2024年の世界人工知能会議の産業開発に関するメインフォーラムで、Baiduの創設者であるRobin Liは、思考を刺激するスピーチを行いました。彼は、人工知能の時代において、「スーパー対応」アプリケーションを開発することが、10億の毎日のアクティブなユーザー番号（DAU）で「スーパーアプリケーション」を追求するよりも重要であると明確に指摘しました。ロビン・リーは、モバイル時代の思考モードを超えて、「スーパーアプリケーショントラップ」に陥ることを避け、成功の定義がユーザー数に限定されるべきではないことを認識すべきだと強調しました。このビューは、AIアプリケーションの開発のための新しい方向性を指摘しています。
Robin Liは、エージェントがAIアプリケーションを開発する最も単純な形式であり、彼が最も楽観的であるAIアプリケーションの開発の方向でもあることを提案しました。彼は、オープンソースモデルは学術研究と教育の分野で価値があることを指摘しましたが、商業的競争では、効率とコストの利点により、閉じたソースモデルがより適用可能になります。彼は、オープンソースモデルには、閉じたソースモデルと競合するために大きなパラメータースケールが必要であり、より高い推論コストと反応速度の低下につながると説明しました。さらに、オープンソースモデルを使用すると、コンピューティングパワーを共有し、基礎となるモデルの継続的なアップグレードから利益を得ることができなくなる可能性があります。この分析は、AIモデルの選択における企業にとって重要な参照を提供します。
Li Yanhongはまた、Baiduの実践的な経験を共有し、斬新な創造がオープンソースモデルからクローズドソースモデルに移行した後、新しい生成の可用性と品質率が大幅に改善されたことに言及しています。彼は、大きなモデルの価値は、モデル自体だけでなく、特定のアプリケーションでのパフォーマンスにあると考えています。この見解は、単にモデルスケールを追求するのではなく、実際のアプリケーションにおけるAIテクノロジーの重要性を強調しています。
AIアプリケーションの重要性に関して、Li Yanhongは、AIアプリケーションがExpress Delivery業界の大規模なモデルを通じて注文を処理し、効率を大幅に改善したことを示す例を示しました。彼はまた、BaiduのWenxin Kuaiコードがコード生成の分野で徐々に浸透しており、Baidu内のコードの約30％がAIによって生成されていると述べました。これらの例は、さまざまな業界における広範なアプリケーションとAIテクノロジーの大きな可能性を示しています。
Robin Liは、基本的なモデル機能の強化により、エージェントを開発する方が容易になると予測しており、数百万人のエージェントが将来現れて巨大なエコシステムを形成することを予測しています。彼は、実際のアプリケーションにおけるエージェントの大きな可能性を説明するための例として、バイドゥの大学入学試験エージェントを採用しました。この予測は、AIテクノロジーの将来の開発の幅広い見通しを描写しています。
最後に、Li Yanhongは、AIが現在、AIが代替品よりも補助ツールとして使用されていると考えているかどうかを議論しました。 AIテクノロジーの開発により、データアノテーターや迅速なワードエンジニアなど、いくつかの新しい雇用機会が生まれました。彼は、AIは常に単なるツールであり、その目的は人間のニーズを満たし、人間の能力を高め、生活を改善することであることを強調しました。このビューは、AIテクノロジーの社会的影響の前向きで前向きな解釈を提供します。