生成式人工智能泡沫已经破？未来何去何从

‘生成式人工智能’这个词开始频繁出现在我的电子邮箱收件箱中，至今已有两年了。

但随着 2022 年夏末来临，我收到的消息和宣传如潮水般涌来，这清楚地表明，对于能够生成诸如文本、图像和计算机代码等内容的人工智能驱动工具的热议迅速升温。

然而，在过去的几周里，这种欢快的叙述发生了一些变化。

高盛称生成式人工智能“被过度炒作”且“极其昂贵”；风险投资公司红杉资本表示“人工智能泡沫正达到一个临界点”；一系列媒体头条，比如‘人工智能炒作机器正在空转’，都在起劲地给整个事件泼冷水。

为什么？嗯，生成式人工智能聊天机器人难以回答基本问题或产生错误信息。最复杂的生成式人工智能模型一直渴望数据和计算能力。几乎没有收入的生成式人工智能初创公司不得不不断争取大规模融资轮次以维持生存。由于担心准确性、责任和安全性等问题，财富 500 强公司无法将生成式人工智能用例投入生产。

随着标准普尔 500 指数在周一遭遇两年来最大规模的抛售，人们愈发感觉到生成式人工智能泡沫已经开始破灭。

高德纳（Gartner）的炒作周期 如今称生成式人工智能已经越过了“期望膨胀的峰值”，正径直迈向近在眼前的“失望之谷”。如果这是真的，接下来的情况将会是痛苦和具有破坏性的。投资资金可能会枯竭。初创企业可能会倒闭。可能会出现裁员。

对于许多为生成式人工智能领域腾飞努力付出、承担必要风险的初创企业员工、创始人及投资者而言，市场调整带来的冲击将是不公平且残酷的。但福雷斯特研究公司（Forrester Research）的前分析师、现企业数据平台多米诺数据实验室（Domino Data Lab）的人工智能战略负责人凯尔·卡尔松（Kjell Carlsson）告诉我。

“我相当有信心，人们会认识到生成式人工智能并非全部的人工智能，”他说，他指的是包括预测性人工智能和机器学习在内的各种各样的其他人工智能技术，在生成式人工智能出现之前，这些技术已经带来了真正的投资回报。“生成式人工智能是这套广泛的不同技术工具包中的一部分，这些技术都需要努力，”他解释道。“没有神奇的按钮，关键在于针对正确的用例来运用技术。”

让我们明确一点：生成式人工智能不会消失。从 ChatGPT、微软的 Copilot 到谷歌的 Gemini、Anthropic 的 Claude 以及 Meta 的 Llama，这些模型和工具已经成为我们生活的一部分——用于提高生产力、效率，或者只是为了娱乐。就像我们已经习惯了通过谷歌搜索在几秒钟内获得我们需要的任何信息一样，我们也将能够轻松获得工作会议的易读摘要、给同事撰写备忘录，以及只需说几句话就能创建图像和演示文稿。

但咱们也得实事求是：大量的生成式人工智能投资，估计约达 1 万亿美元，还没有见到回报。其中大部分可能不像 UrbanFetch 和 Pets.com 的互联网泡沫（我清楚地记得曾收到冰淇淋配送和木偶赠品）那么荒谬，但很难否认生成式人工智能正在接受其应有的现实检验这一说法。

“具有讽刺意味的是，我觉得我是行业分析师里第一个跟上生成式人工智能这股潮流的，”卡尔松说。“虽说在任何人的衡量标准下，它都算是成功的，但对于它能多快影响主要组织的底线的期望并非基于现实。”

这就是所谓的“幻觉破灭谷底期”成为任何技术发展重要阶段的缘由，高德纳全球研究主管克里斯·霍华德在最近的一段视频中说道。前提很简单：在早期采用者最初兴奋和热情的爆发之后，新技术落入主流用户手中，他们发现它没有达到自己过高的期望。随后就会出现紧缩，在此期间，技术得到改进，期望也被重新设定。

“这不是一个黑暗、危险的地方，”霍华德在视频中解释道。“这是我们搞清楚如何让某事行得通——或者行不通的地方。”

对于生成式人工智能来说，低谷将会是这样一个阶段：其特点是在为企业和用户带来实际益处的应用方面取得小幅度的渐进式进展，而不是像 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）宣称的那样，凭借通用人工智能（AGI）去创造“人类迄今发明的最强大技术”——尽管这可能不会成为那么引人注目的头条新闻。

就连对人工智能股票仍持乐观态度的韦德布什（Wedbush）华尔街科技分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）也表示，在生成式人工智能方面，对于科技公司来说，这是一个关键时期，要付诸行动，而不仅仅是夸夸其谈。他在短信里跟我说，他们需要“展示用例和货币化手段，以证明人工智能革命的合理性”。

艾夫斯表示，他认为微软、AMD、英伟达（Nvidia）、Palantir 和甲骨文（Oracle）已经表明它们能够提供真正的价值。不过，由于众多生成式人工智能初创公司的估值高达数十亿美元，整个行业仍有很多需要证明的地方。

这没法保证，但人工智能技术有着悠久的历史，它们已经成熟，并继续为其他更新的人工智能学科做出贡献，比如计算机视觉——它已成为当今多模态生成式人工智能（例如，不仅能够生成文本，还能生成图像和视频的人工智能）的关键部分。

因此，也许生成式人工智能在其他更新的技术（如代理式人工智能，即被设计成能像自主代理那样行动以实现复杂目标和工作流程的人工智能系统）的推动下，仍能充分发挥其潜力。

现在，或许生成式人工智能真正艰巨的工作即将开启。科技咨询公司凯捷（Capgemini）的执行副总裁史蒂夫·琼斯（Steve Jones）在领英（LinkedIn）的一篇帖子中发文表示：“我认为这将是一个虚假的人工智能寒冬。”“希望此时炒作消退，我们能够专注于完成工作。”