E0201. 对话丁磊：从AIGC的飞轮效应，到伟大的商业模式

AI思维的底层逻辑——其基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，具体应用在于业务场景。

嘉宾：丁磊 人工智能商业化落地先行者、历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学创始负责人、《生成式人工智能》作者

策划/采访 | 潘    琦
制作/视觉 | 葛雯瑄

数据、模型、业务形成飞轮效应

《复旦金融评论》：ChatGPT等人工智能机器人通过交互界面走进大众视野。而实际上人工智能的概念早在1956年达特茅斯会议就诞生了，当下人工智能所用的算法也是上个世纪五六十年代就有的。为什么发展和应用了这么多年的决策式AI没有像生成式AI（或AIGC）引发这么大的轰动效应？
丁磊：作为一名从事模型相关工作近20年的人，我认为有必要先简要介绍一下什么是模型。模型是人工智能通过从数据中不断学习和总结得出的一种类似于人脑的思考方式，可以将其理解为知识和逻辑的数字化载体。与存储数据或信息的数据库不同，模型更接近人类的思维过程，通过分析和推理来完成各种任务。
人工智能发展了这么长时间，最近才引起了更大的公众层面关注，可能是因为现在的模型发展到了一个新的阶段。现在的这些大模型，如GPT-4，已经初步具备了成年人的通识和逻辑能力，我们可以利用这些模型研发大量的相关应用。从这一角度来说，人工智能对人类社会的生产和工作具有重大意义。
《复旦金融评论》：在2020 年的专著《AI 思维》和最近的这本《生成式人工智能》中，您提到目前可以观察到的人工智能应用只是人工智能领域的冰山一角，那么您认为冰山的内核是什么呢？
丁磊：2020年《AI 思维》这本书更多关注的是决策式AI，而我们现在新的大模型主要是生成式AI。这两者可以看作是人工智能的两个主要分支。无论是哪种人工智能，我认为其内核都是AI模型驱动的运营模式。换句话说，人工智能的内核是基于数据、模型、业务三者的相互作用所形成的飞轮效应。
也就是说，随着数据的不断积累和模型的持续训练，模型的智能程度不断提高，进而在业务中产生更大的价值。而在业务的运行过程中，又会积累更多的数据来训练模型，从而数据、模型、业务之间形成了一种正反馈的飞轮效应。就像是一个飞轮不停地转动，数据越来越多、模型越来越聪明，业务所带来的价值也会越来越大。
因此，基于这种飞轮效应可以构建出伟大的商业模式。例如，亚马逊、天猫的推荐引擎可以有效促进消费者的购买行为；字节跳动捕捉到目标受众的需求和兴趣的能力越来越强，抖音推荐的内容越来越精准，让人“上瘾”；自动驾驶通过数据的自学习反馈变得越来越智能，可以实现无人员干预的价值；当前非常流行的图片生成工具，如Midjourney，其团队虽然很小，但却通过数据和模型的正反馈的效应，使其生成的图片越来越符合人类需求。
《复旦金融评论》：您能不能为我们再解释一下，为什么到了生成式人工智能这样兴起的一个阶段，会有这样的一个正反馈效应？随着生成式人工智能的兴起，人工智能领域是否会加速发展？
丁磊：飞轮效应并不仅限于决策式AI或生成式AI。实际上，它是人工智能的一种本质学习属性，可能带来正反馈机制。但要实现这种效应，须建立完整的数据、模型、业务闭环，否则效应难以实现。
展开来说，决策式AI更像是在做选择题，分类是它的强项。人脸识别就是一个典型的案例，决策式AI对实