機器倫理與AI未來:尋找家電跨越智能的最后一塊拼圖

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AI與家電的結合早在之前就出現,隨著當前正處于浪潮中,智能化科技也在不斷的發展。下面這篇文章的筆者以AI與家具的內容,為我們分享關于未來科技的相關內容,我們一起接著往下看了解更多吧!

我們身處浪潮。

自2001年起,美國《時代》雜志開始堅持發布每年的「改變我們生活的 100 個最佳發明」 榜單。試圖記錄與總結科技發展與人類生活的具象載體。

在經歷過深度學習、云計算等諸多AI技術的激蕩后,在2022,AI正式成為榜單中的一個獨立單元。因為「世界在快速改變,發明也迅速發展」。

事實也的確如此。生成式AI帶來的技術潮汐,牽引著社會走向。一種技術與商業交織的共識已經形成:大模型為代表的AI技術,會是下一個時代的技術入口。

上半年,眾多廠商推出所謂的自研大模型和AI產品,商業領袖與從業者們許久未如此興奮:千行百業的大模型輪番出現,「百模大戰」的互聯網盛景再現。然而,讓不少人心存疑慮的是,年初至今,升維式的大模型應用并未持續涌現,更多是諸如妙鴨相機這類更為輕巧的切入口。

AI時代,是觸手可及的未來,還是望山跑死馬的幻覺?未來的問題,要回到現實尋找答案。

比預想中更快的,是大模型的整體競爭,已經走向應用與落地的新賽段。

我們需要找到一個鏈接現實與數字世界的載體,作為未來降臨的「尺度」。具體到大模型落地的場景與產品服務,遍布在個體周圍的家用電器,或許正是絕佳觀察窗口。

一個可以提前確認的答案是:這場大模型之戰,參賽選手不止巨頭,也不會是只有一兩個幸存者的「生存游戲」。

一、家電+AI,從被動到主動的進化史

想要看見未來,必須了解歷史。智能家居、智能電器……大眾對于這些攜帶智能前綴的名詞,并不陌生。

在互聯網概念興起的上世紀末,就有人在思考如何將家庭設備與網絡連接,實現遠程監測、控制和數據采集等功能——那些停留在科幻作品敘述中,充斥著未來感的畫面。

比當下AI浪潮更為瘋狂的互聯網熱潮里,一切都在為網絡世界的想象力服務。正值Dot-com Bubble(互聯網泡沫)前夕的1994年,比爾·蓋茨的智能化豪宅完工,首次引入智能化設備與系統(其中包含智能照明、智能溫控等系統),算是某種標志。

而在五年后,微軟發布智能家庭宣傳片,構筑了一個設想中的智能家庭——遠程開門、智能管理、掃描條型碼購物等等,與現在的唯一區別是,一切入口是PC。

直到這一階段,AI技術對家電行業的智能發展并未起到決定性作用。伴隨無線通信技術與嵌入式系統的發展,尤其是無線傳感器網絡(WSN)的出現,使大規模設備連接變得更加便捷和實用,智能家居才正式步入新階段。

與ChatGPT爆火卷起AI浪潮類似的是,2016年人工智能機器人AlphaGO戰勝韓國職業圍棋棋手李世石的社會新聞,成為深度學習概念出圈的背景事件。對應的,是隨之而來的一輪AI浪潮。

率先被卷到的,正是家電行業。伴生的云計算和大數據技術,為智能家居提供了強大的支持,使得海量設備數據可以被采集、存儲和分析,并實現精準的控制和決策。傳統IOT設備也完成了向AIOT設備的進階。

最具代表性的,是智能音箱的出現。通過智能音箱、智能網關等硬件設備,或是搭配語音交互,或是搭配手機App,初步實現「智能」體驗。

從賽道玩家而言,目前國內智能家電市場參與者,主要有美的、海爾等傳統家電企業,華為、小米等3C企業,以及阿里、百度等互聯網企業和其他創新企業四類玩家構成。

在產品形態上,智能家居產品也開始從單品智能向全屋智能邁進。然而,由于不同類型玩家間平臺、協議以及控制方式的不同,且互不打通,絕大多數消費者想要在家中配備完整全屋智能方案,除選用同廠商產品外,鮮有更好的辦法。

從廣義的智能家居出發,典型的家電AI路徑分歧也同步出現。一方面,是單一家電產品的AI實現。已經提到的智能音箱、真正加載AI模塊的掃地機器人、內嵌系統的智能冰箱等等,圍繞家電產品功能性,從操控、響應、交互方式等維度的優化升級。

另一方面,則是全屋智能。在許多從業者視野中,互聯網企業在其中的角色,并不光彩——「它們并不在乎你的家居是否真正智能,它們需要的只是你的家庭電器能夠接入到互聯網里而已?!?/p>

時常被吐槽為人工智障的部分智能家電,根本原因在于其并非傳統家電的AI版本,更多是單純作為智能手機等終端的延伸,響應式的被動服務,并無真正的「中樞大腦」能夠做出決策。當生成式AI涌現,其余行業或許面臨著前路未知的焦慮與恐慌,但在家電行業技術從業者群體,卻是「看見風暴激動如大?!?。

它,會是補全智能家電的最后一塊拼圖嗎?

二、機器倫理與智能未來

大語言模型的技術路徑,是神經網絡模型。而神經網絡模型在信息學本質上就是一個函數(function)——接受輸入、映射輸出。

有別于編程語言「過程透明、邏輯嚴密、確定」等特質,大模型的映射充斥著「過程不可知、直覺性、模糊」的差異,甚至于被認為是基于人類直覺系統而建模的語義函數(semantic function)。

大模型應用的路徑,可以粗淺理解為語義指令—大模型—推演結果。而大模型的強大之處,在于對幾乎任意語義信息都可以一定程度合理地處理(姑且先不討論幻覺問題)。

但問題在于,在「語義」層面的呼風喚雨,始終需要一個呈現的出口。無論是ChatBot的對話,還是產出圖片、視頻,抑或智能家電需求的人機交互。而人機交互的形式,也依舊值得商榷。

回到智能家電領域,共識性的發展路徑,是從單品智能到場景智能再到全屋智能。曾有報告指出,當前中國全屋智能行業已發展至以用戶為中心的主動智能階段。這一階段的智能家居基于個人數據分析、行為習慣理解和自主深度學習,以滿足用戶需求為核心,實現各智能產品的互聯,并提供及時、個性化和智能化的全屋智能服務。

從被動到主動的跨越,是大模型為家電領域打開的巨大可能性。但如何真正邁出這一步,卻未有商業與技術上的絕對定論。

一個順勢的行業迷思是,大眾需要什么樣的智能家居體驗?是類似哆啦A夢(育兒機器人)的專項服務伙伴?是全知全能掌控全屋的智慧管家,抑或變形金剛式可切換主動/被動服務的生活助手?

「這不僅是技術選型的取舍問題,更是智能安全與機器倫理問題?!姑赖募瘓F首席AI官兼AI創新中心總經理唐劍表示。家電與AI之間的協同,需要確保人機交互的穩定、精準、可控;另外,如問答這類語音交互的形式,所輸出的內容需要克服機器幻覺。

此前不久,美的對外官宣了自己的自研大模型「美言」,參數量在100億級別,定位在家居垂直領域。公開資料顯示,其主要應用場景,是家居領域的知識問答、可以支持上下文多輪對話的語音控制,及集合其余AI技術能夠判斷是否發起詢問的主動服務。

「這是我們認為,當下大模型技術與家電最有可能性的三個落地場景」。唐劍簡述了當下美的的技術路徑。一方面是上述以小體量的自研垂直大模型,為用戶提供家居領域的專業服務;另一方面則是基于各個大廠通用大模型,進行產品的二次開發。

如果按照參數級別,簡單將語言模型區分為萬億級別的超大模型,和數百億級別的普通大模型。那么,傳統家電廠商,都紛紛落子在了更輕量級的普通大模型(或者說垂直大模型)上,應用場景主要在垂直領域的問答與人機交互維度,和部分主動式服務。部署場景也主要集中在各自全屋智能「大腦」中。對外表達的核心能力都包含關鍵詞:迅速響應、主動服務。

選擇輕量級的普通大模型,也是出于這些關鍵詞的考量。唐劍代表的美的AI團隊,有一個共識是,真正應用到場景,輕量級的垂直大模型更為實用——「包括響應速度快、更專業、更準確、也更可控?!?/p>

回到更具體的全屋智能領域,大模型顯然正在為家電補上最后一塊技術拼圖。

美的集團中國區域全屋智能負責人尚喆博士曾在媒體采訪中提到,實現真正的全屋智能需要三個核心技術:作為基礎的感知技術,提升人機交互體驗和準確性的大模型,以及鏈接機器對話的聯網技術。

這也是美的今年發布全屋智能架構(即其官方介紹的1+3+4+N)背后的技術考量。據尚喆介紹,美的全屋智能的技術架構由1個智能中樞、3大超級終端、4大家電系統組成,通過前三者的技術組合,為用戶提供N種情景。

其中,美言大模型作為智能中樞的能力底座,讓「因人而異」與「智能」更為具象。正如前文所述,大模型在多輪語言分析與邏輯推演方面的能力,恰好撓到當下智能家電不夠智能的癢處。美的本身追求的「人感」,結合倫理與法律邊界的考量,使得大模型為代表的AI技術,能夠為用戶提供的服務,是基于環境感知、數據采集與用戶習慣「推理」出的建議,而非直接實行的動作。

「在產品更新換代成為結構化升級主趨勢的今天,家電產品的科技創新應該如何呈現給用戶成為了一個行業性課題。美的給出了詳盡的解析,那就是人感科技,即人對家電產品感受、感知是科技創新的核心尺度」,尚喆總結道。事實上,這也是家電領域的一個趨勢——在技術發展的前提下,家電智能從簡單的工具,向更具服務性質的「場景解決方案」前進。

大模型與家電的結合,看似一切都是陌生的。但至少在美的內部,有了兩個共識:第一,大模型為全屋智能的實現提供了根本上的幫助;第二,是AI適應人的需求,而不是本末倒置。

三、具身智能,人與機器共生

當然,生成式AI并不是終點。它更像是一個時代的前序,催生著更多技術的涌來,呼喚著通用人工智能(AGI)的正式實現。

多次為AI搖旗吶喊的英偉達創始人兼CEO黃仁勛,在此前喊出「Apple時代」之后,又在ITF World 2023 半導體大會上表示,AI下一個浪潮將是「具身智能(Embodied AI)」。

業內一個精確的表達是,具身的含義不是身體本身,而是與環境交互以及在環境中做事的整體需求和功能。

通俗來講,現有的AI大模型,喂養的來源本質是人類整理、打過標簽的數據,可以稱之為非具身智能(Internet AI)。而具身智能則通過自我學習和進化,達到智能體理解世界,驅動本體互動交互并完成任務的目標——或者用大眾更能理解的方式比喻,就是科幻電影中可能帶來智械危機的智能機器人們。

▲智械危機會到來嗎?會有守望先鋒嗎?

就現實來看,大模型能力解決的一個核心難題,是人機交互的邏輯。在這部分能力逐步泛化的過程中,為具身方法和智能體提供了更多技術路徑。

但對唐劍這類站在一線的從業者而言,想要達到能用、好用的具身智能,還會面對算法、工程技術、數據、場景和復雜軟硬件等的諸多挑戰。

這一點,谷歌、微軟等互聯網大廠的AI團隊同樣也在嘗試,試圖以大模型為機器人注入靈魂。比如上半年谷歌推出的多模態具身視覺語言模型(VLM)PaLM-E,以及微軟嘗試用ChatGPT能力實現語言直觀控制機械臂、無人機、家庭輔助機器人等。

相較而言,家電領域對于具身智能有相對清晰的路徑。如掃地機器人等非人型設備,在大眾層面初步普及了概念。這是全屋智能之外,延續單品智能向著機器人化蜿蜒而上的另一條行業路徑。

「兩個技術路線不是背道而馳的,而是相輔相成的任督二脈?!棺鳛槿伺c機器共生的擁躉,唐劍無比堅信AI時代的到來。他曾在多次公開場合表態,認為家居家電行業的智能化路徑,會經過被動服務、主動服務和機器人化三個階段——全屋智能需要大模型賦能的「家居大腦」,能夠完成物理世界與現實世界交互的機器人形態,則是「大腦」的最佳載體,「這樣的未來,甚至可能在10年內就會真正到來」。

就現實環境來說,智能家電市場仍在開拓階段。各類家電、家居系統與平臺間充斥著壁壘,存在嚴重的行業割據現象。而具身智能機器人的真實落地,或許會成為「一統」行業的創新切口,或是智能生活時代真正到來的標志。

而這也意味著,家電廠商面臨的AI沖擊,或許不只是大語言模型的考驗,而是更為多元的技術與落地應用挑戰。

四、參考資料:

  1. 機器之心,《大模型的最大bug,回答正確率幾乎為零》,2023.9
  2. 飛哥說AI,《大模型的下半場:多模態、Agent、ToPC/ToSMB商業模式》,2023.9
  3. 甲子光年,《稚暉君獨家撰文:具身智能即將為通用機器人補全最后一塊拼圖》,2023.8
  4. 朱嘉明,橫琴數鏈數字金融研究院學術與技術委員會主席,《人工智能大模型——當代歷史的標志性事件及其意義》,香港中文大學《二十一世紀評論》2023.6
  5. CSDN,《從AI大模型到 AGI 通用人工智能 “世界模型”的演進路徑》,2023.6

專欄作家

井尋,微信公眾號:井尋,人人都是產品經理專欄作家。前傳統媒體記者,5年互聯網一線品牌公關從業經驗,人間贗品Kitsch、插一句主理人。關注領域電商、新消費、出行、教育、營銷領域。

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