为什么现在 AI 已经没啥热度了？

为什么现在 AI 已经没啥热度了？

发表于 3 天前

因为炒作概念的时代已经结束了，AI已经进入全面落地时代。
大概16-17年，我们还在上一家公司卖人脸识别系统的时候，那时候AI是真的火啊；
产品拿到公安部门的时候，领导们都震惊了，卧槽，人脸识别准确率这么高，速度这么快，抓逃犯真好使啊；卧槽，还能视频识别，自动抓取；卧槽，还能模糊识别……
还有步态识别，海关也喜欢的不得了，卧槽，原来只靠背影也能精确定位水客，真牛……
当年只要你说自己是搞人工智能的，领导都觉得你的身影高大了几分。
天网工程，雪亮工程，各种机场、高铁的人脸识别，一套系统那都是上千万，几千万的工程，钱真的好好拿，毕竟，高科技嘛。
但是没两年，人脸识别的热度就过去了，现在，都别说海康大华了，东莞出品的儿童玩具恨不得都能装上人脸识别，地形识别了，17年2000万一套的系统，现在恨不得白送。
还有当年波士顿动力的人形机器人，上个楼梯都能让全世界的科技媒体高呼“amazing”；
现在呢？狗子形状的机器人，人类形状的机器人，蜘蛛一样的机器人，国内已经上百家厂商可以做了，你还可以随便踹，随便踢；
甚至有的机器狗都已经提前背上步枪，哒哒哒，哒哒哒了
你会觉得奇怪么？
你只会觉得，好好玩哦，下一个……

发表于 3 天前

我的导师曾这么跟我说过，现在的ai，有点像90年代的自动化技术。
  站在今天的时间点来看，自动化技术有没有前景？当然有，但如果让你回到90年代梭哈相关产业你干吗？当然不能干，因为自动化技术的真正普及是随着整个制造业流水线的逐渐成熟与发展而逐渐普及的，但这个过程接近用了十几二十年，90年代回去梭哈属于是回去当炮灰了。
  ai其实不像互联网，因为互联网的爆发几乎是一夜之间的事情，在10年智能手机普及之前互联网的发展极其缓慢，（00年代那个时候主要是基于PC市场，但PC的价格在00年代可不是一笔小数字，04年神舟奔腾笔记本的价格大概是4800左右，那个时候人均月收入甚至还不到一千，所以说发展缓慢）然后随着智能手机的普及移动互联网几乎一夜之间爆发了，ai大概率不会是这个趋势和曲线。
  ai大概率和自动化技术一样，随着相关产业的出现和成熟逐渐的落地，这个过程应该不会特别快，至少不会是很多人想的像移动互联网一样一夜之间杀手级应用落地然后ai直接崛起了，大概率是随着配套产业的逐渐出现，成熟，ai技术逐渐找到了自己的归宿，成为现代生产力提升的一部分，就和当年的自动化技术一样，自动化技术的相关理论早在90年代之前就已经成熟了，但是真正普及用了二十多年，还只在部分国家。ai又要用多久，这个时间不好估计。
  站在短时间的范围内来看，ai很难说会有多大影响，但站在长远来看，比如再过一个二十年，到2044年，ai的影响力绝对不可同日而语。
<hr/>  我再补充点东西，关于到底什么叫“爆发”。我相信ai技术的发展速度，但这和社会层面上的发展是两回事，真正的爆发一定指的是新技术带来整个社会的变革，提升整个社会生产力，而不是生成几段视频，画几张好看的话，说几句像人的话就叫爆发，技术发展了但用不上或者抵不上他所消耗的资源那等于屁用没有。
自动化技术的基本理论在90年代就成熟了，但相关技术真正利用起来，对整个社会生产力产生革命性的提升要等到十几二十年以后，这个过程中甚至还伴随了互联网技术的成熟。从最早的锅炉控制等自动化本科生课本上的基本范例，到今天的无人机电动汽车的组装用了二十多年。
  ai必然也要经过这条路，生产力的提升不可能是什么一蹴而就的事情，必然是伴随整个社会的发展，演变，新技术的革新，社会的需要，即使是仿佛一夜之间诞生的移动互联网，其发展也是经过了十几年的积累（包括国家基建，通信行业的发展），以及上十年的发展再迭代（从12年到现在12年移动互联网的形态发生了多少改变？12年的时候你在用智能手机干嘛，现在你在用智能手机干嘛，这是一个用处吗？）。
这条路是ai不可能避免的，而这个过程至少以十年二十年为单位进行演变，在这之前吹的所有牛逼都可以直接认定为是骗钱的泡沫。相比其消耗的资源，不可能对社会生产力有正向提升，即使有也一定会被未来逐渐成熟的方案所淘汰。
<hr/> 再补充点东西吧，我看有很多人还是看不懂我上面意思。
  为什么我说ai的大范围普及还需要很长时间，这句话是从生产力的角度来说的，底下所有吹ai上限有多高的都忽视了一个问题，目前ai所谓的高度是建立在他们所消耗的资源至少是传统方法的十倍以上的前提下，即投入和产出严重不成比例。
  比如最近我看的北航的一篇论文，用大模型来做，效果确实相比传统方法有小幅度提升，但消耗的资源相比传统方法那是大了十倍都不止，只能用于实验室，在商业上没有任何意义。
而这种现象还会维持很久，数万亿的投资砸下去，最后的效果还不如多招几个人的生产力，对于企业乃至整个社会来说反而是亏本的。目前这个问题在短时间内几乎没有办法解决，连摊平运营成本都困难，更不要说前期的上万亿投入回本了。
  这不是纯技术方面能解决的问题，这涉及到新的生产模式环境的建立，而这个过程我说十年都是快的。
比如就一个最常见的，无人驾驶这玩意存在的必要性是什么？我花了几万亿训练ai就为了代替几千块一个月的几个司机？钱多了烧的吗？
  如果这个问题不解决，相关技术就永远推进不下来。想要解决这个问题除非想到或者给无人驾驶建立一个只有机器能做到的场景，而且这个新场景产生的生产力要能把ai研发的那几万亿覆盖掉。
<hr/>  理工科的人非常容易犯的一个错误就是过分迷信技术而忽视了客观的经济生产力规律，这也正常，毕竟这些不属于理工科的教授范畴。
GPT-O3厉害不，但这玩意跑一次的价格你知道多少吗？整整1000美刀，这还是他们宣称的，实际肯定不止这个价格（而且这还是不考虑前期投入的烧钱成本，只算运营成本的）。
要把这玩意消耗的资源通过产生的生产力扳回来得多久？这可不是生成几句对话几个视频，会解几道数学题就行的。
  要让他生成的回答对的起这1000美元一次的成本和前期千亿级别的投资，那我得问他什么问题啊？如何解决可控核聚变吗？
要想出如何最大化利用这个能力，并使其产生的生产力能够覆盖其高昂的成本，这个过程就不是一两天的事情，甚至可能十年都不止。（而且AI是帮不了人类的，这个只能人类自己去探索）。
  任何一项技术的发展，普及，流通都是伴随着与社会环境，社会生产力的磨合，匹配，这是属于社会经济的客观原理与客观规律。不存在诸位理工科人士想象的“用技术改变规律”的情况。
  这属于社会经济生产力的范畴，如果要实现这方面的快速突破，那需要的不是山姆奥特曼和马斯克，需要的是马克思和恩格斯转世。

发表于 3 天前

不敢有热度啊。
现在是美国大选季，德克萨斯州已经有极少数选民发现自己在投票机上选的特朗普，最后纸质选票上打出来的是哈里斯。为了证明自己不是选错，红脖子还拍了视频。
重点这玩意还不是程序错误，因为要程序错误，那所有选特朗普的都会变成哈里斯。可这机器有随机性，只有一部分人会这样，并且现在才发现，当第一个红脖子开始查证后才有越来越多相同案例曝光出来。
这明显是AI操控，它根据选民认证信息调取了大数据资料，分析判断这个人是不是粗心大意的人，精准挑选受害者，将选票改写。
红脖子表示自己要支持特朗普，AI表示不，你不想。
不得不说这AI是我见到的最有用的发明，体现了美国制度优越性，对社会发展影响极大，影响力覆盖全球。
相比之下，马斯克每天给MAGA发一百万美元太小儿科了，你发的再多也是给真实的人，有AI阴兵篡改选票强么。
当然，这事现在太敏感，美国不敢宣传，主流媒体都假装没这回事，你只能在TT上找到相关视频。
我表示大受震撼，chatGPT，Sora，都弱爆了，美利坚掌握核心技术！

发表于 3 天前

东大最好的AI应用场景就是写材料、写思想汇报这些八股文，结果呢？一个个都写不出来。
给你机会不中用啊。

发表于 3 天前

不完全如此。关于人工智能的炒作还在继续，热度仍然很高。
而且，这问题是 2024 年 10 月 8 日发布的。同一时期，多名学者因人工智能相关的研究而获得诺贝尔物理学奖、诺贝尔化学奖。如此颁奖在世界范围内引起很大的争议，相关锐评在网络上随处可见——我们先不管这热度算是怎么来的，你就说热度高不高吧。

谷歌趋势显示人工智能的热度在 2023 年急剧超越互联网和电子计算机

如何评价2024年诺贝尔委员会对ai领域的偏爱?过去几个月里，网络上有很多人在贩卖关于人工智能的课程，我屡次看到知乎手机 app 推送低价试用的人工智能速成课。

我们知道，要拿漫天炒作、难以落地的玩意快速变现，常见的手段无非是拉投资、骗经费、吃补贴、卖课、做无需认证的保健品——玩弄“信息差”。这不是“人工智能”特有的现象，读者可以看看氢能源、可控核聚变发电、高价保健品、量子计算等玩意在世界范围内的表现。
“人工智能速成课”贩卖的通常是被他人超越的焦虑与相应的安慰剂，有时掺上一点发财梦。读者可以在很多网络平台看到“淘汰你的不是人工智能，而是会用人工智能的人”之类卖课广告。

比这更广泛地，人们正在往各种产品里加上“AI”字样——读者可以想起之前这么操作过的“量子”、“区块链”、“基因”和熄火更快的“石墨烯”。
截止 2024 年 10 月，生成式人工智能用比可控核聚变发电更大的规模烧钱、吃电、亏损，尚未带来任何经济冲击，更不要说“爆发”或“工业革命”了。欧美各国的失业率、全要素生产率、白领跳槽率等未发生明显波动，工资增长趋势也没有明显变化。当前市场上推出“人工智能计划”的公司数量远远超过了实际用例的数量。未来数年内，人工智能基础设施的建设将花费约 1 万亿美元，现在还不知道相关人工智能企业要怎么收回这些投资——与历史上的一些技术进步相反，用当前的人工智能代替人来做更新数据之类“人工智能相对擅长”的事的成本高于人自己做。大语言模型还没有实现成本效益。这些情况给了相关公司继续炒作来维持热度的需求。
根据美国人口普查局对 120 万家美国企业的分析，2023 年 9 月有 3.7% 的企业在使用人工智能， 2024 年 2 月有 5.4% 的企业在使用人工智能[1]。

一贯怀疑人工智能泡沫的麻省理工学院经济学教授 Daron Acemoglu 估计，在今后十年间，人工智能只会使美国的全要素生产率增长至多 0.71%，更现实的预测是增长不到 0.55%；这一时期，人工智能会使美国 GDP 增长约 0.9% 到 1.1%，考虑较大的投资热潮则为 1.6% 到 1.8%[2]。他做出如此预测的理由之一是，受人工智能和相关技术影响的任务占所有任务的比例约 4.6%[3]~

读者可以考虑“会出现一些与人工智能相关的新任务”。不过，Acemoglu 还提到，这 4.6% 的任务里约有四分之一是“对人工智能来说更难学习”的类别，例如评估应用程序、诊断健康问题、提供财务建议——这样的任务没有明确定义的、客观地衡量成功的标准，经常涉及复杂的环境相关变量、难以在不同的对象或项目间迁移。

比 Acemoglu 乐观的学者给出的估计要好看一些，例如认为生成式人工智能将在未来十年内将全球 GDP 提高约 7%，或是到 2040 年可以让全球 GDP 年增长率增加 3 到 4 个百分点。
附赠：

为什么现在 AI 已经没啥热度了？

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