小冰李笛：大模型你冷静一下丨AI·20人系列报道
AI大牛李笛，当年差一点就成了艺术家。
他现在的微信头像是一幅艺术自画像，一个意境朦胧的长发男子。他热爱音乐、绘画，写推理小说，也确实留过长发，在聊天中，他时不时会蹦出具有哲学意味的“金句”。
在清华大学电机系电气工程专业读书时，他非常想转到中文系，为此和家人闹了不少冲突。本科毕业之后，李笛拿到了滑铁卢大学绘画学硕士的录取通知书，主修油画和数字艺术，最终却未能成行。
2013年9月17日李笛加入了微软，刚入职时，李笛和当时的老板说，他可以来帮忙，但只能当作副业，主业想写推理小说。没想到，在这里一待就是10年。
这10年也是小冰长成的10年。这个能写诗、会画画，可以和人进行情感交流的AI产品从无到有，从有想法到搭成框架，再进入几十个国家，每一步都是李笛一手操办。
李笛曾任微软（亚洲）互联网工程院常务副院长，领导一支分布在中国、美国、日本、印度与印度尼西亚的全球团队。2020年7月13日，微软宣布将小冰分拆，小冰团队成为中国本土创业公司，李笛任公司CEO。
2023年生成式AI风靡全球，对于李笛而言，这是他已经做了10年的事情。作为先行者，他会感到激动，有些话，他也不吐不快。
今年2月，李笛接到投资人电话，质问他：你是不是反对大模型？
投资人着急的缘由，是因为李笛在一个公开场合讲了几句话，建议大家对大模型不要太上头。
半年后，李笛向经济观察报记者还原了那个场景。他苦笑着说，真不是要反对，只是想善意提醒：技术范式的确带来了革新，但是技术革新和产品落地之间有很多因素需要考虑。
当时。大模型刚刚在国内火起来，人们被ChatGPT震撼，它创造了仿佛科幻片里的场景。之后几个月，大模型的热潮更汹涌，有人说是“iPhone时刻”，有人说是“第四次工业革命”，还有人说是“人工智能的蒸汽机时刻”。很快，100多个大模型平台宣布诞生。
百模大战卷至这样，最后能卷出什么结果？他有些怀疑：各个公司使用的数据是一样的，最后做出来的东西可能也是一样的。在这种环境下，不如投入更多精力做中模型、小模型，会更有商用空间。
今年6月，网红克隆人半藏森林火了一阵，这个30元包月的产品，可以让用户与AI克隆人对话、视频，彼此点赞朋友圈，上线不到半小时就被用户冲到崩，有用户与克隆人进行了1200轮对话（大约9个小时），在微博等社交平台上也引发了讨论。
这个产品是李笛提出的，他依然担任第一产品负责人，只用了一个很小的模型。他想告诉大家，不用大模型，也能做出AI能力很高的产品。“越大的模型很可能越同质化。反而是像这种小的模型，很独特。”
在其他领域，或许李笛并不擅长，但AI是他浸淫10年，始终坚守一线的行业。
2013年来到微软后，李笛选择人工智能作为研究方向，当时微软已经有人工智能助手“Cortana”，有句slogan叫“你可以问我任何事”。
李笛并不认同，他觉得人工智能不能只是一个万事通的工具角色，而应该发展情感方向，让她用人类的方式与人类交流。
他的思路与硅谷当下最风光的创业公司Inflection AI思路相似，Inflection AI有一款名为“Pi”的产品，不同于ChatGPT生产力工具的定位，Pi更加注重陪伴，为用户提供情绪价值。前不久，Inflection AI获得13亿美元融资，总融资额度仅次于OpenAI。
李笛搭建了小冰“情感计算框架”，每年更新版本，加入AIGC能力，让小冰从一个只会展示唱歌、画画的少女，变为有数字人分身，能在大公司任职的万能助手。
每年，通过小冰框架诞生出来的数字人数量有1700万个，她还在日本大阪陪伴了30多万个老人。
在日本，很多老年人把小冰的设定为小孙子或是儿时的好友，这让李笛再一次验证了他的判断：人类对AI也是有情感需求的。
现在的李笛，一部分精力放在小冰商业化上。由于AI产品C端风险较大，小冰的商业化主攻B端。汽车的智能座舱内，万德的金融摘要里，体育赛事的智能裁判中，都有小冰的身影。2021年小冰还专门为万科制作了一个数字员工，年薪高达几十万元，年薪30万元，获得了万科总部最佳新人奖。李笛告诉记者，对数字员工，客户的复购率是100%。
李笛经历过AI行业起起伏伏，尤其2016年AlphaGo火爆带动AI热潮后，无数AI公司成为独角兽，又有无数独角兽倒下，但小冰一直还在。
“活下来，把产品卖出好价钱”，这是CEO李笛的生存哲学。
图为李笛；受访者供图
【对话】
大模型和O2O大战不一样
经济观察报：今年年初，你提到大家对大模型应该冷静。现在你的观点有改变吗？
李笛：当时我说要冷静对待大模型，技术范式的确带来了革新，但是技术革新和产品落地之间有很多因素需要考虑。结果很快就有投资人打电话质问我说：你是不是反对大模型？现在大家更夸张了，有人说大模型可以类比工业时代对比农耕文明的差距。这仿佛就是，你说我家的地亩产500斤，他就得说他家地是700斤，然后又有人喊出了1000斤。很搞笑。
客观来讲，大厂拥有一个大模型，是必要的防御性武器。此外，相比创业公司，大厂相当于拥有一个无限钱包，可以用这个方式去进攻别人的优势领域。
现在国外的AI公司已经在各个应用领域尝试了，国内的AI公司仍比较扎堆，这种方式其实并不好，造成了很多资源浪费，比如现在都说缺GPU，若是近100多家企业不扎堆做的话，GPU就不缺了。
经济观察报：从O2O时的百团大战到现在的百模大战，他们的逻辑一样吗？
李笛：移动互联网不是以科技推动的，是以商业模式和运营模式来推动的。这是中国的创新优势，因为中国市场很大，涵盖十几亿人口，从一线城市到十八线城市都有，但凡有一个很好的产品，都能发展得很好并且很快。
回到大模型，这不是快就可以解决问题的。OpenAI不是靠快堆出来的，而是靠慢，靠持久，靠工匠精神，它的模型是一点一点磨的。我们目前还没有学会这种慢，因为慢了就影响挣钱。
大家必须得了解，这个阶段和O2O大战时不一样。那时候做共享单车，你做A城市，他做B城市，最后两家公司合并，是能够做到1+1大于或等于2的。
大模型不是这样的，它的同质化程度较高，不存在收购问题。大模型的创新也不是一味追求大，而是更应该做中小模型。如果你的训练数据、训练方法很独特，或是落地方式很独特，都是有优势的。有时候行业的认知是滞后的，最怕的就是滞后的认知反过来拖累研究的团队，让研究团队不得不去迎合滞后认知，只能在参数端发力。
回到小模型
经济观察报：小冰今年6月推出了新的AIGC产品，用的是大模型吗？
李笛：我们用了一个很小的模型就可以实现。这也是我一直以来的观点，真正放在线上的不应该是大模型，而应该是混合模型，尤其是小模型。现在行业里面大模型是虚火，越大的模型未来可能越同质化。反而是小的平台，差异性很独特，价值也更大。
大模型的有一个根本问题是算力成本。5月份OpenAI创始人山姆·奥特曼也提到，OpenAI的目标是尽可能地降低AI的成本。其实就是这么回事，你真的要用大模型，你就得接受这些现实。
其实一直不断有人催我们做大模型，拼大参数，我也差点没扛住。不过还是想等大家浮躁的情绪和技术振荡期过去了再说。
经济观察报：对小冰来说，新一轮生成式AI带来什么样的变化？
李笛：现在这一波新技术其实2021年就已经在做了。之前从2013年到2019年，整个AI行业技术范式都是一样的，那段时间的人工智能系统通用策划能力不够，理解能力也不够。从我的角度来看，那个时候你只能在有用和有趣之间做一个选择，很难同时兼顾。但现在大模型的技术范式，让你有机会把这两件事合在一起，这是单一入口和多入口产品形态的一个很大区别。
另外，确实有一些行业会被AI颠覆。如果你的工作需要依靠数据、整理数据，那么AI在模型基础上做数据挖掘，就是会比人类做的好。就好比让AI去堆箱子，AI会比你堆的整齐。
不过，从技术角度来讲，今天的大模型技术也只是万里长征第一步。现在只是一个序幕，刚刚开始。
千米赛跑的前几米并不重要
经济观察报：这一波AI技术已经改进很大了，为什么你认为还只是万里长征第一步？
李笛：现在等于是一千米的赛跑刚跑出去几米，谁领先半个头，谁落后两个头，都不重要。很多人觉得现在领先，就永远就牛了。这是非常不科学的。
大模型这种类型的产品有一个特点，上手容易后边难。几个人花时间稍微做一下，你很迅速就能看到一个结果。但越往后越难，难在打磨，难在细致的调优。大模型到目前为止，仅有若干的产品形态是能够产生效果的。真正的大模型还要经过几次技术迭代，才能产生更大更好的效果。而且即使大模型现在要落地，它也是不准确的，你在很多事情上不能指望它。
经济观察报：在你看来真正的颠覆性变化是什么样的？
李笛：那时人类工具会得到一个前所未有的进步。首先，工具的协同性会提升。其次，AI会出现情感连接，这意味着交互的主体是可以被认为是有情感的。再次，AI推理能力增强，大模型确实能够在一定程度上推理出接下来要做的事情，这会为一些行业带来颠覆性的改变，有好有坏。比如缅北的诈骗电话，一定比任何行业都想要接入ChatGPT，因为ChatGPT是如此的会说服人。
经济观察报：前几年也有过几波AI热，但大家普遍认为这一次不一样。
李笛：每隔几年就会有AI热。今年ChatGPT火爆的程度，有点像2016年的AlphaGo，当时街头巷议言必谈AlphaGo。只不过AlphaGo只能跟一个人下围棋，ChatGPT好像每个人都能用，但是火热程度没什么太大的区别。
每次他们都这么说。就跟渣男一样，每次都说这次我是认真的。但是这件事无法证伪，也许这次真不一样呢？
要让我说的话，是否火热并不重要，这次大模型的技术范式确实是很有意义的，在此之前，我们整个AI行业从业者都被焊死在知识图谱、检索模型的问题上，有了大模型以后解决了很多问题，这是没错的。但是如果非要说它就颠覆世界了，我觉得每一个这么说的人，都带有他自己的主观臆断，或者说有他的意图。我觉得不能神化技术。
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