AI大模型最大意義在于在它的射程內(nèi)，會把智能變成平的。

如果一個事大模型或者AI智能體百分百能干，那過往在智能上拉出的層級就會被抹平。形象講一個高中生和一個博士生如果他們都在AI大模型的射程內(nèi)對話，從外部看他們倆的能力是相等的。

這意味著專業(yè)這個詞需要被重新定義，過去的專業(yè)相當一部分內(nèi)涵是你知道什么？現(xiàn)在則必須變成你能判斷什么？

知道是一種記憶和手藝，判斷則是一種綜合和靈性。

現(xiàn)在我們正處在這個智能變平的過程之中。

一次折疊，既有的知識變平

我們總是期望身邊有個超全的數(shù)據(jù)庫，問什么它都告訴我們。

找目標企業(yè)合作、找相對論是什么、找電影的介紹等等。

搜索搜的是什么呢？其實就是這些知識。

別看搜索好像很高級，但本質(zhì)上其實和經(jīng)常說的知識庫等等解決的是一個問題。

AI的好處是在知識的整理加工上比過去高一個層級，不單能幫你找到，還能幫你綜合。

當前很多需求其實也與此有關(guān)，比如把某個組織的各種內(nèi)部知識組織起來，統(tǒng)一都通過一個助理來訪問等等。

這事有意義，但歸根結(jié)底對服務方價值不大。

當年網(wǎng)頁也很有價值，但做網(wǎng)頁其實價值不大。

報紙→門戶→搜索引擎→AIGC，從知識折疊的角度其實是在一條脈絡上。

知識變平之后，學富五車，尋章摘句就變的沒意義了。在既有知識上人是不可能比AI大模型知道的更多、更深的。

雖然chatGPT一共也沒出來多久，但其實這個步驟在AI上已經(jīng)發(fā)生過了。

二次折疊，既有技能變平

互聯(lián)網(wǎng)往縱深走的時候其實就是在知識和信息基礎上構(gòu)建服務。服務通常是一組組直達某個結(jié)果的能力。聊天是服務，電商是服務，打車也是服務啊。

現(xiàn)在總說的Agent在干啥呢？正在覆蓋服務。

這是正在發(fā)生的事。由淺而深，由純數(shù)字而到現(xiàn)實空間。

如果說知識變平，讓很多崗位受影響，價值腳脖斬。

那技能變平就是讓過去很多的產(chǎn)品受影響，價值腳脖斬。

冷幽默的是最先被影響的其實是前波做的AI產(chǎn)品，過去做那么多NLP算法，不能說歸零，但意義實在是降低許多。

這里可怕之處在于，大公司（包含大模型公司）處理瑣碎技能的能力變強了。Deep Research是一種范式，它用一種統(tǒng)一的能力，讓很多細碎工具價值大減。

而這種范式，隨著智能的提升幾乎會擴展到智能和數(shù)據(jù)所延展的每個領域。

是破壞也是新生，是折疊也是擴張。

三次折疊，既有組織變平

當N個技能變平之后，既有組織會隨之變平。

組織過去通過協(xié)同不同角色，具有N種技能提供N種服務。現(xiàn)在知識、技能本身全部被大模型自身或者AI智能體所折疊，那組織一定會變平。

變平的極限就是每個人隨身帶著一個黑盒，黑盒里面就是一個公司。

既有組織變平的剛性約束是AI大模型的智能水平。這三個階段對模型智能的要求依次提高。因為它要操作的維度依次變高。

維度的簡單理解是：自動駕駛的路、線、行人、車、動物、燈等等是輸入的維度，它的方向盤和加速、剎車是輸出維度，而端到端的自動駕駛模型其含義就是把這種服務邊界內(nèi)的多維度按照目標組織起來，并且追求確定性。

這是一種新范式，如果AI持續(xù)發(fā)展這種范式會推平很多現(xiàn)有的產(chǎn)品。

如果說技能變平是產(chǎn)品價值縮水，那組織變平其實是組織的模型化或者智能體化。重新定義企業(yè)，也可以叫Company as a Service。

終極的想象

如果AI的水平一路拔高，那終極是什么樣子？

這是個偏哲學的話題。

一種很機械，假設干的事就現(xiàn)在看到這些。

那最終就是一個智能體把所有事情接管，一邊是世界的所有輸入，一邊是世界的所有輸出。好像和Scaling Law特別匹配。

我個人覺得不太可能是這個樣子，這是一種死寂狀態(tài)。

一種則是生命觀，人類還是要建戴森球，并創(chuàng)造無限可能。

那這時候就是模型和智能體變平之后的地基，托起了每一個保持旺盛生命力，具有巨大好奇心的人類，不停的拓展文明的邊界。

Hinton好像說了一句：大模型的開源很像四處投放核彈。放到開源上這也許不對，但放到未來這可能具有現(xiàn)實意義。每個人都是“超人”，只要它有權(quán)限。

小結(jié)

近來看到的最有意思的事是納德拉等等開始拿GDP增長和AI發(fā)展相關(guān)聯(lián)。去年我在北大國發(fā)院的一個訪談的視頻上說的正是這個話題，這背后就是探求這種生生不息的力量到底會如何釋放以及對應的結(jié)果是什么。

各種關(guān)于對未來的探討，如果不能夠和技術(shù)現(xiàn)實結(jié)合，那一定是偏的（當然只考慮技術(shù)現(xiàn)實也是偏的），所以本次AI碰撞局做一期技術(shù)的，感興趣的同學加:shuixiu2024，活動信息見文末海報。

另一個就是北大國發(fā)院BiMBA商學院院長黃卓老師建了個星球：

28日晚AI碰撞局海報：

往期信息大家搜索：AI碰撞局。