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AI是一个充满想象力的领域，但技术落地却不易
如今常常会看到各种AI科技类新闻报道，如：冬奥会助理裁判竟然是个AI，我被亚马逊AI解雇了，Copilot 真会砸了程序员的饭碗？某某公司用AI实现了实时会议转译，等等。AI似乎令人充满了焦虑，好像随时会抢了人类的饭碗。我们不可否认，AI大规模应用会大幅度提升社会生产力，这种变革又似乎无法逆转，焦虑在人们内心生根发芽。
但其实我们大可理性地看待这种变革，我们可以纵观市场上逐渐成型的整个AI产业链，实际上AI技术落地并没有想象中的那般容易。简单来说，从算法到模型，从软件到硬件，从应用到集成，实际上要实现AI的大规模应用需要整个AI产业链的前进，并不是单一环节的提升，因此也不可能一蹴而就。
算法、算力，数据是AI产业的三大要素
从算法方面来看，底层的机器学习、深度学习已经多年未有类似于“范式转换”的那种重大突破，理论指导并影响着实践，神经网络中的节点还是过于简单，无法与“自然奇迹”的人脑深度相提并论，因此短时间来说，即使完成技术落地，也只会影响到相对简单的重复劳动。
从算力方面来看，这就涉及到芯片的硬件层面，如今全球各地上马建设超级计算中心，也养肥了“皮衣刀客”黄仁勋，英伟达财报不断刷出新高。但实际上却已经受到产量和工艺的限制，疫情以来的“芯片荒”已经逐渐从高端芯片蔓延至普通芯片，5nm量产以来，半导体制程工艺的持续推进变得越来越困难，虽然IBM已在近期全球首发2nm制程芯片，但距离量产和大规模应用还有较长一段路要走。
从数据方面看，如今的中国已经成为数据产生的第一大国，其一是因为人多，其二是因为隐私保护意识不高。例如：互联网产品很轻易就能获得各种权限，从而不断上传用户数据。掌握大量数据的同时也会衍生大数据管理的难题，当然最近对违规收集用户数据的严厉打击也证明管理者开始关切这一点。相信“野蛮”的数据收集将会日趋规范。企业、政府的大数据相对规范，但挖掘庞大的数据，将数据变得有价值需要根据需求定制化处理，标准化的处理方式可能无法胜任此类任务。
不断思变，善用工具
人类的神奇在于人脑的智慧，我们应该不断思变，短时间来看AI可能会替代部分重复劳动性质的工作，长期来看，即使算法、算力、数据三大件都有重大技术突破，也会演变成人类的得力助手。从前我们发明了蒸汽，电气，现在都成为了我们日常生活中再正常不过的事物，也大幅促进了当时的社会发展。如今的AI不断发展，未来也终将成为我们习以为常的工具，被人们所利用，如何更大程度上地利用好AI，如何让大部分人都能用上AI，让AI能力更普惠才是当下应该思考的出发点。
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文章来源: 博客园
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