江苏龙网

  1. 主页 > 生活百科 > >

AI智能体：未来的真正挑战？( 二 )

AI


除了具有完成特殊任务所需要的技能之外，AI智能体还可以根据人们的需要，训练出特别的个性 。用过ChatGPT的读者应该都知道，虽然ChatGPT可以和我们流畅地进行交流，并且随着交流的深入，它可以根据用户的特点，在表述风格和习惯上作出一定的调整，但是从总体上看，它依然是沉闷而死板的 。然而，作为用户，我们在使用AI助理时，会希望它本身具有个性，并且不同的用户在这一点上的具体需求还不尽相同 。要达到这个目的，一个通用的ChatGPT或者其他的大模型就还远远不够，需要创造更多的AI智能体 。
事实上，很早就有人认识到了这类机会的存在 。比如，曾主持过LaMDA模型开发的工程师诺姆·沙泽尔（NoamShazeer）和丹尼尔·德·弗雷塔斯（DanielDeFreitas）在从谷歌出走后，就在去年9月推出了一个名为Character.ai的平台——是的，从上线时间上看，它甚至要比ChatGPT更早 。在这个平台上，人们也可以像使用ChatGPT一样和AI进行交谈 。所不同的是，他们通过让基础大模型学习不同人物的相关文本，生成了很多具有独特个性的AI智能体 。如果用户想要和肯尼迪、特朗普、马斯克等名人，或者超级玛丽这样的卡通人物进行交流，通过Character.ai平台，就可以一定程度上实现这个愿望 。
此外需要指出的是，AI智能体不仅可以作为独立的个体来完成工作，多个不同的AI智能体还可以通过相互交流，来共同完成某些复杂的任务 。正如我们在本文开头看到的，目前的AI智能体已经可以通过交流来实现某些协同 。当然，这种协同能力当然不只限于虚拟小镇或者某个开放世界的游戏，在现实世界中，它们也正逐步显示出其强大的力量 。
AI智能体的应用前景
从应用前景上看，AI智能体既可以被用于消费端来提升用户的使用体验，也可以被用于生产端来作为重要的生产力工具 。
1、消费端的应用
【AI智能体：未来的真正挑战？】在消费端，AI智能体将凭借其强大的能力取代现有的聊天机器人，并应用到广泛的领域 。聊天机器人目前已比较普及，比如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等都已经得到了广泛的应用 。而受制于其能力限制，在很多时候，这些智能助手的表现并不如人意 。微软的CEO纳德拉就曾经公开吐槽：“无论是Cortana、Alexa、谷歌助手，还是Siri，全都傻得像块石头一样！”反观现在的AI智能体，在大模型的支持之下，已经表现出了非常高的智能水平 。因此，用它们来代替现有的聊天机器人将可以大幅改善人们的使用体验 。
AI智能体还表现出了更高的个性化水平，可以更好地满足人们的异质性需求 。以前面提到的Character.ai为例：得益于鲜明的个性化，在ChatGPT的热潮悄然退去之时，它正在得到越来越多的用户的青睐 。根据SimilarWeb的数据，在今年5月，Character.ai的访问量达到了 2.8亿，月增长率达到了62.55%，而相比之下，同期的ChatGPT的访问量几乎已经停止了增长 。更为重要的是，用户在Character.ai的平均访问时间达到了28分钟，而对ChatGPT的访问时间则仅有8分钟 。由此可见，人们在选择聊天机器人作为交流对象时，多样性是一个非常重要的考量指标 。
类似Character.ai这样具有个性特征的聊天机器人很容易被应用到游戏、营销、客服等各种消费场景 。以游戏为例，现在很多开放世界游戏出于提升游戏沉浸感的需要，都已经引入了由大模型支持的AI智能体作为NPC 。比如，在今年2月，网易就在其旗下的网游《逆水寒》中采用了这种智能NPC 。它们可以用自然语言和用户进行实时交互，从而显著提升了游戏的趣味性 。
2、生产端的应用
相比于消费端，AI智能体作为生产力工具的潜力则更为巨大 。在现实中，很多工作需要专业化的数据作为支撑，通用化大模型显然不能胜任，这就给专用型的AI智能体留下了空间 。在实践中，人们已经用大模型训练了不少专用的AI智能体 。比如，不久前北京大学团队发行了一款法律领域的AI智能体ChatLaw，这款模型在大模型的基础上，投喂了大量的法律文本和判决文书进行训练，其专业能力已经可以满足一般性的法律咨询和文书写作的需求 。
除了单一作业的AI智能体外，多智能体配合的模型也正在显现出越来越高的实用价值 。
早在今年3月底，就有开发者在Github上挂出了一款名为AutoGPT的AI智能体模型 。这款AI智能体可以调用GPT的能力支持，用户只需对其设定AI角色，以及需要达成的目标，它就可以自动地调动现在网上已有的各种大模型来共同完成人类安排的任务 。很多人感叹，AI完全替代人类工作的时代可能真要来了——毕竟，GPT虽然可以替代人们完成很多任务，但任务的规划和调度还需要人来完成，而AutoGPT却把这些工作都直接接管了 。不过，可能是由于模型性能的问题，当时的Au－toGPT并没有能像预期的那样自动完成所有人们交给的任务，所以那些忧心AI会彻底替代人类的人才暂时把心放了下去 。


推荐阅读


上一篇：《芭比》与人工智能生成的互联网

下一篇：Midjourney API怎么接入、调用、申请，4步快速解决