AIGC的第四范式初現
明敏 金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
太快了太快了…
大模型的生成技能，已經到了普通人看不懂的境界！
它可以根據用戶過去5年的體檢報告，生成未來第1年、第2年、第3年的體檢報告。
你看，這個生成的過程，是不是像極了ChatGPT，根據歷史單詞預測下一個單詞。
它能查看過去7天機組子部件的運行情況，生成未來3天每小時的子部件報告 。
還能基于歷史水文數據和未來7天氣象數據，生成未來第1天、第2天……至第7天的每小時降水分析報告，包括詳細降水量、降水分布。
如今，大模型的生成內容，早已不只是文字/圖像/視頻了。
如上生成的這些報告分析涉及諸多專業知識，普通人很難基于自己的知識儲備評價其合理性和正確性。
最多只能評價一句：不明覺厲！
怎么說呢？“AI似乎正在生成一切”。
LLM+行業數據，路走錯了？
簡單理解大模型，就是Predict the Next “X”。ChatGPT是Predict the Next “Word”。
但行業需要的往往不是預測下一個字。
比如對于慢性病患者的健康管理規劃，它需要基于一系列生理指標數據，從醫學角度進行數據預測。舉個不恰當的例子，這更像是用數學方法解題。
如果在大語言模型基礎上投喂大量專業的醫學語料，更像是用語文方法讀題。盡管能理解相關的術語和指標，可是給出的預測結果大概率不準確。因為問題本身超出了“語言”范疇，不能用語文方法求解。
如果“X“的模態從“文字Word”變成了“體檢報告”，模型則可以根據歷史體檢報告數據去預測下一個體檢報告，這才是一個健康管理大模型。
它的邏輯更像是“種瓜得瓜、種豆得豆”。即輸入“X”、輸出“X”。
這里的“X”可能包含水文數據、健康報告、設備監測數值、設計推演等不同樣式的專業數據。
它能基于音樂廳的幾何模型和房間數據，從聲源發射5000Hz頻率射線，生成射線分布圖，找到聽覺最佳的音源擺放位置。
如何預測“X”？
所以，這些能預測下一個X的行業大模型，如何構建出來？
通過剛剛發布的先知AIOS 5.0。其核心特點是基于各行各業場景的X模態數據，構建行業基座大模型。
解決了當前行業大模型只能將行業文本數據喂給大語言模型、生成下一個字的問題，讓大模型能來到的領域更加廣泛。
先知是AI公司第四范式的核心產品。2015年，先知AIOS 1.0版本首次發布，通過高維、實時、自學習框架提升模型精度；2017年，先知AIOS 2.0版本利用自動建模工具HyperCycle，降低模型開發門檻；2020年發布的先知AIOS 3.0版本規范AI數據治理和上線投產；2022年，先知AIOS 4.0版本引入北極星指標，更大化發揮AI應用價值。
AIOS 5.0版本則從生成式AI+行業這一角度出發，給行業大模型提出了一種新思路。
而在公認的大模型應用落地元年里，行業大模型的發展和影響一定是此前的數倍。這種更具規模化的動向，由此也形成了AIGC趨勢的下一個范式。
One More Thing：AIGC邁向新范式？
從圖片、文字、視頻，再到健康、水利……我們不難看出AIGC現在正以迅猛的速度朝著AI生成一切的方向飛奔。
通常來說，一切事物的發展似乎都需要一些范式來推動，而且不是新范式取代舊范式，而是它們之間互補使其更加深入和全面。
正如科學研究中的四種范式一般，即實驗歸納、理論推演、計算機仿真和數據密集型科學發現，它們相互補充，共同推動了科學研究的進步。
那么若是以這種邏輯來看待AIGC，似乎類似的四種范式也已經開始出現。
AIGC的第一范式以文本生成為核心，通過智能客服、內容續寫等應用，展示了AI在理解和生成自然語言方面的能力。這一階段的AIGC技術，為后續的發展奠定了基礎，使得機器能夠與人類進行有效的交流和互動。
AIGC的第二范式將應用領域擴展到了圖像生成。
如生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等，可以學習從隨機噪聲生成逼真圖像的映射。并能將輸出結果用于藝術創作、圖像增強、虛擬場景生成等領域。這一范式進一步展現了AI的想象力。
AIGC的第三范式則是聚焦在了視頻生成，例如Gen2，例如Sora。
視頻生成一定程度上反映了AI對于世界的理解。從Sora誕生以來，能否理解世界？是否是世界模擬器的說法一直爭論不休。因為如果確定Sora可以理解世界，將意味著AGI大門正式開啟。
而AIGC的第四范式，就是以行業為主，技術將全面滲透到各個行業之中。
這一階段的核心任務是將AI技術與行業知識深度融合。今年作為大模型應用落地的元年，我們看到AIGC技術開始在醫療、教育、金融等關鍵領域發揮重要作用。
具體怎么做才能更快推進AIGC扎入行業？各路玩家都還在不斷嘗試中。以大語言模型為底座？還是直接訓練行業大模型？不同路線都有各自的底層邏輯，誰的路線更能跑通，還言之過早。
但可以確定的是——
在AI生成一切的進程中，那些能夠率先利用AI技術的個人和行業，將能夠更早地享受到技術帶來的紅利。他們將有機會引領行業變革，塑造未來的社會和經濟格局。
而且也只有AIGC進入到了第四范式，才意味著完成了技術創新到商業創業的飛輪轉換，意味著生成式AI開啟新質生產力變革。
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