Sam Altman再出手，投资了两个不到20岁的小创业者
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AI到底是变革还是泡沫？
来源 / 硅兔赛跑 （ID：sv_race）
作者 / 王王
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作者 / 王王
Sam Altman又出手了。这次他投资了一个只有5个人的RPA早期团队Induced AI，两位联合创始人Aryan Sharma和Ayush Pathak，一个18岁，一个19岁。
不只是Sam Altman，SignalFire、Peak XV 、SV Angel等机构共同参与了Induced AI这一轮230万美金的种子轮融资。此次融资，科技加速器AI Grant的两位创始人Nat Friedman和Daniel Gross也的老祖宗开始就产生的梦想。从木牛流马到Siri，人们始终觉得这些“助手”还欠点儿火候。直到ChatGPT和AutoGPT横空出世，AI Agent似乎即将成为可能。
OpenAI的研究员Lilian Weng撰文定义了基于大语言模型的AI Agent：大语言模型、记忆、任务规划、使用工具，四个模块缺一不可。
尽管Induced AI团队将自己定位成“RPA 3.0”，但从其产品特性上来看，他们更像一个AI Agent，这也是为什么Sam Altman等AI大佬一致看好这个年轻的团队。
当前的AI热潮下，Induced AI不是第一个、也绝不是最后一个AI Agent团队。
暂且不提那些订票、点外卖的小而美Agent，或者AutoGPT、HuggingGPT等几乎人尽皆知的项目，与Induced AI有同样打造AI员工野心的团队就有不少。
例如今年三月完成3.5亿美元B轮融资的Adept，自己训练了一个ACT-1，这个模型专门用来在计算机上响应用户的自然语言指令并执行操作。它可以使用现有的所有软件工具、API和网站。ACT-1同样基于浏览器工作，用户可以在和AI的聊天框里输入自己的命令，例如在Salesforce里创建一条销售线索，或者在GoogleSheet里计算一些数据。
Adept的ACT-1｜图源：Brigade Web
无独有偶，科技公司Rabbit也研发了自己的大模型LAM（Large Action Model），并基于它推出了一套完整的“个人操作系统Rabbit OS”解决方案。
LAM能够观察人机交互的界面，形成“概念蓝图”，从而在用户的自然语言指令不那么明确的时候理解并实现人类的潜在意图。基于LAM，Rabbit还专门设计了一套软件平台，使其Agent能够更人性化地完成任务。今年10月，Rabbit获得Khosla Ventures领投、老股东跟投的2000万美元融资。
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当然，除了创业团队，传统的RPA、低代码、无代码等公司，几乎无一不在拥抱大语言模型和AI Agent，毕竟在今天，只要一提这两个概念就能让投资人和客户眼前一亮，忍不住多看一眼。
今年以来，AI Agent的几个爆款应用和几次出圈，让人工智能的呼声一次次被推向高潮。可我们仍然不禁要问，未来已来吗？眼前的热闹是变革还是泡沫？
如果拿自动驾驶来做个比喻，我们更为熟悉的Copilot和Midjourney这样的产品类似L3级别的自动驾驶，即机器是人类的“助手”和“副驾”，而Agent对应着L4级别的自动驾驶，人类只需设定目标、监督结果，机器自己完成决策和执行。今天，L3级别的AI副驾仍然处于落地应用的早期，无论是技术能力还是商业价值，尚有大量值得探讨的问题，未能全面推广。
以此看来，L4级别的AI Agent大规模应用可能就更遥远了。那么，当前的AI热又是一波割韭菜的炒作吗？它是否会想几年前的区块链、VR、元宇宙一样，只是昙花一现？
Adept的ACT-1｜图源：DEV
可以肯定的是，生成式AI以及相关的概念热度正在消退。Gartner今年发布的技术成熟度曲线上，生成式AI和AI增强的软件工程都放在了膨胀期，意味着这两项技术在未来2-5年都即将进入幻灭期低谷——一如曾经的自动驾驶和上述技术概念。不过，正是在热度衰减、噪声安静的幻灭期，才有更多有意义的经验和知识沉淀下来，为接下来的启蒙期奠定基础。
在变革性技术的发展历程中，每一次波峰波谷都有意义。
从图灵机到IBM的超级计算机深蓝，从机器学习到神经网络，从AlphaGo到ChatGPT，每一个里程碑之间都充满失望、怀疑和寒冬，将视线拉长，人类走到今天已经取得了长足的进步。无论是否有泡沫，未来永远是乐观者和实干者创造的。
参考资料：
Sam Altman backs teens’ AI startup automating browser-native workflows（TechCrunch）
https://www.rabbit.tech/ https://www.adept.ai/
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