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一切剛剛開始。

文｜張弘一  編｜楊肖若出品｜商業秀

2024年，一個被人類歷史銘記的年份，AI應用落地元年的大幕拉開。各種各樣的AI應用如火如荼，深入到我們日常生活的方方面面。比如生成式AI在文本圖像、音視頻等內容創作方面有了突破。AI助手在各行‍各業的支持，也更智能。

同時，這些應用又把搜集和分析得到的海量數據，用于更進一步的訓練，幫助我們創造出更高效精準的產品。

毋庸置疑，以大模型為核心的AI革命，是一場類似電力革命的存在，它對人類的影響是躍遷性的。而在人類和AI循環流動當中，人類和AI的關系這么近，又那么遠。但毫無疑問，AI正在融入我們的社會結構，成為不可分割的一部分。

2025年，也將會用迎來大模型落地爆發，它帶來的商業價值也將超乎想象。未來，人類和AI的關系將會在很大程度上決定我們的命運。

這一年，「商業秀」也在不斷記錄著這個變化的時代，記錄AI的發展進程。歲末年初，我們來總結探討如何與 AI 共處，以及人類究竟該何去何從，同時我們也會加入一些產品應用的內容，希望能對大家有所幫助，我們一起看看 AI 如今所處的發展階段，以及我們自身該如何迎接 AI、與它共存發展。 

首先，讓我們回顧這一年出現的那些驚艷的大模型產品。不得不提的，就是 ChatGPT，自它誕生以來，每一次進化都在全球范圍內掀起了對 AI 的關注和研究熱潮。今年，ChatGPT 推出的 GPT-4o 模型實現了語音和視覺的結合，能夠接受文本、音頻和圖像的任意組合輸入。

不過，即便像 ChatGPT 這樣的頂尖模型，也存在模糊、誤解和回答不準確的情況，大家對它以及其他大模型的進化期待，都集中在使生成文本在邏輯、連貫性上更接近人類思維和表達水平上。

有數據顯示，ChatGPT 4.0 版本在對話理解任務上的準確性相比 3.5 版本提升了約 87%，但仍有提升空間。 

其次是 Sora，自今年 2月 16 首次發布后，它將文字直接轉化為視頻的能力驚艷眾人。當然，人們對它的期待不止于此，更希望它生成視頻的質量能更高，接近甚至超越專業視頻制作水平，并且加強與其他音頻、文本等模態的融合。 

除了國外的模型產品，國內主要有豆包、Kimi、文心一言、混元、Qwen 等等，這里就不詳細贅述了，感興趣的朋友可以查看「一覽弘觀」之前的視頻。 這些產品應用的爆發，離不開背后重要公司的重大技術突破。

比如OpenAI 年初推出了 o1 推理模型，到 12 月又推出了o3模型，這些模型讓聊天機器人、寫作助手等軟件變得更聰明、回答更準確。谷歌的 Gemini 2.0 比之前的版本快了兩倍。

值得一提的是英偉達，其生產的 GPU 就像給 AI 準備的超級發動機，助力提升 AI 訓練和運行速度，正是因為有了更快的硬件支持，才有了更好的 AI 應用。 此外，2024 年還有一個重要的發展趨勢，那就是開源 AI，這使得 AI 開發更加多元化，開發者和企業有了更多選擇。 

梳理完重要的大模型產品以及公司后，我們來看看目前 AI 還存在哪些待解之題，主要體現在三大方面：一是技術應用，二是商業變現，三是安全倫理。 

在技術應用層面，目前人工智能技術還處于早期。無論是基礎理論還是模型性能，都存在很大的局限性。比如語言模型在復雜的語義理解、邏輯推理和上下文長期依賴等方面，可能出現錯誤或不準確的情況，也就是我們所說的“幻覺”。而且大模型的訓練和推理過程需要消耗大量的計算資源和能源，成本高昂。 

在商業變現層面，由于產品和技術的局限性，AI 的商業化尚未迎來大規模爆發。「商業秀」在走訪企業的過程中發現，部分決策者擔心 AI 系統在關鍵業務決策中給出不準確的建議，從而給企業造成損失，而且 AI 技術在某些復雜業務場景下的適配性不佳，難以確定投資回報率，尤其是在傳統制造業中，將 AI 融入生產流程和質量控制環節，需要克服諸多技術和管理難題。

在過去一年「商業秀」的調研走訪中，我們發也現多數企業認為很難準確衡量 AI 產品或服務為其帶來的具體價值，定價也較為困難。 

在安全倫理問題上，AI 系統中用戶的大量數據被大規模收集和使用，攻擊手段也更加 AI 化，風險更高。倫理層面，AI 的決策過程和行為結果引發了一系列討論，例如自動駕駛汽車在面臨不可避免的碰撞時，應優先保護車內乘客還是行人，以及 AI 生成的內容可能存在虛假、詐騙、誤導性信息等問題。 

關于人類與 AI 的關系，雖然有人擔心人類的工作機會會被 AI 取代，但我們更應該探索如何與 AI 更好地協作，發揮各自的優勢，實現人機互補。我更贊成 AI 的本質就是一個工具，而不是對人類構成威脅，我們應該要學會駕馭它，掌握與之協作的能力，讓 AI幫助我們 做初級工作，我們則可以專注于深度分析和戰略決策等層面。 

AI 時代已經來臨，但一切才剛剛開始。除了擁抱時代，我們也要看到人類具有 AI 所不具備的獨特技能。

比如復雜情感理解和共情能力，如果你在線上做 AI 心理測試和咨詢，那只是冷冰冰的體驗，而心理咨詢師與來訪者面對面交流的那種情感連接，是 AI所 無法取代的。

還有創造力，藝術家通過作品傳遞情感，這是基于人類共同生活經歷的價值觀共鳴，AI 雖能模擬情感表達，但難以真正理解情感的內涵。

以及，人類具備批判性思維和價值判斷能力。在信息爆炸的時代，人類更需要去甄別和判斷信息，像新聞調查記者、醫護人員等工種背后的倫理權衡和人文關懷，都是 AI 的冰冷算法難以企及的。 

一言以蔽之，不管 AI 如何發展，它始終無法掌握人類追求意義感和向內探索的能力。 「完」

       原文標題 : AI應用席卷｜請回答2024