AI发展的最大障碍已经不是模型了

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文 | 李智勇如果我们把产业的发展看成是一个技术、产品、模式不停转动深入的过程，那自chatGPT发布到o3可以看出是一个阶段，而o3之后可以看成一个阶段。o3作为分水岭其意义在于，在到o3这种水平之前核心问题是模型好使不好使，在此之后的核心则是到底怎么让o3水平的模型发挥效力。(不是说模型不需要发展）发挥效力的时候，如果只是从技术本身看待AI的挑战，看到的会全是提示词怎么写，这与AI会大范围提供通用智能的本质特征是错位的。一定需要从此延展纵深到更大的空间才可能理顺应用通路，显然的萝卜快跑事件不是来自于技术和产品，但它确实影响产品化的进程，而每个落地情景可能都面对小微型的萝卜快跑式困境。那在这个应用通路中什么最关键？第一是AI和人的关系问题这是未来各种应用塑形的基础和原点，在2024.12.29的AI碰撞局上北大国发院的侯宏老师提出了一个思考框架：可能不好理解，但本质是在说知识创造过程中如何界定人与AI的关系（更多相关文章大家可以参照侯老师的公号：）。关注知识创造和流转正是它成为一个原点问题的的原因。因为在知识创造的过程中人、机的角色边界最终就会变成应用的边界的决定因素之一。人机是横向切分的视角，如果再配上数据可获取范围的纵向视角，那基本就是AI应用的潜在格局。人、机边界决定了应用的形态和深度，决定到底以什么方式给个人、企业提供智能，比如是Copilot还是Autopilot。数据可获取边界则决定了角色的功能边界，到底提供什么，比如是教育还是法律还是其它。第二