AI 入侵还是协助?知乎创作圈怎么用 AI

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划重点

01知乎发布最新AI产品「知乎直答」,旨在提升提问、搜索、结果生成和归纳体验,被认为是「中文版Perplexity」。

02产品创始人周源表示,知乎直答能帮助每个人更好地「用提问发现世界」,构建更有想象力、创造力、活力、更加生机勃勃的社区。

03极客公园创始人张鹏、面壁智能CEO李大海等业内人士探讨大模型时代的现在和未来,以及新的技术和工具会给创作者带来什么样的变化。

04专家认为,AI应作为辅助工具,引导人进行更深层次的创作,而不是替代人的存在。

05此外,创作者们分享了如何正确定义和利用AI,让它真正成为助手,而不是替代创造者本身。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

作者 | 郑玥
编辑 | 郑玄
移动互联网的黄金十年缔造了一批优秀的产品。而随着大模型时代的到来,移动互联网的产品经理们也在思考,诞生于上个世代的产品,如何与 AI 结合。
最新一个给出答案的是知乎。6 月 29 日,知乎第十届盐 Club 新知青年大会上,发布了最新的 AI 产品「知乎直答」。用户和创作者可以探索提问的全新形态,为全网用户带来更优质的提问、搜索、结果生成和归纳体验。这款产品被认为是「中文版 Perplexity」,引起了用户和资本市场的极大兴趣。7 月 3 日知乎美股一度大涨 15%。可见「知乎直答」打开了问答社区的想象空间。
知乎创始人、董事长兼 CEO 周源也在大会上表示,「知乎直答」能帮助每个人更好地「用提问发现世界」,并围绕工具和每一个人,构建更有想象力、更有创造力、更有活力、更加生机勃勃的社区。
会上,极客公园创始人&总裁张鹏和面壁智能 CEO 李大海、「知乎直答」产品负责人 Kevin、知乎 2023 年度新知答主苏洋,以及新知答主、新浪微博新技术研发负责人张俊林一起,深入探讨了大模型时代的现在和未来,以及新的技术和工具会给创作者带来什么样的变化。
以下是圆桌对话全文,经极客公园整理发布。
大模型到哪了,要到哪去?
张鹏:知乎的 BETA 版当年是在极客公园的小地下室里面发布的。今天我们和几位来聊聊大模型相关带来的影响,各位都在这个领域里面有自己的参与、行动和关注。
李大海:大家下午好,我是面壁智能的 CEO 李大海,是知乎的前合伙人 CTO,知乎是面壁智能的天使轮独家投资人。面壁智能现在聚焦的领域是端侧大模型,现在做的事情把大模型用更高的知识压缩率,做出又小又好的模型,让它在手机、智能汽车、AIPC 等等终端上运行起来。未来希望能够把端侧大模型变成未来更聪明的终端,比如像机器人这样的终端大脑。
张鹏:你说要把这个模型做得离人最近的大模型,所谓最近怎么实现?
李大海:离用户最近,有用户最多的上下文,对于用户最了解,但同时用户会很放心地把这些信息给到它,因为它在终端上不会把这些信息传到网上去,这叫离人最近。
Kevin:最近一段时间在忙知乎直答产品的研发、设计,并已将其上线推广。然而,在 AI 技术大潮来临之前,我作为业内从业者,早在长期关注和研究这个领域。从 ChatGPT 的前身 GPT-1、GPT-2 开始,亲历了这项技术从最初探索不太成熟到后来随着 Scaling Law(缩放定律),参数量爆发,有了惊人的效果。
目前,我们正在探索两大方向,一是通用大模型,它可以应对各种任务,如面壁智能提供的 AI 模型,包括本人也在使用 ChatGPT;另一方面则是垂直领域工具,我们自主开发的知乎直答即为此类典型应用,希望为用户带来极致的搜索体验。
作为以社区为主的平台,知乎拥有广泛的创作者和用户群体。与其他产品不同,我们更注重建立人与人之间的联系。现在虽然不少产品已经能够提供智能、突破图灵测试的回答,但却缺乏一些温度和情感。我们希望在为用户提供便利的同时,也能为之前的创作者们创造更好的展示机会,充分展现他们的内容魅力。
张鹏:苏洋作为新知答主,你觉得 AI 领域接下来有什么很期待的进展?
苏洋:我之前在互联网公司和智源研究院做技术,现在在公司和社区里主要做一些开源和技术落地的事情。今年我很荣幸获得了两个身份:咱们知乎的新知答主,以及 Dify 的中国区大使。
我觉得端侧模型会爆发,首先,它具有较强的普适性,几乎每个人都拥有移动终端设备以及可计算的端侧或边缘设备,并且需要更快速地获取反馈数据的计算结果,这为端侧模型提供了广阔的应用场景。
此外,目前大多数模型仅注重计算能力,而忽视了情感推理等相关能力。不过,今年 GPT-4o 出现了单工的情绪对答的能力,国内也有一些创业公司实现了双工的端侧模型。如果这些能力能与大海老师开发的强大的端侧实体模型相结合,可能就是非常好的产品。
目前,我主要在协助一些朋友和社区伙伴,将大海老师团队的面壁模型、KIMI、零一万物等模型应用于实际业务中,如大模型数据的处理、分类、检索、AI 对话,不少应用现在已经运行快半年了,取得了不错的效果。
张鹏:俊林,讲讲你做的事和你关注的要点。
张俊林:我现在在微博,主要侧重于用大模型做微博场景类的应用,如开发评论机器人系列,为社区互动氛围带来一些促进作用,有一定知名度,如「评论罗伯特」和「吃瓜罗伯特」。此外,我们还尝试将热门影视剧中的虚拟角色设定账号,以符合其人设特征与用户进行对话互动等其他探索。
我本人偏向新技术探索,会持续关注并试图将相关进展应用于微博业务中。
我从去年年中开始关注的一个方向,我个人称之为「AI for AI」的大模型相关研究。具体来说,现有大模型的设计和开发仍然依赖于算法设计师和工程人员。我思考是否未来可能出现由大模型自主设计和优化自身的场景。去年 OpenAI 就曾尝试用 GPT-4 来解释 GPT-2 的内部机制,这可视为初级阶段的「AI for AI」实践。今年 OpenAI 又有新进展,用从 GPT-4 改进的新版本 CriticGPT 来对 GPT-4 输出结果进行错误分析,当然,目前这方面技术还不太成熟,但很有前景。
张鹏:大海你如何看待中国在大模型技术发展方面的进度? 我们是否有理由对此充满信心,在这一波浪潮中也能保持同等水平?
李大海:从几个方面来看,首先在大方向上,中国与美国之间存在一定差距。这涉及到算力、基础集群设施、人才投入等资本投入问题。
不过,AI 是一个百花齐放的生态,AI 的画卷是徐徐展开的,有很多应用场景可以深入挖掘。我观察到一些创业者在某些确定方向上深入工作,取得了不错的数据和收入增长。
除了「大」这个层面,像面壁智能这样的公司,以及最近的「千问」等企业,在探索 AI 其他可能性方面也具有较大影响力。我们的想法是,如何提升大模型的知识压缩率,让模型在更小空间内蕴含更多知识,从而提升模型的智能水平。这可以类比于芯片制程技术的发展。芯片制程越高,每平方厘米内晶体管数量越多,逻辑越复杂。这个概念可以类比到大模型上。我们的目标是,在更小的模型中容纳更多知识,提升模型智能水平,在现有终端上实现模型能力的提升。
总之,AI 不止一个点,把某个点做好就能成为百分之百的赢家。在这个层面上,我相信中国具备强大的创新能力和应用能力,对中国的 AI 发展充满期待。
创作者在 AI 时代,内容更有价值
张鹏:作为知乎答主,你们今天自己怎么用 AI?
张俊林:我认为 AI 已深入到工作和生活中。我使用 AI 最多的是读论文。近两年,与大模型 AI 相关的论文在新浪上呈爆发式增长,要详细阅读每一篇论文完全是不可能的。
现在我一般先看标题,将觉得有价值的论文交给大模型,然后询问论文主旨和关键创新点。通过这种方式,我大约 3 分钟就能掌握论文的精髓,这极大提升了我的工作效率。
苏洋:张老师是典型的学者,而我自己是一名程序员,更多地从事编码工作。我通常会使用 Copilot,它可以帮我完成大约 90% 的代码需求,极大地节省了我的时间。
我还用 AI 刷知乎。半年前,知乎知海图模型产品刚上线,最初只能进行简单提问,但无法对每个回答进行全面地查看,我们搭一个简单的模型应用就可以解决这个问题。后来我还尝试在 B 站上使用类似的方式,抓取视频的要点、核心观点、时间轴分片等。上面这些事情,我在知乎上还分享过一篇详细的教程,介绍如何对视频或文章进行压缩。张老师说需要 3 分钟,但我更懒,可能只需 30 秒左右就够了。
张鹏:知乎在今天思考大模型运用到社区里的时候,它的核心思路是什么?
Kevin:我们希望 AI 是一种辅助工具,不应该完全取代人。特别是在训练大模型时,我们发现内容本身仍然非常重要。自从 GPT 问世以来,2022 年底以后的互联网数据已经被污染了一些。我们更希望人能够使用这种工具,从人的视角出发去创造内容,AI 应该是一种辅助工具,而不是替代人的存在。
张鹏:在 AI 的加持下,你怎么思考未来技术影响到产品,再影响到社区的过程?
Kevin:AI 是一种生产力工具,但不应该让人变得懒惰。它应该是一种辅助人类的工具,引导人进行更深层次的创作。如果直接给 AI 一个简单的问题,有些用户可能就此打住了。但在知乎上,我们更希望深入地引导它,让它沿着某些思考线路、逻辑链路,思考得更广泛、更深入,而不是仅仅获取答案就满足了。
张鹏:大海老师,你认为我们应该如何平衡 AI 作为效率工具和理解用户真实需求之间的关系?
李大海:这个问题涉及到人与机器的关系。蒸汽机、内燃机出现让马车车夫职业被淘汰,但很快就出现了许多新的工作。现在的很多职业,也是小时候完全想象不到的。
现在 AI 的发展也可能会取代一些职业,但我相信 10 年、20 年后,会有更多现在难以想象的新职业出现,让每个人都能找到自己的价值所在。这是人类生产力变革过程中的自然变化。
另一方面,我相信 AI 发展的最终目标还是更好地服务于人类。因为人最大的价值就在于提供需求,没有人类就没有需求存在。
张鹏:你如何看待 AI 在知乎上对创作者的具体帮助? 你在成为年度答主的过程中,是否感受到了 AI 对你创作过程的具体影响? 你认为其他用户将来可以从你的经验中借鉴什么?
张俊林:我实话实说,AI 在文字创作方面对我并没有提供太多帮助,但配图特别好用。想要找到一张完全符合自己需求的图非常困难,但 AI 可以更便捷地生成完全符合我个人想要表达内容的图片。知乎配图用 AI,文字基本还自己写。
张鹏:AI 帮你的创作实现了多模态。
张俊林:从文字创作来说,AI 确实提升了很大的效率。但我认为,目前阶段的 AI 还存在一些问题。它更倾向于重复或创造性地重复它已经见过的知识、观点和内容。
作为社区的一员,我的体会是,想要写出真正有价值的内容,需要有一些独特的观点。如果让 AI 去创造从未见过的独特性观点,我认为它目前还做不太好。独特性应该还是要依赖人来完成。
如果只是希望通过 AI 写出一些大众化的评论或见解,那没有问题。但这种内容千篇一律,也不会引起太多关注,价值也不大。
张鹏:两位是否都感受到了 AI 在解放时间、提升创作效率等方面的帮助? 我们应该如何正确定义和利用 AI,让它真正成为我们的助手,而不是替代创造者本身?
苏洋:AI 帮我节省了大量时间,同时获取到了更高密度的有效知识。之前多数情况,我是看朋友圈或群里分享出来的内容。我也确实写了一些小爬虫,将知乎上我关注的答主们发布的内容高密度地发送给我。
在写作方面,我不会让 AI 直接帮我写作,因为我有 17 年博客写作和 7 年知乎专栏的写作经验,对自己的写作方式有一些洁癖,我希望自己的文字依然是亲手书写的。当然,我认为在新时代这个习惯可能需要进一步改进。但,在确定文章框架、立意以及内容全面性等方面,我会让 AI 模型提供建议和引导,作为我创作的参考,来节约时间。
此外,我还会利用工具如 Whisper 将参考视频转为文字记录,再进行多轮问答引导,得到文章提纲,我再据此进行自己的创作,这样可以大大节省我的精力。
在图片生成方面,和张老师一样,我也深有感触。去年我在知乎首发了一篇利用 80 行代码实现 Midjourney 官方重点功能 Describe 的文章,拿了三个 GitHub 的热榜 trading。
李大海:因为两位都是文字能力特别出众的创作者,问他们这个问题有点偏颇。AI 对于创作能力没有这么拔尖,不太容易拿到新知答主的创作者来说,更有价值,因为 AI 能够弥补我们普通人的一些创作上的短板。前提是知道自己想要什么,不能全交给 AI,AI 本身是一个工具,是人类能力的扩增。
张鹏:从观察大量知乎内容和用户的角度出发,如何评估未来 AI 生成内容越来越多的情况下,哪些内容和能力是真正不可替代的人类创造?
Kevin:首先,我想跟苏洋说一下,我们一直在不断完善我们的产品,也希望能与更多优秀的答主进行沟通。所以之前你利用爬虫程序抓取了我们知乎的数据,这样的需求我们可以进一步探讨一下。我们甚至可以直接将你开发的功能加入到知乎直答中,让更多用户受益。回到张鹏老师的问题,我认为未来会出现两类人,一类使用 AI 工具,一类不使用。使用 AI 工具的人将获得更多优势和更高的效率。我们做知乎直答的目的,就是希望将 AI 技术推广到更广大的用户群中,让更多人受益。原本只有少数顶尖人才会使用 AI 工具,我们希望打造一个面向全体用户的普及型工具,提升大家的创作效率。
同时,我们始终认为人类创造的内容更有价值。因为机器目前还无法完全模拟人类的情感、自我反思等,这些都是机器难以取代的核心价值。
张鹏:作为知乎创作者,对于那些还未积极尝试使用 AI 创作工具的用户,你会给出什么样的建议,帮助他们也能够体验到 AI 带来的好处和价值?
张俊林:现在使用 AI 的学习成本已经非常低了,而且会越来越低,主要是意识问题,只要想用,就一定能够很好地利用 AI,让它成为放大个人能力的极好工具。
苏洋:如果你想快速进步,又不想费太多精力,不妨多在知乎上浏览和学习。除了知乎直答之外,知乎上各种帖子中也有很多有价值的总结和分享,可以帮你快速掌握要点。
AI 为我们节省下来的时间,当然可以用来休息娱乐,同样也可以选择接触了解知乎上发表优质内容的答主们、大咖们,去结识这些有趣的灵魂。
Kevin:AI 这波浪潮来得很急,而且流速很快,我希望大家积极拥抱 AI,培养自己的习惯,在日常生活中多使用 AI,多让它来提升自己的效率,如果不跟上这个节奏的话,很容易被时代抛弃。
李大海:首先,多在知乎上学习和交流确实是很好的方式。其次,我们要更细化地去理解什么叫做真正拥抱 AI,要去深入探索它的边界,感受它能做什么、不能做什么。就像观察孩子快速成长一样,感受 AI 的变化是非常令人惊叹的。我希望大家能以这样的开放心态和探索精神来拥抱 AI,充分利用它为我们带来的种种可能性。