考验AI的是“实用性”，考验Soul的是什么？

10月初，“2024百度十大科技前沿发明”发布会上，“大模型”成关键词，而内容重点也一如既往围绕着AI原生化重构以及进一步推动人工智能赋能千行百业等方向。

随后11月，在2024云栖大会上，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭这样说到，“今天我们接触到的所有客户、所有开发者、所有CTO，几乎都在用AI重构自己的产品。”

一时间，一场围绕人工智能应用开发的技术革新之战开序幕。对于各大AI厂商们来说，大模型等AI技术来到了实践验证的阶段。

AI价值呈现的尽头是“实用性”

在探索AI应用落地的过程中，除了前沿技术、算力、成本等考验外，回归市场本身，最终决定成败的因素仍然是产品本身。

从应用场景来看，《2024中国AI大模型场景探索及应用报告》显示，大模型技术在金融、政务、教育等领域的渗透率均已超50%，而且借助生成式AI的能力，智能客服、智能营销、智能搜索等通用场景的应用成熟度逐渐提高，医疗、制造、电商等领域也在同步发生改变。

图源来自Pixabay

因此，在这个角力AI开发与应用落地的阶段，谁能抓住数智化浪潮的应用落地机会，率先构建属于自己的生态，垒砌更深的护城河，谁才有可能在这个阶段领跑。

至于如何才能拉开差距？关键就在于实用性。“好用、能用”才是AI应用开发的核心竞争力所在。

百度这次发布的10项成果中，8项与“大模型”有关。其中，“大模型数据飞轮技术”有效突破了大模型的数据瓶颈，数据获取成本相应降低；“基于大模型高效训练框架的多模型协同进化技术”则提升了大模型的训练性能，使得文心大模型的吞吐速度提升了4.1倍。百度着重在“好用”上发力。

而阿里云的两大主攻产品也迎来升级，阿里云百炼发布2.0版，并针对政企客户进行了使⽤优化；人工智能平台PAI则实现了万卡级别的训练推理一体化弹性调度，AI算⼒有效利⽤率超90%，进一步提升了大模型工程开发能力。

两大突破不仅是阿里云为建立AI开发和应用落地全栈能力的一个重要布局，也可见阿里对于“好用、能用”的深刻理解。

值得注意的是，在诸多应用场景中，线上社交领域由于覆盖人群尤为广泛且包容性强，主要以充满不确定性的人为中心，是大多数人高度依赖的社交场景，以及生活中重要的组成部分，这使得“能用”只能称之为该场景的初级目标，“好用”才是最终目标。

拉近社交距离的除了“趣味性”，还有“真实性”

线上社交领域的“好用”概念背后则衍生出了多重含义。除了帮助人们搭建沟通的桥梁，还有缓和、增进人与人之间的关系，甚至甄别、监督藏匿于网络背后的人们。

而线上社交平台的“好用”，最先让人想到的一定是趣味性，这是吸引人的源动力，也是增进和缓和人际关系不可或缺的属性之一。

国内的线上社交平台中，一直在尝试将趣味性与社交进行深度结合的代表之一——Soul App。

自2020年系统启动AIGC技术研发工作，Soul已接连推出了自研语音生成、语音识别、语音对话、音乐生成等多个语音大模型，实现了真实音色生成、多语言切换、语音DIY、多情感拟真人实时对话等功能。2024年，Soul AI大模型能力整体升级为了多模态端到端大模型，支持文字对话、语音通话、多语种、多模态理解、真实拟人等特性。

Soul的AI能力已被应用于智能对话机器人“AI苟蛋”、“狼人魅影”等AI陪伴、AI游戏场景忠，不仅丰富了用户的社交体验，更为Soul的技术进步提供了实践积累。

然而，“好用”概念的背后，除趣味性以外，“真实性”也至关重要。

飞速发展的互联网、人工智能技术，不仅强化了人与人之间的缘分，但同时也让人与人之间的信任变得脆弱。近几年令人闻风丧胆的“杀猪盘”正是这个时代背景下的“产物”。

在这个“眼见不一定为实”的时代，线上社交平台Soul App给出了一个新方案，近期推出的“假人设风险提醒”功能就让人眼前一亮。

该功能是Soul升级图片查重功能后的成果，其图片识别模型从仅能识别站内图片，变为全网图片识别，大幅提升了识别范围和准确性。

而且，升级后的图片识别技术，可以通过融合图片格式分析、历史行为追踪等多种维度的技术，精确评估出图片人像的真实性。不仅如此，还适用于广场动态和私聊等多个场景。

图源来自Soul社交

此外，今年7月份至今，Soul App创新研发了“AI辅助识别”“网络乞讨行为识别”“虚假人设识别”等能力，累计研发并上线各项反诈策略共计430余条，平台反诈识别能力显著提升。而且，随着“假人设风险提醒”等功能的上线，线上社交氛围进一步“清朗”。

正如我们所见，只有过滤掉沟通过程中传递的虚假信息，线上社交的“真实性”才得以被保护。这样一来，线上社交平台才能真正“好用”起来。