3月23日，“2024全球开发者先锋大会”（GDC）在上海徐汇开幕。商汤科技董事长兼首席执行官徐立出席开幕式，并发表《AI 2.0时代的新质生产力工具》主旨演讲，为全球的人工智能开发者们带来AI 2.0的新思考。
　　AI 2.0项目爆炸性增长
　　谈及“新质生产力”，徐立认为，对于开发者来说，生成式AI是最好的带来生产力工具、生产力突破的行业。
　　为什么现在讲AI 2.0？徐立称：“从深度学习开始，人们关注的是感知智能，现在大模型开始走相反的方向，关注的是生成式的内容，我们称之为AI 2.0时代。”
　　徐立关注到，ChatGPT出来之后迅速受到市场追捧，ChatGPT、Copilot副驾驶、生产力工具等位居AI热词搜索的前列，市场的广泛关注也为行业发展奠定了良好的基础。
　　“这样的基础势必会带来比较大的需求。”徐立表示，从GitHub第一个项目来看，AI 2.0时代的项目、生成式的项目、大模型的项目是指数级地往上飙升。同样，如果作为代码或者辅助编程、辅助开发的工具，相关项目也层出不穷。
　　在此背景下，AI相关领域发展将对数字领域开发者产生非常大的市场需求。
　　目前AI解决的问题不足10%
　　目前，AI 2.0时代的生产力工具，是不是真正意义上使得生产效率能够规模化地提升呢？
　　“目前能解决的问题在10%以下，生产链路上能够带来的突破可能还很有限。”徐立如是说。
　　虽然目前Copilot能够带来很多革新，或者扩展到很多场景，这仅仅是软件开发层面。实际上，软件开发分为非常多的流程，从开始的需求分析、设计、开发，再到开发之后的测试、部署、维护，真正意义上，现在AI能够解决的是非常小的部分。
　　当然，随着后续的扩展能力变强，渐渐地扩展到整个设计的全流程，这还需要一步一步往前演进。
　　那么，是否编程经验越丰富，越能够用好新的生产力工具？非也。
　　统计数据显示，五年以下工作经验的程序员往往能够用到生产力工具解决的问题时长是超过一小时的，但是五年以上工作经验的程序员每周能节省的时间反倒是更短的。这表明越是高阶的、复杂的任务，对于用好AI工具的程序员是有一定的挑战。
　　徐立把AI模型分成能力圈的三层，而且这三层之间互有依赖，但又不完全是相关的。
　　第一层知识层，将世界的知识灌输到大模型能力当中。徐立指出，今天很多生产力工具也好、代码也好，解决的都是知识层的问题。
　　第二层是有了世界知识之后，很重要的一点是能不能从一个起点再往前演绎，称之为Reasoning。通过AI的过程，逐步把这个事实推理出来，给出更多的可能性。“知识和演绎构造出来的两层，是现在作为生产力工具大模型最重要的两层。但是在推理层面，目前成长还相对有限，这也是后面要集中突破的能力之一。”徐立说。
　　第三层是如何跟这个世界互动反馈，叫执行Execution，一系列的任务都是建立在这三层上面。“最终的期待是什么？拿到世界知识的反馈后，其实可以做成软件的开发机器人，在真实的世界当中，可以把这部分切入到更多的机器人场景当中。”徐立说。
　　徐立认为，如果在知识、推理、执行三层能力上都有突破的话，广大开发者以及场景化的核心应用才能充分受益。
（文章来源：上海证券报）