(相關資料圖)
“在深度學習獲得重大突破后，AI已經迎來了從1.0邁入2.0的拐點。”3月14日，在“AI1.0 到 AI2.0 的新機遇”趨勢分享會上，創新工場董事長兼首席執行官、創新工場人工智能工程院院長李開復表示，AI2.0將會帶來平臺式的變革，改寫用戶的入口和界面，誕生全新平臺催生新一代 AI2.0應用的研發和商業化。“AI2.0將是提升21世紀整體社會生產力最為重要的賦能技術。”
在李開復看來， AI1.0，是以CNN 卷積神經網絡模型為核心的計算機視覺技術，拉開 AI 感知智能時代的序幕，機器開始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類，并創造了顯著的價值。
“但是 AI1.0也遇到了瓶頸，大多數行業想利用 AI，需要花費巨大的成本來收集和標注數據，而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效。”李開復進一步解釋說，這是為什么大部分的 AI 1.0 企業投入大筆研發經費但仍然長年虧損。除此之外，AI 1.0 缺少像互聯網時代的 Windows 和 Android 一樣的規模化能力，來降低應用開發的門檻，打造完善生態鏈。幾年下來，AI 1.0 尚未真正實現商業上的成功。
“AI1.0 就像是發明了電，AI2.0就是電網。”李開復表示，他理解的AI2.0在于其呈現的巨大躍遷在于克服了前者單領域、多模型的限制，可以用無需人工標注的超級海量數據去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型（Foundation Model），通過微調等方式適配和執行五花八門的任務，有望真正實現平臺化的效應，進而探索商業化的應用創新機會。
當下流行的AIGC正是AI2.0時代的第一個現象級應用。生成式 AI 能夠實現無需標注的自監督學習，AI 將從“輔助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面將被重新設計改寫。
打個比方，想象讓 AI 讀一本書的前9章之后“猜測”第10章，再讓 AI 對比真正的內容，讀過上千萬本書后，模型不斷優化和迭代。以這樣的方式，AI 變得越來越精準，最終形成適用不同領域的基礎大模型。
AI 2.0 模型不僅可以學習文本和圖像數據，還可以從語音、視頻、自動化硬件傳感器數據，甚至 DNA 或蛋白質信息等多模態數據中學習，建構機器超強大腦的運行能力，甚至不止于生成，而逐步達到具有預測、決策、探索等更高級別的認知智能。
李開復認為，AI 2.0 的發展范式是迭代式的，從“輔助人類”到“全程自動”將會出現三個階段：第一階段人機協同，生產力工具將會首先實現升級，所有使用者界面將被重新設計；第二階段局部自動，容錯度高的應用和行業將會實現 AI 自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、游戲制作等；第三階段全程自動，AI 將變得完全自動化并可在任何地方使用，在不容出錯的領域出現突破，AI 醫生、AI 教師等應用成為可能。
“現階段的 AI2.0并不能做到完全正確。”李開復解釋，AI 無法保存全世界的數據，只能通過壓縮形成抽象的概念，因此會出現“一本正經地胡說八道”的現象。更重要的是，AI 目前還無法分辨真偽和辨別是非，如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面后果。
AI2.0是否意味著通用人工智能就此到來？對此，李開復表示，答案是否定的。“人類有很多與生俱來的關鍵能力，諸如創造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等，這些尚未被破解的深層次能力，是AI2.0也無法全盤復制的。”（宋雅娟）
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
