By Neo Zhang in AI — Sep 23, 2023

AI 杂记 6：从 AI 原生到 +AI

之所以是 +AI，就是因为在加号之前的那个应用实际上是以人类为第一人称为主体来设计的，而不是像 AI 一样，试图自身成为那个第一人称主体。

Sequoia Capital 的 Sonya Huang 发表的 Generative AI's Act Two 一文是去年 9 月发表的 Generative AI: A Creative New World 的后续，仅仅过去一年时间，文章就更新了第二版，而标题也加入了「第二幕」。

去年这个时候，今天世界所熟知的 GPT——也就是 3.5 及以后的版本——都还没有面世，在那篇文章里，Huang 提出了 AI 的 4 波浪潮：

第一波浪潮：小模型占据主导地位（2015 年之前） 5 年前，小模型被认为是理解语言的“最先进技术”。这些小型模型擅长分析任务，并可用于从交货时间预测到欺诈分类等工作。然而，它们对于通用生成任务的表达能力不够。生成人类水平的写作或代码仍然是一个梦想。
第二波：规模竞赛（2015 年至今） Google Research 的一篇具有里程碑意义的论文（Attention is All You Need）描述了一种用于自然语言理解的新神经网络架构，称为 Transformer，它可以生成高质量的语言模型，同时具有更高的可并行性和要求训练时间明显减少。这些模型是小样本学习器，可以相对轻松地针对特定领域进行定制。
第三波：更好、更快、更便宜（2022 年及以后）计算变得更便宜。扩散模型等新技术可以降低训练和运行推理所需的成本。研究界不断开发更好的算法和更大的模型。开发人员访问权限从封闭测试版扩展到公开测试版，或者在某些情况下，扩展到开源。
第四波：杀手级应用程序出现（现在）随着平台层的巩固，模型不断变得更好/更快/更便宜，模型访问趋于免费和开源，应用程序层的创造力爆发的时机已经成熟。

在一年之后，Huang 宣布生成式 AI 已经进入了 Act 2，也就是第二幕。在传统戏剧的结构中，整个戏剧被分成单独的几幕，第二幕是指戏剧的第二个主要部分或片段，通常代表戏剧中情节和人物关系的重大发展或升级。Huang 这样解释道：

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