当下，大型AI模型的进化似乎遇到了瓶颈。据可靠消息，OpenAI的GPT-5项目已历经18个月以上的开发周期，但仍面临着数据稀缺、算力受限及人才流失的严峻挑战。

　　在基础模型发展可能减速的背景下，AI企业逐渐觉醒，意识到AI的价值唯有通过实际应用方能得以体现。

　　2024年12月，谷歌在AI应用层面推出了名为Gemini 2.0Flash的“为新智能体时代构建的下一代模型”，并同步发布了多款AI智能体。紧随其后，OpenAI也计划在2025年1月推出代号为“Operator”的AI智能体产品。

　　AI应用领域的未来机遇何在？中国AI应用的发展现状又如何？针对这些问题，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）近日专访了清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师喻纯。

　　喻纯指出，尽管AI领域吸引了众多企业，但目前市场上缺乏真正能够触动人心的产品。这主要归因于AI技术与人的实际需求之间存在脱节。他认为，中国在AI应用层面具有显著优势，擅长“从1到10”的扩展，但在原始创新能力（“从0到1”）方面仍有待加强。

　　喻纯还强调，AI在教育领域拥有广泛的应用前景，因为教育本身极具个性化，而AI则具备因材施教的潜力。他预测，未来每个人都有机会在自己最感兴趣、最擅长的领域成为“马斯克”。

　　作为人机交互领域的专家，喻纯已在相关高水平期刊和会议上发表论文100余篇，其中包括12篇CCF（中国计算机学会）A类会议的最佳论文（或提名）。他还荣获电子学会科技进步一等奖、阿里大模型青橙奖等多项荣誉。喻纯的研究得到了华为、腾讯和阿里等企业的支持和认可，目前多项研究成果正在转化中。

　　原始创新能力尚需加强

　　NBD：当前国内众多企业涌入AI领域，但为何鲜有实现盈利的商业模式？

　　喻纯：我认为现在市场上缺乏真正能够打动消费者的产品，而非消费者没有需求。在应用层面，大家似乎都遇到了瓶颈，关键在于AI技术与人的实际需求之间存在脱节。许多产品的研发都是从技术角度出发，而技术与人的需求往往难以对齐，导致产品离真正有价值的产品还有一定距离。

　　AI应用最终将扮演什么角色，或落地的路径是什么，并非仅凭训练大模型就能解决。如果不从人的需求出发，将很难实现。

　　真正的应用应该是技术能够融入人的生活，产生切实价值的应用。例如，移动互联网的兴起在很大程度上改变了人们的生活方式，其方法论正是从人的需求出发。

　　目前，既懂AI又懂产品的人才并不多。企业需要组建具有交叉背景的研究团队，以确保既能充分理解人的需求，又能在技术层面做好。以计算机的诞生为例，当时的科学家团队就是典型的交叉团队，包括数学家和心理学家。

　　此外，我们的原始创新能力也有待提升。当前，大家普遍较为急躁，更倾向于追求短期成效，导致“国外有什么，我就跟什么”的现象。

　　如果在应用层面竞争，中国具有强大优势。但如果OpenAI等国外企业在底层技术实现突破，而我们不能快速跟上，将陷入困境。

　　美国在“从0到1”的原始创新能力上比我们做得更好，但国内在“从1到10”的扩展方面很擅长。那么，哪个更重要呢？这很难说。

　　每个人都有潜力成为马斯克

　　NBD：随着AI在垂直领域的深化应用，您认为哪些行业将最先受益于个性化智能服务的提升？

　　喻纯：我认为，教育行业将是最先受益的行业之一。教育本身极具个性化，每个学生都有不同的兴趣和思维习惯。

　　从需求层面看，每个孩子实际上都需要多位老师的关注和指导。这些老师不仅要具备丰富的知识，还需要深入理解孩子的当前能力水平和情绪状态，以激发孩子的全部潜能。然而，现实中由于资源有限，一位老师往往需要面对多名学生，难以满足孩子的个性化需求。因此，教育领域对个性化的需求非常迫切。

　　此外，教育是关于知识的，而知识主要通过语言来表征，这正是大模型所擅长的。如果能利用AI为每个学生量身定制学习路径，并结合项目式学习（PBL），将是教育领域个性化应用的一个好方向。

　　在AI时代，教育仍是国家的根本。如果每个人都能借助AI去学习、成长，培养更强的独立思考能力，或许未来人人都能成为马斯克。

　　马斯克的成长既受内在因素影响，也离不开外在条件的助力，如家庭背景和外部环境的激励。AI能以更低成本为人们打造这样的成长环境，让每个人都有机会在自己最感兴趣、最擅长的领域发光发热，成为各自领域的“马斯克”。

　　NBD：具体来看，“AI+教育”将有哪些应用场景？

　　喻纯：AI在教育中的应用场景丰富多样。在学前教育阶段（3~6岁），孩子面临语言启蒙、情绪管理等多方面的教育需求，这些都需要更高级的智能参与。不过，这种智能并不意味着完全取代父母的角色，而是将家庭教育专家的能力AI化，形态可能是平板电脑或其他新型设备。这样，AI能协助父母更好地理解孩子的行为，并提供个性化的教育指导。

　　在K12阶段，仅凭考试成绩评估学生能力显然不足。即使学生知道考试中的错误，也无法确保下次答对。因为每个人的知识建构过程都是独一无二的，而我们对个体的思维过程缺乏深入建模和分析。如果引入AI技术，如通过AI与学生的对话和提问互动，就能更清晰地洞察学生对知识的掌握程度。基于这些信息，我们可以为学生构建更精确的学习模型，从而在进行辅导时更有针对性。这样一来，学校就能提供更个性化、高质量的教学服务。

　　在高等教育阶段，即使是学习同一事物，不同学生的学习兴趣和目标也可能各异。AI可以通过项目导向学习和个性化学习路径，提升学生的学习体验和效果。

　　打造智能体的个性化能力

　　NBD：您认为未来AI的能力将如何进化？有哪些发展方向需要特别关注？

　　喻纯：未来，大模型的边界感将越来越弱。这意味着，AI助手将不再局限于特定设备，而是成为无处不在的伙伴，伴随我们穿梭于各种场景，实现全场景的无缝连接与交互。

　　此外，若AI要真正服务于个体，就必须对每个人进行深度个性化理解。如何实现这种个性化构建呢？单纯依赖网络数据远远不够。关键在于AI在与人的互动过程中逐步建立起对个体的理解，从而更好地服务于人类。

　　关于个性化，目前讨论尚不充分，大部分工作仍基于公开数据集。要解决从通用性AI到个性化AI的“最后一公里”问题，至关重要且充满挑战。

　　实现人与智能体之间自然且低成本的互动，并构建起智能体的个性化能力，是未来终端设备中的关键环节。我们称之为“交互式学习”，即让机器在与人的交互过程中学习，将其广泛的能力细化为个性化的涓涓细流，最终汇聚并服务于每个个体。

（文章来源：每日经济新闻）