周伯文离开京东后，他感到了很久没有的兴奋。ChatGPT的出现引起了广泛关注，它如同一声春雷，唤醒了各行各业的从业者，让他们都听到了AGI走进现实的脚步声。
在这股热潮中，人们看到了王慧文、王小川创业的成功，也看到了百度、阿里等公司的崛起。作为IBM和京东两家大厂的AI研究院前院长，周伯文在人工智能基础理论和前沿技术、应用及产业化方面有着超过25年的经验。早在2021年底，他就创办了衔远科技，通过自研大模型和生成式AI、多轮对话以及人机协同技术，帮助企业和消费者实现人工智能新时代的产品创新和数智化转型。周伯文形容这个事业找到了他，他觉得这是他必须要做的事情，就像有一种使命感在催促他行动起来。
周伯文毕业于中科大，后来在美国科罗拉多大学波尔德分校获得了博士学位。作为原IBM Research美国总部人工智能基础研究院院长，他在主持AI相关工作多年后回国，先后担任了京东集团高级副总裁、集团技术委员会主席、京东云与AI总裁、京东人工智能研究院创始院长等职位。作为京东AI的缔造者，他负责京东AI的技术研究和业务拓展，从零开始创建了京东AI事业部、AI研究院和京东AI加速器，打造了智能供应链人工智能国家级开放平台，实现了每天调用量从零到百亿的增长。他还主导了京东人工智能客服的技术重构并推出对外产品，管理着数十亿规模的技术服务业务和数千人规模的技术、产品、市场和销售团队。
在2021年，周伯文预测到生成式AI将在不久的将来迎来爆发，于是决定离开京东创办衔远科技，致力于利用通用大模型能力帮助垂直领域企业进行产品创新和数智化转型，以人工智能重塑商品的价值。2022年，他出任清华大学惠妍讲席教授和电子工程系长聘教授，并于同年5月创立了清华大学协同交互智能研究中心，该中心的研究方向与GPT采用prompt驱动生成式AI的方式不谋而合。
ChatGPT的出现让周伯文感到山雨欲来，他在朋友圈发文表示：“我相信，中国的OpenAI需要探索一条新的道路！”他怀着豪情壮志，渴望吸纳人才。然而，与其他创业者不同的是，周伯文和衔远科技选择依托数百亿级参数规模和独特的训练方法，让大模型在具备通用能力的基础上，更加擅长理解人与商品之间的关系，以生成式人工智能技术帮助企业重构从商品洞察、定位、设计、研发到营销的全链路创新体系。
周伯文曾在公开场合表示，他的创业方向是率先将人工智能与传统产业进行融合，为企业的数智化创新带来更高的价值，即实现通用大模型在垂直场景中的能力突破。
ChatGPT的引入带来了一种新的交互方式，与过去的交互方式有所不同。
作为一个研究人员，我专注于人工智能和人类之间的交互，并通过这种交互来进行学习。与传统的人机交互相比，人机对话更加注重在交互过程中进行学习，而不仅仅是简单的执行任务。
我们可以从《论语》中找到一个例子，记载了孔子和他的七十二个弟子在对话中学习的故事。在西方，类似的例子是柏拉图和亚里士多德的雅典学院。这些古老的智慧传承都是通过人与人之间的对话来实现的，老师通过与学生的交互帮助他们更好地学习。
举个例子，如果一个老师只是简单地命令学生去倒一杯水，这种简单的“命令-执行”动作并不能增长学生的智慧。但如果老师教学生如何写一篇论文，并告诉他们在写作过程中遇到困难时应该如何克服，这种交互就能够增长学生的智慧。这也体现了我对人与人工智能协同交互的核心观点。
人工智能的本质就是与人类的协同和交互，它通过与人类的交互不断学习，以更好地与人类一起解决问题。这个观点在不久的将来将变得更加重要，但同时也会面临技术和伦理层面的挑战。要守住底线并不容易。正如大家所说的AI对齐（AI Alignment），人类可以将意愿传达给人工智能，然后与人工智能一起分解任务，让它在交互过程中学习并实现人类的意愿。这种新的协同交互智能将成为未来的发展方向。
您认为通过交互达到价值对齐是人类大脑和GPT协同的有效方式吗？人类与AI应该如何更好地协同？
在生成式AI大爆发之后，通过与人协同交互进行学习的AI会越来越强。人类与AI的协同方式需要转变，以实现更好的协同效果。
传统上，人们认为AI更适合处理快速思考和直觉判断的任务，即所谓的”系统1″工作，例如人脸识别和质检。然而，我坚信AI的真正价值在于处理复杂的逻辑推理任务，即”系统2″工作。ChatGPT的出现证明了AI在处理”系统2″任务方面的可行性。这意味着AI可以帮助人类发现新知识，而这些新知识的发现又可以帮助人类设计出更好的AI系统。这种相互促进的关系形成了一个良性循环，使整个系统能够不断发现新知识和创新。
为了实现更好的人机协同，我提出了一个研究方向，即以可信赖的AI为基础和长期目标，通过多模态表征交互、人机协同演绎和环境协同演化来实现。核心思想是通过人机协同共创，实现人类帮助AI创新、AI帮助人类创新的目标。
其中一个重要的方向是多模态表征交互。虽然在2022年时人们对此持怀疑态度，但随着GPT-4的问世，多模态的统一表征交互已经变得更加可信。另一个方向是人机协同交互，虽然在2022年时人们也对此持怀疑态度，但现在人们开始相信这种交互方式很可能会实现。第三个方向是AI与环境的协同演化，这意味着AI不仅需要与人类协同，还必须适应周围的环境。虽然在这个方向上还没有取得成功的案例，但我们对于实现这一目标仍然持有信心。
总之，通过交互达到价值对齐是人类大脑和GPT协同的有效方式。为了更好地实现人类与AI的协同，我们应该致力于多模态表征交互、人机协同演绎和AI与环境的协同演化。这样的协同方式将推动AI的发展，同时也将帮助人类创造更多的知识和创新。
对于OpenAI开放API，我持积极态度。作为一名曾经担任IBM Watson集团首席科学家的人，我深知API化的重要性。在过去的经历中，我亲自主导了将Watson的AI能力API化的工作，并将其放在云平台上，这为IBM的AI业务带来了可观的收益。
回国后，我于2018年4月发布了京东的人工智能开放平台。当时，国内几乎没有类似的AI平台，这为京东带来了可观的收入。在我领导下的京东AI团队在2019年创造了1.7亿元的营收，这对于一个200人规模的团队来说是非常出色的成绩。
因此，对于整个行业来说，OpenAI开放API意味着更多的机会和潜力。通过开放API，企业和开发者可以更轻松地接入和利用OpenAI的强大AI能力，从而加速创新和发展。这将促进行业的进步和竞争，同时也为企业带来更多的商机和收益。
然而，我们也需要注意API开放所带来的挑战和风险。随着更多企业和开发者使用OpenAI的API，可能会出现滥用和不当使用的情况。因此，OpenAI需要建立有效的监管和管理机制，确保API的合理使用，并保护用户的隐私和数据安全。
总的来说，OpenAI开放API对于行业来说是一个重要的里程碑。它将为企业和开发者带来更多的机会和收益，同时也需要我们共同努力来解决相关的挑战和问题，以实现AI技术的可持续发展和应用。
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