百度李彥宏:人工智能應用為王,智能體將引領未來

人工智能應用為王,智能體將引領未來

在2024年世界人工智能大會(WAIC)上,百度創始人兼 CEO 李彥宏發表了關於人工智能(AI)未來發展的深刻見解。他的演講涵蓋了 AI 的角色、大模型的應用價值、開源模型的挑戰、智能體的未來趨勢以及中國 AI 企業的韌性。這些觀點不僅展示了他對 AI 技術的深刻理解,也為未來 AI 的發展指明了方向。

人工智能的角色

李彥宏在演講中強調,AI 應該被視為一種輔助工具,而不是取代人類工作的威脅。他指出,AI 的主要目的是增強人類的能力,提高工作效率和質量,而不是取代人類。他認為,AI 技術的真正價值在於其能夠幫助人類解決複雜問題,從而實現更高的生產力和更好的生活質量。

大模型的應用價值

李彥宏特別強調了大模型的應用價值,指出如果沒有實際應用,大模型將毫無價值。他批評當前市場上存在過多的 AI 模型,但缺乏實際應用,這導致了資源的浪費。他呼籲業界應該更加注重 AI 的實際應用,從而真正發揮 AI 的潛力。

「我們看到很多大模型,但它們缺乏實際應用場景,這是資源的浪費。」李彥宏說,「我們需要將更多的精力放在如何將 AI 技術應用到實際生活和工作中,這樣才能真正發揮 AI 的價值。」

開源模型的挑戰

在談到開源模型時,李彥宏表達了他的批評意見。他認為,開源模型實際上是一種“智商稅”,並未帶來預期中的創新和價值。李彥宏指出,開源模型的普及並沒有促進 AI 技術的實質性進步,反而在某種程度上阻礙了真正有價值的 AI 技術的發展。

「開源模型看似美好,但實際上它們並未帶來我們所期望的創新和價值。」李彥宏說,「我們需要重新思考開源模型的意義,並尋找更有效的方法來推動 AI 技術的發展。」

智能體的未來

李彥宏預測,智能體(Intelligent Agents)將成為 AI 時代的未來趨勢。他認為,智能體能夠更好地理解和執行複雜任務,並且能夠在多種應用場景中發揮作用,這將是 AI 技術未來發展的重要方向。

「智能體將成為未來 AI 技術的核心。」李彥宏說,「它們能夠在多種應用場景中發揮作用,從而實現更高的效率和更好的效果。」

大模型的落地挑戰

李彥宏指出,大模型在實際應用中的落地面臨諸多挑戰,包括技術實現的難度、應用場景的適配以及資源的有效利用等問題。他呼籲業界應該更加注重解決這些實際問題,從而推動大模型技術的真正落地。

「我們需要解決大模型在實際應用中的落地挑戰,這樣才能真正發揮它們的價值。」李彥宏說,「這包括技術實現的難度、應用場景的適配以及資源的有效利用等問題。」

提示詞工程的未來

李彥宏預測,未來10年內有50%的工作將會是提示詞工程(Prompt Engineering)。他指出,提示詞工程的重要性在於能夠有效地與 AI 進行互動,提出問題比解決問題更重要。這意味著未來的勞工薪酬水準將取決於他們能否寫好提示詞,而不是程式碼。

「提示詞工程將成為未來工作的核心。」李彥宏說,「提出問題比解決問題更重要,我們需要培養更多能夠提出有效問題的人才。」

中國 AI 企業的韌性

在面對美國制裁的背景下,李彥宏強調了中國 AI 企業的韌性和創新能力。他指出,儘管面臨挑戰,中國的 AI 企業依然展示了強大的創新能力和市場適應能力。

「中國的 AI 企業在面對挑戰時展示了強大的韌性和創新能力。」李彥宏說,「我們有信心在未來繼續推動 AI 技術的發展,並在全球市場中佔據一席之地。」

結語

李彥宏在2024年世界人工智能大會上的談話重點包括:強調 AI 作為輔助工具的重要性、應用優於模型、AI 創造新的工作機會,以及中國 AI 企業在面對國際挑戰時的韌性和創新能力。他對大模型的未來趨勢預測包括:強調應用的重要性、批評開源模型的局限、預測智能體將成為未來趨勢,以及指出大模型落地面臨的挑戰。

這些觀點展示了他對 AI 技術發展的深刻理解和前瞻性思考,為未來 AI 的發展指明了方向。隨著 AI 技術的不斷進步,AI 將在各行各業中發揮越來越重要的作用,並為人類帶來更多的便利和創新。

延伸閱讀

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李彥宏在 WAIC 會後接受硅谷101專訪,暢談中國 AI 價格戰、開源 vs 閉源、超級應用與中國 AI 市場機會等議題。影片來源:硅谷101

微軟推出18門生成式 AI 免費課程,助力開發者掌握前沿技能

微軟推出18門生成式AI免費課程,助力開發者掌握前沿技能

微軟2024年2月27日宣布推出一系列18門關於生成式人工智能( Generative AI )的免費線上課程,旨在幫助開發者和技術愛好者掌握這一快速發展的前沿技術。

這套名為「 Generative AI for Beginners 」的課程由微軟雲端倡導者和專家設計,涵蓋了生成式 AI 的基礎知識,包括大型語言模型( LLMs )、提示工程等核心概念。學習者可以使用 Python 或 TypeScript 來構建自己的生成式 AI 應用。

Generative AI for Beginners

圖片來源:Microsoft

「隨著生成式 AI 技術的快速發展,我們看到了巨大的市場需求和人才缺口。」微軟 AI 部門負責人在一份聲明中表示「這套課程旨在幫助更多人掌握這一關鍵技能,為未來的 AI 驅動型經濟做好準備。」課程內容託管在 GitHub 上,每節課都包括視頻介紹、書面指南、代碼示例和實踐挑戰。微軟還提供了一個官方 Discord 伺服器,讓學習者可以相互交流和獲得支持。此舉顯示了微軟在 AI 教育領域的重大投入,有望進一步鞏固其在企業 AI 市場的領先地位。對於有創業想法的開發者,微軟的 Founders Hub 還提供免費的 OpenAI 積分和 Azure 積分支持。

隨著 ChatGPT 等生成式 AI 工具的爆炸性增長,科技巨頭們正在加緊布局相關教育資源。 Google 和 Amazon 近期也推出了類似的 AI 學習項目。業內人士預計,隨著更多企業尋求利用 AI 提高生產力,具備生成式 AI 技能的人才將在就業市場上擁有顯著優勢。微軟此次推出的免費課程,無疑將為更多人打開 AI 領域的大門。

Suno 推出全新音頻輸入功能,開放所有用戶免費使用

Suno 推出全新音頻輸入功能,開放所有用戶免費使用

人工智能音樂創作平台 Suno 2024年6月28日宣布,其備受期待的音頻輸入功能現已向所有用戶開放,包括免費帳戶持有者。這項創新功能允許用戶將任何聲音轉化為音樂,大大擴展了 AI 輔助音樂創作的可能性。

功能亮點

Suno 的音頻輸入功能允許用戶上傳或錄製 6 至 60 秒長的音頻或視頻片段。用戶可以選擇從上傳的片段延伸創作,設定時間戳、指定音樂風格,甚至可以加入自己的歌詞。這種高度個性化的創作過程為音樂愛好者和專業人士提供了前所未有的創作自由。

使用方法

使用該功能的步驟如下:

  1. 導航至「資料庫( Library )」或「創建( Create )」頁面,點擊「上傳音頻( Upload Audio )」。
  2. 選擇錄製音頻或上傳音頻/視頻片段。
  3. 上傳後,從上傳的片段中選擇「延伸( Extend )」選項,設定延伸的時間戳,提供音樂風格,並可選擇包含自己的歌詞。

社群反響

Suno 社群對這一新功能反響熱烈。許多用戶表示,這項功能極大地提升了他們的創作靈感和效率。一位 Reddit 用戶分享道:「這個新功能讓我驚喜萬分。我用幾年前製作的素材嘗試了一下,結果令人驚艷。」

然而,也有用戶反映了一些初期問題。例如,有人表示該功能有時無法準確執行提示,或在生成過程中消耗大量積分。Suno 團隊表示,他們正在積極收集用戶反饋,不斷優化和改進這一功能。

版權保護

為確保負責任的使用,Suno 採取了嚴格的版權保護措施。系統會自動阻止受版權保護的作品上傳,並將含有人聲的輸入保持私密且不可搜索。這體現了 Suno 在推動創新的同時,也致力於保護知識產權的決心。

結語

Suno 的願景是讓音樂在人們的日常生活中扮演更重要的角色。該公司正在開發更多激動人心的新功能,並探索負責任的交付方式。隨著 AI 技術在創意領域的不斷發展,Suno 的這一創新無疑為音樂創作的未來開闢了新的可能性。

音樂愛好者和專業人士現在可以登錄 Suno 平台,親身體驗這一革命性的音頻輸入功能。

實際測試

讓我們先用 Elevenlabs 創作一個免費版權非商用的音效。Prompt:The sound of the waves in summer, accompanied by the sounds of seagulls. (夏天的海浪聲,伴隨著海鷗的聲音) 或者讀者也可以利用 Suno 社群中的免費音頻區找一個喜歡的音頻來使用。

製作完成後,透過 Upload Audio 按鈕上傳至 Suno:

上傳音頻至Suno
上傳音頻至Suno

這裡可以選擇自己錄一段聲音或者上傳本機檔案。

上傳音頻至Suno

我們把剛剛創作完成的音頻上傳。

上傳音頻至Suno

上傳完成之後可以將這個音頻命名,針對免費用戶 Suno 會提供一個自動生成的圖片,付費用戶則可以改用自己的圖片。以下是經過 Suno 預處理後的音效:

接著,我們利用 SunoAI Lyricist GPT 創作一首符合夏日情境的歌詞:

[Intro]
輕快的節奏,陽光灑滿沙灘,
墾丁的夏日夢,正在展開。

[Verse 1]
他是一個衝浪男孩,乘著浪花飛翔,
她穿著比基尼,在沙灘上閃耀光芒。
長髮隨風飄揚,眼中星光點點,
他們的目光相遇,心中泛起漣漪。

[Chorus]
哦,墾丁的夏日夢,
在浪花中,我們共同築起愛的城。
哦,這段熱情的旅程,
在陽光下,我們共享每一分每一秒。

[Verse 2]
海風輕拂,我們的腳步輕快,
手牽著手,漫步在金色的沙灘。
她的笑聲如鈴,他的心跳加快,
這一刻,他們的愛情如火般熱烈。

[Pre-Chorus]
她的溫柔,她的笑容,
讓他迷失在這片海洋。
他的勇敢,他的深情,
讓她感受到真愛的力量。

[Chorus]
哦,墾丁的夏日夢,
在浪花中,我們共同築起愛的城。
哦,這段熱情的旅程,
在陽光下,我們共享每一分每一秒。

[Bridge]
夜晚的星空,映照著他們的笑臉,
他們在月光下,許下永遠的諾言。
她的眼中閃爍著幸福的光芒,
他們的心緊緊相連,不會分離。

[Outro]
墾丁的夏日夢,永不會結束,
這段美好的回憶,將永遠珍藏在心底。

接著我們分別以沒有結合音效及結合音效的方式各創作一首歌曲讓各位讀者比較差異,音樂風格使用 SunoAI Lyricist 建議的 熱帶浩室 ( Tropical House ) :

沒有結合音效

音樂風格有比較強烈的 Suno 預設風格及節奏。

結合音效

將海浪的聲音及海鷗的聲音融入(這首歌沒有聽得很明顯,筆者比較喜歡這首所以選這首,不過 Suno 生成的歌曲中有些會有比較明顯的音頻置入,各位讀者可以多嘗試幾首看看),風格也比較接近音效的情境。

進一步閱讀
  1. Suno 推出 v4.5,歌曲長度提升至8分鐘
  2. Suno AI 發布 V4 版本:音樂創作領域的重大進展
  3. Suno 推出 V3.5 版本,全面開放用戶創作4分鐘完整歌曲
  4. Suno Prompt 完整使用技巧(V3 V3.5 V4適用)

Google 完成 2024 年 6 月垃圾郵件更新

Google 完成 2024 年 6 月垃圾郵件更新

Google 於2024年6月27日宣布完成其2024年6月垃圾郵件更新的推出,這次更新旨在打擊違反該公司垃圾郵件政策的網站。此次更新可能對某些網站的搜尋排名產生重大影響。

關鍵要點

  1. 更新於 6 月 20 日開始推出,歷時一週
  2. 針對違反 Google 垃圾郵件政策的網站
  3. 不針對特定類型的垃圾郵件或連結濫用
  4. 可能導致某些網站搜尋排名波動

Google 搜尋引擎優化專家約翰·穆勒(John Mueller)表示:「這次更新是我們持續努力提高搜尋結果質量的一部分。我們建議網站所有者仔細檢查其內容,確保符合我們的指南。」

業內專家預計,過度依賴 AI 生成內容的網站可能會在這次更新中受到影響。然而,合法網站可能會從垃圾網站競爭減少中受益。

SEO 顧問瑪麗亞·李(Maria Lee)指出:「網站所有者應該密切關注他們的搜尋排名。如果發現顯著變化,應立即審查 Google 的垃圾郵件政策並採取必要的糾正措施。」

隨著 AI 技術在內容創作中的應用日益普及,Google 的這次更新凸顯了優質、原創內容的重要性。專家建議網站所有者專注於提供真正有價值的內容,而不是試圖通過自動化手段來操縱搜尋排名。

對於擔心可能受到影響的網站所有者,Google 建議使用其搜尋控制台工具來監控網站性能,並遵循官方的網站管理員指南。

隨著搜尋引擎算法不斷演進,保持警惕並適應這些變化將成為網站所有者在數字時代取得成功的關鍵。

AI 訓練成本飆升 Anthropic CEO 預測 2027 年單一模型將耗資 1000 億美元

AI 訓練成本飆升 Anthropic CEO 預測 2027 年單一模型將耗資 1000 億美元

人工智能(AI)的發展正以驚人的速度推進,但隨之而來的是訓練成本的急劇上升。根據 Anthropic 公司首席執行官 Dario Amodei 的最新預測,到 2027 年,訓練頂級 AI 模型的成本可能高達 1000 億美元。這一預測引發了業界對 AI 發展可持續性的廣泛討論,同時也促使各公司積極尋求解決方案。

Amodei 在接受 CNBC 採訪時表示,目前開發一個 AI 模型的成本約為 1 億美元。他預計,明年開發的模型成本將達到約 10 億美元,到 2025 年或 2026 年可能達到 50 億至 100 億美元。這一預測基於所謂的「擴展定律」,即隨著計算能力和數據量的增加,AI 系統的性能呈指數級提升。

史丹福大學 2024 年人工智能指數報告也印證了這一趨勢。該報告顯示,OpenAI 的 GPT-4 模型在 2023 年的訓練成本估計為 7835 萬美元,而 Google 的 Gemini Ultra 模型更是高達 1.914 億美元。這些數字與早期 AI 模型的訓練成本形成鮮明對比,例如 2017 年開發的 Transformer 模型,其訓練成本僅為 930 美元。

面對這一挑戰,業界正在積極尋求解決方案。NVIDIA 近期推出了一個名為「AI 基礎設施和運營基礎」的自學課程,旨在幫助企業專業人士掌握 AI 和加速計算的基礎設施和運營方面的知識。這表明,提高 AI 基礎設施的運營效率可能是降低成本的一個重要途徑。

此外,一些專家建議採用精益 AI 軟件開發模式來降低成本。這包括優先考慮高價值功能,開發最小可行產品(MVP),並從那裡開始構建。使用預訓練模型也被認為是一個重要的省錢策略。例如,使用 TensorFlow Hub 或 OpenAI 的 GPT 等預訓練模型可以顯著減少訓練時間,從而降低成本。

雲計算也被視為一個潛在的解決方案。Strong Analytics 的聯合創始人 Brock Ferguson 指出,大多數公司傾向於在雲端進行機器學習計算工作。然而,他建議公司應該密切關注混合方法或完全遷移到本地系統何時開始變得更有意義。

儘管如此,AI 訓練成本的下降趨勢也值得注意。根據 ARK Invest 2023 年的報告,AI 相對計算單元(RCU)的生產成本預計每年將下降 57%,到 2030 年 AI 訓練成本將減少 70%。這表明,隨著技術的進步,AI 訓練成本可能會在長期內顯著下降。

面對這些挑戰和機遇,業界專家呼籲企業和政策制定者需要認真考慮 AI 發展的社會影響,並為可能的變革做好準備。這包括投資於 AI 安全研究、制定相關政策法規,以及在國家和企業層面加強合作,以確保 AI 的發展既能推動創新,又能維護公共利益。