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AI 入侵還是協助?知乎創作圈怎么用 AI

2024-10-29 14:47| 發布者: 乒燒足籃排| 查看: 561| 評論: 0

作者 | 鄭玥

編輯 | 鄭玄

移動互聯網的黃金十年締造了一批優秀的產品。而隨著大模型時代的到來,移動互聯網的產品經理們也在思考,誕生于上個世代的產品,如何與 AI 結合。

最新一個給出答案的是知乎。6 月 29 日,知乎第十屆鹽 Club 新知青年大會上,發布了最新的 AI 產品「知乎直答」。用戶和創作者可以探索提問的全新形態,為全網用戶帶來更優質的提問、搜索、結果生成和歸納體驗。這款產品被認為是「中文版 Perplexity」,引起了用戶和資本市場的極大興趣。7 月 3 日知乎美股一度大漲 15%。可見「知乎直答」打開了問答社區的想象空間。

知乎創始人、董事長兼 CEO 周源也在大會上表示,「知乎直答」能幫助每個人更好地「用提問發現世界」,并圍繞工具和每一個人,構建更有想象力、更有創造力、更有活力、更加生機勃勃的社區。

會上,極客公園創始人&總裁張鵬和面壁智能 CEO 李大海、「知乎直答」產品負責人 Kevin、知乎 2023 年度新知答主蘇洋,以及新知答主、新浪微博新技術研發負責人張俊林一起,深入探討了大模型時代的現在和未來,以及新的技術和工具會給創作者帶來什么樣的變化。

以下是圓桌對話全文,經極客公園整理發布。

大模型到哪了,要到哪去?



張鵬:知乎的 BETA 版當年是在極客公園的小地下室里面發布的。今天我們和幾位來聊聊大模型相關帶來的影響,各位都在這個領域里面有自己的參與、行動和關注。

李大海:大家下午好,我是面壁智能的 CEO 李大海,是知乎的前合伙人 CTO,知乎是面壁智能的天使輪獨家投資人。面壁智能現在聚焦的領域是端側大模型,現在做的事情把大模型用更高的知識壓縮率,做出又小又好的模型,讓它在手機、智能汽車、AIPC 等等終端上運行起來。未來希望能夠把端側大模型變成未來更聰明的終端,比如像機器人這樣的終端大腦。

張鵬:你說要把這個模型做得離人最近的大模型,所謂最近怎么實現?

李大海:離用戶最近,有用戶最多的上下文,對于用戶最了解,但同時用戶會很放心地把這些信息給到它,因為它在終端上不會把這些信息傳到網上去,這叫離人最近。

Kevin:最近一段時間在忙知乎直答產品的研發、設計,并已將其上線推廣。然而,在 AI 技術大潮來臨之前,我作為業內從業者,早在長期關注和研究這個領域。從 ChatGPT 的前身 GPT-1、GPT-2 開始,親歷了這項技術從最初探索不太成熟到后來隨著 Scaling Law(縮放定律),參數量爆發,有了驚人的效果。

目前,我們正在探索兩大方向,一是通用大模型,它可以應對各種任務,如面壁智能提供的 AI 模型,包括本人也在使用 ChatGPT;另一方面則是垂直領域工具,我們自主開發的知乎直答即為此類典型應用,希望為用戶帶來極致的搜索體驗。

作為以社區為主的平臺,知乎擁有廣泛的創作者和用戶群體。與其他產品不同,我們更注重建立人與人之間的聯系。現在雖然不少產品已經能夠提供智能、突破圖靈測試的回答,但卻缺乏一些溫度和情感。我們希望在為用戶提供便利的同時,也能為之前的創作者們創造更好的展示機會,充分展現他們的內容魅力。

張鵬:蘇洋作為新知答主,你覺得 AI 領域接下來有什么很期待的進展?

蘇洋:我之前在互聯網公司和智源研究院做技術,現在在公司和社區里主要做一些開源和技術落地的事情。今年我很榮幸獲得了兩個身份:咱們知乎的新知答主,以及 Dify 的中國區大使。

我覺得端側模型會爆發,首先,它具有較強的普適性,幾乎每個人都擁有移動終端設備以及可計算的端側或邊緣設備,并且需要更快速地獲取反饋數據的計算結果,這為端側模型提供了廣闊的應用場景。

此外,目前大多數模型僅注重計算能力,而忽視了情感推理等相關能力。不過,今年 GPT-4o 出現了單工的情緒對答的能力,國內也有一些創業公司實現了雙工的端側模型。如果這些能力能與大海老師開發的強大的端側實體模型相結合,可能就是非常好的產品。

目前,我主要在協助一些朋友和社區伙伴,將大海老師團隊的面壁模型、KIMI、零一萬物等模型應用于實際業務中,如大模型數據的處理、分類、檢索、AI 對話,不少應用現在已經運行快半年了,取得了不錯的效果。

張鵬:俊林,講講你做的事和你關注的要點。

張俊林:我現在在微博,主要側重于用大模型做微博場景類的應用,如開發評論機器人系列,為社區互動氛圍帶來一些促進作用,有一定知名度,如「評論羅伯特」和「吃瓜羅伯特」。此外,我們還嘗試將熱門影視劇中的虛擬角色設定賬號,以符合其人設特征與用戶進行對話互動等其他探索。

我本人偏向新技術探索,會持續關注并試圖將相關進展應用于微博業務中。

我從去年年中開始關注的一個方向,我個人稱之為「AI for AI」的大模型相關研究。具體來說,現有大模型的設計和開發依舊依賴于算法設計師和工程人員。我思考是否未來可能出現由大模型自主設計和優化自身的場景。去年 OpenAI 就曾嘗試用 GPT-4 來解釋 GPT-2 的內部機制,這可視為初級階段的「AI for AI」實踐。今年 OpenAI 又有新進展,用從 GPT-4 改進的新版本 CriticGPT 來對 GPT-4 輸出結果進行錯誤分析,當然,目前這方面技術還不太成熟,但很有前景。

張鵬:大海你如何看待中國在大模型技術發展方面的進度? 我們是否有理由對此充滿信心,在這一波浪潮中也能保持同等水平?

李大海:從幾個方面來看,首先在大方向上,中國與美國之間存在一定差距。這涉及到算力、基礎集群設施、人才投入等資本投入問題。

不過,AI 是一個百花齊放的生態,AI 的畫卷是徐徐展開的,有很多應用場景可以深入挖掘。我觀察到一些創業者在某些確定方向上深入工作,取得了不錯的數據和收入增長。

除了「大」這個層面,像面壁智能這樣的公司,以及最近的「千問」等企業,在探索 AI 其他可能性方面也具有較大影響力。我們的想法是,如何提升大模型的知識壓縮率,讓模型在更小空間內蘊含更多知識,從而提升模型的智能水平。這可以類比于芯片制程技術的發展。芯片制程越高,每平方厘米內晶體管數量越多,邏輯越復雜。這個概念可以類比到大模型上。我們的目標是,在更小的模型中容納更多知識,提升模型智能水平,在現有終端上實現模型能力的提升。

總之,AI 不止一個點,把某個點做好就能成為百分之百的贏家。在這個層面上,我相信中國具備強大的創新能力和應用能力,對中國的 AI 發展充滿期待。

創作者在 AI 時代,內容更有價值



張鵬:作為知乎答主,你們今天自己怎么用 AI?

張俊林:我認為 AI 已深入到工作和生活中。我使用 AI 最多的是讀論文。近兩年,與大模型 AI 相關的論文在新浪上呈爆發式增長,要詳細閱讀每一篇論文完全是不可能的。

現在我一般先看標題,將覺得有價值的論文交給大模型,然后詢問論文主旨和關鍵創新點。通過這種方式,我大約 3 分鐘就能掌握論文的精髓,這極大提升了我的工作效率。

蘇洋:張老師是典型的學者,而我自己是一名程序員,更多地從事編碼工作。我通常會使用 Copilot,它可以幫我完成大約 90% 的代碼需求,極大地節省了我的時間。

我還用 AI 刷知乎。半年前,知乎知海圖模型產品剛上線,最初只能進行簡單提問,但無法對每個回答進行全面地查看,我們搭一個簡單的模型應用就可以解決這個問題。后來我還嘗試在 B 站上使用類似的方式,抓取視頻的要點、核心觀點、時間軸分片等。上面這些事情,我在知乎上還分享過一篇詳細的教程,介紹如何對視頻或文章進行壓縮。張老師說需要 3 分鐘,但我更懶,可能只需 30 秒左右就夠了。

張鵬:知乎在今天思考大模型運用到社區里的時候,它的核心思路是什么?

Kevin:我們希望 AI 是一種輔助工具,不應該完全取代人。特別是在訓練大模型時,我們發現內容本身依舊非常重要。自從 GPT 問世以來,2022 年底以后的互聯網數據已經被污染了一些。我們更希望人能夠使用這種工具,從人的視角出發去創造內容,AI 應該是一種輔助工具,而不是替代人的存在。

張鵬:在 AI 的加持下,你怎么思考未來技術影響到產品,再影響到社區的過程?

Kevin:AI 是一種生產力工具,但不應該讓人變得懶惰。它應該是一種輔助人類的工具,引導人進行更深層次的創作。如果直接給 AI 一個簡單的問題,有些用戶可能就此打住了。但在知乎上,我們更希望深入地引導它,讓它沿著某些思考線路、邏輯鏈路,思考得更廣泛、更深入,而不是僅僅獲取答案就滿足了。

張鵬:大海老師,你認為我們應該如何平衡 AI 作為效率工具和理解用戶真實需求之間的關系?

李大海:這個問題涉及到人與機器的關系。蒸汽機、內燃機出現讓馬車車夫職業被淘汰,但很快就出現了許多新的工作。現在的很多職業,也是小時候完全想象不到的。

現在 AI 的發展也可能會取代一些職業,但我相信 10 年、20 年后,會有更多現在難以想象的新職業出現,讓每個人都能找到自己的價值所在。這是人類生產力變革過程中的自然變化。

另一方面,我相信 AI 發展的最終目標還是更好地服務于人類。因為人最大的價值就在于提供需求,沒有人類就沒有需求存在。

張鵬:你如何看待 AI 在知乎上對創作者的具體幫助? 你在成為年度答主的過程中,是否感受到了 AI 對你創作過程的具體影響? 你認為其他用戶將來可以從你的經驗中借鑒什么?

張俊林:我實話實說,AI 在文字創作方面對我并沒有提供太多幫助,但配圖特別好用。想要找到一張完全符合自己需求的圖非常困難,但 AI 可以更便捷地生成完全符合我個人想要表達內容的圖片。知乎配圖用 AI,文字基本還自己寫。

張鵬:AI 幫你的創作實現了多模態。

張俊林:從文字創作來說,AI 確實提升了很大的效率。但我認為,目前階段的 AI 還存在一些問題。它更傾向于重復或創造性地重復它已經見過的知識、觀點和內容。

作為社區的一員,我的體會是,想要寫出真正有價值的內容,需要有一些獨特的觀點。如果讓 AI 去創造從未見過的獨特性觀點,我認為它目前還做不太好。獨特性應該還是要依賴人來完成。

如果只是希望通過 AI 寫出一些大眾化的評論或見解,那沒有問題。但這種內容千篇一律,也不會引起太多關注,價值也不大。

張鵬:兩位是否都感受到了 AI 在解放時間、提升創作效率等方面的幫助? 我們應該如何正確定義和利用 AI,讓它真正成為我們的助手,而不是替代創造者本身?

蘇洋:AI 幫我節省了大量時間,同時獲取到了更高密度的有效知識。之前多數情況,我是看朋友圈或群里分享出來的內容。我也確實寫了一些小爬蟲,將知乎上我關注的答主們發布的內容高密度地發送給我。

在寫作方面,我不會讓 AI 直接幫我寫作,因為我有 17 年博客寫作和 7 年知乎專欄的寫作經驗,對自己的寫作方式有一些潔癖,我希望自己的文字依然是親手書寫的。當然,我認為在新時代這個習慣可能需要進一步改進。但,在確定文章框架、立意以及內容全面性等方面,我會讓 AI 模型提供建議和引導,作為我創作的參考,來節約時間。

此外,我還會利用工具如 Whisper 將參考視頻轉為文字記錄,再進行多輪問答引導,得到文章提綱,我再據此進行自己的創作,這樣可以大大節省我的精力。

在圖片生成方面,和張老師一樣,我也深有感觸。去年我在知乎首發了一篇利用 80 行代碼實現 Midjourney 官方重點功能 Describe 的文章,拿了三個 GitHub 的熱榜 trading。

李大海:因為兩位都是文字能力特別出眾的創作者,問他們這個問題有點偏頗。AI 對于創作能力沒有這么拔尖,不太容易拿到新知答主的創作者來說,更有價值,因為 AI 能夠彌補我們普通人的一些創作上的短板。前提是知道自己想要什么,不能全交給 AI,AI 本身是一個工具,是人類能力的擴增。

張鵬:從觀察大量知乎內容和用戶的角度出發,如何評估未來 AI 生成內容越來越多的情況下,哪些內容和能力是真正不可替代的人類創造?

Kevin:首先,我想跟蘇洋說一下,我們一直在不斷完善我們的產品,也希望能與更多優秀的答主進行溝通。所以之前你利用爬蟲程序抓取了我們知乎的數據,這樣的需求我們可以進一步探討一下。我們甚至可以直接將你開發的功能加入到知乎直答中,讓更多用戶受益。回到張鵬老師的問題,我認為未來會出現兩類人,一類使用 AI 工具,一類不使用。使用 AI 工具的人將獲得更多優勢和更高的效率。我們做知乎直答的目的,就是希望將 AI 技術推廣到更廣大的用戶群中,讓更多人受益。原本只有少數頂尖人才會使用 AI 工具,我們希望打造一個面向全體用戶的普及型工具,提升大家的創作效率。

同時,我們始終認為人類創造的內容更有價值。因為機器目前還無法完全模擬人類的情感、自我反思等,這些都是機器難以取代的核心價值。

張鵬:作為知乎創作者,對于那些還未積極嘗試使用 AI 創作工具的用戶,你會給出什么樣的建議,幫助他們也能夠體驗到 AI 帶來的好處和價值?

張俊林:現在使用 AI 的學習成本已經非常低了,而且會越來越低,主要是意識問題,只要想用,就一定能夠很好地利用 AI,讓它成為放大個人能力的極好工具。

蘇洋:如果你想快速進步,又不想費太多精力,不妨多在知乎上瀏覽和學習。除了知乎直答之外,知乎上各種帖子中也有很多有價值的總結和分享,可以幫你快速掌握要點。

AI 為我們節省下來的時間,當然可以用來休息娛樂,同樣也可以選擇接觸了解知乎上發表優質內容的答主們、大咖們,去結識這些有趣的靈魂。

Kevin:AI 這波浪潮來得很急,而且流速很快,我希望大家積極擁抱 AI,培養自己的習慣,在日常生活中多使用 AI,多讓它來提升自己的效率,如果不跟上這個節奏的話,很容易被時代拋棄。

李大海:首先,多在知乎上學習和交流確實是很好的方式。其次,我們要更細化地去理解什么叫做真正擁抱 AI,要去深入探索它的邊界,感受它能做什么、不能做什么。就像觀察孩子快速長大一樣,感受 AI 的變化是非常令人驚嘆的。我希望大家能以這樣的開放心態和探索精神來擁抱 AI,充分利用它為我們帶來的種種可能性。

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