AI应用的现状与思考

今日聊聊人工智能的一些体会，想到哪写到哪。事实上，顶级的人工智能技术，普通民众是无法轻易触及的。当前全球AI领域的佼佼者，主要是中美两国。其余国家只能算是跟在后面了。美国在高端模型方面依旧占优。例如Anthropic新推出的Mythos产品，能够自动识别系统漏洞、串联攻击路径，甚至能攻破运行数十年的安防系统。但该系统并不对公众开放，仅提供给十几家机构进行测试。这引发了一个问题：如果强AI保持闭源状态，只服务于少数机构，那么普通大众就难以接触这些强大的AI技术，这造成了AI资源的不平等。另一个值得关注的现象是：AI在个人端变现困难，主要盈利点在企业端——例如生产线调度优化、金融风控、原材料价格预测等。像三一重工这样的企业正考虑用AI改造生产线。个人用户可能不会花费数万元购买AI服务，但企业会，甚至愿意投资数十万部署定制化AI系统，因为能节省数百万的成本。这正是AI的主战场，也解释了为何许多先进AI不优先服务个人用户。再来看一组有趣的数据：据清华大学靳卫萍老师介绍，年初时，美国的token调用量是中国的3.6倍，但近期中国已反超美国，调用量是美国的4.2倍。AI比拼的不仅是实力，更是迭代速度。照此趋势发展，中美在AI领域的竞争还远未结束。此外，我们日常使用的AI经常会出现一本正经胡说八道的情况。这并非因为它能力不足，而是因为其调用的信息来源于公开网络，而这些信息本身就存在大量错误。换句话说，信息源已被污染。因此越专业的问题，越不能只依赖单一AI的答复。普通人如何更好地使用AI？我总结了三点经验：1.面对复杂问题时，使用深度版本，或启用其深度思考模式，关注其推理过程和逻辑，避免使用快速回答功能。2.针对同一问题，从多个角度、多个维度进行连续提问，充分挖掘AI的潜力。3.对于重要结论，可使用两三个大模型交叉验证，以避免信息失真。目前大多数用户连AI 1%的潜力都未挖掘出来。作为普通用户，我们无法改变大趋势，但可以做一件事：不要只是观望，思考我们是否能参与AI领域，是否能利用这个强大工具为自己创造价值。每次技术变革，先行动的人和一直观望的人之间都会产生差距。