最近发现鸭鸭里面很多AI的项目在招聘，大概回忆了一下，有做社交的、有做陪伴的、有泛娱乐的、有数据分析+AI的，有做金融+AI的，好像还有做儿童绘本工具的
现在看起来，就有点像当初大数据+、物联网+、区块链+的这么一个状态，似乎做点什么，不套个AI，都不好意思出来见人一样。
我个人表示，这些项目看上去都挺牛逼的，我个人也坚信AI是未来，但是我一直有个疑问，也希望有大佬能解惑一下。
现在这些项目，我个人的理解，要么是基于开源大模型微调（或者说专项训练）之后来应用，要么就是直接在已有大模型服务（大概率就是GPT+其他各种）的基础上，做Agent也好，做二次处理也好，然后再提供服务。
那就有个问题，或者说风险了，如果下一代大模型的能力，可以达到开箱即用的状态（就比如通用人工智能、或者说SORA这种），会不会对这些项目是毁灭性打击呢？
如果不会，为什么呢？如果会，这些项目现在有想好应对策略么？
当然，SORA这种级别的模型，算力要求太残暴了，我感觉短期也不一定能低价普及，这也许是一个生存空间或者缓冲期。
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不会，因为靠的都是私域数据优化得到的。私域数据才是核心，模型本身不是特别重要
这点算，但是我的感觉是，公开的数据不是没有，只是很泛泛
比如电商，私域数据肯定是电商平台这些订单、画像等等的，但是公域数据，或者说可对外购买（甚至盗用）到的私域数据，也有很多
那在非特定业务场景下，能力更强的下一代模型，还是可以拉平甚至无视这些数据的影响
好像什么陪伴啊，画画啊这些，也确实专项训练过的模型，更符合需求
不过我还是觉得，通用ai能力出现之后，会不会这些专项训练模型，也会被追上甚至超越
以开发一个Agent为例，站在大平台的肩膀上，确实人人都能“开发”出一个零代码的Agent来，但是有多少有实用价值呢？目前恐怕是凤毛麟角。那这些“人人都能开发”的Agent之间差别在哪里呢？最大的一点就是在于私有数据集。人人都能得到的东西，就没有稀缺性了，也就没有价值了。那些非人人能得到的东西，比如独有的数据，价值就体现出来了。
即使AGI真的到来了，真的就意味着一个大模型就可以满足所有人的所有需求吗？我觉得不会，因为人类社会的结构太复杂了，性别、年龄、兴趣、喜好，地域风俗、传统，这些东西叠加起来，形成了数不清的需求。大模型是厨房，有米面糖油，但是给什么人做什么饭，还是得由厨师来做。只不过，厨师需要掌握的技能发生了改变。
话说回来，现在不会创作的人，到了AGI时代就会创作了吗？我觉得未必。
这个我是赞成的，但是从脑洞或者长远来看，如果ai的进化除了不能创造“自己”之外，我觉得它们自己训练自己是可能的（虽然很遥远）
所以我这个猜想和疑问的起因，其实严格来说，也是分几个阶段的
第一个阶段，初级AGI的出现，专项模型、私域模型如何应对，如何看待
第二个阶段，AGI能力提升到可以满足大部分通用情况，专项模型和私域模型的生存空间在哪？或者说会不会出现被挤压的情况，我个人觉得，AGI在这个阶段，也许能做到80分，专项和私域能做到90甚至95，但是大部分应用，尤其是C端应用，80分可能就够了（例如现在每个手机厂商都有的消除路人功能，说实话，很挫，但是很有意思）
第三个阶段，AI可以实现自我学习和训练，那这个时候通用模型有没有可能追上专项和私域，就比如……人人都是产品经理，虽然很多大神产品经理的确很神，但是大多数的公司，需要的只是个画原型、写文档的……
谢谢您的分享，学到了很多