人工智能社区正在逐渐拥抱 S 型曲线——在经历了最初的快速增长之后，随着遇到自然限制，进展开始趋于平缓。
如果你最近一直在关注人工智能领域，可能已经注意到了一种转变。一年前的无拘无束的乐观情绪已经让位于更加沉稳、现实的展望。作为一名长期沉浸在人工智能代码中并为相关开源项目做出贡献的技术人员，我亲眼目睹了这种转变。
S 型曲线：对人工智能增长的全新视角
还记得我们曾经认为人工智能增长呈指数级增长，准备将我们所有人抛在身后吗？现实情况并非如此。人工智能社区现在正在采用一种不同的模型：S 形曲线。这种 S 形曲线表明，在最初的快速增长阶段之后，随着我们遇到自然限制，进展开始趋于平缓。
为什么视角会发生转变？这归结于我们在大模型开发中面临的物理和逻辑限制。
三重威胁：数据、能源和经济
首先是数据可用性。互联网虽然庞大，但高质量数据的数量仍然有限。像 OpenAI 这样的公司正在争先恐后地达成协议，以获取更多数据来训练下一代模型，但当我们需要后续版本 10 倍的数据时会发生什么？合成数据将有助于弥补一些差距，但这很难解决，且存在质量衰减风险。
然后是能源和基础设施成本。大模型需要惊人的计算能力。我们谈论的是一排排的 GPU 不断运行，产生的热量足以温暖一个小镇。这不仅昂贵，而且正在达到收益递减的临界点。在某些情况下，资源可用性限制了甚至可能实现的目标。例如，某些大型数据中心每天需要惊人的水量和电力。主流云厂商和硬件供应商正在寻求消除对传统 GPU 的过度依赖，但这还处于早期阶段。
最后，还有经济可行性的问题。目前，大型前沿模型正在由财力雄厚的云提供商补贴。但随着 LLM 的真实成本变得明朗，我们可能会看到这些商业模式的转变。训练一个前沿模型是一个极其昂贵的过程，涉及巨大的算力投入和维护成本。
人工智能信任危机
如果这些限制还不够，我们还面临着所谓的'信任危机'。这是 AI 工程师大会上的一个热门话题。问题是什么？从设计上来说，LLM 往往会变得……有创意。这对于创作下一部伟大的小说来说很棒，但对于自动化关键业务流程来说却不行。这种脱节是关于人工智能的幻想思维，以及对实施缺乏了解。
LLM 是一个概率模型；在某些情况下，它们会迷路。我亲眼目睹了一些客户的做法：试图通过将大量数据输入 LLM 来替换分析流程，或者更糟糕的是，试图通过让 LLM 无监督地工作来替换整个工作类别。当然，这些想法都没有成功，让发起者感到沮丧，并对新 AI 的能力持负面看法。
即使是内部人士也意识到，Transformer 架构虽然在特定任务上表现优异，但我们正在所有模型中都达到某种级别的性能瓶颈。我们距离可信的自动化或通用人工智能（AGI）只有一到两次突破。这意味着我们需要更务实的预期管理。
进入低谷：来自 Gartner hype cycle 的证据
如果你想知道我们在 AI 过山车的哪个位置，那就看看 Gartner hype cycle。这个可靠的工具为我们提供了技术成熟度和采用率的直观表示。基础模型和生成式 AI 正在进入'幻灭的低谷'。不要被这个名字所迷惑——这不是一件坏事。这是任何技术成熟的必要步骤。
早期采用者让每个人都兴奋起来，而高级用户发现了许多早期的好处。后期采用者开始比较更成熟的技术，并发现尖锐的边缘，宣称它'全是炒作'。最终，会有诸如支持合同、架构图以及大量产品之类的东西，使这一切变得更加可靠和安全。啊，启蒙的曙光。
S 型曲线的希望
现在，在你开始认为一切都黯淡无光之前，请让我向你保证，这个 S 型曲线和'幻灭的低谷'有一些重大的好处。如果你准备相信这个过程，这里有一些让你感到高兴的事情。
- 适应时间——随着变化速度的放缓，组织有机会喘口气，并弄清楚如何有效地使用这些工具。不再需要不断地争先恐后地跟上最新的模型，而最新的模型会使上周的工作过时。这就是让你不会陷入无休止的 POC 并最终交付一些东西的原因。
- 改进的风险管理——通过清楚地了解 AI 的能力和局限性，公司可以对在哪里以及如何实施这些技术做出更明智的决策。即使是一点点 AI 也能对你的产品和最终用户的生产力产生惊人的影响。
- 战略规划机会——随着炒作的迷雾消散，前进的道路变得更容易看到。公司可以开始规划他们的 AI 战略，对未来的能力有更现实的看法。不久前，人们对解雇整个软件工程团队或所有营销人员有一些疯狂的猜测。AI 会做所有事情，对吧？现在，很明显，AI 是这些职业中的一项新技能，它提高了生产力并增加了新的功能。相应地进行规划。
当前的游戏状态：从'哇'到'如何'
那么，这让我们处于什么位置？如果我们看看 Gartner hype cycle，我们会发现，虽然基础模型和 GenAI 正在进入低谷，但其他 AI 技术处于不同的阶段。例如，知识图谱终于从低谷中走了出来，这可能是由于它们在 AI 应用中的有用性而推动的。
关键的要点是什么？AI 不会消失，但它正在进入一个更加衡量、现实的进步阶段。我们正在从'哇'阶段过渡到'如何'阶段：我们如何真正地实施这些技术，以增加真正的价值？在我吸收了我们当前状态之后，我的建议是：放松身心，适应我们今天拥有的东西。如果你正在构建一个聊天机器人，你应该以某种方式提高用户的生产力。否则，你只是在进行更多 AI 研究。
