每(mei)經記者｜鄭雨航 實(shi)習記者 宋欣(xin)悅(yue)    每(mei)經編輯｜蘭素(su)英     

當(dang)下，大模型的(de)進化似(si)乎遇上了(le)瓶(ping)頸。據(ju)報道，OpenAI的(de)GPT-5項(xiang)目開(kai)發已持(chi)續超過18個月，但(dan)面臨著數(shu)據(ju)短(duan)缺、算(suan)力有限、人才(cai)流失的(de)問(wen)題。

在(zai)基礎模(mo)型(xing)發展可能放緩的(de)(de)背景下，AI企業也逐漸意識到，AI的(de)(de)價值必須通(tong)過(guo)具體應用(yong)才(cai)能實(shi)現(xian)。

受訪者供圖

2024年12月(yue)，谷歌在AI應用層發布(bu)了“為新智能體(ti)時代(dai)(dai)構建的下一代(dai)(dai)模型”Gemini 2.0Flash，還推出(chu)了多(duo)款AI智能體(ti)。OpenAI也計劃在2025年1月(yue)推出(chu)代(dai)(dai)號為“Operator”的AI智能體(ti)產(chan)品(pin)。

未(wei)來，AI應用將迎(ying)來哪(na)些機會？中國的(de)AI應用發展(zhan)處于什么樣(yang)的(de)水平(ping)？近(jin)日，《每日經濟新聞》記者（以(yi)下簡稱(cheng)NBD）專(zhuan)訪了清華大學(xue)計(ji)算機系(xi)長聘副教授、博士生導師(shi)喻(yu)純。

喻純(chun)表示，盡(jin)管AI賽道聚(ju)集(ji)了(le)大量企業，但目前缺乏真(zhen)正打動(dong)人的產品，主(zhu)要問題在(zai)于，AI技(ji)術與人的實際(ji)需求之(zhi)間存在(zai)一定的脫節。他(ta)認為，中國在(zai)AI應用層有(you)很大的優勢，擅(shan)長“從1到10”，但原始創新(xin)能力（“從0到1”）還有(you)待提高。

他認為(wei)，AI在教育(yu)領(ling)域有廣泛的應用場景，因(yin)為(wei)教育(yu)本身就(jiu)非常個性化，而(er)AI有潛(qian)力對被(bei)教育(yu)者因(yin)材施教。往后每個人都(dou)有機會(hui)在自己最(zui)感(gan)興趣、最(zui)擅長(chang)的領(ling)域成為(wei)“馬斯克”。

喻(yu)純(chun)的(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)方向是(shi)人(ren)機(ji)交互(hu)，已(yi)在人(ren)機(ji)交互(hu)領域高水(shui)平期刊和(he)(he)會(hui)議上發(fa)表論文(wen)100余篇，包括12篇CCF（中國計算機(ji)學會(hui)）A類(lei)會(hui)議的(de)(de)最佳論文(wen)（或提名），并先后(hou)獲得電子學會(hui)科技(ji)進(jin)步一(yi)等(deng)獎，阿(a)里(li)大模型青橙獎等(deng)。喻(yu)純(chun)的(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)還受(shou)到華為、騰訊和(he)(he)阿(a)里(li)等(deng)企業的(de)(de)支持(chi)和(he)(he)認可。目前，多項研(yan)究(jiu)(jiu)成果(guo)正在轉化過程中。

“原始創新能力有待提升”

NBD：目前(qian)國內(nei)有大量企業加入(ru)AI賽道，但為什么鮮有實現盈利的商業模(mo)式？

喻純：我(wo)覺(jue)得現在(zai)缺的(de)是(shi)真(zhen)正(zheng)打動人(ren)(ren)的(de)產(chan)(chan)品(pin)，而(er)不是(shi)說(shuo)消費者沒(mei)有(you)需求(qiu)。當前(qian)在(zai)應用層面，大家似乎(hu)普遍(bian)遭遇到瓶(ping)頸，關鍵(jian)問題在(zai)于AI技(ji)(ji)術(shu)與人(ren)(ren)的(de)實際需求(qiu)之間(jian)存(cun)在(zai)一(yi)定的(de)脫(tuo)節。許多產(chan)(chan)品(pin)的(de)研發都是(shi)從技(ji)(ji)術(shu)出(chu)(chu)發的(de)。然而(er)，技(ji)(ji)術(shu)在(zai)一(yi)頭(tou)，人(ren)(ren)的(de)需求(qiu)在(zai)另一(yi)頭(tou)，很(hen)難對齊。這種情況下，做出(chu)(chu)來的(de)東西(xi)就離一(yi)款真(zhen)正(zheng)對人(ren)(ren)有(you)價值的(de)產(chan)(chan)品(pin)還存(cun)在(zai)距離。

AI應用最后到底會(hui)扮演(yan)什(shen)么樣的(de)(de)角(jiao)色，或者落(luo)地(di)的(de)(de)路徑(jing)是什(shen)么，不是只靠訓練大模型就能(neng)解(jie)決(jue)的(de)(de)。如果不從人(ren)的(de)(de)需(xu)求出發，我(wo)覺得是很難做到的(de)(de)。

真(zhen)正的應(ying)用(yong)是什么(me)呢？是技術能夠融入(ru)人的生(sheng)(sheng)活(huo)里面，真(zhen)真(zhen)切(qie)(qie)切(qie)(qie)產生(sheng)(sheng)價(jia)值的應(ying)用(yong)。比如(ru)，移動互(hu)聯(lian)網的興(xing)起(qi)，就很(hen)大程度上改變了人們(men)的生(sheng)(sheng)活(huo)方式(shi)，它(ta)的整個方法論是從人的需求出發(fa)的。

現在既(ji)懂(dong)AI又懂(dong)產(chan)品的(de)人不算多(duo)。這需(xu)要企業去組建交叉背景的(de)研究團隊，確保既(ji)能(neng)充分理解人的(de)需(xu)求，又能(neng)在機(ji)器(qi)技術層面做好。以計算機(ji)的(de)誕生為例，當時的(de)科學(xue)家團隊就是(shi)典型(xing)的(de)交叉團隊，里面既(ji)有(you)數學(xue)家，也有(you)心理學(xue)家。

另(ling)外，我們的(de)原始創新能力(li)也有待提升。大(da)家(jia)都顯得頗為急(ji)躁(zao)，更傾向于追求短期成(cheng)效(xiao)。這(zhe)也就導致了(le)“國外有什么(me)，我就跟什么(me)”現象的(de)出現。

如(ru)果說在應用層(ceng)(ceng)面比拼的(de)話(hua)，中國有很強的(de)優勢。但如(ru)果OpenAI等國外企業在底層(ceng)(ceng)實現突破(po)，做到其他(ta)人完全做不了的(de)東西，而我們不能快速跟上，那(nei)將造成很大的(de)困(kun)境。

美(mei)國(guo)在(zai)“從(cong)(cong)0到1”（即原始創新能力）上比我們做得更(geng)好，但國(guo)內很(hen)擅長(chang)“從(cong)(cong)1到10”。那么，是從(cong)(cong)0到1的(de)突破重要，還是從(cong)(cong)1到10的(de)擴展重要呢？這也很(hen)難說。

人人都可能成馬斯克

NBD：隨(sui)著(zhu)AI在垂(chui)直領域(yu)的深化應用(yong)，您認為哪些行(xing)業(ye)會最先受(shou)益于個性(xing)化智能服務的提升？

喻(yu)純：我認(ren)為，教育行業(ye)會是最先受益于個(ge)性化(hua)智能(neng)服務提(ti)升的行業(ye)之一。教育本身就非常個(ge)性化(hua)，每個(ge)學生都有不同的興趣和思(si)維習(xi)慣。

從需(xu)(xu)求層面(mian)看，每個孩(hai)子實(shi)際(ji)上都(dou)需(xu)(xu)要(yao)多位老師的(de)關(guan)注和指導。這(zhe)些老師不僅要(yao)具備豐富的(de)知識，還需(xu)(xu)要(yao)深入(ru)理解孩(hai)子當(dang)前的(de)能(neng)力水平和情(qing)緒狀態，從而真正激發孩(hai)子的(de)全部潛能(neng)。然而，在(zai)現實(shi)中(zhong)，由于資(zi)源有限，一位老師往往需(xu)(xu)要(yao)面(mian)對(dui)多名學生，孩(hai)子們的(de)個性化需(xu)(xu)求很難被滿足。因此(ci)，我認為當(dang)前教育領域對(dui)個性化的(de)需(xu)(xu)求非常迫切。

此外，教育本(ben)身是關于知識(shi)的(de)，知識(shi)基本(ben)又是通(tong)(tong)過(guo)語言就可(ke)以(yi)表征，而這正(zheng)是大模型所擅長(chang)的(de)。如果能夠利用AI為每個學(xue)生量身定制學(xue)習路徑曲線，并結合項目式學(xue)習（PBL，一種通(tong)(tong)過(guo)實踐解決問題來學(xue)習知識(shi)的(de)方法），將是教育領域個性化(hua)應(ying)用的(de)一個好方向(xiang)。

在AI時代，教育依(yi)然(ran)是國家的根(gen)本。如果每(mei)個人(ren)都(dou)能借助AI去(qu)學習、去(qu)成(cheng)長，培養(yang)更強的獨立思考能力(li)，或(huo)許未來人(ren)人(ren)都(dou)能成(cheng)為馬斯克(ke)。

馬斯(si)克的成(cheng)(cheng)長(chang)之路(lu)，既受(shou)內在因素(su)的影響，也離不開外在條件的助(zhu)力(li)，比如(ru)他的家庭背(bei)景以及外部環境(jing)的激(ji)勵(li)，這些因素(su)共(gong)同塑(su)造(zao)了這個人。AI能以更低成(cheng)(cheng)本為人們(men)打造(zao)這樣的成(cheng)(cheng)長(chang)環境(jing)。如(ru)此一來，每個人都有機(ji)會在自己最感興趣、最擅長(chang)的領域發光發熱，成(cheng)(cheng)為各自領域的“馬斯(si)克”。

NBD：具體(ti)來看，“AI+教育(yu)”將會有哪些應用場景？

喻純：AI在教(jiao)育中(zhong)的(de)應用場景有(you)(you)很多。在學前教(jiao)育階段，也就是(shi)孩(hai)子在3~6歲的(de)時候，會面(mian)(mian)臨著(zhu)(zhu)語言啟蒙、情(qing)緒管理等多方面(mian)(mian)的(de)教(jiao)育需(xu)求。這些其實(shi)都(dou)是(shi)需(xu)要有(you)(you)更高級的(de)智(zhi)能參與進來的(de)。不過(guo)，這種智(zhi)能的(de)參與，并不意味著(zhu)(zhu)它(ta)可(ke)以完全取代父(fu)母的(de)角色，我們希望能夠(gou)把家(jia)庭教(jiao)育專家(jia)的(de)能力(li)AI化，其形(xing)態可(ke)能是(shi)平板電腦或(huo)者(zhe)其他新型設備。這樣，AI能夠(gou)協(xie)助父(fu)母更好(hao)地理解(jie)孩(hai)子的(de)行為(wei)，并提供個(ge)性化的(de)教(jiao)育指導。

在(zai)(zai)(zai)K12階段，僅僅通過(guo)考試(shi)成績(ji)去評(ping)估學(xue)(xue)(xue)生(sheng)(sheng)的(de)(de)能力顯然(ran)是不夠(gou)的(de)(de)。即使在(zai)(zai)(zai)考試(shi)結束，學(xue)(xue)(xue)生(sheng)(sheng)知道哪些(xie)題(ti)目答錯，但也并不能確保下次就能答對(dui)(dui)。這主要是因為(wei)，每個(ge)人的(de)(de)知識(shi)建構過(guo)程(cheng)都是獨一(yi)無二(er)的(de)(de)，而我(wo)們對(dui)(dui)個(ge)體的(de)(de)思維過(guo)程(cheng)缺乏深入建模(mo)和分析。然(ran)而，如果我(wo)們引入AI技術，比如通過(guo)AI與學(xue)(xue)(xue)生(sheng)(sheng)的(de)(de)對(dui)(dui)話和提問互動，我(wo)們就能更(geng)清(qing)晰地(di)洞察(cha)學(xue)(xue)(xue)生(sheng)(sheng)對(dui)(dui)知識(shi)的(de)(de)掌握程(cheng)度。基于(yu)這些(xie)信息，我(wo)們可以為(wei)學(xue)(xue)(xue)生(sheng)(sheng)構建更(geng)加(jia)精確的(de)(de)學(xue)(xue)(xue)習模(mo)型，從而在(zai)(zai)(zai)進行輔導時更(geng)加(jia)有的(de)(de)放矢。這樣一(yi)來，學(xue)(xue)(xue)校就能提供更(geng)加(jia)個(ge)性化、高質量的(de)(de)教學(xue)(xue)(xue)服(fu)務。

而在高等教(jiao)育階(jie)段，即(ji)使(shi)是學(xue)(xue)習(xi)(xi)同一(yi)事物，不同學(xue)(xue)生學(xue)(xue)習(xi)(xi)的(de)(de)興趣和目(mu)標也可能(neng)各異(yi)，AI可以通過項目(mu)導(dao)向學(xue)(xue)習(xi)(xi)和個性化學(xue)(xue)習(xi)(xi)路徑，提升(sheng)學(xue)(xue)生的(de)(de)學(xue)(xue)習(xi)(xi)體(ti)驗和效果。

構建智能體個性化能力

NBD：您認為未來AI的能(neng)力將如(ru)何進化？有(you)哪些發展(zhan)方向(xiang)是需要特別(bie)關注(zhu)的？

喻純：今后(hou)，大模型的(de)(de)邊界感會越來越弱。這意味(wei)著，AI助手將不再局限于特定的(de)(de)A設(she)備或B設(she)備，而是(shi)成為一個(ge)無處不在的(de)(de)伙伴(ban)，它(ta)能伴(ban)隨我們穿(chuan)梭于各種場景，實(shi)現全(quan)場景的(de)(de)無縫連接與交(jiao)互。

另(ling)外，若(ruo)AI要(yao)真(zhen)正服(fu)(fu)務好(hao)個(ge)體，就必須對每個(ge)人(ren)進行深度(du)個(ge)性(xing)化理(li)解。那么，如(ru)何(he)實現這種個(ge)性(xing)化構建(jian)呢？單純依(yi)靠網(wang)絡(luo)上的(de)數據是遠(yuan)(yuan)遠(yuan)(yuan)不夠的(de)。關鍵在于(yu)AI在與人(ren)的(de)互(hu)動(dong)過程中(zhong)，逐步(bu)建(jian)立(li)起對個(ge)體的(de)理(li)解，從而更(geng)好(hao)地(di)服(fu)(fu)務于(yu)人(ren)類。

關(guan)于(yu)個性化(hua)(hua)，我覺得(de)目前討(tao)論得(de)還不夠多(duo)，大部分工作是基于(yu)公開數據集。最后(hou)(hou)真正要解決(jue)從通用性AI到個性化(hua)(hua)AI，就需要解決(jue)“最后(hou)(hou)一公里”的問題。這非常重要，也是很有挑戰的事情。

如(ru)何實(shi)現人(ren)(ren)與智(zhi)能(neng)(neng)體之(zhi)(zhi)間自然且低成(cheng)本(ben)的互(hu)動(dong)，同時構建起智(zhi)能(neng)(neng)體個(ge)性化(hua)(hua)的能(neng)(neng)力，是未來終端設備(bei)中(zhong)極為(wei)(wei)重要的一環。我(wo)們稱之(zhi)(zhi)為(wei)(wei)“交互(hu)式學習”，讓機器在與人(ren)(ren)的交互(hu)過程中(zhong)學習，將其廣泛的能(neng)(neng)力細(xi)化(hua)(hua)為(wei)(wei)個(ge)性化(hua)(hua)的涓(juan)涓(juan)細(xi)流，最終匯聚并服(fu)務(wu)于每個(ge)個(ge)體。

封面圖片來源：受訪者供圖