作者|鄭玥

編集|鄭玄

penghua csi mobile internet index fund(lof)-aの黄金10年間は、優れた製品を生み出しました。かつ、大型モデル時代の到来に伴い、モバイルインターネットのプロダクトマネージャーたちは、以前の世代に生まれた製品とどのように AI と統合できるかを考えています。

最新の回答をしたのが知乎であり、6月29日、知乎第10回Salt Club Shinzhiningの会議で、最新のAI製品「Zhihu Chikuto」が発表されました。ユーザーと作成者は、新しい形状の質問を探索し、より優れた質問、検索、結果生成、および概括的な体験を全ユーザーに提供することができます。この製品は、英語版のPerplexityと考えられており、ユーザーと資本市場の大きな関心を引きました。 7月3日、知乎美股は一時的に15％増加しました。すなわち、「知乎直答」は、問答社会の想像力を拡大しました。

知乎の創設者、会長兼CEOである周源は、大会で「知乎直答」がすべての人がより良く「質問して世界を発見できるようにするのを助け、ツールとすべての人の周りに、より想像力、より創造性、より活力、[目前]より生き生きとしたコミュニティを構築します。」と語りました。

この会議で、Geekparkの創設者兼社長のZhang Peng、FaceWall IntelligenceのCEO Li Dahai、Zhihu 2023年度の新知チーフYang、新しい知答主、Sina Weiboの新技術研究マネージャーZhang Junlinは、大型モデル時代の現在と未来、新しい技術とツールが作成者にもたらす変化について深く掘り下げました。

以下は、ラウンドテーブルディスカッションの全文であり、Geekparkが整理し発表したものです。

大型モデルはどこまで来ていて、どこに行くのか？

Zhang Peng：ZhihuのBETA版は、Geekparkの地下室で発表されました。今日は、大型モデルに関連する影響について語り合ういくつかの参加、行動、および関心を持つ人々と話をすることになりました。

Li Dahai：皆さん、こんにちは。面壁智能のCEOである李大海です。私は、前のパートナーCTOのZhihuであり、ZhihuはFaceWall Intelligenceのエンジェル投資家でした。今、面壁知能は端側の大型モデルに焦点を当てており、高い知識圧縮率で大型モデルをより小さく、より良く作り出し、スマートフォン、スマートカーやAIPCなどのターミナルで実行することができるようにしています。将来的には、端末型のビッグモデルを、ロボットなどの端末型の脳みそにすることができるようになります。

Zhang Peng：あなたはユーザーに最も近いモデルを作りたいと言いました。最も近いとはどうやって実現するのでしょうか？

Li Dahai：ユーザーに最も近いのは、ユーザー数が最も多く、ユーザーに最も理解されている上下文を持つが、同時にこれらの情報を終端機でネットに送信しないため、ユーザーは安心してこれらの情報を提供することができます。

Kevin：最近の開発、設計、およびAI技術を使用した知乎直答製品を忙しくしています。ただし、AI技術が普及する前から、業界関係者として、常にこの分野を注視し、研究していました。 ChatGPTの前身であるGPT-1、GPT-2などから、この技術が最初に探求され不成熟だった時期を経て、数字の爆発的増大を誇るScaling Lawに従った結果、驚くほどの効果が得られました。

現在、通称大型モデルを2つの分野で探求しています。すなわち、一般的な大型モデルは、FaceWall Intelligenceが提供するAIモデルなど、すべてのタスクに対応できます。もう1つは垂直な分野ツールであり、独自に開発したZhihu直答など、ユーザーに究極の検索体験を提供する代表的なアプリケーションの1つです。

コミュニティを中心に構築されたプラットフォームであるZhihuには、幅広い作成者とユーザーコミュニティがいます。他の製品とは異なり、私たちは人と人の接続を重視します。現在、多くの製品はチューリングテストを突破し、知的であることができますが、何らかの温度と感情が欠けています。私たちは、ユーザーに便利さを提供するだけでなく、以前の作成者により良い展示機会を提供し、コンテンツの魅力を十分に表現できるようにしたいと思っています。

姓名主として、AI分野で期待される進歩は何でしょうか？

Su Yang：以前はインターネット企業やZHIGEN研究所で技術を担当し、現在の会社とコミュニティで主にオープンソースと技術展開に取り組んでいます。今年2つの要職を兼任しているため、私はZhihuの新し知答主として名を連ね、Difyの中国代表に任命されました。

エッジ側のモデルは爆発的に増加すると思います。第一に、彼ら自身の普遍性があり、ほとんどの人が携帯端末デバイスやレンジ端末またはエッジデバイスを持っており、高速フィードバックデータの計算結果を取得する必要があります。これにより、エッジ側モデルは幅広いアプリケーションシナリオを提供できます。

また、現在のほとんどのモデルは計算能力に注力しており、情緒推論などの関連機能を無視しています。ただし、GPT-4oはシングルワークのエモーショナル返信能力があり、国内の一部のベンチャー企業は双方向のエッジ側モデルを実現しています。これらの能力が大海先生の開発した強力なエッジ側エンティティモデルと組み合わされれば、非常に優れた製品になる可能性があります。

現在、私はいくつかの友人やコミュニティパートナーに協力して、大海先生のチームが作成した壁に当たるモデル、KIMI、そして10,000コのリンク物モデルなどを実際のビジネスに適用しています。大モデルデータの処理、分類、検索、AI対話のための応用は、実行された半年間で非常に良好な効果を発揮しました。

張鵬：俊林、あなたがやったことと注目しているポイントについて話してください。

張俊林：私は現在、ウェイボーにいます。主に、大規模なモデルを使用してウェイボーシーンのアプリケーションを開発することに重点を置いています。例えば、コメントロボットシリーズを開発し、コミュニティの相互作用の雰囲気を促進するために、ある程度の知名度があります。「コメントロバート」と「吃瓜」ロバートなど。さらに、私たちは、人物像に特徴を持たせ、ユーザーと対話や交流を行うなど、映画やテレビドラマの仮想キャラクターがアカウントを設定することを試みています。

私自身は新しい技術の探求に傾倒しており、関連する進展をウェイボーのビジネスに適用し続けます。

私は昨年中頃から、「AI for AI」と呼んでいる大規模モデルに関連する研究に注目し始めました。具体的には、現在の大規模モデルの設計と開発は、アルゴリズムデザイナーやエンジニアに依存しています。私は、将来的には大規模モデルが自己設計・最適化を行う場合があるのかどうかを考えています。OpenAIは去年、GPT-2の内部機構を説明するためにGPT-4を使用したことがあります。これは、「AI for AI」の初期段階の実践と見なすことができます。今年、OpenAIは、GPT-4を改良した新しいバージョンであるCriticGPTを使用して、GPT-4の出力結果をエラー分析するという新たな進展がありました。もちろん、現在のところ、この技術はまだ成熟していませんが、非常に有望です。

張鵬：大海さんは大規模モデル技術の発展に関して、中国の進展をどのように見ていますか？この波に乗って、同等レベルを維持するための信頼のおける手段があると思いますか？

李大海：いくつかの面から見ると、中国とアメリカの間には一定の差があります。これには、算力、基本クラスタインフラ、人材投資などの資本投資問題が関係しています。

ただし、AIは多芸多彩な生態系です。AIの全体像は徐々に展開されており、深く掘り下げることができる多くの応用シーンがあります。私は、特定の方向に深く取り組んで、良好なデータと収益成長を実現している起業家に注目しています。

「大」というレベルに加え、面壁智能などの企業や最近の「千問」など、AIのその他の可能性の探求にも大きな影響力があります。私たちの考えは、大規模モデルの知識圧縮率を向上させ、モデルがより小さいスペースにより多くの知識を含めることで、モデルの知能レベルを向上させることです。これは、チッププロセス技術の発展に似ています。チッププロセスが高度になるほど、1平方センチ当たりのトランジスタ数が増え、論理がより複雑になります。この概念は、大規模モデルにも当てはまります。目標は、より小さなモデルにより多くの知識を含めて、モデルの知能レベルを向上させ、既存の端末でモデルの能力を向上させることです。

AIは1つの観点以上の話で、どれか1つをよくやると100％の勝者になれるわけではありません。このレベルでは、中国には強力な革新力とアプリケーション能力があると信じています。私たちは中国のAIの発展に期待しています。

AI時代のクリエイターの場合、コンテンツの価値が高まっています。

張鵬：知乎の回答者として、AIをどのように活用していますか？

張俊林：私は、AIが仕事や日常生活に浸透していると考えています。私が最も多く使用するのは、論文読みです。近年、大規模モデルAIに関連する論文が、急激に増加しています。各論文を詳細に読むことは不可能です。

現在、私はタイトルを最初に見て、価値があると思われる論文を大型モデルに渡し、その論文の主旨や重要な革新点について尋ねます。この方法で、私は論文の骨子を3分ほどでつかむことができ、私の効率が大幅に向上しました。

スー・ヤン：張先生は典型的な学者で、私自身はプログラマであり、コーディング作業に携わっています。私は通常、Copilotを使用し、私のアイデアの約90％をプロットするのに役立っています。

私はAIを使って知乎をスクロールしています。半年前、知恵の海モデル製品が立ち上がり、最初は単純な質問しかできませんでしたが、すべての回答を通底的に表示できませんでした。簡単なモデルアプリを構築することで、この問題を解決することができました。後に私は、同様の方法を使用してBステーションでビデオの重要ポイント、主要な観点、タイムラインのスライスなどを取得しようとしました。上記の方法について、私は知恵の海でビデオや記事を圧縮する方法について、詳細なチュートリアルを共有しており、誰でも30秒ほどで扱えるようになっています。

張鵬：知乎は、大規模モデルをコミュニティに適用する場合に考えることは何ですか？

Kevin：私たちはAIが補助的なツールであることを望んでいます。完全に人を置き換えるべきではありません。特に大規模モデルのトレーニングにおいては、コンテンツ自体がまだ非常に重要であることが分かっています。GPTが出現以来、2022年末までのインターネットデータはすでにいくらか汚染されている。私たちはAIを使う人々が、コンテンツを創造するために人間らしい視点でこのツールを使うことを望んでいます、 AIは人間を代替するものではなく、人間を補助するツールであるべきです。

張鵬：AIの加護の下で、未来の技術が製品にどのように影響し、そしてそれがコミュニティを介してどのように影響するかをどのように考えていますか？

Kevin：AIは生産性の高いツールですが、人間を怠惰にするべきではありません。それは人類のための補助的なツールであり、より深い創造活動を促進するものです。AIに単純な問い合わせを与えると、一部のユーザーはここで諦めるかもしれません。しかしながら、知恵の海では、私たちはAIをより深く導き、特定の考え方、論理的なつながりに沿って、より幅広く、より深く考えることを促進したいと考えています。単に答えを得ることだけで満足するのではなく。

張鵬：大海さん、AIの効率的なツールとユーザーの本当のニーズを理解することの間の関係をどのように調整するべきだとお考えですか？

李大海：この問題は人間と機械の関係にかかわる。蒸気機関、内燃機関の登場により馬車御者の職業は廃れたが、すぐにたくさんの新しい仕事が生まれた。現在の多くの職業も、子供時代には完全に想像できなかった。

今後、AIの発展によって、いくつかの職業が置き換わる可能性があるが、10年後、20年後には、想像できないほど多くの新しい職業が登場し、誰もが自分自身の価値を見出すことができるようになると私は信じています。これは 人類の生産力革命の過程で自然に起こる変化です。

一方で、私はAIの最終目標は人間によりよく役立つことだと信じています。人間の最大の価値は需要の提供にあるため、人間がいなければ需要は存在しません。

张鹏：知乎での創作者に対するAIの具体的な援助について、どのように思われますか？年度回答者になる過程で、AIがクリエイティブプロセスに与えた具体的な影響を感じましたか？あなたの経験から、他のユーザーが将来何を得ることができると思いますか？

张俊林：実話を言うと、AIは私の文章の創作にはあまり役立ちませんが、画像の生成には特に便利です。完全に自分自身のニーズに合った画像を見つけるのは非常に困難ですが、AIは私個人が表現したい内容に完全に合った画像をより簡単に生成することができます。知乎の画像はAIで、文章はほぼ自分で書いています。

张鹏：AIはあなたのクリエイティブを多様化させただけでなく、あなたの表現手法に新たな方法をもたらしました。

张俊林：文章の創作に関しては、AIは実際に大きな効率向上をもたらします。ただ、現段階のAIには若干の問題があると思います。重複するか、既に見た知識や視点、内容を創造性的に繰り返す傾向があります。

コミュニティの一員として、価値のあるコンテンツを作成するには、独自の視点が必要です。まだ見たことのない独自の視点をAIに創造させることができたら、現在のAIはまだ良くできていないと思います。独自の視点は人間にのみ依存する必要があると思います。

AIを使って、大衆化したコメントや洞察力を書き出すだけであれば、問題ありません。ただ、そういったコンテンツは千篇一律で、あまり注目されることもなく、価値があまりありません。

张鹏：両方の方が、AIによって時間が解放されたり、創作の効率が向上したりすることを感じられたでしょうか？AIを正しく定義し、それを本当のアシスタントとして使用するにはどうすればよいですか。AIが創造者自体の代わりになるのではなく、本当のアシスタントとなるようにする方法は何ですか？

苏洋：AIは私の多くの時間を節約してくれ、より密度の高い有効な知識を得ることができました。以前は、友達の情報共有やグループチャットでシェアされたコンテンツを見ていました。私はいくつかの小さなWebスクレイパーを作成しました。知るべき答え者がコンテンツを投稿すると、通知が届きます。

文章の作成に関しては、AIに文章を直接書かせるわけではありません。私は17年間、ブログを書いてきたし、7年間、知乎のコラムを書いてきたので、自分なりのライティングスタイルがあります。自分自身の手で書いた文章を書き続けさせたいと思っています。もちろん、新しい時代においては、このクセを改善する必要があるかもしれません。しかし、記事の構造、意義、内容の網羅性を決定する際には、AIモデルからの提案やガイドとして使用し、時間を節約するために利用します。

また、Whisperなどのツールを使用して、参照動画をテキスト情報に変換し、質問応答を行うことで、記事のアウトラインを取得し、作成の労力を大幅に節約することができます。

画像生成に関しては、私も強く感じました。去年、私は80行のコードでMidjourney公式機能「Describe」を実現した記事を知乎で公開し、3つのGitHubのトレンドになりました。

李大海：あなた方が言葉能力が特に優れている筆者であるため、あなた方にこの質問をすることは少し偏っているかもしれません。クリエイティブスキルに比べてAIはあまり使いこなせないと思います。そういったプロセスを置き換えるのではなく、AIの力を借りて自分自身のスキルを広げることが重要です。AIはヒトの能力を拡大するためのツールです。

知乎の多くのコンテンツやユーザーを観察すると、AIによるコンテンツの生成がますます多くなるにつれて、どのような内容や能力が本当に代替不可能な人間の創造性であるか、評価する方法はあるでしょうか？

Kevin：まず、苏洋さんにお伝えしたいことがありますが、私たちは常に製品を改良しており、より多くの優れた回答者とのコミュニケーションを望んでいます。そのため、知識のデータを爬虫プログラムを使用して収集する必要がある場合は、私たちはチャンスを探るために話し合うことができます。私たちは、知乎直答にあなたが開発した機能を追加し、より多くのユーザーに恩恵をもたらすことができます。

同時に、私たちは人間が生み出したコンテンツの方がより価値があると常に考えています。なぜなら、機械は人間の感性や自己反省などを完全に模倣することができず、これらは機械が置き換えることができない中核的な価値であるからです。

张鹏：知乎クリエイターとして、AIの創作ツールを積極的に利用していないユーザーにどのようなアドバイスを提供しますか？彼らがAIによる恩恵と価値を体験できるようにするためには、どのような方法がありますか？

张俊林：現在のAIの学習コストは非常に低くなっており、今後も低くなると予想されます。主な問題は意識です。利用することを望めば、AIを非常に効果的に活用でき、自分自身の能力を一層拡大することができるでしょう。

苏洋：もし成長を速めたいがエネルギーを消耗したくない場合は、知乎で参照と学習を多くすることをお勧めします。知乎直答以外にも、知乎上の様々な投稿には、重要ポイントを迅速に把握するための貴重なまとめやシェアが多くあります。

AI によって私たちが節約できる時間は、もちろんリラックスやエンターテイメントに使うことができるだけではなく、知乎に掲載されている質の高いコンテンツを投稿している回答者やスターに接触し、これらの興味深い人たちを知ることもできます。

Kevin：AIの波に積極的に取り組んで、自分の習慣を改善し、日常生活でのAIの使用を増やすことを希望します。自分自身の効率を向上させるためにAIを利用することができます。このリズムに追いつかない場合、時代に取り残される可能性があります。

李大海：まず第一に、知乎で学びと交流を多くすることは本当に良い方法です。さらに、私たちはAIを真に取り込むために、AIの境界線を深く探求して、AIが何ができるか、何ができないかを詳しく理解する必要があります。発展していくAIを観察することは、子供の急速な成長を見守るような、非常に驚くべきものです。私は、このようなオープンなマインドと探求精神でAIを取り込み、これからもAIがもたらす可能性を十分に活用していただければと思います。