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國產AI代人操作手機引發市場關注 但大模型2.0時代的答案是個人智能助理嗎?

每日經濟新聞 2024-10-30 15:22:47

近日,智譜AI推出自主智能體AutoGLM,可模擬人類操作手機,引發市場關注。AutoGLM優先考慮用戶高頻使用場景,持續迭代功能,已與中國三星合作提升智能體驗。業內看好AI與手機結合的潛力,但也指出用戶習慣培養是難點。

每經記者 可楊    每經編輯 魏官紅    

近日,智譜AI(人工智能)推出自主智能體AutoGLM,只需接收簡單的文字或語音指令,就可以模擬人類操作手機的“Phone use能力”。相關消息引發市場關注,甚至催生出“智譜AI概念股”。

10月29日,二級市場“智譜AI概念股”開盤即延續周一以來的漲勢,如豆神教育、思美傳媒、正和生態等個股連續兩日漲停。

一名接近智譜的人士對《每日經濟新聞》記者表示,AutoGLM在開發、適配的過程中,優先考慮了用戶使用手機時最頻繁的場景,當前,智譜依舊在持續迭代AutoGLM現有功能,并將基于用戶使用高頻場景,不斷拓展AutoGLM的應用邊界。

據悉,智譜已與中國三星深度合作,核心是將智譜的GLM大模型與三星的硬件技術相結合,以提升用戶的智能體驗。其實,AI在手機端的應用探索并非僅此一例,vivo、榮耀等都有類似功能升級,蘋果也計劃在未來進一步集成ChatGPT服務到Siri中。有學者在受訪時指出,AI與手機的結合正逐漸成為行業共識,這背后反映的是生成式AI在提升個性化體驗方面的潛力。

但也有業內人士向記者指出,當前的“個人智能助手”與此前的語音交互能力并無太大差別,從長期來看,服務端應該是越弱越好,難點并不在于技術或商業模式,而在于用戶習慣。

推出AutoGLM 智譜加速布局個人智能助理

據智譜發布的演示Demo(樣本),基于AutoGLM,用戶向手機下達“幫我在淘寶下單淘寶里上個月買過的牙膏”的指令,手機就能自動執行“AI打開App—找到歷史訂單—完成訂單篩選—請求用戶支付—完成支付”的過程。

智譜方面表示,理論上,AutoGLM可以完成人類在電子設備上可以做的任何事,它不受限于簡單的任務場景或API調用,也不需要用戶手動搭建復雜繁瑣的工作流,操作邏輯與人類類似。

中信證券在研報中提到,隨著互聯網軟件的種類、功能越來越豐富,智能體能否熟練地掌握每個軟件的使用方法,滿足不同用戶的個性化需求,真正成為個人助手值得期待。從以聊天為主的大模型1.0時代邁入個人智能助理的大模型2.0時代,以智譜為代表的國產AI公司完成了從追趕者到領路人的身份轉換。

圖片來源:視覺中國-VCG41N1256249270

從用戶的日常操作到潛在的商業應用,AutoGLM除了在“Phone use能力”層面的想象空間,未來的應用場景會如何拓展?

一名接近智譜的人士對《每日經濟新聞》記者表示,AutoGLM在開發、適配的過程中,優先考慮了用戶使用手機時最頻繁的場景。作為一個內測版本,AutoGLM還存在一些問題,當前智譜依舊在持續迭代AutoGLM現有功能,并將基于用戶使用高頻場景,不斷拓展AutoGLM的應用邊界,同時保護用戶隱私。

在技術突破層面,上述人士表示,AutoGLM基于智譜自研的“基礎智能體解耦合中間界面”和“自進化在線課程強化學習框架”。其中的核心技術WebRL,克服了大模型智能體在任務規劃與動作執行中存在的能力拮抗、訓練任務和數據稀缺、反饋信號稀少和策略分布漂移等智能體研究和應用難題,同時,借助自適應學習策略,能夠在迭代過程中不斷改進、持續穩定地提高自身性能。“就像一個人,在成長過程中,不斷獲取新技能。”

共識與非共識:端側語音交互是進步還是倒退?

大模型在端側應用的探索正在加速。

華鑫證券在其研報中預測,AI Agent的中國市場規模有望從2023年的554億元增長至2028年的8520億元,年復合增長率高達72.7%。中信建投則在研報中表示,預計在不久的將來會進入大模型時代的2.0時代:AI Agent。

在接受《每日經濟新聞》采訪時,清華大學新聞學院和人工智能學院雙聘教授沈陽指出,AI與手機結合正逐漸成為行業共識,而這背后反映的是生成式AI在提升個性化體驗方面的潛力。同時,隨著硬件與AI服務的一體化設計日趨完善,AI正在引發人機交互的范式變革,推動手機與用戶之間的關系從簡單的操作工具轉變為動態互動。沈陽認為,這一趨勢同樣將深刻影響國內市場,預計未來將有更多智能設備采用AI驅動的交互模式,從而極大提升用戶體驗。

在國內,除了智譜推出的AutoGLM,僅今年10月,就有數家廠商在端側有所動作。vivo推出藍心端側大模型3B,稱服務超5億手機用戶;字節發布首款AI智能體耳機Ola Friend,與豆包集成;榮耀推出MagicOS 9.0,打造AI OS實現一句話充值、一句話點外賣等服務。

在國際市場上,科技巨頭們同樣動作頻頻。蘋果在10月28日宣布推出AI功能,并計劃在未來進一步集成ChatGPT服務到Siri中;微軟則開源了OmniParser工具,為用戶提供了如自動訂票等便捷功能;谷歌計劃將推出Gemini 2.0,并正在開發能自動化執行Chrome網頁任務的“Project Jarvis”,該項目將幫助用戶執行諸如“收集研究、購買產品或預訂航班”等任務。

不過,也有人對當前AI應用在端側類似“個人智能助手”的探索持反對態度。“在我看來端側是倒退。”一家AI應用公司創始人在接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示,從長期來看,服務端應該是越弱越好。他認為,當前無論是硬件設備、軟件應用,還是交互方式,均未超越上一輪語音交互熱潮期間入局企業所進行的探索范疇。或許在某些特定場景下,諸如蘋果這樣的行業巨頭,具備教育用戶或改變用戶需求的潛力,但極為困難,其難點并不在于技術或商業模式,而在于用戶習慣。

上述AI應用公司創始人認為,99%的用戶在表達需求時,不可能用一句話闡明具體意圖,更多是以一種“擠牙膏式”的互動一步步完成,例如,用戶需要訂一張北京飛往上海的機票,大部分用戶往往發出的第一句指令只有簡單的幾個字:訂機票,余下需求則需要通過提問再完成。“第一是用戶沒這個需求,第二是真正用起來,肯定會出現各種奇奇怪怪的問題,我對語音助手是非常悲觀的。”

他進一步補充道,盡管相關技術已經經歷了多次迭代,相較于過去已有顯著提升,但問題的核心仍在于需求的精準把握與滿足。

操作系統、生態??尋找破局之路

在端側應用的探索中,智譜當前瞄準的破局點或許與操作系統有關。

AutoGLM是智譜按照AGI通用人工智能升級路線圖進行的探索和嘗試之一。智譜CEO張鵬曾談及對面向AGI的分級的思考,他認為,L1是語言能力,L2是邏輯與思維能力,L3是工具能力,L4級人工智能意味著AI可以實現自我學習、自我反思和自我改進。L5則意味著人工智能全面超越人類,具備探究科學規律、世界起源等終極問題的能力。

上述接近智譜的人士表示,AutoGLM可以看作是智譜在人工智能能力分級L3“使用工具能力”方面的探索和嘗試,借此努力推動人機交互范式實現新轉變,為構建GLM-OS,即以大模型為中心的通用計算系統打好基礎。進而,基于已有All-Tools能力加上內存記憶(memory)和自我反饋(self-reflection)機制,GLM-OS有望實現模仿人類的Plan-Do-Check-Act循環。

榮耀CEO趙明也曾在該公司發布會上談到,MagicOS自誕生之初就致力于打造屬于未來的操作系統,構建以AI為核心的智能操作系統(AI OS)。

在技術突破之外,另一個破局點或許在于生態的建立以及用戶使用習慣的培養。

盡管對語音交互持悲觀態度,但上述AI應用公司創始人坦言,用戶的需求也不是鐵板一塊,完全不能動搖。盡管他認為改變用戶需求的難度很大,但對于科技巨頭能否做到,他持觀望態度。

數字經濟專家劉興亮也對《每日經濟新聞》記者表示,像蘋果這樣擁有大量用戶的公司,AI功能的融入確實有望改變用戶的行為習慣,尤其是通過改善用戶體驗,使其日常使用更加便捷、高效。例如,AI驅動的健康管理、出行助手等功能,將提升用戶對品牌的黏性和依賴度,從而帶來更多生態系統內的交叉銷售機會。其他企業則可以從中借鑒,通過AI來增強用戶體驗,建立長期的品牌價值,而不僅是局限于一項具體功能的提升。

沈陽則認為,對于像蘋果這樣擁有巨量用戶基礎的公司來說,AI功能的融入有望培養用戶的新行為習慣,讓手機實現從工具使用到智能助手的轉變,還能促使用戶逐漸適應通過語音與設備交互,減少手動操作,逐漸習慣使用AI自動化處理,減少在多個應用間切換的需求。

沈陽指出,在大模型和AI應用融入手機、PC等設備時,還需解決用戶個性化不足與上下文理解局限的問題。這需要通過在設備端保存更多對話和用戶操作習慣來增強AI的跨會話理解力和準確性。同時,多模態集成也是關鍵,將文本、語音、圖像等輸入形式結合,能顯著提升AI處理復雜指令的能力。針對跨設備無縫體驗的挑戰,沈陽建議采用統一的AI框架來增強跨設備的智能助手一致性,確保用戶在任何設備上都能獲得相同的AI體驗,并優化設備間數據同步的速度。

在沈陽看來,未來,AI應用的趨勢將朝著多模態AI、深化個性化服務以及3D AIGC與AR/VR結合的方向發展。然而,在這個過程中,用戶的期待與現實之間存在差距,如AI的精確性與可靠性問題、隱私與數據使用的顧慮以及使用門檻和學習成本高等挑戰。

劉興亮則表示,在未來一段時間內,AI技術的實際應用前景依然廣闊,但的確面臨著如何在用戶期望和實際需求之間找到平衡的問題。行業可能需要調整發展方向,在商業化過程中保持技術與需求的同步發展。找到商業化與實用性的結合點尤為重要,比如開發更貼合具體場景的AI產品,并且關注用戶反饋和使用數據,通過小步快跑的方式持續優化,才能真正提升AI的落地效果和市場接受度。

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