从学术角度看,“AI教AI”实际上是一种元学习或者迁移学习的体现。它可以让AI模型更快地适应新的任务和环境,减少对人工干预的依赖。但是,也需要关注模型的泛化能力和鲁棒性,避免出现过拟合或者对抗攻击等问题。一切还是在可控的范围内比较好,至少现在我不太敢想象未来会发展成什么样。
我觉得“跨行业案例全景呈现”更值得关注。因为它可以帮助开发者了解大模型在不同行业的应用场景和解决方案。这样,我们才能拓宽思路,找到新的创新点和商业机会。不能只埋头写代码,也要抬头看世界嘛!
我觉得“AI教AI”最大的颠覆在于,它可能会改变AI人才的培养模式。以后,我们可能不需要再从头开始教AI,而是只需要给AI提供一些基本的知识和规则,让它自己去学习和探索。但是,这也意味着我们需要培养能够设计和管理“AI老师”的人才,这又是一个新的挑战。
我认为除了文章提到的系统级协同智能缺失、跨领域知识迁移效率和人机协作伦理问题,还有一个很大的挑战是数据质量。现在很多大模型训练依赖海量数据,但如果数据本身存在偏差或者噪声,那训练出来的模型效果可能反而会很差。而且,数据标注的成本也很高,这也会限制大模型的应用。
安全性问题也是一个不容忽视的挑战。大模型如果被恶意利用,可能会造成信息泄露、虚假信息传播等严重后果。如何保证大模型的安全可靠,是一个需要深入研究的课题。总而言之,落地应用面临算力成本、模型维护调优、垂直领域数据缺乏等问题,不过我还是很看好大模型在未来产业中的应用。
“AI教AI”这玩意儿,想想就觉得可怕,这不就是机器自我进化吗?好处是效率肯定会大大提高,AI的迭代速度也会更快。但是,风险也很明显,万一AI学坏了,或者产生了我们无法理解的目标,那后果不堪设想。感觉就像科幻电影里的情节一样。
我更关注AI伦理和人机协作的议题!技术再牛,也得考虑道德风险。万一我写的代码被坏人利用了,那岂不是成了帮凶?所以,了解伦理规范,才能更好地保护自己,也避免给社会带来危害。虽然实际开发中可能考虑不多,但是如果未来想做一个AI产品,这些都是需要提前了解清楚的。
补充一个,我觉得是人才缺口!大模型这玩意儿,不是谁都能玩得转的。既要懂算法,又要懂行业,还得会工程化落地,这种复合型人才太稀缺了。光有技术还不行,还得有人把技术转化成实际应用,这才行啊!