前不久，2024年諾貝爾獎(jiǎng)評(píng)選結(jié)果出爐,，AI可以稱得上是最大的贏家,。物理學(xué)獎(jiǎng)被授予兩位科學(xué)家以表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”，而化學(xué)獎(jiǎng)被授予三位在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)的科學(xué)家,，他們開發(fā)的AlphaFold2人工智能模型,，能夠預(yù)測大約兩億種已知蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，并且已被全球200多萬人使用,。

2012年,，是人工智能走入現(xiàn)實(shí)世界的一個(gè)重要時(shí)刻，我將其稱為ImageNet時(shí)刻,，隨著深度學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)?集中到計(jì)算機(jī)視覺,，AI 1.0感知智能時(shí)代拉開序幕，彼時(shí)的主要特點(diǎn)是以單一,、專一的任務(wù)解決數(shù)據(jù)處理的問題,，這也是如今各行業(yè)中通用人工智能能力的基礎(chǔ)。而后隨著?模型引發(fā)全新范式,，模型參數(shù)數(shù)量迅速增長,，處理能?和泛化能?顯著提升。尺度定律（Scaling Laws）被發(fā)現(xiàn)并成為指導(dǎo)人工智能發(fā)展的基本法則,，AI 2.0生成式人工智能時(shí)代的大門漸漸被打開,。

AI 2.0時(shí)代共有三個(gè)重要的標(biāo)志，首先我們來說ChatGPT時(shí)刻,。ChatGPT我們都非常熟悉,，自2022年11?推出以來其?然語言的交互模式就展現(xiàn)出驚人的潛力。到今年9?,，它取得了里程碑式成就,，訪問量?次超越微軟必應(yīng)搜索引擎?？梢哉fChatGPT時(shí)刻不僅標(biāo)志著?成式AI進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用階段,，更驗(yàn)證了尺度定律的核心內(nèi)容。在人力資源領(lǐng)域中，通過?然語?的新交互可更?效的完成HR招聘任務(wù),，許多模型已經(jīng)被運(yùn)用于招聘亦或是面試的人才發(fā)現(xiàn)場景中,，通常來說AI招聘助手可幫助?試官產(chǎn)能提升40%以上。

向前進(jìn)一步發(fā)展的是GPT-4o Sora時(shí)刻,，隨著Sora,、DALL·E等產(chǎn)品的推出，尺度定律得到進(jìn)?步的驗(yàn)證,，而且不僅適?于語?模型,，在文本生成圖像、視頻等跨模態(tài)生成任務(wù)中同樣奏效,。在人力資源領(lǐng)域中,，在人力資源領(lǐng)域中，多模態(tài)?模型驅(qū)動(dòng)可完成HR?視頻?體化的?試任務(wù),。

OpenAI-o1時(shí)刻又是一個(gè)全新的階段,，過往的模仿雖然很強(qiáng)?，但并不是真正的推理,。OpenAI o1推動(dòng)?成式AI進(jìn)?全新推理Scaling Law競賽,，從?規(guī)模預(yù)訓(xùn)練集群的世界?向推理云。為模型提供的推理時(shí)間（或“測試時(shí)間”）計(jì)算越多,，其推理效果就越好,。在人力資源領(lǐng)域中，?模型的“慢思考”能實(shí)現(xiàn)HR人才盤點(diǎn)等復(fù)雜任務(wù)的處理,。在企業(yè)日常的組織規(guī)劃發(fā)展場景中，各類AI人才盤點(diǎn)工具能夠通過數(shù)據(jù)分析精確描繪員?的綜合能力畫像,，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)?崗匹配,。

事實(shí)上，在人工智能整體的發(fā)展過程中有一個(gè)非常重要的要素貫穿了始終——底層的算力,，現(xiàn)在無論是模型的大規(guī)模生產(chǎn)亦或是模型的全方位應(yīng)用無不很大程度地依賴于算力,。在發(fā)展初期，對(duì)于算力資源的消耗確實(shí)并沒有那么大,，研發(fā)人員或者說是人才是最重要的資源,，而如今算力已經(jīng)取代人成為最重要的資源。在算力成本大規(guī)模下降的情況下,，它的邊際效益就會(huì)非常高,，同時(shí)也能夠解決整個(gè)社會(huì)技能升級(jí)的核心問題。因此,，包括商湯,、微軟、xAI、甲骨文等在內(nèi)的人工智能企業(yè)甚至更高的國家層面都已經(jīng)開始前瞻性地布局人工智能大裝置,，為提供豐沛算力奠定基礎(chǔ),。

誠如英偉達(dá)CEO黃仁勛所說的那樣：“過往的10年，英偉達(dá)所做的最重要的事情是把算力的成本降低了100萬倍,。而之后的10年,，英偉達(dá)的使命則是把算力的成本降低到下一個(gè)100 萬倍?！?/p>

我在18年時(shí)讀過一本名為《預(yù)測機(jī)器》（Prediction Machines）的書籍,，里面提到一個(gè)觀點(diǎn)：當(dāng)行業(yè)的重要生產(chǎn)要素成本大幅度下降的時(shí)候，就會(huì)產(chǎn)生改變世界的力量,。書中以電力成本下降致使電氣時(shí)代到來,、通信成本下降致使通信時(shí)代到來等例子加以佐證。

最后,，我想以圖靈在1951年說過的一句名言作為結(jié)尾,，這句話后來也被印在了50元英鎊鈔票的背后：“這不過是將來之事的前奏，也是將來之事的縮影”,。我們必將見證通用人工智能時(shí)代的到來,！