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    Soul上线AI聊天助理、试验模应一体方法论 “AIGC+社交”想为用户情绪把脉

    每日经济新闻 2024-06-03 22:47

    ◎从构想上看,“AIGC+社交”的关键是,通过AI实现关系推荐、对话辅助、降低表达门槛,最终提升社交体验。换言之,对话式AI需要具备情感化的能力,能够找到人的情绪点,个性化、拟人化、多样化。

    每经记者 王郁彪    每经编辑 刘雪梅

    当AIGC的焦点从大模型逐渐转移到应用层,各赛道尝试层出不穷。特别是大语言模型的火热,让社交也顺势成为了新技术落地的垂类方向之一。

    国内社交产品也开始紧锣密鼓地筹备。2023年,新型社交平台Soul推出了自研垂类大模型Soul X,具备prompt驱动、条件可控生成、多模态理解等功能。

    对于在AIGC领域的尝试,Soul首席技术官陶明在接受《每日经济新闻》记者采访时表示:“AI社交的关键在于通过AI实现关系推荐、对话辅助、降低表达门槛和提升社交体验。对话式AI需要具备情感化的能力,能够找到人的情绪点,并个性化、拟人化、多样化。”

    面对大模型赛道的未来,他判断,大模型赛道目前几乎会走到同一水平线,商业公司的竞争会落到各自端内的发展。

    自ChatGPT横空出世,新技术引发的震动持续至今。AI展现出的理解现实世界,以及颠覆式生产能力让人期待。

    而后Sora诞生,AI在理解真实世界场景并与之互动的能力方面实现飞跃,“教AI理解和模拟运动中的物理世界”又进一步;一键作词编曲的Suno,可以生成任何你想要的主题、音乐风格,或是大概的情绪氛围。

    新产品和相关大模型的发布都令这一波技术浪潮持续“滚热”,但巨浪同时也在席卷每一个人。而AIGC与社交的深度结合,可能就是这样一个全新的介质,它最终会有“Soul”吗?

    “模型≠产品” AI Native应用待落地

    Soul启动对AI产品的系统研发工作是从2020年开始的,但那时主要还是在智能对话、语音技术等做一些简单的技术积累。2022年,ChatGPT在全球范围内爆火,AIGC革命随之到来。

    陶明说:“过去两年非常焦虑,焦虑的点在于:不知道生成式AI的边界在哪,以及它是否能端到端地去解决问题。”

    最终他和团队判断,单一的模型无法全方面解决问题,垂类大模型还是必须的。“我觉得用通用大模型的能力去解决一个具体的问题,这本身在逻辑上就不太成立。任何预判其实还是要符合常识。”他表示。

    2023年,Soul推出自研垂类大模型Soul X。记者了解到,该模型具备prompt驱动、条件可控生成、上下文理解、多模态理解等能力。

    但正如陶明所说,即使是拿到垂类的数据训练出的模型,还是属于技术范畴,不属于用户需求场景的范畴。因此想要围绕满足用户的角度,模型是没办法做到的。

    “能预见未来两三年都没法直接解决。”陶明说,因此只能在大模型的底座下,做一些应用层面的尝试,边做边看。

    从构想上看,“AIGC+社交”的关键是,通过AI实现关系推荐、对话辅助、降低表达门槛,最终提升社交体验。换言之,对话式AI需要具备情感化的能力,能够找到人的情绪点,个性化、拟人化、多样化。

    但这绝非易事,除了技术上的突破之外,对应到平台,需要长期沉淀、真实的社交数据,同时还要维持一个高粘性、高活跃的天然C端场景。

    Soul在这个“模应一体”的框架下,也做了包括异世界回响等新APP,以及在AI游戏等维度探索AI Native应用落地。记者了解到,有多款新产品在研发阶段,会在后续陆续上线。

    AI的“杀手级应用”何时诞生?

    过去两年,包括ChatGPT、Sora、Suno等产品的横空出世,AIGC无论是技术还是应用上,热度一直延续至今。但显然,AIGC在应用层面的表现,是外界更加期待的。

    最近的百度AI开发者大会上,百度CEO李彦宏说:“大语言模型本身并不直接创造价值,基于大模型开发出来的AI原生应用才能满足真实的市场需求。”

    让大模型落地,从技术向应用层面做深层迭代是当下AIGC市场关注和竞争的焦点。从过去每一次技术带来的革命式演进浮现出来的规律是:杀手级应用的出现,可能才是技术真正走向规模应用的“奇点”。

    陶明对此有自己的判断。他认为,AIGC杀手级应用一定是存在于原本就具有场景应用的公司,而不是在纯粹的模型公司。

    “这是相对来讲确切性比较大的。”他进一步解释,“无论是算法还是产品,场景和用户等的需求更重要。AI本质上是一种技术、一个手段,技术的发展有它的趋势,但如何将技术的红利变成行业或者产品的收益,可能更多还需要理解场景和用户的公司去做实践,效果可能更好”。

    所以,AIGC的应用是“拿着锤子找钉子”,还是“有了钉子,把锤子做进一步优化”?陶明认可后者,他觉得从效率角度来说,已经有钉子,再去找适配的锤子,效率更高,从应用层面,也相对比较务实。

    市场上,今年以来越来越多的“钉子”找到了“锤子”,AIGC的规模应用在产品一侧的显效可能很快也将迎来新一轮爆发期。

    前不久,腾讯宣布基于混元大模型,面向C端用户的AI助手“腾讯元宝”正式上线。记者体验后发现,相较此前的测试版本,腾讯元宝聚焦AI效率工具,提供了AI搜索、AI总结、AI写作等核心能力。

    越来越多有实际用户场景的公司,开始做AI在C端应用上的尝试,无论是社交,还是内容、生产等层面,AI开始辅助创作、辅助社交关系破冰。

    杀手级应用何时到来?创新工场董事长、零一万物CEO李开复此前说,杀手级应用已经有了,而且以后会越来越多。微信、TikTok、Instagram等做到1亿级用户,需要8-30个月。而美国已经有两个AI应用,仅用6个月就达到了1亿用户。

    AIGC的应用时代,颠覆只会来得更快。

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