大语言模型的能力快速跃进，人类几乎一夜间跑步进入 AI 时代。
年初，ChatGPT和文心一言等生成式AI产品带来了通用人工智能的第一缕曙光。大数据、大算力、大模型，导致了智能涌现。人工智能发生了方向性改变，从辨别式AI走向生成式AI。大模型还重新定义了人机交互，重新定义营销和客服，甚至开创了新的生态系统。
站在技术创新的交汇点上，不禁想起刘慈欣那句著名的获奖辞:「未来像盛夏的大雨，在我们还不及撑开伞时就扑面而来。」
李彦宏却是有备而来，大家还在雨中找「伞」的时候，文心一言已经内测超两个月。起初「车水马龙」文生图套壳的质疑，也被文心一言一个多月迭代四次的现实不攻自破。
从另一个角度讲，人们在积极尝试拥抱生成式AI，此次科技革命，不仅会改变我们的生活方式、工作方式，甚至会改变我们的思考方式。面对未知，我们本能地产生顾虑:人类将如何与机器共存，AI 会引发技术性失业吗?
李彦宏给出明确的结论，「我不担心大模型会导致人类工作机会减少。」
众所周知，百度是全球大厂中，第一个做出对标ChatGPT的大模型产品文心一言的公司。从2015年至今，基于对AI的探索和积累，对历史的总结回顾，李彦宏才做出这样的判断。
事实也在验证他的判断。基于大模型开发的AI应用受到大量用户欢迎;目前200多万的用户在排队等待进行测试文心一言，还有十几万家企业希望接入测试。
刚刚发布的2023年Q1财报，百度实现营收311亿元，同比增长10%。值得注意的是，随着AI解决方案和应用的标准化，百度智能云在本季度实现盈利，收入同比增长8%，达到42亿元。当文心一言的潜力充分释放，或许将为百度撑起AI元年后的新一条增长曲线。
不论是公司还是个人，生成式AI、大模型的环境下，我们更应该思考的是如何与时代同频，识别机会，抓住机会。
历史的韵脚
「我不担心大模型会导致人类工作机会减少。」这是李彦宏在天津世界智能大会演讲中开场就给出的结论，他仍和八年前一样乐观。
现实也在支持他的观点:AI元年刚刚开启，一些新的职业已经在招聘平台涌现。媒体报道中，可能被AI颠覆的内容创作行业，已经设立了 Prompt工程师、AI绘画师、ChatGPT 训练师等岗位。
甚至未来可能还会出现类似GPT工程师、文心一言工程师，可以基于大模型这样的生成式AI产品进行专业开发的岗位。
与此同时，更多围绕AI的创新创业机会也随着智能涌现而萌生，一批赋能营销、办公、客服与设计等场景的明星创业公司纷纷亮相。
以前开发产品，需要亲手打磨每一个零件;现在，开发者有了现成的AI积木。只要有好的想法，就能快速落地一款应用，极大地减少了开发成本。
前几年我们还在讨论低代码，而现在，我们即将迎来无代码的时代:在不远的未来，或许通过自然语言，我们就能完成程序的编写、产品的开发。以前程序员中流行一句话叫「Talk is cheap， show me the code.」现在，这句话或许要倒过来，「Code is cheap， show me the talk.」
这意味着人们将更加平等的获取技术能力，也更加容易的能够体验技术带来的服务。
太阳底下无新事，历史有它的韵脚。
过去每次以技术创新为核心驱动力的产业变革，其实都会给社会带来新的变化。尤其是人类职业的变化。
第一次工业革命，大机器生产冲击了传统手工制造业; 许多手工制造者、农民、井下背水者，失去了收入来源。与此同时，煤矿、钢铁、铁路行业的蓬勃发展，城市建筑、基础设施的建设，又创造了新的工作机会。
第二次工业革命，也是类似的情况，电力的普及取代了蒸汽动力，制造业进一步被机械化自动化取代，而机械工程师、电气工程师、自动化工程师、软件工程师等新职业也随之出现。
法国经济学家菲利普·阿吉翁曾经做过一个测算:一家工厂的自动化程度在当前提升1个百分点，会使2年后的就业提高0.25%，使10年后的就业提高0.4%。与人们的预想相反，自动化给工厂创造的就业岗位多于摧毁的就业岗位。
虽然，现在把文心一言、ChatGPT 等大语言模型视作新一轮工业革命还有些为时尚早，但它们的确释放了这样的信号。技术革命源于「通用技术」的根本性创新。与此前的人工智能相比，它们让世界看到了「通用人工智能」的可能性。
国际劳工组织称，到2030年，世界还需要设立6亿多个新的岗位。可以预见的是，基于生成式、大模型将催生更多新业态、新场景，必然也会创造更多新的创业和就业机会，甚至可能引发新一轮全球经济增长。
AI革命的次级创新
技术创新，属于「一级创新」。随之而来的次级创新，例如生产装配线之于电力革命，电商平台之于信息革命，AI 革命也催生应用层的创新。
从 web 到 mobile，网络的连接突破了物理位置的限制，是信息变得无处不在、触手可及。利用智能手机的特性，新的产品形态诞生了，解决了新的用户需求。微信、抖音等移动社交平台、美团、滴滴等本地生活服务平台，都因此而崛起。
人们的信息获取方式也因此改变。从web搜索引擎的主动搜索，人找信息，到mobile上的信息流和算法分发，信息找人。
同样，再从 mobile 到 AI，未来的产品将基于大模型的特性来开发，从而诞生新的产品形态。它可能是对话bot的形式，可能是copilot的形式，也可能是其他未知的形式。
大模型重新定义了人机交互，「人工智能的诞生，让我们可以用自然语言跟电脑进行交互。」
最典型的就是营销和客服在大模型时代会释放新的能量，李彦宏说，「任何一个公司，谁拥有最佳的跟客户沟通的方式，谁就会拥有客户。」因为大模型让事情实现的可能性变多。
此外，一些AI原生应用，也展现出新的想象空间。
比如 Notion利用AI，可以帮助用户将信息从少变多，自动撰写文档;也可以帮你将信息由多变少，提炼长文章的智能摘要。还有可以帮你生成营销文案的 Jasper、帮你写代码的GitHub Copliot、帮你画 PPT 的微软Copilot、帮你做图的 Midjourney。
可以预见的是，AI 的落地场景将远超上一代。在应用层，将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇。
更别提从辨别式AI走向生成式AI，内容创作、客户服务、翻译等工作可能会被颠覆。ARK的一项数据显示，生成式AI可以让知识工作者的效率提升4倍。
在李彦宏看来，大模型是「Game Changer」。对于产业而言，除了应用开发，大模型还会给新型云计算、行业模型精调带来机会。
过去，云计算主要卖算力，看速度，看存储;而今天，客户购买云服务，会看框架好不好、模型好不好，而不是仅仅看算力怎么样。此外，将行业数据与基础大型结合，会产生强大的创造力，极大提升各行各业的效率。
新场景的催生会带来更多的服务需求，更大的市场空间，如果在此基础上叠加更强的生产力，可能转化为经济增速的重要动力。
「我们要有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念，需要我们用新的理念去重构我们现有的每一个产品，每一个业务。」李彦宏在内部演讲中说，他承认这并不容易，同时鼓励大家用毅力来克服这种惯性。
背后的助推者
看待一件事，我们向来都有两种选择:乐观，还有悲观。你可以选其中一个，也可以两个都选。
「其实百度在过去十几年中持续在AI研发上坚持投入，文心大模型第一个版本2019年就发布了，此后的每一年都发布一个新版本，从这个意义上说，文心一言的发布只是我们过去多年努力的一个自然延续。」在内部活动中，李彦宏如是说。
虽然，现在的文心一言并不完美，距离行业标杆 ChatGPT 的效果也有优化空间，但我们都不应该忽视一个事实:对AI的投入是一场豪赌。
在前沿科技的探索中，从来没有「一分耕耘，一分收获」的承诺，而在下注的那一刻，没人知道结果。
与其「十年磨一剑」的研发历程相比，文心一言小步快跑的迭代步伐堪称神速:在内测的一个多月里，文心一言完成了4次技术版本升级，大模型推理成本降到了原来的十分之一，推理性能提升近10倍。
文心一言刚推出时，「车水马龙、鱼香肉丝、夫妻肺片」的文生图成为网络流转的热梗。更有甚者当时提出，百度文心一言是套壳国外的一家AI公司，一时之间不明真相的大众被引导，站在制高点质疑百度的出发点与技术能力。
事实是，此后一天之内文心一言就迭代完成，「车-水-马-龙」有了新的理解和诠释，这就是生成式AI惊人的学习能力，当时人们完全没有认识到它的潜力。
支撑大模型快速迭代的基础，是百度对AI的全栈式布局。全栈布局的优势在于，能够实现层层反馈，端到端优化。
人工智能时代，IT的技术栈发生方向性改变，从三层变成四层，包括芯片层、框架层、模型层、应用层。而百度在这四层均有所布局，拥有自研技术。
在最基础的芯片层，百度拥有昆仑芯。2020年，第一块量产AI芯片——昆仑芯1代发布，主要用于数据中心和云计算业务。一年后推出的昆仑芯2代，在百度的无人驾驶场景，实现了端到端的性能适配。
框架层，有点类似于操作系统，在芯片和模型中间起着承上启下的作用。百度的AI框架「飞浆」，自2013年开始研发，目前飞开发者数量达到535万，生态内创建模型量达到67万个。
模型层，百度研发了文心大模型，拥有文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解和多模态生成5种场景能力。
在模型的基础上，百度又开发了搜索、智能汽车、智能交通等行业应用。
百度把「用科技让复杂的世界更简单」作为公司发展使命，李彦宏也警示大家，「对于人类来说，最大的危险，最大的不可持续，并不是创新带来的不确定性。相反的，我们停止创新，不发明不创造不进步，按照惯性走下去，所带来的各种各样不可预知的风险，才是人类最大的威胁。」
人与机器共生的新时代正在徐徐展开，潮水已经打湿了我们的脚踝。将大模型的信息处理效率、合成能力、扩展能力，与人类的判断力、创造力和指导相结合，我们即将开启一个增长的新时代。
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