大模型创业路上,小团队试水数字人细分方向 世界速递

在ChatGPT横空出世后, 人工智能技术来到了下一个十年的拐点,最为兴奋的是创业者,生成式AI的巨大潜力,让他们获得了挑战中国互联网旧秩序的机会。


(资料图)

大语言模型创业潮之下,令人瞩目的是王小川、王慧文等资深互联网从业者先后高调入局,但投身到大模型创业当中更多的是开发者,并且已经落到了具体的应用场景上。

目前这些创业项目都在早期,还未有一个确定的商业模式,距离实现理想效果也仍有距离。小团队能否找到合适的大模型创业之路?

小团队试水数字人创业

在《钢铁侠》里,AI管家贾维斯(JARVIS)让人印象深刻,作为一个超智能软件,他能独立思考,可以帮助钢铁侠处理事务,计算各种信息,还能自主将自己转移到任意一个数码终端,全面管控钢铁侠的生活。

这是郭泽斌一开始就想对标的数字人助理,借助大模型语料生成,采集人类的情绪、肢体动作等数据,他希望模仿人类心理去做一个有情绪的数字人。

在这之前,郭泽斌创业已有十多年,一直带团队做开发,在2022年他开始对数字虚拟人感兴趣,逐步做了一些尝试。因为合伙人里有一位资深的心理咨询师,在做有情绪的数字人方面,团队有天然的优势。

"我们认为,所有人的表现,包括说的话、情绪、肢体动作,都是受到一定的刺激做出响应,我们就基于这个模型,去采集他人的一些数据进行训练,做出人类一样的响应。"郭泽斌介绍,这样的数据模型会涉及心理学范畴,做出的数字人也会更人性化。

但距离实现贾维斯这样的AI助理,技术上还有很长的路要走,郭泽斌的团队规划了几个阶段,第一阶段希望先做一个可以直播的数字人,能够先行变现,再一步一步往下做。但在2022年五月推出直播数字人后,郭泽斌发现试验的效果不及预期,在各大平台上线后都没有流量,他猜测平台或许对数字化的主播有所限制。

在没有实现理想的商业化场景后,团队索性将数字人项目开源,后续不断有人关注并加入项目。郭泽斌团队重振旗鼓,结合开源社区的力量,更专注地去做数字人助理的方向。

林奇的数字社工项目同样来源于一个契机。在上海疫情封控期间,他加入小区的志愿者团队,在当时特殊的情况下人手不够,他利用自身开发者的优势,为分发食物设计了一个程序,服务几个小区的志愿者队伍,提高效率。

疫情结束后,这个项目被上海静安区临汾路街道办的负责人发现,街道办找到林奇,希望可以合作推进一个数字社工的项目。

按现行法律,居委会并不属于政府组织,其工作人员并非公务员,而是"社工",但现实中,正是这些"社工"承担着每一名居民的基层治理事务,居委会长期以来的治理能力不足问题在疫情期间被充分暴露。

以上海为例,街道/镇下属的居委会由5-9人组成,但需要对接3500~5000名居民,平均每人对接400-500人,其日常工作多达119项。相对于上海,外地的基层政府(乡、镇)以及其所管辖的居委会(村委会)人少事多的情况更加严重。

"疫情这个场景不在了,但是基层效益的问题是一直都有的,2023年政府这边也在都在提倡减负增能,而今年人工智能技术又发展到了一个新范式,在这个阶段也创造了更多的机会。"对于林奇团队来说,这个数字社工的项目是天时地利人和。

林奇团队现阶段交付的产品主要包括两个功能模块,一个是业务知识"外脑",以及另一个业务知识培训,后者旨在提升社工工作能力,前者可以大大提高基层政府对居民的服务效率。目前这个数字社工的产品已在上海市静安区临汾路街道、嘉定区安亭镇落地。

林奇表示,目前项目仍是和临汾路街道、安亭镇一起试点探索的阶段,"他们出场景,我们从技术去打磨,基于国内开源的大模型,加上团队的一些技术去做架构改变、工程完善,面向政务领域打造一套完全合规的、甚至至少是在这个专有领域一定程度可以媲美OpenAI的智能系统。"他提到,现在开源的大模型很多属于学术性质,并不能直接用于生产,还需基于模型做很多完善和调教工作。

数字社工的模型参数量在百兆到百亿之间,和ChatGPT相比并不算很大规模,但也并不小。"短期内客观看,通用性上各方面我们不太可能超越OpenAI。但我们只是追求在特定场景下能够达到它一定的水平,我们的优势是满足数据安全的要求。"林奇认为。

作为一个小型创业团队,林奇认为现在还没有面临压力,"目前用大模型赋能基层政务是一个新开辟的赛道,大家都是从今年开始入场,盲人摸象,都在自己的一块小的领域去摸索,所以还没有打到一起。"

但在政务这个大场景,林奇认为未来肯定会有竞争的压力,没有大厂会放过,创业公司也有不少,但团队的压力不一定来自大厂,毕竟在这个方向和赛道上,大家都是同时起跑。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛对第一财经表示,过去几年,引领虚拟数字人发展的多模态融合交互技术、AI深度的场景理解技术等关键核心技术不成熟,虚拟数字人落地应用和商业化变现的步伐都较慢。如今,借助AI大模型和AIGC等技术,将为数字人构建一个有"灵魂"的头脑,虚拟数字人发展有望全面提速。


人才、技术挑战不小

对于目前入场的创业团队来说,摸索还处于早期,商业化路径仍然模糊,同时小型创业团队也面临人才、技术等方面的挑战。

林奇团队目前给项目设想的盈利模式是订阅制,相当于给服务单位派驻一个数字社工,像劳务公司按月收费,"但包括团队也没有完全正式的商业化运作,现在都在探索阶段,所以整个的商业模式还在打造。"

林奇表示,未来如果大规模展开项目,仍然还需要融资,本质上这是一个技术研发的商业项目,前期还需要大量的投入,包括产品、算法的开发等等,虽然初期不存在现金流问题,但如果将目前团队成员的工作量和时间去换算,项目收入也支撑不了最基础的人力成本。

郭泽斌同样对第一财经表示,目前团队还没有跑通一个商业模式,"每天都会有一些项目方找过来,比如在商超里加一个数字导购、做儿童玩具等等,但这些场景利用目前的开源项目就已经可以解决问题,我们更多是以个人开发者的形式进行对接,就给了一个建议,处在为爱发电的阶段。"

据郭泽斌的观察,周围目前并没有一个成功的AIGC商业模式落地,能赚钱的更多是提供工具,或者提供培训、开放平台。

"AIGC仍然处于一个比较早期的阶段,现在大家同步上线的东西也挺多,但是差异化很少,实际出来达到应用层面的东西也不多,更多是觉得这个产品形态很炫很好玩,"郭泽斌认为,"目前领域内还是属于娱乐玩票性质强于商业现实落地的一个情况。"

之所以没跑通商业模式,郭泽斌认为,面临的问题更多的是理想的技术还没实现,例如,如果要实现贾维斯这样数字人管家,可以随时交互,并且是唯一为一人服务的,在技术上生成的速度还需要更快,"尤其是在助理这个情景,聊天重如果等十来秒再给你回应,感觉就不太智能,而这还只是简单的一句话生成,如果要处理几个逻辑分支速度会更慢,时间还要叠加。"

在目前这个阶段,林奇面临最大问题是人手,"两头都很旺盛,供给端不断有新的东西出来,需要去学习,另一端不断有客户的需求提出来,但是中间转化的过程受制于目前有限的人手供给,这是一个非常严重的问题。"林奇提到,无论是算法还是后端工程,都很缺成员,但是合适的人不太容易找,人才很少,同时有一定工程经验、能够开发的就更少了。

林奇认为,目前还没有到正式的商业化阶段,还是产品转化期,对于自己这样的小型团队来说,未来如果进行商业化运作还会有更多的难题,包括资本、推广、技术开发等都会有不少的坎。

作为业内专家,郭涛对AI大模型赋能的数字人行业持乐观的看法,他向第一财经表示,基于AI大模型细分场景训练的虚拟数字人,训练数据更加聚焦,算法模型能力更强,在细分场景中虚拟数字人的专业性更强,能力表现也更加突出。随着AI大模型、AIGC等相关AI新技术的发展,虚拟数字人将更加智能化、拟人化,推动虚拟数字人在客户服务、虚拟主播、传媒娱乐、电商直播等领域快速落地。

"未来,随着虚拟数字人相关技术的成熟、产业链布局日益完善和政策扶持与资金支持力度的持续加强,虚拟数字行业将迎来发展的黄金时期,并有望形成千亿级市场规模。"郭涛表示。

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