应对障碍 超越模型 AI发展的新挑战

随着人工智能技术的发展，我们正处于一个拐点。从 ChatGPT 到 O3，我们已经进入了一个新的阶段，在这个阶段中，模型的效力变得更加重要。

人工智能和人的关系

人工智能应用的未来将取决于人工智能和人的关系。在知识创造过程中，人机角色的边界将决定应用的边界。因此，人机关系是人工智能应用塑造的基础和原点。

人机边界决定了应用的形态和深度，决定了以何种方式为个人和企业提供智能。例如，是作为协作者还是自动驾驶仪。

数据可获取边界则决定了角色的功能边界，决定了提供什么，例如教育、法律或其他。

数据的可获取性

数据的可获取性决定了应用的功能性的。因为数据的边界就是应用的边界，小范围根本没有壁垒，要么被大模型本身吸收，要么被同类别的应用吸收，只有极短的窗口期。

当数据通路的通用性变得关键时，就会导致应用向系统化方向发展。前者衍生类似过去的硬件抽象层 (HAL)，后者衍生出技能商店。

自适应能力

所有未来的应用几乎都需要具备自适应能力。当累积足够的全场景数据后，会有两种进化模式：

• 端到端模型：模型和应用不分，数据回来会贡献于更好的模型。
• 更长分析时间和更好的方案：利用 O3 的能力得到更好的方案。这时，系统的内核会划分成快思考和慢思考部分。

对于系统型应用，大部分功能都是自主完成的。需要实时处理各种响应和迭代改善自己的行为。

结论

人工智能应用正处于一个拐点。从 ChatGPT 到 O3，我们已经进入了一个新的阶段，在这个阶段中，模型的效力变得更加重要。人工智能和人的关系、数据的可获取性、数据通路的通用性、AI 应用的系统性以及自适应能力，都将成为未来人工智能应用发展的关键因素。