分類: 觀點與分析
「觀點與分析」分類的 AI 新聞與論文。
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Google 雲端 AI 首席談模型能力的三大領域
Google Cloud 產品副總裁 Michael Gerstenhaber 主要負責 Vertex AI，這是公司統一的企業級 AI 部署平臺。他在訪談中提出，AI 模型正同時面臨三大前沿挑戰：原始智慧、回應速度以及與成本密切相關的第三個維度，即模型能否以低廉成本在巨大且不可預測的規模下執行。他強調，這是一種重新定義模型能力的新思維方式。Gerstenhaber 在 AI 領域工作約兩年，此前曾在 Anthropic 工作一年半，現於 Google 工作近半年。他負責的 Vertex AI 平臺主要服務工程師，提供代理模式、代理平臺以及全球最強大模型的推理能力，而具體應用則由 Shopify、Thomson Reuters 等客戶自行開發。他認為 Google 的獨特優勢在於垂直整合，從介面到基礎設施層（包括資料中心、電力、晶片、模型、推理層、代理層、API 及合規治理）均自掌控，這使其成為推動前沿模型的理想場所。 Gerstenhaber 指出，目前三大科技巨頭的能力差距不大，但競爭不僅僅是追求更高智慧，還涉及複雜的平衡。第一 frontier 是原始智慧，例如編寫程式碼時追求最佳結果，即使耗時 45 分鐘亦可接受；第二 frontier 是延遲，在客戶服務場景中，若回答過於遲緩導致客戶結束通話，再高的智慧也無意義，需在延遲預算內提供最智慧的產品；第三 frontier 是成本與規模，如 Reddit 或 Meta 需要處理海量內容審核，必須在預算限制下以可擴充套件的方式執行高智慧模型。他解釋代理系統普及緩慢的原因在於基礎設施缺失，缺乏審計代理行為和資料授權的模式，且生產環境總是滯後於技術能力。相比之下，Google 因具備軟體開發生命週期中的安全開發環境、雙重審計機制及人工介入流程，能極低風險地將技術落地，但也需其他領域複製這些模式。
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AI代理如何破壞經濟
Citrini Research 於週日發布了一份報告，探討代理型人工智慧（agentic AI）可能在未來兩年內引發大規模經濟破壞的場景。該報告預測，兩年後失業率將翻倍，股市總市值下跌超過三分之一。報告指出，隨著 AI 能力提升，企業對人力需求減少，導致白領職位大規模裁員；被裁員者消費能力下降，進而增加企業利潤壓力，迫使企業進一步投資 AI，形成無法停轉的負回饋迴圈。此情境並非基於《終結者》式的對齊失敗，而是聚焦於經濟體系逐漸崩解的過程。Citrini 的模型特別關注將 AI 代理整合進經濟體系，以及外部承包商被更廉價的內部 AI 取代所帶來的影響。這類似於「SaaS 死亡」情境，但範圍更廣，涵蓋任何涉及企業間交易最佳化的商業模式。儘管該報告在網路上引發爭議，Citrini 本人也強調這僅為一種情境而非確切預測，但具體破局點尚難界定。作者個人認為，企業未必準備好將採購決策完全交給 AI 代理，但在 Citrini 的情境中，許多決策已轉交第三方承包商，因此該情境的荒謬性似乎低於預期。
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Sam Altman 提醒你，人類也會消耗大量能源
OpenAI 執行長 Sam Altman 近日在印度 Express 主辦的活動中，針對 AI 對環境的影響發表看法。Altman 表示，關於 AI 耗水量的擔憂是「完全虛假的」，雖然他承認過去使用蒸發式冷卻時確實存在問題，但現在資料中心已不再採用此技術，因此網路上稱 ChatGPT 每次查詢耗水 17 加侖的說法完全不實且荒謬。他承認應關注總體能源消耗，因為全球對 AI 的使用量已大幅增加，並呼籲世界應迅速轉向核能、風能及太陽能。由於法律未強制科技公司披露能源與水用量，科學家正獨立進行研究。資料中心也與電價上漲有關。針對是否每次 ChatGPT 查詢耗電量等同於 1.5 個 iPhone 電池充電的說法，Altman 明確否認。他認為比較訓練 AI 模型與人類推理的能源成本是不公平的，因為訓練人類需要 20 年生命及所有飲食，且涉及人類進化的巨大能量。Altman 指出，若比較模型訓練後回答問題所需的能源與人類推理，AI 在能源效率上可能已與人類持平。
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為何這些創始人不認為 AI 會取代人類角色
隨著 AI 公司估值與使用量增長，關於 AI 取代人類工作的辯論持續存在。研究指出，能自動化大部分任務的職位將受影響，但部分分析師認為 AI 也可能創造新工作，且替代效應僅為過渡性。Read AI 執行長 David Shim 在近期於卡達 Web Summit 的訪談中表示，儘管 AI 工具興起，最終決定行動方向仍將由人類負責，其工作至關重要。他將技術比作汽車導航，人類如同中間的駕駛者，雖可依賴 Google Maps 或 Waze 等工具指引路線，但最終仍需人類判斷如何應對。Shim 承認廣告代理等行業可能因自動化而減少人力，但技術平臺仍需人員監督自動化流程。Lucidya 創辦人 Abdullah Asiri 則認為 AI 會取代任務而非角色，客戶服務人員可轉為監督者或專注於關係建立與業務發展。Read AI 的會議記錄功能已讓員工從繁瑣的筆記中解放，能更快提交報告並回應客戶，從而做出更佳的決策。兩家公司均致力於保持精簡團隊，Read AI 客服團隊僅五人卻服務百萬使用者，其銷售工具利用 HubSpot 和 Salesforce 資料預測交易狀態，已促成價值 2 億美元的交易。Shim 指出每次更新可捕捉 23% 更多的情境資訊。Lucidya 則希望在不增加人員的情況下擴大成果，並強調應僱用具備 AI 原生能力的員工。關於使用者對 AI 的接受度，Shim 表示只要給予錄音控制權，人們對 AI 記錄員的疑慮已大幅降低。Asiri 強調，只要 AI 能準確快速解決問題，客戶並不關心是由 AI 還是人類處理。