了另一個(gè)問題——其理解局限于提供的內(nèi)容本身，無法像基于搜索的AI那樣做相關(guān)的延展。同時(shí)，其梳理、提煉的結(jié)果，受文本的邏輯和內(nèi)容層級(jí)編排的影響很大，也就是說，如果是一篇邏輯清晰、論述嚴(yán)謹(jǐn)、層次分明的學(xué)術(shù)論文，它的梳理結(jié)果就比較好。但我們提供的卻恰恰是邏輯主線清晰但思維發(fā)散、觀點(diǎn)鮮明但跳躍性強(qiáng)、用口語(yǔ)化表述高價(jià)值內(nèi)容的長(zhǎng)篇“語(yǔ)料”，Chatdoc就顯得力不從心了，給出的提煉結(jié)果不是過于精簡(jiǎn)，就是丟三落四。
最后，我們還是采用了“笨辦法”，把“語(yǔ)料”分段粘貼到Claude里，要求它作為一名資深科技媒體的編輯，以大綱的形式對(duì)提交的內(nèi)容進(jìn)行要點(diǎn)提煉，再把Claude輸出的內(nèi)容組合在一起，總算是有了一篇能用的稿件——堪稱“話癆”的Claude給出了符合要求但卻字?jǐn)?shù)過多的內(nèi)容，還是需要人工進(jìn)行精簡(jiǎn)。
通過這次“打磨”，我們有以下兩個(gè)明顯的感覺：
1，AI目前對(duì)未經(jīng)人工整理的口語(yǔ)化內(nèi)容的理解還有待提升，把錄音轉(zhuǎn)成文字丟給AI，多半得不到想要的結(jié)果。
2，即便是經(jīng)過人工整理，AI提煉的要點(diǎn)，跟我們心里想要的要點(diǎn)很可能不一樣。因?yàn)椴煌娜?、處在不同的領(lǐng)域、帶著不同的目的，對(duì)要點(diǎn)的理解和要求也會(huì)不同。要讓AI給出自己想要的要點(diǎn)，就要反復(fù)調(diào)整給AI的指令（Prompt），可能會(huì)耗費(fèi)較多的時(shí)間和精力。
3，如果不提前熟悉內(nèi)容，直接讓AI提供要點(diǎn)，不但大概率會(huì)“踩坑”，而且都無法對(duì)AI進(jìn)行“追問”。
根據(jù)這兩個(gè)感覺，我們又有了以下的思考：
1，如果人工整理好了“語(yǔ)料”，對(duì)內(nèi)容的要點(diǎn)也就基本心里有數(shù)了，對(duì)于“提煉要點(diǎn)”這個(gè)工作而言，也就是復(fù)制、粘貼、把口語(yǔ)內(nèi)容書面化、起標(biāo)題、加頭加尾、編輯排版。我們這次使用的“語(yǔ)料”的梳理，一個(gè)有中等文字工作水平的人，用一天時(shí)間就可以完成——那為什么要花更多的時(shí)間、反復(fù)調(diào)試Prompt讓AI去做呢？我們用AI不就是為了提升效率嗎？
2，為了讓AI能發(fā)揮神奇的作用，需要對(duì)內(nèi)容進(jìn)行人工處理：把錄音轉(zhuǎn)成文字、校準(zhǔn)發(fā)言人、修改錯(cuò)別字和病句、去掉無意義和無價(jià)值的內(nèi)容、編排大綱、制作層級(jí)標(biāo)題……人和AI，誰才應(yīng)該是那個(gè)Copilot？
所以，即使是在文字處理這個(gè)AI最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，AI想完美地取代人類，還有一段路要走，不過，這段路或許不用太長(zhǎng)的時(shí)間。
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