Prompt召唤 AI “生成”生产力，未来已来

如果说 2023 年的 AI 为世界带来了怎样的改变，那么大模型的狂飙发展， 无疑一马当先。以人机交互为例，“提示词工程师”（又称“AI 召唤师”）成为 21 世纪最脑洞大开的新兴职业，用自然语言写代码、召唤计算机程序完成人类指定任务不再是天方夜谭。

继 2016 年 AlphaGo 战胜围棋世界冠军李世石后，ChatGPT 爆火又再一次刷新了 AI 在人类社会中的存在。相比前者，后者的革新甚至更具里程碑：在 ChatGPT 的范式下，人工智能不是在挑战人类智能，而是在延展人类智能，帮助人类完成各式各样的任务，提升其产出智慧与效率。

换言之，ChatGPT 勾勒了一个更为清晰的 AI 新时代，并向我们集体提出一个新问题：当 AI 更显其工具本性，人类应该如何发挥 AI 的智能，基于 AI 底层的技术与逻辑构建一个全新的“赛博空间”？

过去的大半年，国内 AI 发展日新月异，大模型技术成果与创业团队层出不穷。从技术层面来看，算力、算法与数据三驾 AI 马车已发动，并争相成为大模型赛道的引领者与吸金者。但随着大模型开源进入深水区，技术门槛与壁垒的优势逐渐削弱后，“AI 应用”开始成为下半年热度不断攀升的话题。继云原生后，“AI 原生”成为新的热门词汇。

类比云原生，云计算最早在国外的命名是“Utility Computing”，意为“效用计算”，是一个经济学词汇，指代云计算是经济社会的公用基础设施。同样，随着大模型与通用人工智能的形态发展趋于成熟，人工智能也逐渐体现出成为社会基础设施的巨大潜力，“AI 原生”由此诞生。

什么是 AI 原生应用？

过去半年，国内外的科技人士一直在讨论大模型的产品形态：除了 ChatGPT，基于大模型还能爆发怎样的 AI 应用？

过去用 AI 改造传统行业的经验已经昭示，嫁接部分 AI 的方式会出现诸如“马拉小汽车”的困境：如果单纯将 AI 与现有的产业问题相结合，却没有根据 AI 的自身需求与能力边界进行产品与应用的设计，那么就如同发明了小汽车后没有配套的新消费、获客与需求设施，最终变成马拉小汽车。

不同于原先“AI+”或“+AI”，ChatGPT 启示的是一种更为革新的产品形态。越来越多人开始意识到，真正的 AI 时代应该是一次彻底的 AI 产品革新。如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所说，未来，要有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念，需要用新的理念去重构百度现在的每一个产品，每一个业务。

AI 原生的应用，是思路活跃、表达清晰，就能调动机器来为人类执行任务的应用。

只有基于大模型开发出大量的 AI 原生应用，AI 模型才算发挥了真正的价值。而在大模型中，自然语言驱动的人机交互革命带来了提示词的革命。换言之，未来的 AI 原生应用是通过自然语言的提示词来实现。这要求人类学习如何用提示词与机器打交道，因为提示词的质量与 AI 模型匹配生成的结果强相关，而 AI 生成的结果最终会转化为实际的社会生产力。

以百度 Comate 为例，其借助文心大模型的理解与推理能力，可实现代码的快速补齐、自然语言推荐代码、自动查找代码错误，大幅提升了开发者的研发效率。据百度内部研发使用数据显示，AI 生成代码的采纳率达到了 50%。GitHub 最新发布的一项研究也表明，使用 Copilot 的软件工程师的工作效率是没使用的工程师的两倍。

在大模型的驱动下，“生成未来”指日可待。

2023 年 10 月 17 日，Baidu World 2023将正式召开。这是近 4 年来百度世界大会首次恢复线下举办，大会主题定为“生成未来”（Prompt the World），届时，李彦宏将领衔发布多款“AI 原生应用”，介绍大模型技术的最新进展，并分享百度如何通过 AI 原生的思维及大模型技术重构行业，重构世界。

从 Midjourney 到 ChatGPT，从代码生成助手 Copilot 到百度 Comate，从在线语言学习平台 Duolingo 到 Speak，生成提示词以调用 AI 能力的生产流程正在成为主流。人类召唤 AI “生成”生产力的未来，也已在路上。