伴随着Sora、GPT40的推出，多模态AI逐渐成为研究的热点和应用的趋势。然而，多模态AI的发展并非一帆风顺，它面临着诸多挑战和壁垒。
一、多模态AI的难点
多模态AI的核心在于将不同模态的信息（如文本、图像、音频、视频等）进行融合处理，以实现更高级别的智能。然而，这一过程中存在着诸多难点。
1. 加深人类对AI的信任感
大模型产品的难点之一在于如何加深人类对AI的信任感。尽管AI技术在某些领域已经取得了显著的成果，但人们对于AI的决策过程、推理逻辑等方面仍然存在疑虑。因此，需要构建更鲁棒的模型，以提高AI的可靠性和可解释性，从而赢得人类的信任。
图1: AI信任感示意图
2. 视频数据的高信息量学习
相比于文本数据，视频数据具有更大的数据量级和更高的信息量。学习视频数据的难点在于如何从图像本身学习并根据图像序列预测下一张图像。这需要找到更有效的技术手段来捕捉和理解图像中的高信息量内容，以实现对复杂视觉内容的深入学习和预测。
图2: 多模态数据训练与对齐
二、早期壁垒的构建
在AI领域，早期壁垒的构建对于创业公司的发展至关重要。以下是一些构建早期壁垒的策略和方法。
1. 关注微调数据
在构建AI产品时，微调数据是一个非常重要的环节。微调数据是根据特定任务或产品需求对预训练模型进行微调的关键。正如“数据即产品”这一观点所强调的，创业者需要根据自己希望的产品形态和用户体验来收集相应的数据。
- 通过收集符合产品或体验需求的数据，创业者可以更有针对性地训练模型，使其更好地满足实际应用场景。这不仅有助于提高模型的性能，还能在早期阶段搭建起产品的竞争壁垒。
- 此外，随着数据的不断积累和优化，模型的性能也会持续提升，从而进一步巩固产品的市场地位。
2. 关注效率提升与效果提升的关系
效率和效果的提升在表面上看似不同，但实际上在很多情境下是相辅相成的。效率的提升通常指的是在资源消耗减少的情况下，实现相同的输出或者更大的输出；而效果的提升则更多关注于输出质量或满足需求的程度。然而，在人工智能领域，尤其是模型训练的过程中，这两者是紧密相连的。
- “更小的模型一样的效果”意味着在减少计算资源消耗（即提升效率）的同时，仍然保持了模型的性能（即效果）。这不仅是技术进步的体现，也是实际应用中追求的重要目标。
- “一样的模型更好的效果”则是在不增加计算资源消耗的前提下，通过改进算法或引入更多优质数据来提高模型的性能。这同样体现了效率和效果之间的紧密联系。
GPT-4的发布正是这一点的有力证明。它不仅在模型能力上有了显著提升，而且多模态建模的能力和效率/效果都得到了提升。这意味着OpenAI在保持模型规模不变或略有增加的情况下，通过优化算法和引入更多高质量数据，实现了更好的效果。
3. 跨界合作与资源整合
在通用人工智能时代，智能成为创造GDP的重要力量。传统的GDP主要来源于物质生产和交换，而智能的加入为GDP的增长开辟了新的领域，跨界合作与资源整合成为构建壁垒的重要途径。通过与不同领域的企业、研究机构或高校进行合作，可以获取更多的资源、技术和人才支持。
- 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始依赖智能来创造价值。这不仅包括传统的制造业和服务业，还包括新兴的数字经济和创意产业等领域。
- 在这个过程中，智能不仅提高了生产效率和质量，还为人们带来了更加丰富和便捷的生活体验。因此，可以说智能是从增量的GDP中抽成的重要力量。
三、多模态AI的未来展望
展望未来，多模态AI将在人工智能领域发挥越来越重要的作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多模态AI将为我们带来更多的惊喜和机遇。
1. 智能化水平的提升
通过融合不同模态的信息，多模态AI可以实现更高级别的智能。这不仅可以提高AI的决策能力和推理逻辑，还可以使得AI更加接近人类的智能水平。未来，多模态AI将在医疗、教育、金融等领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和福祉。
2. 跨领域应用的拓展
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多模态AI将逐渐应用于更多的领域和场景中。例如，在自动驾驶领域，多模态AI可以通过融合图像、声音、雷达等多种传感器信息，实现更准确的感知和决策；在智能家居领域，多模态AI可以通过语音、图像等多种方式与用户进行交互，提供更加智能化的服务。
3. 隐私保护与伦理问题的关注
随着多模态AI的广泛应用，隐私保护和伦理问题也逐渐凸显出来。如何保护用户的隐私和数据安全？如何确保AI的决策过程公正、透明和可解释？这些问题需要我们在推动多模态AI发展的同时，给予足够的关注和解决。
四、总结与展望
多模态AI作为人工智能领域的重要分支，具有广阔的发展前景和应用潜力。然而，在推动其发展的同时，我们也必须关注并解决其中的难点和挑战，特别是隐私保护和伦理问题。展望未来，我们既期待多模态AI能够在更多领域得到应用，为人类带来更多的便利和福祉，也需要保持对新技术发展的审慎态度，确保AI技术的发展符合社会伦理和道德标准，为人类社会的可持续发展做出贡献。这个过程也需要相关企业和研究机构能够加强合作，共同推动多模态AI技术的发展和应用。
