AGI的大时代，我们可以做些什么？
本文来自微信公众号：CTO范凯（ID：fankai_log），作者：robbin，头图来自：unsplash
AGI，也就是Artificial general intelligence，通用人工智能，从OpenAI的ChatGPT的这几个月，已经快速地从很多行业开始落地，所以毫无悬念，AGI的时代拉开了。
我还记得，2007年1年的苹果iPhone发布会。看完这个发布会，我就写了一篇博客：移动互联网的时代来临了。今天，通用人工智能的时代也拉开了序幕。
AGI的这一波技术革命，程序员的行业毫无疑问是首当其冲被影响到的。AGI的出现，既会影响到很多程序员的就业，同时也会创造出很多新的就业岗位，甚至非常多的创业机会。所以，挑战和机遇并存。
虽然说，现在就预测未来往往是很不靠谱的，但是不妨展望一下未来，看看在接下来的AGI时代，我们有哪些机会呢？可以做些什么呢？
一、通用的AGI平台
OpenAI的ChatGPT一经推出，就震惊四座。就在上周，GPT还推出了插件系统，很多媒体都把GPT的插件系统和2008年iPhone推出了App store相提并论。的确，这是很妙的一手，通过插件系统，GPT可以几乎无限地扩充能力，特别是实事方面的信息、特定专业领域的知识，都可以通过插件来实现了。看似独孤求败。
但是我觉得OpenAI在AGI时代虽然领先优势明显，但是做不到一骑绝尘。因为从理论层面来看，能实现大语言模型的并不只有OpenAI一家。能提供海量算力资源的也不止微软一家公司。
OpenAI最大的贡献是证明大语言模型LLM可以取得惊人的效果，从而把未来的路给探索出来了。在OpenAI的ChatGPT推出之前，在NLP领域，大家都还是主要采用Google的BERT模型，在各个专业领域构建自己的模型，通用人工智能似乎遥遥无期。ChatGPT出来以后，大家终于知道了：
原来金矿在大语言模型（LLM）这里啊，所以，兄弟们，冲啊！
短时间内，做通用大语言模型的机构和商业公司如雨后春笋一般涌现出来。Google的Bard、百度的文心一言、Facebook的LLaMa等等。以及还有阿里、腾讯和字节的大语言模型都在路上。
除了商业公司，基于Facebook开源出来的Alpaca，以及基于Alpaca的国内版本“骆驼”，还有清华大学开源的GLM-130B，你完全可以从GitHub上pull代码，在自己的机器上快速地搭建起一个模型，提供服务。
是的，没错！大语言模型的平台已经白菜价了。
没有什么理论门槛，自己搞个大模型干就是了。以及还有一票创业公司在大语言模型构建的AGI平台都还在路上。
目前的通用的AGI平台，很像云计算刚刚火起来的时期：一时间群雄并起，你争我抢，百花齐放。
我相信，在未来的十几年经过充分的市场竞争，最终中美两国会最终产生两三家通用AGI平台，作为AI面向社会提供的基础设施存在。就像今天的美国云计算巨头：亚马逊、微软和Google，就像今年的中国云计算巨头：阿里云、腾讯云和华为云。
所以，就像2010年做云计算的架构师一样，现在的工程师投身通用AGI平台的建设，亲自去参与搭建平台，设计架构，做一位AI平台架构师和算法工程师，将毫无疑问成为最抢手的人才。我觉得也会是未来几年成长性特别高的技术岗位，所以你准备好了吗？
二、 定制化专业垂直领域的AGI平台
就像现在的公有云平台无法覆盖所有的云计算场景一样。在未来十年，通用AGI平台也不能覆盖很多专业垂直领域的智能化场景。例如像金融行业的交易信息、医疗行业的患者病历信息等等。所以，最终会出现定制化的AGI平台。
这些定制化的AGI平台不需要样样精通，所以可能不需要几千亿上万亿的参数，因此模型可能也不需要那么大的算力支持。通过裁剪，让模型变得更方便使用。同时再加入专业垂直领域的数据集进行训练和调优，让AGI平台在专业领域有更好的表现，更高质量的智能化水平。
这可能有点类似于在云计算领域对私有化云的定制和部署，或者有点类似于在物联网领域对Android内核进行定制化，让它适用于特定的场景。
我在想，很多存在海量专业知识积累的行业，恐怕都会存在这样的需求：金融行业、医疗行业、教育行业、汽车行业、制造行业等等。所以未来十多年，行业定制化的AGI平台也会越来越多涌现出来。
这意味着，也会创造出很多AGI平台的架构师和算法工程师的岗位。这些行业定制AGI估计多半会直接基于开源的大语言模型进行修改。所以精通热门的开源大语言模型项目，并且可以进行构建和修改的工程师们。未来也一定会非常抢手。
所以呢，现在就赶紧在Github上pull GLM-130B，或者骆驼的代码，先学习起来吧。
作为程序员，除了可以直接参与AGI平台的构建。其实也可以做平台之上的应用。在AGI平台上做应用，我觉得主要可以归纳为两类：
一类是现有的软件通过AGI的能力进行提升，为用户或者客户提供增值的服务。最典型的就是微软的Office 365 集成GPT的能力以后，可以极大提高办公人员的工作效率；Adobe的Firefly集成AGI的能力以后，可以帮助设计人员快速设计更多的创意产品。
还有一类就是基于GPT的插件体系，在平台上根据自己的需要进行插件开发，完成自己细分领域的创新型产品。
三、 软件服务商升级AI的能力
无论是通用的大型AGI平台，还是定制化专业垂直领域的AGI平台，都需要对AI平台本身的基础架构和算法模型有深入的了解和掌握，更偏向技术的发展。其实利用好AGI平台的能力，在现有的软件服务能力上进行升级，也具备非常广阔的市场。
其中最典型的就是微软的Office 365。最近微软也发布了接入GPT-4模型能力的Office 365 Copilot。有了AI能力的加持，我们通过简单的自然语言对话，告诉Office我们的文档需要什么，Office Copilot就会自动帮助我们生成结果，例如：
Word文档的大段文字，摘要；Excel表格的数据排列，计算和数据透视表；PowerPoint根据我们提供的提纲自动生成完整的演示文稿。甚至还可以帮助我们在共享协作软件上安排会议日程等等。
我自己猜想Office 365 Copilot很可能是利用了GPT-4的代码生成能力，根据用户的提示信息，生成了Office的VBA代码，从而实现了Office的自动操作功能。
此外还有Adobe也演示了Firefly，利用AI的能力进行自动绘画功能，增强了Adobe软件的设计效率。
类似的例子还有很多，想象一下，随着AGI能力的逐渐增强，大多数软件或多或少都会利用AI的能力来提升软件的智能化程度，极大提高生产效率。哪怕在专业化程度极高的领域也是如此：
英伟达的CEO黄仁勋在GTC大会上，就介绍了在芯片制造领域，利用AI的能力提升芯片制程和生产效率的案例。所以，在未来十几年，很可能AI能够极大地加速人类的科技和生产能力。
因此，在传统软件行业的各个垂直领域，实际上都存在着用AI去提升软件生产力的机会，所以相信传统软件行业也会因为AGI的到来，迎来天翻地覆的变化。
四、 基于通用大平台，开发细分领域的创新型应用
自从2012年深度学习模型出现，到现在已经十年了。在这十年当中，固然我们看到AI技术在很多领域有了落地和很大的进展，例如：计算机视觉领域的发展落地的现在已经完全普及的人脸识别；推荐算法落地到抖音无敌的信息流。
但总的来说，AI技术对于整个社会层面的影响还不够大。这背后的原因无非就是AI的能力还不够强，能够影响和改变人类社会的行业还是太少。但是从ChatGPT出现以后，由于大语言模型在自然语言交流方面取得了突破性的进展，AI对社会层面的改造已经在以惊人的速度进行了。
所以我非常确信：基于类似GPT-4这样的通用AGI平台，一定可以在各个细分行业涌现无数的创新应用出来。
特别是，GPT现在推出了插件系统，这就解决了GPT无法更新实时信息，无法理解专业领域知识的问题。我们可以通过插件的方式，无限地扩充GPT平台的能力。那么未来创新的想象空间就被彻底打开了。
所以我特别相信：如今这个时间点，又到了一个AI创业黄金时期的起步阶段了。也许你不是AI领域的技术专家，无法从事AGI平台研发工作，但是你完全可以做应用层的创新，只要AGI平台上做自己特色的应用就够了。
也许很多人担心：我现在做了很多创新型的应用，那万一哪一天平台自己做，抢了我的饭碗怎么办呢？
其实类似这样的担心，在过去苹果的应用商业开发者生态就一直有这样的声音。但是十几年跑下来，真正受到影响的，还只是工具类型的App。凡是和细分行业结合紧密的App，都不会是苹果自己可能涉足的。
还有一个例子就是微信平台，在微信平台做内容和做应用的第三方，也免不了担心被腾讯抢食的境地。但是十年来，真正可能被腾讯影响的也就是游戏领域而已。所以对于绝大多数的第三方开发者和内容创作者来说：最关键的不是担心被平台抄袭，而是你能否真正做出有价值的应用。
以上，就是我对ChatGPT出现以后，对未来十几年AI时代的一点点畅想，总结一下，在AI时代，会有四类大的机会：
1. 通用的AGI平台；
2. 定制化专业垂直领域的AGI平台；
3. 软件服务商升级AI的能力；
4. 基于通用大平台，开发细分领域的创新型应用。
我们可以根据自己的兴趣和偏好，选择投入这个大时代，去参与创造美好的未来。
本文来自微信公众号：CTO范凯（ID：fankai_log），作者：robbin
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