當智能變成平的

AI大模型最大意義在于在它的射程內，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大模型的射程內對話，從外部看他們倆的能力是相等的。

這意味著專業這個詞需要被重新定義，過去的專業相當一部分內涵是你知道什么？現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據庫，問什么它都告訴我們。

找目標企業合作、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，但本質上其實和經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，比如把某個組織的各種內部知識組織起來，統一都通過一個助理來訪問等等。

這事有意義，但歸根結底對服務方價值不大。

當年網頁也很有價值，但做網頁其實價值不大。

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上已經發生過了。

二次折疊，既有技能變平

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

現在總說的Agent在干啥呢？正在覆蓋服務。

這是正在發生的事。由淺而深，由純數字而到現實空間。

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據所延展的每個領域。

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。

組織過去通過協同不同角色，具有N種技能提供N種服務。現在知識、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持續發展這種范式會推平很多現有的產品。

如果說技能變平是產品價值縮水，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，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。

一種則是生命觀，人類還是要建戴森球，并創造無限可能。

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實意義。每個人都是“超人”，只要它有權限。

小結

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發展相關聯。去年我在北大國發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果是什么。

各種關于對未來的探討，如果不能夠和技術現實結合，那一定是偏的（當然只考慮技術現實也是偏的），所以本次AI碰撞局做一期技術的，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。