一个主流的观点是 ， 实现通用人工智能 ， 是人工智能研究追求的目标 。
在李笛看来 ， AGI（通用人工智能）这个概念本身是模糊的 ， 就像元宇宙概念本身是模糊的一样 。“有人认为通用人工智能意味着人工智能需要有意识 ， 知道自己在说什么 ， 包括这次有很多人很兴奋地说ChatGPT知道自己在说什么 。并不是这样的 ， 它只是学会了如何去论证 ， 但是显然毫无疑问的 ， 它不知道自己在说什么 。”
李笛认为 ， 应该更务实一些 ， 一味地去追求这是不是通用人工智能或者是不是在走向通用人工智能的路上 ， 本身意义不大 ， 就像想要去追求一个系统是不是能够有意识一样 。他认为 ， 更务实的角度是 ， 应该去追求人工智能是不是能够真正在一个地方带来效果 。“如果是一个知识系统 ， 是否能够准确带来知识；如果是一个陪伴系统 ， 它是否能够真正地承担起陪伴的责任 。很糟糕的事情是 ， 如果它是一个知识系统 ， 但它的知识并不准确 ， 如果它是一个陪伴系统 ， 但情商不够 。”
目前 ， 小冰的人工智能聊天机器人已迭代到第九代夏语冰 ， 已经拥有了自己的脸、性格、立场、情绪、记忆甚至唱歌、画画、作诗等创造技能 。
不过 ， 在李笛看来 ， 小冰依旧不是一个理想的聊天机器人 。“今天整个行业包括我们 ， 离人工智能辉煌的时代都还早 ， 现在是一个蛮荒时代 ， 我个人认为这件事情我们是要做一辈子的 ， 如果不是因为这个原因的话 ， 我们也不会耐住寂寞做这么久 。”
李笛介绍 ， 小冰每年都会提出一些重点的发展方向 ， 最近这一年 ， 小冰更多开始关注“多样性” 。当其本身的框架已经有能力去交互时 ， 小冰发现 ， 不同的人在不同的位置或不同角色、不同情况下 ， 所需要的交互对象是不同的 。这个不同不仅仅是外观、声音的不同 ， 还包括了性格、观点 ， 甚至创作的风格 ， 这是一个很高的多样性 。“知识有对错 ， 但观念没有 ， 同时聊天机器人也不能对所有与观念有关的事情 ， 都表示无可置评 ， 这就决定了聊天机器人一定是多样性存在的 。”
具体到不同领域的产品上 ， 在对话层面 ， 小冰将更关心100亿规模参数级别大模型的实际落地和投入产出 ， 而不是不关注成本地向前推进；在声音上 ， 小冰更关注声音一致性 ， 歌声和说话与外形等混合在一起时 ， 是不是能很好地体现出同一个人的一致性；在视觉层面 ， 小冰则在推进神经网络渲染 。
对于AI聊天机器人在虚拟员工之外 ， 是否还有更多场景可能实现商业化落地 ， 李笛认为 ， 基于小冰的框架诞生的AI聊天机器人 ， 可能成为虚拟恋人 ， 也可能是虚拟主持人、歌手 ， 以及家庭场景中的虚拟老师、虚拟陪伴者……
这也是李笛所理解的“通用人工智能” 。由一个框架训练出各种各样、功能迥异的AI机器人 。“它们都是基于同一个框架 ， 但是在不同的领域发挥作用 ， 这是我们所希望的通用 ， 而不是知识层面的通用 ， 因为那（本质上）仍然是一个垂直领域 。”
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