霍詠強 星島中文電台時事觀察
跟大家聊一個在未來很長一段日子裡，我們都無法避而不談的題目，那就是人工智能。可以說，它對人類社會的影響是全方位的，任何範疇、甚至是地緣政治的博弈，都已經離不開人工智能的影子。我們認真思考一個核心問題：到底這項技術在今時今日是一個正在發生的真實變革，還是一場由資本泡沫堆砌出來的虛火與假象？
終極的檢驗標準：無人駕駛何時普及？
可能很多人一聽到虛火或假象這兩個詞，就會立刻反駁，認為怎麼可能是假的。我們現在每天在公司上班，或者私底下日常生活中，不都經常在用人工智能嗎？確實，現在有很大一部分的人，已經慢慢改變了過去二十年的網絡習慣。大家遇到問題時，不再是單純去用傳統的網絡搜尋，而是直接向聊天機器人提問，甚至當你使用傳統搜尋引擎時，它背後的底層技術也已經融合了生成式模型來幫你篩選和生成答案。
它已經如此深入地影響著我們的生活，這條科技賽道怎麼會是虛假的？與其爭辯，不如讓我提供一個非常簡單、直白且極具體的方法，大家共同判斷，這項技術到底是否已經真正踏入了人類的現實世界。
其實非常簡單，就是看無人駕駛汽車何時能夠真正普及。想像一下，如果有一天，你一走出家門，或者走進座駕，只需輕輕一按，打開無人駕駛模式，車子就能安安全全、順順當當地把你送到公司或任何你想去的目的地。當你下車打卡上班後，這輛車還會自動駕駛回家，去接載你的家人、伴侶，或者幫你去辦其他瑣碎的差事。如果無人駕駛技術真的能夠普及到這種程度，那才叫作人工智能真正發揮了其核心的社會價值，真正步入了人類的生活空間。
相反地，如果連無人駕駛這種基於特定物理空間、有法規可循、有環境數據可作基礎運算的科技，都還沒能百分之百的普及與安全，那麼現在那些高喊人工智能即將全面取代人類的說法，在我看來實在是言之過早。不可否認，人工智能的演進速度確實是越來越快。但站在當下的時間點來看，它最多只能被定義為一個高效且有用的智能助手。如果連無人駕駛這種最基礎、最硬核的現實落地要求都還無法達成，那麼科技界所吹捧的盛世，很大程度上仍舊只是一場虛火。
資本市場的狂熱：大到不能倒的跟風遊戲
既然說它是虛火，那是不是代表我們根本不需要浪費那麼多精力，或者不應該投入那麼多金錢去投資這個行業？那它的投資回報率到底又有多少？好玩的地方就在這裡。這個世界的商業回報，往往不是取決於一件事物到底有多可靠、多現實，而是取決於資本市場對它抱有多大的期望。如今人工智能產業已經走到了一個大到不能倒的臨界點。這就正如我過去經常提到的加密貨幣一樣。這件事已經不再是你信不信它的問題，而是它已經成為主流金融市場裡不可或缺的工具。無論你覺得它的風險有多高、本質有多虛無，如果你在資產配置中完全忽視它，不考慮它對整個金融市場的連鎖效應，那你只不過是在浪費潛在的資產增值機會，甚至會帶給自己相對的損失。
人工智能在資本市場的邏輯也是一樣。現在全球砸進去的資金實在太龐大了，大到連科技巨頭們都算不清楚未來的實際回報到底有多少。在這種情況下，講得不好聽一點，大家為了不被時代拋棄，只能選擇盲目跟風。這種現象背後其實也並非毫無跡象可尋。大家如果細心觀察這兩年的科技市場，會發現不少曾經風頭一時無兩的公司，現在的聲勢已經明顯減弱。
尤其是那些走在最前線、直接面對普通消費者的應用公司，她們所面對的營運壓力和生存挑戰正變得越來越大。沒錯，現在的科技確實可以幫你生成非常漂亮、極具視覺衝擊力的相片或影片，甚至幾秒鐘就能寫出一篇流暢的文章。但如果我們仔細推敲，這類應用的護城河到底在哪裡？它的可變現價值究竟有多高？心裡其實都要打個很大的折扣。
相反地，在企業級的商業市場中，人工智能作為智能助手的角色正在真正發揮作用。最典型的例子就是醫療數據分析。系統可以在極短時間內閱讀數以萬計的醫學影像和文獻，協助醫生找出微小的病變。在這種專業領域裡，技術能發揮巨大的作用，因為它所取代的人力成本極高，產出的商業價值和精準度也非常明確。這才是未來三到五年內市場上真正會發生、且具備商業落地前景的趨勢。至於說什麼機器會產生自主意識、徹底威脅人類生存，這些話題真的扯得太遠了。
但是，把人工智能講得好像一無是處、全是泡沫，其實並非事情的全貌。從正面來看，目前的技術已經是一個非常成熟的智能助手。只要你指令下得精準，它就能幫你省去大量繁瑣的庶務工作。
而且更關鍵的一點是，這項技術在過去兩三年的進化速度確實是讓人驚嘆的。回想兩年前的舊模型，我曾嘗試用它來幫忙編寫程式碼、取代部分人手。當時寫出來的內容只能用漏洞百出來形容，基本上根本不能用。但兩年過去，情況發生了翻天覆地的轉變。目前我日常工作中有相當大一部分的程式碼都可以直接交由系統去自動生成，它在提升生產力這一點上帶來了實在的推進。
過去我們常說三十年河東，三十年河西，形容時代變遷之快；而今時今日在科技界，則是兩年河東，兩年河西。再過兩年，這項技術會發展成什麼樣子，連業內專家都很難做出百分之百準確的預測。面對這股熱潮，最理智的應對方法是保持深切的關注，但在當前的技術框架下，千萬不要寄予過分不切實際的期望。總之，只要我們一天還沒看到大街上停滿了安全行駛的無人駕駛汽車，我們對它的態度就應該繼續保持謹慎的觀望。
更何況，在過去這半年裡，出現了一個令我頗為意外的現象，人工智能的智商似乎出現了反覆，甚至有些模型正在變蠢？按常理推斷，隨著數據餵養得越來越多，模型理應變得越來越聰明才對，但事實卻不然。這背後到底出了什麼問題？目前業內有幾種主流的講法。一種是垃圾資訊的污染，系統在互聯網上吸收了太多人類產生的垃圾知識，最新模型又把這些垃圾吞回去，結果就導致了反噬。另一種說法是模型蒸餾與近親繁殖，過去幾年各大科技公司為了追求速度和降低成本，大量採用了蒸餾技術，導致系統在缺乏真實人類優質數據的情況下，陷入了越抄越退化的怪圈。
