本文来自微信公众号:CTO范凯(ID:fankai_log),作者:robbin,头图来自:unsplash


AGI,也就是Artificial general intelligence,通用人工智能,从OpenAI的ChatGPT的这几个月,已经快速地从很多行业开始落地,所以毫无悬念,AGI的时代拉开了。


我还记得,2007年1年的苹果iPhone发布会。看完这个发布会,我就写了一篇博客:移动互联网的时代来临了。今天,通用人工智能的时代也拉开了序幕。


AGI的这一波技术革命,程序员的行业毫无疑问是首当其冲被影响到的。AGI的出现,既会影响到很多程序员的就业,同时也会创造出很多新的就业岗位,甚至非常多的创业机会。所以,挑战和机遇并存。


虽然说,现在就预测未来往往是很不靠谱的,但是不妨展望一下未来,看看在接下来的AGI时代,我们有哪些机会呢?可以做些什么呢?


一、通用的AGI平台


OpenAI的ChatGPT一经推出,就震惊四座。就在上周,GPT还推出了插件系统,很多媒体都把GPT的插件系统和2008年iPhone推出了App store相提并论。的确,这是很妙的一手,通过插件系统,GPT可以几乎无限地扩充能力,特别是实事方面的信息、特定专业领域的知识,都可以通过插件来实现了。看似独孤求败。


但是我觉得OpenAI在AGI时代虽然领先优势明显,但是做不到一骑绝尘。因为从理论层面来看,能实现大语言模型的并不只有OpenAI一家。能提供海量算力资源的也不止微软一家公司。


OpenAI最大的贡献是证明大语言模型LLM可以取得惊人的效果,从而把未来的路给探索出来了。在OpenAI的ChatGPT推出之前,在NLP领域,大家都还是主要采用Google的BERT模型,在各个专业领域构建自己的模型,通用人工智能似乎遥遥无期。ChatGPT出来以后,大家终于知道了:


原来金矿在大语言模型(LLM)这里啊,所以,兄弟们,冲啊!


短时间内,做通用大语言模型的机构和商业公司如雨后春笋一般涌现出来。Google的Bard、百度的文心一言、Facebook的LLaMa等等。以及还有阿里、腾讯和字节的大语言模型都在路上。


除了商业公司,基于Facebook开源出来的Alpaca,以及基于Alpaca的国内版本“骆驼”,还有清华大学开源的GLM-130B,你完全可以从GitHub上pull代码,在自己的机器上快速地搭建起一个模型,提供服务。


是的,没错!大语言模型的平台已经白菜价了。


没有什么理论门槛,自己搞个大模型干就是了。以及还有一票创业公司在大语言模型构建的AGI平台都还在路上。


目前的通用的AGI平台,很像云计算刚刚火起来的时期:一时间群雄并起,你争我抢,百花齐放。


我相信,在未来的十几年经过充分的市场竞争,最终中美两国会最终产生两三家通用AGI平台,作为AI面向社会提供的基础设施存在。就像今天的美国云计算巨头:亚马逊、微软和Google,就像今年的中国云计算巨头:阿里云、腾讯云和华为云。


所以,就像2010年做云计算的架构师一样,现在的工程师投身通用AGI平台的建设,亲自去参与搭建平台,设计架构,做一位AI平台架构师和算法工程师,将毫无疑问成为最抢手的人才。我觉得也会是未来几年成长性特别高的技术岗位,所以你准备好了吗?


二、  定制化专业垂直领域的AGI平台


就像现在的公有云平台无法覆盖所有的云计算场景一样。在未来十年,通用AGI平台也不能覆盖很多专业垂直领域的智能化场景。例如像金融行业的交易信息、医疗行业的患者病历信息等等。所以,最终会出现定制化的AGI平台。


这些定制化的AGI平台不需要样样精通,所以可能不需要几千亿上万亿的参数,因此模型可能也不需要那么大的算力支持。通过裁剪,让模型变得更方便使用。同时再加入专业垂直领域的数据集进行训练和调优,让AGI平台在专业领域有更好的表现,更高质量的智能化水平。


这可能有点类似于在云计算领域对私有化云的定制和部署,或者有点类似于在物联网领域对Android内核进行定制化,让它适用于特定的场景。


我在想,很多存在海量专业知识积累的行业,恐怕都会存在这样的需求:金融行业、医疗行业、教育行业、汽车行业、制造行业等等。所以未来十多年,行业定制化的AGI平台也会越来越多涌现出来


这意味着,也会创造出很多AGI平台的架构师和算法工程师的岗位。这些行业定制AGI估计多半会直接基于开源的大语言模型进行修改。所以精通热门的开源大语言模型项目,并且可以进行构建和修改的工程师们。未来也一定会非常抢手。


所以呢,现在就赶紧在Github上pull GLM-130B,或者骆驼的代码,先学习起来吧。


作为程序员,除了可以直接参与AGI平台的构建。其实也可以做平台之上的应用。在AGI平台上做应用,我觉得主要可以归纳为两类:


一类是现有的软件通过AGI的能力进行提升,为用户或者客户提供增值的服务。最典型的就是微软的Office 365 集成GPT的能力以后,可以极大提高办公人员的工作效率;Adobe的Firefly集成AGI的能力以后,可以帮助设计人员快速设计更多的创意产品。


还有一类就是基于GPT的插件体系,在平台上根据自己的需要进行插件开发,完成自己细分领域的创新型产品。


三、  软件服务商升级AI的能力


无论是通用的大型AGI平台,还是定制化专业垂直领域的AGI平台,都需要对AI平台本身的基础架构和算法模型有深入的了解和掌握,更偏向技术的发展。其实利用好AGI平台的能力,在现有的软件服务能力上进行升级,也具备非常广阔的市场。


其中最典型的就是微软的Office 365。最近微软也发布了接入GPT-4模型能力的Office 365 Copilot。有了AI能力的加持,我们通过简单的自然语言对话,告诉Office我们的文档需要什么,Office Copilot就会自动帮助我们生成结果,例如:


Word文档的大段文字,摘要;Excel表格的数据排列,计算和数据透视表;PowerPoint根据我们提供的提纲自动生成完整的演示文稿。甚至还可以帮助我们在共享协作软件上安排会议日程等等。


我自己猜想Office 365 Copilot很可能是利用了GPT-4的代码生成能力,根据用户的提示信息,生成了Office的VBA代码,从而实现了Office的自动操作功能。


此外还有Adobe也演示了Firefly,利用AI的能力进行自动绘画功能,增强了Adobe软件的设计效率。


类似的例子还有很多,想象一下,随着AGI能力的逐渐增强,大多数软件或多或少都会利用AI的能力来提升软件的智能化程度,极大提高生产效率。哪怕在专业化程度极高的领域也是如此:


英伟达的CEO黄仁勋在GTC大会上,就介绍了在芯片制造领域,利用AI的能力提升芯片制程和生产效率的案例。所以,在未来十几年,很可能AI能够极大地加速人类的科技和生产能力。


因此,在传统软件行业的各个垂直领域,实际上都存在着用AI去提升软件生产力的机会,所以相信传统软件行业也会因为AGI的到来,迎来天翻地覆的变化。


四、  基于通用大平台,开发细分领域的创新型应用


自从2012年深度学习模型出现,到现在已经十年了。在这十年当中,固然我们看到AI技术在很多领域有了落地和很大的进展,例如:计算机视觉领域的发展落地的现在已经完全普及的人脸识别;推荐算法落地到抖音无敌的信息流。


但总的来说,AI技术对于整个社会层面的影响还不够大。这背后的原因无非就是AI的能力还不够强,能够影响和改变人类社会的行业还是太少。但是从ChatGPT出现以后,由于大语言模型在自然语言交流方面取得了突破性的进展,AI对社会层面的改造已经在以惊人的速度进行了。


所以我非常确信:基于类似GPT-4这样的通用AGI平台,一定可以在各个细分行业涌现无数的创新应用出来。


特别是,GPT现在推出了插件系统,这就解决了GPT无法更新实时信息,无法理解专业领域知识的问题。我们可以通过插件的方式,无限地扩充GPT平台的能力。那么未来创新的想象空间就被彻底打开了。


所以我特别相信:如今这个时间点,又到了一个AI创业黄金时期的起步阶段了。也许你不是AI领域的技术专家,无法从事AGI平台研发工作,但是你完全可以做应用层的创新,只要AGI平台上做自己特色的应用就够了。


也许很多人担心:我现在做了很多创新型的应用,那万一哪一天平台自己做,抢了我的饭碗怎么办呢?


其实类似这样的担心,在过去苹果的应用商业开发者生态就一直有这样的声音。但是十几年跑下来,真正受到影响的,还只是工具类型的App。凡是和细分行业结合紧密的App,都不会是苹果自己可能涉足的。


还有一个例子就是微信平台,在微信平台做内容和做应用的第三方,也免不了担心被腾讯抢食的境地。但是十年来,真正可能被腾讯影响的也就是游戏领域而已。所以对于绝大多数的第三方开发者和内容创作者来说:最关键的不是担心被平台抄袭,而是你能否真正做出有价值的应用


以上,就是我对ChatGPT出现以后,对未来十几年AI时代的一点点畅想,总结一下,在AI时代,会有四类大的机会:


1.  通用的AGI平台;

2.  定制化专业垂直领域的AGI平台;

3.  软件服务商升级AI的能力;

4.  基于通用大平台,开发细分领域的创新型应用。


我们可以根据自己的兴趣和偏好,选择投入这个大时代,去参与创造美好的未来。


本文来自微信公众号:CTO范凯(ID:fankai_log),作者:robbin