从1.0到2.0，人工智能将迎来哪些想象空间？

　　“在深度学习获得重大突破后，AI已经迎来了从1.0迈入2.0的拐点。”3月14日，在“AI1.0 到 AI2.0 的新机遇”趋势分享会上，创新工场董事长兼首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复表示，AI2.0将会带来平台式的变革，改写用户的入口和界面，诞生全新平台催生新一代 AI2.0应用的研发和商业化。“AI2.0将是提升21世纪整体社会生产力最为重要的赋能技术。”

　　在李开复看来， AI1.0，是以CNN 卷积神经网络模型为核心的计算机视觉技术，拉开 AI 感知智能时代的序幕，机器开始在计算机视觉、自然语言理解技术等领域超越人类，并创造了显著的价值。

　　“但是 AI1.0也遇到了瓶颈，大多数行业想利用 AI，需要花费巨大的成本来收集和标注数据，而这些数据集和诸多模型各成“孤岛”缺乏纵效。”李开复进一步解释说，这是为什么大部分的 AI 1.0 企业投入大笔研发经费但仍然长年亏损。除此之外，AI 1.0 缺少像互联网时代的 Windows 和 Android 一样的规模化能力，来降低应用开发的门槛，打造完善生态链。几年下来，AI 1.0 尚未真正实现商业上的成功。

　　“AI1.0 就像是发明了电，AI2.0就是电网。”李开复表示，他理解的AI2.0在于其呈现的巨大跃迁在于克服了前者单领域、多模型的限制，可以用无需人工标注的超级海量数据去训练一个具有跨领域知识的基础大模型（Foundation Model），通过微调等方式适配和执行五花八门的任务，有望真正实现平台化的效应，进而探索商业化的应用创新机会。

　　当下流行的AIGC正是AI2.0时代的第一个现象级应用。生成式 AI 能够实现无需标注的自监督学习，AI 将从“辅助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面将被重新设计改写。

　　打个比方，想象让 AI 读一本书的前9章之后“猜测”第10章，再让 AI 对比真正的内容，读过上千万本书后，模型不断优化和迭代。以这样的方式，AI 变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。

　　AI 2.0 模型不仅可以学习文本和图像数据，还可以从语音、视频、自动化硬件传感器数据，甚至 DNA 或蛋白质信息等多模态数据中学习，建构机器超强大脑的运行能力，甚至不止于生成，而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。

　　李开复认为，AI 2.0 的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：第一阶段人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计；第二阶段局部自动，容错度高的应用和行业将会实现 AI 自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等；第三阶段全程自动，AI 将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI 医生、AI 教师等应用成为可能。

　　“现阶段的 AI2.0并不能做到完全正确。”李开复解释，AI 无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现“一本正经地胡说八道”的现象。更重要的是，AI 目前还无法分辨真伪和辨别是非，如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。

　　AI2.0是否意味着通用人工智能就此到来？对此，李开复表示，答案是否定的。“人类有很多与生俱来的关键能力，诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等，这些尚未被破解的深层次能力，是AI2.0也无法全盘复制的。”（宋雅娟）