HBR對話|李彥宏：在生成式AI領域，只有1％的公司能脫穎而出

去年底，《哈佛商業評論》主編殷阿迪與百度聯合創始人、執行長兼董事長李彥宏展開了一場對話。李彥宏分享了百度如何將生成式人工智慧融入業務、他所關注的技術趨勢，以及這些工具將如何改變我們的生活。以下內容為他們的對話整理。

殷阿迪：百度去年（2023年）推出了類似ChatGPT的產品——文心一言，據我所知，它已經有超過3億使用者。我想這一定是一個不斷學習的過程。您能否談談自第一版推出以來你們學到了什麼，以及它是如何演變的？簡單介紹一下這些內容。

李彥宏：當然可以。我們於2023年3月16日推出了文心一言，我認為這是全球上市公司中第一個類似ChatGPT的聊天機器人。因為我們已經在人工智慧領域，尤其是自然語言相關的人工智慧方面投入了相當長的時間，因此能夠基於我們的大語言模型迅速推出一個聊天機器人。在過去一年半中，技術發展得非常迅速且顯著。我們學到了很多東西。

首先，使用者、開發者和客戶不僅關心模型的效率，還關心響應速度和成本——推理成本。因此，在2023年3月之後，我們推出了一系列語言模型或基礎模型，以滿足不同場景下的各種需求。這意味著模型的大小可能會有很大差異，推理成本也可能完全不同。在某些情況下，使用者不介意等待10秒以獲得最佳答案，而在其他場景下，你必須在不到一秒鐘的時間內做出響應。

在成本方面，我們已經能夠將成本降低了大約99%，這意味著目前的推理成本僅為我們最初推出時的1%。總的來說，我認為在過去18到20個月中，我們看到的最大變化是大語言模型答案的準確性。在過去18個月中，這個問題基本上已經得到了解決。也就是說，當你與基於前沿模型的聊天機器人交流時，你可以基本信任它的回答。這是一個巨大的進步。

殷阿迪：從我的角度來看，這可能是一種帶有美國視角的觀察。人工智慧，尤其是生成式人工智慧產品的推出，曾經掀起了一股巨大的熱潮。然而，就搜尋領域而言，似乎並沒有出現我們中一些人所預期的那麼多有趣的應用案例。因此，我想聽聽您的看法，我們現在是否處於人工智慧泡沫中？這項技術的發展軌跡是什麼？

李彥宏：我認為，像許多其他技術浪潮一樣，泡沫是不可避免的。過了最初的興奮階段後，人們會因為技術未能達到最初興奮所引發的高期望而感到失望。我們在網際網路於90年代中期興起時就經歷過這種情況，當時出現了一個巨大的泡沫。移動網際網路也是如此。這一次對於生成式人工智慧，我認為我們也會經歷這樣的時期。但我認為這也有助於淘汰那些虛假的創新或沒有市場契合度的產品。之後，可能只有1%的公司會脫穎而出，成為巨頭，併為人們和社會創造巨大的價值。我認為我們正處於這樣一個過程中。今年該領域可能比去年更冷靜，但我認為它也比去年更健康。

殷阿迪：那麼，正確的商業模式是什麼？有些大模型，比如Meta的Llama，是開源的。而像OpenAI的GPT這樣的模型則是閉源的。百度似乎倡導閉源方法。背後的思考是什麼，以及這如何讓百度能夠從人工智慧技術中獲益？

李彥宏：你說到了閉源，但我更願意稱之為商業級模型或基礎模型。我認為當你看到最先進的語言模型或基礎模型時，大多數都是閉源的。當人們談論開源時，我覺得這有點誤導性。它與Linux或Python的開源並不相同，因為對於一個開源的語言模型，你所得到的往往只是一堆固定的引數。你無法瞭解這些引數是如何生成的，也無法對它們進行修改。因此，這種開源模式並不具備那種由全球開發者共同參與、不斷最佳化主分支並使其不斷進步的特性。語言模型的複雜性在於，雖然你可以基於開源模型做一些事情，但很難真正參與到模型的改進和回饋中去。

此外，人們對開源的另一個看法是它是免費的，或者至少比商業產品更便宜。但在基礎模型領域，這也並非如此。對於我們的商業模式，我們致力於支援各種應用和不同型別的客戶——既包括外部的雲計算客戶，也涵蓋百度內部的產品，如百度搜索、百度地圖等。這些應用廣泛藉助了文心一言的強大能力，而我們的收費模式主要是基於這些API的推理成本。

殷阿迪：那麼，現在讓我們轉向無人駕駛出租車。幾天前，特斯拉宣佈了它的無人駕駛出租車計劃，Waymo也擴大了服務範圍。您怎麼看？我們是否已經到了大規模開發無人駕駛出租車的時刻，包括您自己的產品？

李彥宏：是的，我們在自動駕駛技術領域已經投入了超過十年的時間。我們歷經漫長的研發過程，才取得了今天的成果。目前，我們在武漢已經部署了超過400輛無人駕駛出租車，覆蓋了約900萬人口。許多當地居民已經習慣了使用無人駕駛出租車作為日常出行方式。我們的服務品牌名為“阿波羅”，其收費標準通常低於傳統計程車。

我認為，目前在某些特定區域內，我們的技術已經成熟到可以商用的程度。不過，它還無法做到隨時隨地使用。從專業術語來說，L5級自動駕駛是指車輛可以在任何時間、任何地點自動駕駛。而我們目前處於L4級自動駕駛階段，這意味著在已知的特定區域內，車輛可以完全擺脫人類司機，提供網約車服務。雖然我們還無法在最擁擠、最複雜的交通環境中實現這一目標，但在大多數城市和區域，我們已經能夠做到。我認為美國可能也處於類似的階段。

目前，最大的瓶頸在於法規限制。在世界上大多數城市，無人駕駛出租車服務仍未被允許運營。因此，我們正在逐步進入那些法規允許我們開展這種服務的少數城市。這是一個循序漸進的過程。無人駕駛出租車服務可能還需要大約十年時間才能真正普及併成為主流，但隨著時間推移，它將成為人們更偏好的出行選擇。

殷阿迪：您曾提到無人駕駛出租車不可避免地會導致人類司機失業，這讓我很想知道您對更廣泛的就業替代問題的看法。畢竟，討論人工智慧時，我們不能迴避它對就業的影響。那麼，您認為生成式人工智慧會在大規模上取代人類的工作嗎？如果是這樣，我們該如何為此做好準備？

李彥宏：許多人將生成式人工智慧革命與工業革命相提並論。回顧工業革命，情況也是如此。許多舊的工作消失了，但更多的新工作被創造出來。每次技術創新或技術革命發生時，失去的工作往往是那些最艱難、最辛苦的工作——那些對人類來說不太愉快的工作。而新創造的工作往往是更舒適、更體面、壓力更小的工作。我對這一波創新或生成式人工智慧將做到同樣的事情持樂觀態度。

我還想強調的是，這種過程不會在一夜之間發生。它可能需要十年、二十年甚至三十年的時間。因此，我認為人類有時間為此做好準備，我們需要積極主動。公司、組織、政府和普通人都需要為這種正規化轉變做好準備。

殷阿迪：我想更具體地談談中國以及中國在人工智慧領域的做法。您認為中國在生成式人工智慧發展道路上與其他國家的路徑有什麼不同嗎？

李彥宏：是的，我認為有一些不同。最明顯的區別是中國更注重應用驅動。我們更多地聽到關於哪些應用可以從這些前沿模型中受益。許多初創公司正在尋找利用基礎模型力量的方法。像百度這樣的公司，我們的戰略是基於文心一言基礎模型幾乎重建和重構我們現有的每一個產品。我們已經在現有產品中看到了巨大的變化，搜尋是首當其衝的。目前，超過18%的百度搜索結果是由文心一言生成的。

在中國，還有一種現象是直播購物。我知道這在美國並不那麼流行，但在中國這是一個很大的業務。然而，直播需要一個真人全職投入這種服務。但現在我們可以創造數字人來進行直播購物。指令碼可以由文心一言生成，看起來像一個真人。它並不是一個簡單的虛擬形象，而是看起來非常逼真。有時消費者甚至無法分辨這是數字人還是真人。在直播過程中，數字人還可以與觀眾互動，回答問題，並對他們的購物行為做出反應。我認為我們才剛剛開始。我們看到了許多案例，透過利用生成式人工智慧的力量，企業可以獲得更好的投資回報率，增加收入並節省成本。

殷阿迪：好的。接下來我們來回答一些觀眾的問題。CLJ和Vicky都問到了關於可持續性和環境成本的問題。問題是：“在考慮投資回報時，您如何看待人工智慧的環境成本？當某個應用場景對環境的壓力過大時，它是否仍對社會有價值？”

李彥宏：這是一個很好的問題。但我認為，人工智慧帶來的效率提升和價值創造將遠遠抵消其能耗。透過更高效地完成任務和利用綠色能源，人工智慧將有助於推動可持續發展。從長遠來看，生成式人工智慧對環境的影響將是積極的。

殷阿迪：好的，我們時間有限，只能再回答一個問題。這是觀眾Brian的問題，他問：“您認為10到15年後世界會是什麼樣子？我們與技術的互動方式將如何改變？”

李彥宏：這是一個令人興奮的問題。我認為生成式人工智慧具有顛覆性，它將賦予普通人程式設計的能力。在未來5到10年內，人們可以透過自然語言（如英語或中文）來實現軟體工程師的工作。這將極大地提高社會生產力，並徹底改變人們與技術的互動方式。十年後，世界將因此變得截然不同。

關鍵詞：AI

Kimi、文心一言 | 譯周強 | 編校