姜奇平

以往對AI PC的理解，以為只是PC搭AI的車，雖理所當然，但也乏善可陳。直到4月18日在上海舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會Tech World上，楊元慶親自講解其中門道，才頓有所感。原來，“通用的AI+本地化的知識”結合，才是完美一對。在PC端為AI提供個人知識庫，不僅是PC提高智能的需要，而且補上了AI缺乏本地化資源這一大缺陷，從而共同引領人工智能變革，向智能個性化方向躍升。

細想起來，通用人工智能火了這么長時間，有一個問題，大家不同程度都有感覺，但沒有當作太大的事。這就是，通用人工智能過于“通用”，它給出的答案是沒有個性的，輸入同一個問題，給出的答案大同小異，千人一面，都是一些四平八穩(wěn)的共識型結果。可是，人與人是有個性區(qū)別的，在個性上是不“通用”的。

個性化的鑰匙，只掌握在個人記錄的集結地。二者的關系，猶如歷史與家譜的區(qū)別。司馬遷的《史記》之所以好看，是因為把人人通知（通用）的大事，與家譜式的場景細節(jié)結合在了一起。如寫鴻門宴，“項王按劍而跽曰：‘客何為者？張良曰：‘沛公之參乘樊噲者也。項王曰：‘壯士！賜之卮酒。則與斗卮酒。噲拜謝，起，立而飲之。項王曰：‘賜之彘肩。則與一生彘肩。樊噲覆其盾于地，加彘肩上，拔劍切而啖之。”這使人如身臨其境。

通用人工智能之所以讓人覺得缺乏親切感，是因為只告訴大家人人皆知的“歷史”，但缺乏與使用者相關的上下文（“家譜”）細節(jié)，沒有解決“這與我有什么聯(lián)系”的問題。須知，在自然語言中，一個詞的確切含義，只有在上下文語境中才得以排除歧義，得到準確的個性化唯一解。

楊元慶認為AI PC的重點是五大特性：個人大模型（自然語言智能）、本地異構算力、個人知識庫、開放的人工智能應用生態(tài)、保護個人數(shù)據(jù)和隱私安全。這使PC將不再是personal computer（個人電腦），而是AI personalized computer（人工智能個性化電腦），成為內(nèi)置個人智能體的個人計算設備。

這有助于解開一個雙向困惑。此前，人們一方面疑惑PC的紅旗到底能打多久，另一方面疑惑通用人工智能為什么不能實現(xiàn)個性化。通過AI PC，實現(xiàn)了普遍主義的AI與個性化的PC的天作之合。這是足以引領人工智能變革的重要理念。

從理論上說，未來趨勢之所以如此，本質正如我在《后現(xiàn)代經(jīng)濟》一書中所總結的：“普遍主義只是真實世界的一種抽象，它要想回到真實世界本身，就必須與具體的實際相結合，首先是與個性化的參照點結合”。

參照點（reference point）是丹尼爾·卡尼曼提出的重要概念，是個性化價值理念的核心。這種理念認為，個性化價值是普遍性的效用相對于本地化、個人化的參照點的得失。而參照點又不是唯一的，一個人具有一個參照點。這決定了價值并不像人們想象的那樣是一個通用值，而是因人而異的參照點上所有值的集合。薩繆·鮑爾斯在《微觀經(jīng)濟學：行為、制度和演化》中，據(jù)此提出了情境依存的偏好模型。這種模型相當于AI PC的價值公式，說明了AI PC的價值從經(jīng)濟學角度看到底在哪里。他解釋說：“如果效用函數(shù)是用來解釋實際行為的，那么其自變量就應該是狀態(tài)或事件的變化而非狀態(tài)本身。因此，個人給狀態(tài)賦予的價值取決于該狀態(tài)與現(xiàn)狀之間的關系。”[1]這個“現(xiàn)狀”就存在于PC中。當然，廣義的參照點還包括與PC一樣可以存儲有別于他人的本地數(shù)據(jù)的中心（如手機、家居、汽車）。此前，參照點上無智能，智能中無參照點，AI PC則是將二者統(tǒng)一起來。

從這個意義上說，PC將演化為PDC（personal data center）。為什么只能存在國家數(shù)據(jù)中心、企業(yè)數(shù)據(jù)中心，不能存在個人數(shù)據(jù)中心呢？由此一想，我們的未來豁然開朗，人類的智慧降落傘終于找到了智能落地點。

參考文獻：

[1]薩繆·鮑爾斯.微觀經(jīng)濟學：行為、制度和演化[M].江艇，洪福海，周業(yè)安，譯.北京：中國人民大學出版社，2006：79.