云原生安全厂商耀明科技完成数千万Pre-A轮融资
06-17
当智能文明时代迅速来临，新时代必然呼唤新的生产力和生产方式。
当人工智能真正成为生产力工具时，支撑生产关系的工具是什么？不久前，兰驰内部召开了一场马拉松式的讨论会，演绎了智能文明时代的图景以及届时各种赛道的可能性。
我们相信，未来的大变革将来自于AI、3D交互、Web 3这三波浪潮的叠加，实现生产力和生产关系的支撑创新。
在“AGI之路”专栏的第二篇文章中，我们整理了这部分讨论，并试图与大家分享我们在拉长的时间维度中看到的波浪的来源——我们试图拉长时间维度。
，用一个相对抽象的模型来跟大家分享一下我们看到了什么大浪。
在人工智能中，最值得期待的突破就是NLP——NLP基于语言和文本的积累，可以调动足够多的现有知识，与人的交互更加频繁，也更贴近行业应用。
一旦NLP完成突破，人类将能够“挂钩”更先进的数据场景，训练更先进的AI。
多年来，CV只是在自动驾驶方面真正展现了自己的价值，在安全等领域的价值提升依然有限。
但CV与NLP结合后，多模态数据的调用将为各行各业带来巨大的价值。
我们相信，未来的巨大变革将来自于三大浪潮的叠加：人工智能、3D交互、Web 3.3浪??潮的叠加——两者或三者之一的结合，很可能会产生创新。
之后，它们可以在各个行业中实施。
3D数据创造高端智能3D的浪潮已经开始，但它真正的巨大机会是作为新的交互界面。
3D交互获取空间数据。
CV 用于所有帮助人类的智能车辆——例如自动驾驶和机器人。
它用一双眼睛（相机）来观察世界，它将进一步探索、理解和解释世界的空间数据。
还将产生大量的3D空间数据和多模态数据。
以自动驾驶为例。
我之前和创始人交流过一个很重要的结论——以前的互联网是二维的，人类在二维空间处理数据；但从人工智能开始，我们就要处理三维空间。
，即三维空间数据。
通过3D交互获得的空间数据对AI有什么价值？过去，AI+X创造了很多价值，但AI+X更大的意义是创造更强大的AI；当AI能够获取3D数据时，其前进的速度将会加快。
目前的AI，如ChatGPT，仍然是一种比较简单、标准化的服务方式，但它可以获取部分场景下的多模态数据，迭代形成高阶智能，渗透到垂直领域，进一步提升能力。
AI获得更多的数据——提供更先进的服务——获得更先进的数据来训练AI，形成良性循环。
这在许多行业已经成为可能。
这也解释了为什么人工智能在现阶段值得特别关注：因为它仍然具有高级迭代的可能性。
例如，未来将使用ChatGPT来做销售和智能客服工作，收集更多的反馈数据；通过视频会议和摄像头，进一步收集过程中的其他数据，如语音、表情、肢体语言、眼神交流和微信息。
这些表情被转化为综合数据，然后输入人工智能。
苹果的VR眼镜是市场密切关注的一个关键变量。
有人认为苹果的 VR 设备充其量只是另一台 Macintosh（Mac）——Macintosh 在 PC 出现后将 PC 体验从软件到硬件提升到了一个更高的水平，但它并没有重新发明 PC。
因此，目前还不清楚3D的机会是否会被苹果打开。
与AI相比，3D交互和Web 3仍处于发展曲线的早期阶段。
但这不是一条简单的曲线；比如最近币价上涨了，并不代表真的在上涨或者下跌。
可能仍会在这个区间波动，然后慢慢回归曲线。
当AI真正成为生产力工具，当AI的智能变得更强时，去中心化的可能性就会越来越强。
现在我们谈论人工智能与人类的关系时，仍然用赋能的角度。
电脑、手机、智能眼镜……提升每个人的能力；但随着智能水平越来越强，未来我们与智能的关系将更像是协作，就像钢铁侠和贾维斯协作一样。
我们判断，未来AI的价值创造将在终端实现。
终端可能会产生越来越多的数据、算力、存储，问题不一定需要通过中心化的云端来解决。
当新的生产力爆发时，会颠覆一些传统的商业模式，带来以前不存在的问题。
因为以前的商业模式已经无法承载爆炸性生产力所提供的附加值。
就像搜索引擎出现之前，我们不会知道竞价排名可以如此提升广告效率；未来，当AI能力足够强大，3D交互的渗透率足够高时，类似的创新可能会出现。
例如Google的AdWords（媒体购买渠道）和AdSense（广告销售渠道）现在都是基于搜索界面展示。
它们是建立在搜索引擎基础上的完美商业产品形态，但它们可能很快就会被摧毁。
ChatGPT与Bing合作后，会给用户一个对话，一个解决方案。
以后我们不用再打开搜索引擎页面了。
可能没有地方放AdWords和AdSense的关键字。
未来的商业模式有没有可能变成先回答用户的问题，然后给用户添加广告？总的来说，上一代信息革命和互联网实际上是在传递信息，而这一代人工智能是在创造信息——比如GPT——并生成信息；以前的很多商业模式是基于连接的，而下来的商业模式是基于创造的，所以存在一定的价值分配问题。
以前的人机协作更像是SaaS服务，但接下来的人机协作很可能是机器介入人类的思维和生产过程。
会有交互，不再只是插件或者辅助类型。
如果说AI和3D交互界面解决的是生产力问题，那么这些新的、颠覆性的生产力因素出现后，就需要新的生产关系工具来承载。
我们相信Web3是解决生产关系的工具。
与人类协作的智能的生产价值是可以分配的。
我们如何认识它的价值？一个现场有数百或数千台设备。
每个设备真正创造了多少价值？占整体的比例是多少？如何分配？这就涉及到权力确认的问题，而且是整体的、去中心化的权力确认。
Web3.0 作为生产关系工具的愿景。
为什么此时此刻我们要讨论人工智能作为生产力工具发生了哪些变化？ AI+Web3的叠加未来将在哪里产生价值？我们用演绎的方法给大家一些猜测，并在此背景下解释生产力和生产关系工具的定义、关系和适用范围。
例如，假设一台机器在 Reddit 或知乎上做出回答。
这个答案被用来制作PPT。
假设这个答案价值，机器是否应该分享相应的收益？如果建筑师使用人工智能设计的建筑图，应该如何计算？过去我们解决这个问题的办法是建立知识产权；现在我们解决这个问题的办法是建立知识产权。
但在虚拟世界中，过去的知识产权就无法使用了，它需要的是生产关系的改变。
生产关系无非是所有制、价值分配和组织问题。
我们认为生产关系的变革有四个关键点：机器内容权利的确认、人内容权利的确认、机器全球身份的确认、消除对机器的偏见。
这些变化包括：第一，我们必须给予人工智能平等的地位。
我们设想，未来人与机器是平等的单元，人与机器、机器与机器可以模块化的方式进行协作。
其次，我们需要确认机器的身份并为其分配价值。
只有分钱，机器或者机器背后所代表的组织才会更有动力去工作。
我们设想，当一幅原画生成时，它可能是一个 NFT，有自己的代币。
每次查看、转发或重制该内容都会被计数。
计数器是Web3生态链中正在解决的一个问题。
未来可能会以非常低的成本、相对较高的效率来实施。
借助区块链可以实现全球权威确认。
区块链到底是什么？可以理解为全局的Excel表格或者数据库；因此，每个人的ID全球唯一，可以进行全球认证。
这块手表需要巨大的成本，而且不受任何人控制。
这确实是以前人类无法想象的。
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