“ 風險，對某些人來說是風險，對某些人來說是機會”

最近幾天看到一些關于人工智能泡沫的言論，包括網(wǎng)上的一些信息還有本公眾號一些文章下面的評論，都有說人工智能的泡沫即將破裂。

原因是因為網(wǎng)上有說openAI核心團隊成員基本全部離職，還有就是一些人覺得人工智能沒有什么用，就像元宇宙一樣僅僅只是一個噱頭。

但真的是這樣的嗎？今天我們就來分析一下人工智能泡沫的言論。

關于人工智能泡沫分析

既然說泡沫，那么先來基本了解一下什么是泡沫？

所謂的泡沫就是市場投機極度活躍，資產(chǎn)的市場價格嚴重脫離實際價值大幅上漲，造成表面繁榮的經(jīng)濟景象。

自第一次工業(yè)革命時起，資產(chǎn)泡沫爆發(fā)過很多次；比如荷蘭郁金香泡沫，美國次貸危機時的房地產(chǎn)泡沫，兩千年左右的互聯(lián)網(wǎng)泡沫等等。

但說實話，除了次貸危機對全球影響較大之外，其它的泡沫影響都是有限的；特別是某個領域的泡沫，比如互聯(lián)網(wǎng)泡沫，只是對一些互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者和一些風頭機構有影響。對我們普通人的影響無限接近于零。

在去今年之前，元宇宙也是被說成一個泡沫；但說句實話，元宇宙這個泡沫炸到誰了？ 好像沒什么人受元宇宙泡沫的影響。

那么再回到人工智能泡沫，人工智能理論的提出已經(jīng)不是一年兩年的事情了，到現(xiàn)在已經(jīng)有幾十年的時間了。

隨著計算機技術的出現(xiàn)，人工智能技術也已經(jīng)隨之出現(xiàn)了。只不過在此之前，人工智能技術的發(fā)展一直不溫不火，比較有影響力的事件也只是類似阿爾法狗這種人工智能下棋贏了世界最頂尖的職業(yè)棋手。

但直到這兩年，隨著openAI公司推出了GPT模型，人工智能技術得到了長足的發(fā)展，也逐漸走進了普羅大眾的視野。

而隨著GPT模型的爆火，不論國內(nèi)外企業(yè)紛紛開始加入大模型的賽道；很多企業(yè)和研究機構開始推出自己的大模型，亦或者通過入股的方式加入大模型的賽道。

而且直到今年上半年為止，國內(nèi)外巨頭企業(yè)紛紛加入千模大戰(zhàn)的洪流中。

千模大戰(zhàn)

今天你推出一個強大的模型，明天我要研究一個更加強大的模型；總之就是模型能力越來越強。

但就像任何新技術的出現(xiàn)一樣，技術的本質(zhì)是用來解決問題，也就是技術需要有應用場景。

因此大模型的應用場景應該在哪里？應該怎么把大模型與各種應用場景相結合，這是所有人工智能從業(yè)者需要思考的問題之一，也是急需解決的一個核心問題。

但人工智能泡沫的言論又是怎么回事呢？ 

從openAI核心員工離職的角度來說，雖然不知道具體是什么原因；但有一部分說法是因為人工智能技術的發(fā)展涉及到非常嚴重的安全問題，因為人工智能技術帶來了一些倫理性問題，以及人工智能會不會取代人類。

其次，關于人工智能沒有應用場景的問題；任何技術的發(fā)展都需要一個過程，并不是說瓦特改良蒸汽機之后，就直接引發(fā)了工業(yè)革命。

而是把蒸汽機引入了各種應用場景之后，包括紡織，交通運輸?shù)葓鼍埃蟠筇岣吡松鐣纳a(chǎn)力和效率，這才導致了工業(yè)革命的出現(xiàn)。

而人工智能技術或者嚴格來說大模型技術正處于初級的階段，雖然它的應用價值還有待挖掘，但事實它在某些領域已經(jīng)發(fā)揮了很大的作用，比如AIGC。

很多企業(yè)或個人已經(jīng)開始使用AIGC來提高工作效率，優(yōu)化工作流程，對此體驗比較深的應該就是設計師和程序員。

而且，了解和使用人工智能的人目前來說還是一個很小眾的群體；雖然有很多資本甚至是國家在介入人工智能的發(fā)展，但從總體上來說，人工智能這個“泡沫”并不大，可以說是技術發(fā)展的必然過程。

因此，小編認為關于人工智能泡沫的推論并不成立。

再者說，泡沫產(chǎn)生的原因是市場過度投機下的產(chǎn)物；但從整個市場環(huán)境來說，市場對人工智能并沒有過度的投機，不論個人還是機構的參與力度都是有限的。

最后，新技術引起的市場泡沫，并不是說這個技術就是錯的；比如兩千年左右的互聯(lián)網(wǎng)泡沫。泡沫破裂之后，迎來的是互聯(lián)網(wǎng)更加強勁的發(fā)展。

泡沫是投機的產(chǎn)物，并不是技術本身的錯誤；哪怕人工智能這個“泡沫”真的破裂了；對我們大部分普通人又有什么影響？

只要這個泡沫不是用市場大部分力量“吹起來”的，那么即使泡沫破了也不會有太大影響。

當市場最終回歸理性，人工智能技術自然會回到它應有的軌道之上，而那時才是人工智能真正發(fā)揮力量的開始。

一項技術，除非市場證明它是錯誤的，否則技術的價值會以各種形態(tài)體現(xiàn)出來。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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