北京時(shí)間10月8日下午5點(diǎn)45分許，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)揭曉。

美國(guó)和加拿大科學(xué)家John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton獲獎(jiǎng)，以表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

我是真的意外，而我一個(gè)做AI模型的朋友的說法是：他們本人可能比我們還意外。

因?yàn)?strong>諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)就沒給過計(jì)算機(jī)科學(xué)家，包括計(jì)算機(jī)的奠基人圖靈和馮諾依曼等。

我個(gè)人一直覺得計(jì)算機(jī)里面圖靈的貢獻(xiàn)要排第一，因?yàn)槲覀兯械某绦蜃畛踉搭^都是來自于圖靈的證明。（八卦的事情是圖靈是同性戀...）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么呢？正是今天我們說的人工智能的基礎(chǔ)，各種模型底層都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從過去的人臉識(shí)別、語音識(shí)別到今天的內(nèi)容生成和推理，如果追溯源頭都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

過去這技術(shù)的特征是什么呢？其實(shí)不是取代人類，長(zhǎng)時(shí)間里這技術(shù)以不靠譜著稱。所以很多干這個(gè)的同學(xué)都自嘲自己是大號(hào)煉丹師。

煉丹也許有科學(xué)的成分，但肯定不是科學(xué)，所以在很長(zhǎng)一段時(shí)間，大家基本上覺得干這個(gè)的是騙子。如果大家追溯這兩位諾獎(jiǎng)獲得者就會(huì)發(fā)現(xiàn)他們也有很坎坷的經(jīng)歷，他們一樣也受歧視，申請(qǐng)不到經(jīng)費(fèi)等等。

就這玩意能得號(hào)稱科學(xué)界里高級(jí)榮譽(yù)：諾貝爾獎(jiǎng)么？我估計(jì)兩個(gè)得主之前真的想都沒想過。

有意思的是在AI突飛猛進(jìn)的時(shí)候，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)就突然給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人，那意味著什么呢？

意味著這事在某些科學(xué)家的眼里不是煉丹術(shù)了，靠譜了。

AI現(xiàn)在的應(yīng)用場(chǎng)景并沒有展開那么多，未來是否能展開核心依賴就是對(duì)這技術(shù)智能水平的預(yù)期。

如果它掛在現(xiàn)在這么個(gè)水準(zhǔn)，那其實(shí)所有對(duì)AI應(yīng)用的想象就是空中樓閣。

現(xiàn)在看這事確實(shí)變樂觀了。

過去我對(duì)AI比較樂觀的理由是兩個(gè)：

第一，OpenAI o1開了條新路，看起來會(huì)繼續(xù)走下去。

第二，特斯拉端到端模型在自動(dòng)駕駛上上路，雖然老報(bào)道特斯拉的車出了什么事故。

現(xiàn)在必須加第三個(gè)，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基人。

這至少表示在科學(xué)家這個(gè)人類智商最高的群體里面相當(dāng)多的人認(rèn)可了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)。背后也許還有很多、很多的爭(zhēng)議，但授予本身就是對(duì)這方向的肯定。

我們可能真的需要設(shè)想AI崛起后的世界了。

AI的這次浪潮可能和之前不一樣。

還是舉個(gè)企業(yè)的例子。

現(xiàn)在人和AI智能體的比例估計(jì)100:1不到，并且AI智能體比較初級(jí)。

如果把這個(gè)比例調(diào)過來變成人和AI智能體的比例是1:100，并且AI智能體很智能，那會(huì)發(fā)生什么？

我們所有現(xiàn)有的體系需要重建。

之前我拿企業(yè)舉過例子，在人和AI智能體是100:0的年代里，人必須覆蓋每一個(gè)需要智能的地方，沒那么需要智能的部分交給程序員做工具，所以分工的維度就是人、工具、流程。

那在人和AI智能體是1:100的年代里，你怎么想也不需要過去那些為人所準(zhǔn)備的工具和流程。

所以公司可能會(huì)變成只有1個(gè)人，其它都是AI智能體。

如果公司這種組織變成這樣，那其余的以經(jīng)濟(jì)和利益為紐帶的組織一樣會(huì)變成這樣。參見：

這不是憑空想象，一個(gè)海外和國(guó)內(nèi)有巨大反差的現(xiàn)實(shí)可以看成它的一個(gè)佐證。

紅杉下面這個(gè)圖可能很多人看過，這里面有幾個(gè)特別的是Notion，Glean等。它們其實(shí)是SaaS，但動(dòng)輒估值幾十億美金。

做的事是什么呢？其實(shí)是拉通企業(yè)底層數(shù)據(jù)，然后給加上個(gè)智能層，智能層像鎧甲一樣，披在每個(gè)員工的身上。

下圖是Glean公開的架構(gòu)圖：

大家可以想象下，這類產(chǎn)品成熟到一定程度后會(huì)發(fā)生什么，大概這正是企業(yè)這種組織原有結(jié)構(gòu)崩解的開始，AI智能體和人類配比的改變進(jìn)程已然不是想象。

如果企業(yè)因此而改變，那整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系也必然隨之而變化，再然后就是更復(fù)雜的體系重建。

如果AI的智能拉升還是確定的，那1000天后的世界可能和現(xiàn)在很不一樣。

過去很多技術(shù)像扔在湖里的石頭，改變了生態(tài)，但并非解構(gòu)性質(zhì)，所以過去之后湖里會(huì)多點(diǎn)東西，湖還是那個(gè)湖。AI則不是這樣的，它更像天降的隕石，解構(gòu)性質(zhì)過于明顯，砸下去湖就沒了。參見：

過去的主要爭(zhēng)議在于，這塊隕石到底來不來，現(xiàn)在從這次諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)來看，人類的整體判斷上傾向于認(rèn)為它真的會(huì)來。

面對(duì)AI就得解剖麻雀，研究案例，回到現(xiàn)場(chǎng)，獲取一線信息。反之越高大上、越學(xué)術(shù)就越危險(xiǎn)。關(guān)鍵是真實(shí)案例不好找，所以就有了琢磨事AI碰撞局。研究清楚多個(gè)案例，弄明白產(chǎn)業(yè)底層邏輯，再回到自己?jiǎn)栴}差不多是眼下最靠譜的方式了。對(duì)活動(dòng)感興趣的同學(xué)請(qǐng)聯(lián)系shuixiu2024。 老李話一三，公眾號(hào)：琢磨事