1 Generative AI’s Act o1 – 代理推理时代来临

最近美国的风险投资公司“红杉资本”在他们的官网上发布了一篇题为《Generative AI's Act o1: The Reasoning Era Begins》的文章。老实说文章有点长，所以这里简单为大家概括几个值得重点关注的点。先说结论，就是“推理时代已经来临。此前在移动通信领域有Tik Tok、Uber、Meta等应用，但这些应用在当前的AI领域存在空白，而填补空白的大概率是代理商。这些代理商将以‘推理’为基础完成这一行为。”之所以先摘出这段话，是因为“推理”的领域已随着GPT 4-o1的问世成为现实。（本期专栏的标题“从生成到推理的时代”是从用户的角度出发命名的，但其实从AI业务角度来说，叫“从学习到推理的时代”可能更为合适。）

在红杉资本的正文中间出现的《思考，快与慢》这本书提到了系统1和系统2的概念。如果能完整看完这本书是最好的，但它足足有727页，想读完并不轻松，这里我们可以简单来了解一下这两个概念。

系统1：依赖直观与过往经验给出快速的、自动的反应。能够有效处理日常工作，但有可能因受限于捷思而产生错误。
系统2：运行慢且慎重，负责逻辑分析与解决问题。用于需要细致的思考和考虑的复杂决策。

一个人想要作出好的判断、正确地活下去，需要妥善地调用系统1和系统2。观察目前为止生成式AI的特点不难发现，它主要基于学习的内容给予回答，如生成图片、翻译、总结、生成视频、读取照片等。用户要求什么，它就生成什么。我个人认为这种机制和系统1类似，因为它依据输入立即完成输出。等到众所周知的GPT-o1发布，“推理”的概念也随之登场。那推理又是什么呢？它接近于系统2，需要判断“思考的快与慢”。这里有几个推理场景，我们来一起测试其中的两种。如果问AI“‘爱茉莉太平洋数字战略单位’的韩语词‘아모레퍼시픽 디지털전략 유닛’中包含几个元音‘ㅣ’？”将得到如下的回答。请大家注意，它“思考了17秒”。

而GPT-4（老模型）被问及同样的问题时，给出的回答是错误的。
再测试一个例子。下面是2024大学修学能力考试（韩国高考）中的一道世界地理题。

即使到现在，GPT-4o依旧不失为一款卓越的模型，但它给出的回答是⑤，误将“3. (甲)（即意大利）与(丙)（即德国）接壤”判断为“正确”。

这次新发布的GPT 4-o1则“思考”了9秒给出了回答。

观察AI的推理能力可以发现一个重要的点，那就是我们能够利用这种推理能力“深度思考，创意性解决问题”。红杉资本由此得出结论：“推理战争”即将开始，OpenAI、Anthropic、Google、Meta能在推理领域实现什么有待关注。

红杉资本的文章还提到了我们在上一期专栏谈及的“Service-as-a-Software”，服务即软件，也就是“通过解决有待解决的工作来赚取报酬”（原来的“Software as as Service”方式是将软件作为服务，通过互联网出售）。

“Service-as-a-Software”，也就是出售工作，它的关键点在于“扩大市场”。如果说现有的软件市场规模有650B，那么应用AI后出售工作的服务市场规模可以达到10T。

之后红杉资本提出了几个出售这些工作的主体，即代理应用程序的例子。

在文章最后提到的下图右上角的“AI应用”部分将发生不同的变化，我们拭目以待。此外，事实上推理&行动过程也意味着AGI（通用人工智能）的开始。

以笔者的观点来解读上图的话，左列（基础设施/安全/数据/软件开发商）可以视作开发层，上方“APPS”部分的中间位置，即“Mobile”部分有我们熟悉的应用程序。正如我们在实际生活中感受到的那样，“移动应用”基于各种基础设施发展并扩大了产业范围，同样地，“AI”领域也将出现一系列新的变化。

接下来笔者将按照某位读者的反馈内容，“分享一些不错的提示词”。

2 摘要提示词分享

本提示词不是唯一标准答案，请根据结果酌情删改。

其实笔者自GPT 3.5发布以来就一直专注于“摘要”，因为笔者无法看完海量信息和每天更新的YouTube内容，遇到把结论放在最后的文章，也很想先看到结论。

另外ChatGPT反复输出“试试（해볼게요）”或者韩语中的叙述型终结词尾（있습니다）也很让人头疼，因此笔者结合这些要求，经过一年的删改编辑出了下面的提示词（不可否认，这些问题可能还有更好的办法去解决）。

如果能够从公司内部使用的提示词中筛选出优秀的并将其转为资产，那再好不过。希望有一天爱茉莉太平洋的成员们注入心血产出的结果能够跳出个人产物的范畴，成为公司的优质资产，并进一步惠及其他成员，孕育出更好的结果。

笔者带着这样的愿望，以及希望读者以“除了这个还有更好的方法”的形式反哺的期待，分享提示词如下，同时以此结束社内专栏作者的活动。