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2024年7月4日，世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海世博中心隆重举办。在这次会议的产业发展主论坛上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了引人深思的讲话。他呼吁：“大家不要卷模型，要卷应用！”这句话背后蕴含着深刻的行业洞见和发展方向。那么，李彦宏的这段发言究竟意味着什么？大模型技术本身和个性化应用又该如何平衡？让我们深入探讨。
AI技术的转变：从辨别式到生成式
李彦宏指出，AI技术已经从辨别式转向了生成式。这一转变意味着什么？在辨别式AI时代，技术的重点在于识别和分类，例如通过图像识别技术识别图片中的物体，或者通过自然语言处理技术理解文本的含义。而生成式AI则更进一步，能够创造内容，比如通过文本生成模型创作文章，或者通过图像生成模型创作艺术作品。
生成式AI的出现无疑为技术应用带来了更多可能性。它不仅能提升生产力，还能在创意领域带来革命性的变化。然而，李彦宏提醒我们，技术本身并不是目的。真正的价值在于如何将这些技术应用于实际场景，解决实际问题。
避免“超级应用陷阱”
在移动互联网时代，应用的成功往往以用户日活跃量（DAU）作为衡量标准。然而，李彦宏提出，AI时代的规律可能不同于移动时代。他指出，过分追求用户日活跃量的“超级应用陷阱”可能会导致忽视应用的实际效果和产业价值。在AI时代，一个“超级能干”的应用即使DAU不高，只要能为产业带来实质性的增益，其价值就远超传统的移动互联网。
这一观点强调了应用的实用性和产业价值。AI技术的应用不应只追求表面的用户数据，更应关注其能为行业带来的实际效益。例如，一个能显著提升工业生产效率的AI系统，即使使用者数量不多，但其经济价值和社会价值却不可估量。
大模型技术与个性化应用的平衡
大模型技术的发展无疑是AI领域的一大进步。然而，随着技术的不断进步，我们也面临着如何平衡大模型技术与个性化应用的问题。
大模型技术的优势在于其强大的学习和生成能力。以GPT-4为例，这类大模型可以处理大量数据，进行复杂的任务，生成高质量的内容。然而，大模型技术也有其局限性。首先是资源消耗巨大，训练和运行大模型需要大量的计算资源和能源。其次是通用性问题，大模型往往缺乏针对特定场景的优化，难以满足个性化需求。
个性化应用则注重针对特定场景和用户需求进行优化。例如，医疗领域的AI应用可以针对特定疾病进行诊断和治疗建议，金融领域的AI应用可以根据客户的风险偏好提供个性化的投资建议。这些应用往往更具针对性，能更好地解决具体问题。
我的看法与建议
在李彦宏的发言中，我看到了一种务实的态度和对AI技术未来发展的深刻洞见。他的观点提醒我们，不要被技术的光环所迷惑，更要关注技术的实际应用和产业价值。在大模型技术和个性化应用之间找到平衡，将是AI技术发展的关键。
技术应用的务实性：在发展AI技术时，应始终保持务实的态度。技术的最终目的是解决实际问题，提升生产力和生活质量。过分追求技术本身或表面的用户数据，往往会偏离实际需求，无法实现技术的真正价值。
个性化应用的探索：在大模型技术的基础上，探索个性化应用是未来发展的重要方向。通过对特定场景和用户需求的深入理解，开发出更具针对性的AI应用，能够更好地发挥技术的潜力，解决实际问题。
产业价值的挖掘：在评估AI应用的价值时，应更多地关注其为产业带来的实际增益。一个能够显著提升生产效率、降低成本、提升产品质量的AI应用，其价值往往远超表面的用户数据。在这一过程中，企业和开发者应更多地与行业专家和用户进行沟通，了解他们的实际需求，开发出真正有价值的AI应用。
总结
李彦宏在2024世界人工智能大会上的发言，提醒我们在AI技术发展的道路上，不要盲目追求技术本身或表面的用户数据，而应更多地关注技术的实际应用和产业价值。在大模型技术与个性化应用之间找到平衡，将是未来发展的关键。作为AI从业者和技术爱好者，我们应以务实的态度，探索AI技术在各个领域的实际应用，为产业发展和社会进步贡献力量。
通过李彦宏的发言，我深刻认识到AI技术发展的方向和挑战，也更加坚定了自己在这一领域继续探索和创新的信心。未来，愿我们共同努力，推动AI技术更好地服务于社会和产业，为人类创造更美好的未来。
🧸结尾 ❤️ 感谢您的支持和鼓励！ 😊🙏
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