新火種
2023-10-21 
用Colingo，開發AI應用就像做可頌一樣簡單
01主宰，還是被主宰？愈來愈多的數據昭示著，AI的入侵比三體人降臨來得更早：
ChatGPT的論文預言，80%美國人的工作都會 受到AI的影響。中國發展研究基金會的研究顯示，國內約70%的職業會受到人工智能沖擊；
在IBM，正有7800人因為AI的到來失去工作。微軟Azure AI副總裁更是直言：包括卡車司機和文案寫手在內，未來幾十年人工智能將取代50-60%的工作崗位；
甚至連社交媒體，也不斷將名為“什么工作不被AI取代”的視頻推送給你，告訴你：AI時代，選錯了人生方向就會白給。
那么，我們該如何掌握主動權？
若能從源頭起，讓高高在上的AI技術走下神壇，成為每個人手中的武器；
若能讓代碼不再成為阻攔每個創意的技術磐石，讓普羅大眾通過自然語言，就能參與技術創新；
若能讓AI開發所需的模型基座、數據等資源，不止是涌向巨頭和專業開發者——
在AI時代掌握變革的主動權，將不再是泡影。
02這是參與創新的絕佳時機某種意義上，我們生于一個最壞，但也最好的時代。
在AI引發的生產革命面前，我們是手無寸鐵的飄萍；但與此同時，我們是成長于AGI襁褓之中的AI時代原住民。
大語言模型刮起的模型研究和創業潮，為AI變革創造了肥沃的土壤。據中國科學技術信息研究所的不完全統計，今年1-5月，國內大模型數量已達79個——其中，超半數已開源。
但大模型生態的蓬勃，是否意味著真正讓AI能力普惠于民？
答案顯然是否定的。
一方面，大模型對大眾而言，仍然具有相當的使用門檻。在大多場景中，讓大模型精準理解用戶需求依然依賴于高質量的Prompt（提示詞），而非自然語言。
另一方面，來自各領域的大量碎片化需求，亟待得到AI的滿足。即便大語言模型能夠幫忙規劃旅程，但與能夠自主完成訂票的。經過互聯網十多年的發展和積淀，中國擁有頗為廣闊的原生場景，為AI的落地提供了廣闊的機會。
與此同時，大模型觸達用戶的“最后一公里”又是顯而易見的：應用。
“百模大戰”后，業界已經快速形成共識——更多的機會點會出現在應用層。2023年下半年，幾乎所有AI的新概念和風口，都圍繞著如何讓大模型快速落地、更加普惠。
比如，微軟Office365炸場帶火的概念“Copilot”，引發了國內外辦公軟件的一系列智能化改革。進一步，在人們的設想中，更強大的AI能力能賦予數字人、RPA、NPC新的生命力——不局限于辦公場景的AI Agent（智能體），成為了AI應用的新風口。
不過，AI Native仍然沒有標準答案，無論是AI Agent、AIGC，還是Plugins（插件）、通用搜索，都還在探索驗證的階段。
對于我們而言，這是創新和拓展探索邊界的最好時機之一。
03我們需要什么樣的AI應用？“Hello World.”
1974年，當Brian Kernighan用C語言敲下代碼，計算機報之以簡潔的致意。
如今，自然語言、圖像、聲音等更多元的模態正在取代代碼，成為人機交互的通用界面。
“輕”，是AI應用的第一個重要特征。
可以看到，沒有賽馬機制和金錢游戲，更多輕量化的AI Native創意，從一臺PC中誕生：
年輕的德國工程師Mathis Lichtenberger，靠一人之力開發出了能夠與PDF文檔對話的ChatPDF——上線短短5天，它就分析了65000份PDF；
兩名不堪忍受招聘軟件虛假職位信息的硅谷工程師，利用幾個周末的時間，開發出了能夠整合篩選遠程崗位的招聘網站——如今，這個網站仍以每天500-800個崗位的速度更新。
AI應用的“輕”，還體現在使用門檻的降低上。縱觀所有爆款應用的特征，除了直擊痛點，使用方法還得足夠“傻瓜”。
互聯網時代至今，人機交互的界面已經從編程語言，降低到了自然語言。如今，隨著多模態模型的發展，圖形、聲音、表格、影像等模態還在不斷擴展人機交互的模式。
“快”，是第二個特征。
即便大模型是新技術，但AI是個成熟風口。人類對AI應用場景的規劃和想象從未囿于技術能力的桎梏：
1977年，電影《魔種》出現了具有自主能力的AI程序Proteus IV；2021年上映的《失控玩家》，就預示了游戲NPC產生自主意識的可能。
不間斷的構想，以及驗證模型價值的急迫性，讓無數的AI應用以前所未有的速度在大模型的風口中落地。比如一款名為“斯坦福小鎮”的游戲，首次用Generative Agent（生成式智能體）作為25個“居民”——《西部世界》的構想都成為了現實。
“小”，是另一個特征。
長期以來，AI被視作巨頭之間的游戲。如何與巨頭競爭，往往是個人開發者和創業公司面對的質疑。
但可以發現，當巨頭急于瓜分大眾市場的蛋糕，先從硅谷生長起來的一批AI應用項目，針對的場景往往都很垂直——比如Rewind AI，做好的僅僅只有讓瀏覽記錄變得可搜索這一件事，但其估值在今年5月已經達到了3.5億美金。
在市場需求足夠碎片化的當下，個體反而能找到巨頭和明星公司的盲點和死角。就像AI企業孵化器AI Grant創始人Nat Friedman所說的那樣：“不要把目光局限在ChatGPT、Midjourney這樣已經人盡皆知的大型通用類產品。”
在輕、快、小的特征下，我們能看到不少小團隊締造的商業神話：Midjourney靠10人創造上億美元的年營收，員工少于50人的Cohere獲得了來自英偉達等企業的2.7億美元投資，今年擴張到130人的Huggingface，已經托管了超過100萬個模型、代碼和數據集。
由此可見，AI應用，不僅僅是巨頭間的游戲。
04主角不在黑客，而是每個有想法的你Hackathon，中文譯名為“黑客松”，主角是黑客。
既然要玩諧音梗，咱們也可以稱之為“黑可頌”。這是更符合AI時代的創新態度——烘焙無界限，無論誰都能做可頌。
基于“人人都可參與AI創新”的愿景，36kr AI協同創新中心聯合AI開發平臺Colingo，共同發起我愛黑“可頌”大語言模型應用創新挑戰賽。
將好的AI應用比作可頌，也頗為符合AI技術的兩個核心價值：一是提供能量，提高生產力；二是提供足量的多巴胺，像社交平臺、游戲產品那樣，帶來愉悅的體驗。
只是在萬千焦糖色的成品中，我們想pick與眾不同的黑色可頌。
在這場為期7天的挑戰賽中，參與團隊既可以根據各自的需求和領域，自主選擇應用方向，也可以根據活動合作伙伴提出的真實的應用場景需求及測試數據，選擇命題。
AI普惠的核心在于為用戶創造去中心化的技術使用環境，而在此之前，我們也想為開發者們創造一個去中心化、人人可參加的開發環境。
為了實現這個目標，Colingo開發平臺準備了開箱即用的全套工具。
作為基于底層大模型構建的AI應用IDE（集成開發環境）平臺，Colingo可以類比作“AI開發云平臺+應用商店”。除了集成包括海內外主流大語言模型在內的多個大模型API外，Colingo還提供了Notion等第三方數據的API接口，為開發者提供足夠的“原料”。
相較于傳統的IDE，Colingo的開發界面更為簡潔明晰。得益于大語言模型的接入，開發過程中人機交互的界面從代碼，變成了自然語言。同時，通過將開發工具像樂高組件般封裝，開發者無需太多技術知識，也能夠在Colingo平臺上像搭積木一樣構建應用。
這也讓參與“黑可頌”的技術門檻更低。開發者們甚至不需要寫代碼，只需要創意和想法，就能和黑客（Hacker）站在同一起跑線上。
“黑可頌”的另一個主辦方，36氪AI協同創新中心，是由36氪和小即是大創投發起的商業平臺，同時也是一家以媒體為旗艦，專注于AI產業鏈生態建設，企業創新營銷和創投服務為一體的商業平臺。
在AI協同創新中心的支持下，“黑可頌”中脫穎而出的團隊，不僅會獲得現金和計算資源的獎勵，還有機會獲得更廣泛的關注和投資。
當然，為了達成普惠的愿景，AI基礎設施的質量舉足輕重。我們也歡迎更多優質的云、數據庫、工具鏈伙伴一起加入“黑可頌”，為優秀的AI創意加碼，在時代變革中留下烙印。
加入“黑可頌”，沒騙你，做AI應用，就是a piece of “croissant”！
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