AI发展的最大障碍 突破模型 迈向更广阔的领域 (AI发展的最新趋势是什么)

引言

将产业的发展视为技术、产品、模式不断转动和深入的过程，ChatGPT的出现标志着一个阶段的结束，而O3的诞生开启了另一个阶段。O3作为分水岭，其意义在于，在此之前，核心问题是模型的有效性，而在此之后，核心则是如何让O3水平的模型发挥效力。

AI应用通路的关键因素

在技术本身之外，AI应用的通路还受到以下关键因素的影响：

1. AI与人的关系

• AI与人的角色边界决定了应用的形态和深度（例如辅助驾驶还是无人驾驶）。

2. 数据的可获取性

• 利益相关性是持续获取数据的关键。
• 数据的长期精度成本决定了AI应用的有效性。

3. 数据通路的通用性

• AI大模型的能力通用性要求感知反馈通路也具有通用性。
• 通路通用性不足会阻碍AI应用的功能范围。

4. 系统型应用的必然性

• 数据边界决定应用边界，小而美应用缺乏竞争力。
• 数据通用性导致应用向系统化方向发展。

5. 自适应能力

• AI应用需要具备适应不同场景的能力。
• 系统内核分为快思考和慢思考两个部分，分别负责实时响应和迭代改善。

AI应用拓展的障碍

AI应用的拓展过程中也面临着一些障碍：

1. 微型化“萝卜快跑”困境

• 小场景应用面临可能的数据垄断问题。

2. 利益相关性问题

• 数据共享与利益分配之间的矛盾。

3. 技术可行性限制

• 部分场景下，技术尚未达到实现AI应用所需的能力水平。

结论

AI应用的发展是一个复杂而多维度的过程，受到技术、数据、社会等多种因素的影响。O3标志着AI应用的一个分水岭，其核心挑战从模型有效性转向模型效能发挥。在应用通路中，AI与人的关系、数据可获取性、通用性、系统性、自适应能力等因素至关重要。克服拓展障碍，如微型化困境、利益相关性问题、技术可行性限制等，是实现AI大范围应用的关键。