「AI時代、“超有能”な応用はDAU（日アクティブユーザー）だけを見る“超応用”よりも重要である」7月4日、2024世界人工知能大会及び人工知能グローバルガバナンスハイレベル会議産業発展メインフォーラムで、AI業界の各“番人”はAI産業の商業化経路に対して一致した共通認識：応用シーンを探し、流量思考を避ける。
「応用は実は私たちから遠くない」百度の李彦宏会長兼CEOは、基礎モデルに基づく応用は各業界や各分野で徐々に浸透し始めていると述べた。この2カ月間、文心大模型の日調整量は2億から5億に急騰した。「わずか2ヶ月で、呼び出し量がこんなに大きく変化したのは、その背後にある真実のニーズを表しており、誰かが使っていて、誰かが本当に大きなモデルから利益を得て、価値を得ていることを示している」。
彼は宅配業界を例に挙げ、大きなモデル能力を利用して注文を処理し、宅配会社は「図1枚、一言で宅配便を送る」ことを実現し、他の煩わしい流れを必要とせず、時間は3分余りから19秒に短縮された。「また、アフターサービスの90%以上の問題も、大きなモデルが解決しており、効率の向上が著しい」。
AI応用の発展方向では、李彦宏氏はスマートボディを最もよく見ている。彼は、基礎モデルがますます強大になるにつれて、開発応用もますます簡単になり、その中で、最も簡単なのはスマートボディで、「人の話」でワークフローをはっきり言って、専門知識ベースを組み合わせるだけで、「インターネット時代に1つのページを作るよりも簡単」という価値のあるスマートボディを作ることができると考えている。
アリグループの井賢棟会長兼CEOも、専門知能体は厳格な産業応用における汎用大モデルの重要な難題を解決できると考えている。業界では、汎用大モデルは厳格な産業に着地し、3つの「能力の短板」に直面していると考えられている：分野の知識が相対的に不足し、複雑な意思決定が適任ではなく、対話と相互作用は有効な協同ではない。井賢棟氏によると、将来のスマート化のユーザー体験は、必ず1つの大きなモデルだけに頼るのではなく、業界全体の深い協力が必要であり、多くの専門的なエージェントが共同で参加し、それぞれの役割を担う必要があるという。
しかし、大モデルの商業化の道は、平坦な道ではない。「流量トラップ」は多くの国産大型モデルが歩んできた回り道である。
李彦宏氏によると、この1年余り、業界は非常ににぎやかな「ロールモデル」の中にあり、一時は百模大戦の盛況が現れ、大きな計算力の浪費をもたらしたという。「私たちは『スーパーアプリの罠』に落ちないようにしなければなりません。成功するには10億DAUのアプリが必要だと思っています。これはモバイル時代の思考論理です」
同時に、大モデルの企業側での商業化は、多くの敷居に直面している。例えば、チーターモバイル会長兼CEOの傅盛氏によると、大企業は人工知能を使う際に内部データの「フィード」が難しい、インタフェースの調整が難しい、内部プロセスが難しいなど、多くの問題を発見したという。
中国工程院院士でアリ雲創始者の王堅氏もこれに共感し、「人工知能が見落とされやすい要素は、人間だ」と述べた。彼は、体制などの問題で、大企業は誰もがAIを抱擁することが難しく、大企業はAIをツールの革命だと感じ、小会社はAIを革命のツールだと感じ、大企業も「革命のツール」という意識があれば、AIは画期的な影響を与えると考えている。
「ChatGPTがもたらしたチャットアプリケーションであれ、また来たSoraがもたらした文生ビデオであれ、十分に衝撃を与えたが、まだスーパータイムではない。1つの業界の垂直アプリケーションに本格的に入って広範な変化を引き起こしていないからだ」。商湯科技会長兼CEOの徐立氏は、人工知能が「iPhoneタイム」を迎えるには、知恵、体験、制御可能な3つの核心点を突破しなければならないと考えている。
彼は、大モデルが深く考える知的能力を生み出すには、高度な思考のデータが欠かせないが、応用のあるシーンほど質の高いデータを形成することができると説明した。次に、リアルタイムのインタラクション性能はスムーズな体験をもたらし、エンドとクラウドの2つの部分のコンピュータリソースを使用してこそ、完全に自然なインタラクションモデルになることができます。「最後に重要な点は制御性であり、テキスト、画像、ビデオにかかわらず、大きなモデルがコンテンツに境界を設定しなければ、AIが制御可能かつ持続可能に発展することはできない」。