2024外滩大会观察:AI agent 超越ChatGPT?AI产业实践呈现小模型,智能体等趋势

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作者|汉雨棣

编辑|杨锦

2024 Inclusion·外滩大会9月5日至7日在上海黄浦世博园区召开。今年的外滩大会延续去年“科技·创造可持续未来”的主题。如果说去年在“百模大战”之际的外滩大会着重于“科技”，而今年的外滩大会，更多则聚焦于“未来”。

5号的开场主论坛中，未来学家凯文凯利直接预测称，当人工智能深刻影响经济和文化，必将涌现全球主义、创新加速和AI驱动生成三大趋势。

一直自称是“技术乐观主义者”、两个月前在WAIC上坚称人类会解决技术问题的阿里云创始人王坚直接指出，在人工智能+后面加一个行业，是把人工智能庸俗化的做法。

同样在WAIC上被李彦宏指出“是未来AI发展方向”的专业智能体，已经被视为超越Chat GPT的存在。

在此之前关于AI的人文讨论中，大家的问题还停留在“AI会不会造成失业？AI能给人带来什么？”而当萝卜快跑在武汉掀起新的浪潮，韩国deep fake事件逐渐演化为犯罪之时，AI对的人类的“威胁”开始真正渗透到生活的方方面面。

“这是AI还是人类？有了AI人类该如何自处？”去年的外滩大会哲学家们还在讨论人类的主体性是否被削弱，今年已经“拥抱现实”，开始讨论如何在AI时代保持创造力。

在未来到来之时，大家开始回归现实生活，学着与AI 相处。

技术思考：当AI开始落地

第一次工业革命中，蒸汽机对世界的改变源于它开始与轮船、火车、纺织机融合，第二次工业革命在于电力与各方工具的联合落地。去年外滩大会上，就有嘉宾提出大模型的发展需要拉长周期来看，今年大模型之争已经从“拼参数”开始走向“拼应用”。专家们预测，五年内产业落地是大模型技术持续进化的关键。

王小川否认了“AGI泡沫”的说法，他认为大模型的发展从结果上看是符合行业预期的。他指出，为了推动大模型迈向下一个发展阶段，关键在于实现两大融合：一是将知识搜索与大模型相结合，二是大模型强化的结合。

各方都认为，AI产业实践正呈现六大趋势，涵盖小模型、智能体、专业AI、具身智能等方面，指明了大模型产业落地的发展走向。

1、端智能成AI应用的关键引擎。

更专业的多模态小模型，在行业应用中取得比通用大模型更好的效果，硬件设备集成小模型，端侧AI逐步成熟，为超级应用的出现创造条件。

2、异构算力助力抢跑大模型应用之战。

AI时代新摩尔定律正在产生，芯片加速提升性能、模型架构持续优化、基础模型成本快速下降，算力“经济实用”是企业关注焦点，异构计算有望主导未来的高性能计算市场。

3、高质量数据成为企业AI战略制高点。

提高数据数量、质量、安全和多样性，对提升大模型性能至关重要，数据能力成为每家公司AI战略必需品，一批新型数据服务公司涌现，为企业提供数据合成、隐私安全、多模态数据处理能力。

4、专业领域应用成大模型技术加速发展的“探照灯”。

大模型将在产业实用价值的领域逐步落地，医疗、金融等专业领域应用涌现，促进垂直行业生产力提升、数据价值释放，同时也成为大模型技术加速发展的“探照灯”。

5、智能体是新型终端形态，孕育新一代超级平台。

机器变身数字伴侣、工作搭子、生活助手，有情绪有思考能办事，人人享用的智能体正成科技公司新角逐场。智能体协作、管理设计、具体场景中推理规划能力等技术，持续进化。

6、具身智能变革智能陪护与未来制造。

具身智能经过多个周期探索，在大模型时代将进入拐点时刻。空间智能发展让AI感知世界能力加强，具备三维感知能力的智能机器人，会成为人类现实场景中的陪护助手，帮助工厂彻底变革固定流水线生产模式。

在落地方面，产业人士则提出了更为具体的问题。

算法、算力、数据作为AI产业的三大支柱，沈向洋认为，算力是人工智能发展的门槛。“讲卡伤感情，没卡没感情。”沈向洋称，从摩尔定律到黄氏定律，大模型对算力的需求预计每年保持4倍的增长，参数的增长是平方式的增长。

目前数据仍是大模型产业落地的主要矛盾。凯文·凯利在后续对谈中也指出，未被完全利用数据价值的医疗、金融、工业等专业领域加速落地，不仅能提供可靠的AI服务，也能进一步反哺大模型性能的升级。

在基础设施层面，不少从业者和专家都认为，“大力出奇迹”之后，行业回归理性，企业更关注经济实用性，更专业的小模型在行业落地中会占据更重要的位置，也会为大模型创新应用创造条件。王坚则直接指出，当数据、模型、算力的规模都有了巨大的变化，这时就一定要引入新的东西，云计算就是AI时代的基础设施。

针对AI技术发展的未来，沈向洋在外滩大会上直接表示，“未来超级应用方向就是AI Agent，Chat GPT很了不起、很强大，但与Agent不一样。AI agent时代的到来，不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有的工作流，涉及到技术、工程与市场的不断磨合，最终以超预期的服务呈现给人类。”

从展区来看，有企业一口气带来了20多个AI助手，包含提高工作效率的AI工作助手与给予情感安慰的电子宠物和能够代替去世亲人提供拥抱的人造肌肉纤维。据《全球数字经济白皮书（2024）》数据显示，全球目前有3万家人工智能核心企业以及超过1300个人工智能大模型。

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人文思考：人们开始质疑AI

复旦大学哲学学院独立承办的人文论坛上，哲学家们去年讨论“人类主体性被AI强化还是弱化”，今年则已经接受了人类必须与AI“共争”的显示，转而探讨如何更好地保持“AI时代的创造力”。

复旦大学教授肖仰华表示，智能时代，人将变成哲学家尼采笔下的“超人”，即自我超越的人。只不过这种自我超越，将是在机器智能等外力工具协助下而完成的。

其次AI时代的技术普惠问题也值得关注。要避免少部分人借助先进技术形成不正当的竞争优势。此外，我们还应该特别注意防范技术成瘾，防止先进技术对人类造成反噬。

沈向洋在大会上提出一个新名词：IA。这是智能增强（Intelligent Augmentation）的英文缩写，它代表一种以人为本的AI发展路径，即通过技术提升人类的能力，而非取代人类。

人工智能科学家曾毅表示，人工智能作为一项技术绝不是中立的。“很多人认为，人工智能技术是中立的，最关键的是人们怎么去用这个技术。但人工智能不是，人工智能的起点是数据和算法。”曾毅表示，数据和算法都可能让人工智能产生偏见。数据来自于社会，社会中的数据是对于人类行为的记录，数据的统计显著性存在偏见，学习了人类数据的人工智能不仅学到了人类的偏见，还会放大偏见。

“比如让AI推荐职业，女生、20岁，就是护士、服务员，有没有给出这个条件后推荐的是CEO？没有。男生、35岁，有很好的学历，推荐CEO、CTO，这就是统计显著性的偏见。

他认为，人工智能技术的发展会让它的能力越来越弱，进而使人成为人。“当互联网上出现了更大规模的人工智能书写的数据和知识，这些数据和知识又被喂到人工智能中训练人工智能，人工智能的能力会变得越来越弱。所以我想人工智能代替部分的工作，就像蒸汽机时代、计算机时代那样，技术为人类带来短期焦虑，可能让更多人回到自己应该回到的位置。”

AI带来的不仅有未雨绸缪的生存焦虑，更有已然发生的恶性犯罪事件。韩国Deep fake伪造视频的事件已经开始牵动人心。

9月4日，中科院女工程师张欣怡代表登上热搜，她所在的团队刚参加外滩大会的AI创新赛·全球deep fake（深度伪造技术）攻防挑战赛，硬刚最近在韩国引发女性恐慌的“深度伪造”犯罪。这个举动刷屏网络。

8月30日，该赛事组委会发起开源倡议：“支持并鼓励优秀参与者开源比赛模型，降低技术门槛、加强技术交流，进而帮助更多人检测伪造内容。”开源不仅仅是免费分享，还意味着在技术社区开展代码接力，任何人都可以参与完善开源模型。

研发检测算法只是遏制Deep fake技术滥用的方式之一。赛事出题人之一、ZOLOZ技术总监姚伟斌坦言，这种方式是相对滞后的。如果要从根源上防范欺诈行为，姚伟斌认为应在标准和立法角度，要求给AIGC内容建立通用标识，比如每一张AIGC生成的视频/图片都在文件信息里带一个签名或水印，这样平台管理更有依据，也能让AIGC可以更可信。

在这一波AI时代浪潮前，从大模型到AI agent , 从将AI视为co-polite 到与deep fake进行攻防赛，人类只有努力缩小智能鸿沟、认知人在当下的处境、才能与AI更好地相处，并以数字智能造福人类与社会。