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一句话就能开发一个AI应用!人类真的要被AI取代了吗?

小烂毛 编辑:杨玥锴 发布于:2024-04-22 18:25 PConline原创

“今天,你不会写代码,也可以做出一个AI应用;不用编程,也可以做出一个智能体。AI正在掀起一场创造力革命,未来开发应用就像拍个短视频一样简单,人人都是开发者,人人都是创造者。”百度CEO李彦宏在刚刚结束的2024百度Create大会上这样说。

那么作为一个毫无任何基础的普通人,真的可以只靠“聊天”就能开发出一个AI应用吗?

您别说还真可以!

百度AppBuilder:只需要一句话,就能生成一个AI应用!

作为一个编辑,一直想拥有一个可以帮忙整合新闻内容的编辑工具,所以我就在AppBuilder里输入了一句话,简述我的需求,然后AppBuilder只用了几秒钟,就生成了这个AI应用!

▲AppBuilder配置界面

在配置界面里,AppBuilder主要包括三大模块:应用设定、能力扩展以及预览与调试。在这里用户可以对很多部分进行微调,比如应用的图标、名称、简介、角色、开场文案以及推荐问题等等,这些设置模块大部分都支持AI优化,也就是我们可以用魔法打败魔法!

特别值得一提的是,能力扩展中有一个“组件”项目,他能赋予我们的应用很多额外的能力,比如百度搜索、图像内容理解、天气查询等。

与此同时,百度还提供了一个知识库功能,开发者可以整合各种领域的知识资源,比如历史数据、统计信息、行业趋势等,使得AI应用能够更准确地理解问题、做出决策和提供答案。最感人的是,不仅支持文档数据上传,居然提供了读取ULR链接数据功能,还能配置自动更新频率!也就是说,如果配置好新闻源,AI就能自动采编新闻了?看来编辑可以下岗了。

通过一句话需求+简单配置调试+点击发布,用了三步不到五分钟,我创造了一个AI应用!原本以为这个AI应用可能会很拉垮,但没想到除了反应慢一点,最后写出来的东西还是可用的!

而且更意外的是,相比文心一言这种综合型的AI助手,我们配置出来的AI写作工具写出来的内容要更完整。也更符合媒体发布的标准。就算是和目前专门推出的“星火内容运营大师”相比,我们陪着出来的AI写作工具由于接入百度搜索、百度文库,他的知识和内容要更新更完善,而且自然语言的沟通模式允许我们进行多伦探讨反馈,这使得最终内容呈现带来了更准确的表达。

反观我目前用过的很多AI写作工具,要不就是没有实时联网信息支持,要不就是不能和AI助手进行多伦内容探讨,只是机械式的按照指令生成内容,体验都不是很好。

▲百度演示AgentBuilder建立的智能体客服案例

除了上述的AppBuilder,百度还推出了AgentBuilder和ModelBuilder。

其中AgentBuilder,是一款智能体开发工具,简单来说就是用它可以创造出像AI客服、智能管家这类产品,它能够感知环境,通过学习和推理改变自身状态,并采取行动以实现特定目标。

而ModelBuilder是模型定制工具,让用户可以根据自己的需求对模型进行调整和优化。这些工具降低了开发门槛,使非技术人员也能轻松上手,实现“人人都是创造者”的愿景。

当然天下没有免费的午餐!在享受过免费试用之后,我们便需要进入付费阶段,以获取更强大的算力支持,更优质的模型服务,以及更丰富的产品功能等等。这就意味着我们需要购买百度提供的云计算服务或其他相关配套产品。然而,这样的程序开发和云服务在过去主要是面向专业的企业用户和开发者。

现在,无代码AI应用搭建工具的出现,让普通用户也能轻松地将自己的想法转化为实际的应用程序,这是一个重大的变革,极大地扩展了像百度等云服务商的业务范围。

同时,AI带来的效率提升也是革命性的。许多原本需要专业技能和训练的创作工作,如图像生成、应用开发等,现在都变得触手可及。这让我们在体验到AI赋予我们新能力的同时,也逐渐形成了对AI的依赖。

这不免让人担心,未来我们是否还能摆脱AI的帮助,回归到原始的操作状态。随着我们对AI的依赖日益加深,完全回到以前的操作状态会变得相当困难。因此,我们应该警惕这种日益加深的AI依赖性。

生成AI还不能取代人类岗位!

在过去的几年里,AI技术取得了显著的进步,尤其是在生成式AI方面,这引发了人们对于AI取代人类工作岗位的担忧。目前,许多研究和观点都认为,AI将在未来几年内对多个行业产生重大影响,并可能取代部分工作岗位。高盛集团的报告预计,到2030年全球将有3亿岗位被AI取代,大约占到全球人力的25%。

但最近一项研究发现,现有的生成式AI,在真实的应用工作场景中,还难以取代人类的工作。

研究人员使用OSWorld创建了一个包含369个计算机任务的基准测试,这些任务涉及开放领域中的真实网络和桌面应用程序、操作系统文件I/O以及跨越多个应用程序的工作流。每个任务示例都源自真实世界的计算机使用案例,并包括详细的初始状态设置配置和自定义的基于执行的评价脚本,以实现可靠、可重复的评价。

从最先进的LLM/VLM(语言模型/视觉语言模型)在OSWorld上的测试结果来看,现阶段在执行真实的应用工作时,即便是目前最好的AI模型,也只能完成12.24%的工作任务,这远低于人类测试者72.36%的完成率。

产生这一差距的主要原因在于,这些模型处理GUI元素定位和操作时面临着显著的挑战。具体来说,GUI定位问题主要体现在模型难以准确地从屏幕截图或无障碍树中提取出正确的GUI元素,并据此预测出精确的鼠标点击坐标。例如,在执行涉及LibreOffice Calc、Writer或Impress等办公软件的任务时,模型往往难以正确地执行诸如格式化文本、插入图片等复杂操作。此外,模型在理解GUI布局和执行具体操作方面也存在障碍,如在关闭幻灯片面板的任务中,模型未能正确识别界面上的相应按钮,导致任务失败。

也就是说,尽管这些模型在文本理解和生成方面表现出色,但在理解和处理GUI元素的位置和操作时却显得力不从心。

简而言之,在目前以人为主的工作流中,AI在模拟人的工作流时,与人类完成同样的操作差距深远。但未来如果AI能够彻底重塑工作流程,以AI为主导的工作流程中,人的参与度还能有多少呢?

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