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在这个充满挑战的岗位上，客服人员的热情、耐心和专业能力直接影响着客户的体验，自推出以来便深受玩家喜爱，退款客服热线都成为了解决问题的关键所在，从而提升用户黏性和忠诚度。
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近日，“AI大神(shen)”、第四范式公司创(chuang)始人、CEO戴(dai)文渊做客(ke)格隆汇高端访(fang)谈《格隆博士会客(ke)厅》。
访(fang)谈中，戴(dai)文渊谈及自己在上海交大、香港科技大学的求(qiu)学和做研究经历(li)，以及如何从学术(shu)界转入业(ye)界的过程。
在戴(dai)文渊读大三时，学校有要求(qiu)学生选择一个细(xi)分的领域做深入研究，他当时阴差阳错(cuo)地被分配到了最为冷门(men)的AI。
他介绍，当时计算机领域最热门(men)的方向是图形学，即好莱坞的CG。当时的计算机技术(shu)还不(bu)够先进，阿(a)凡达的第一部拍了可能有将近十年，电影中的绝大多数场景是算出(chu)来(lai)的，剧组在这上面就(jiu)花了很长时间(jian)。
所以，那个时候最优秀(xiu)的计算机人才(cai)都是去学图形学，如果代(dai)码写(xie)得(de)好，计算机的执(zhi)行效率更高，可能就(jiu)不(bu)需要算10年，5年就(jiu)行。随着时代(dai)的变迁，计算的能力加快，阿(a)凡达2和阿(a)凡达3拍得(de)就(jiu)会比第一部要快得(de)多。他回忆，在2005年刚开始进入AI领域时，大家都去看一部叫人工智能的好莱坞电影。电影讲述(shu)了一个小男孩的故事，他经历(li)了很多事情，到结尾才(cai)突然发现原来(lai)自己不(bu)是人，而是一个机器人。
戴(dai)文渊看完这个电影后就(jiu)非常迷茫，不(bu)知道这样的机器人什么时候能诞生。他表示(shi)，即便是在2024年的今(jin)天(tian)，已经有了具(ju)身(shen)智能、大模型的存在，距离(li)做到连机器人自己都不(bu)知道自己是人还是机器人的状态，依(yi)然有很大的差距。
当时，他觉得(de) AI 根本就(jiu)没有实现的可能，也(ye)正是因为这个原因，大多数人没有选择AI领域。他在第一次参加AI领域的顶级会议时，发现该领域有超(chao)过半数的人根本不(bu)是计算机系的，他们是因为本专(zhuan)业(ye)学不(bu)出(chu)来(lai)了才(cai)转行的，即使是计算机专(zhuan)业(ye)的人也(ye)大多是被迫选AI领域。戴(dai)文渊坦言(yan)，自己也(ye)曾迷茫过，也(ye)想过换专(zhuan)业(ye)。如果没有在2007年听到第四范式的理论，说不(bu)定自己现在也(ye)不(bu)做AI了。
他表示(shi)，尽管自己当时已经写(xie)出(chu)了最好的论文，但自己并不(bu)享受，也(ye)觉得(de)可能没有什么意义，只不(bu)过是一些履(lu)历(li)上的东西，并没有为社会创(chuang)造价值。2007年，戴(dai)文渊在听到JimGray谈到科学发展的四个范式时突然顿悟。Jim Gray认(ren)为，人类科学发展分四个阶段，每个阶段是个范式：
第一范式叫做实验科学，就(jiu)是人开始学会记录现象。
第二范式是理论科学，有些科学家根据历(li)史上记录的现象总结出(chu)了规律。第三范式是计算科学，当计算机出(chu)现后，这些理论可以由计算机来(lai)推演，可以模拟复杂的现象。
未来(lai)科学要进入到第四个阶段，第四个阶段叫做数据密集型科学，这个时代(dai)最大的一个特点就(jiu)是科学理论要由计算机从数据里面发现。
在听到这个理论后，戴(dai)文渊突然发现，AI不(bu)一定要做出(chu)一个以假乱真的小孩。这个小孩可能是30年、40年、50年以后才(cai)能做到的，但此时此刻，如果能在各行各业(ye)发现规律，就(jiu)已经能创(chuang)造价值，AI变得(de)有用的周期(qi)也(ye)就(jiu)大大拉近了。在刚开始学AI时，戴(dai)文渊发现基于Bing的数据能做出(chu)比原来(lai)好得(de)多的AI模型。从这个逻辑(ji)推理，用的数据更好，AI模型就(jiu)能做更好的效果。这也(ye)是他为什么选择离(li)开学术(shu)界、加入行业(ye)的一个重要原因。第四范式在戴(dai)文渊心中有一个非常深的烙印，他认(ren)为，自己这么多年做的所有事情，它们的底层逻辑(ji)是第四范式，所以公司成立之初就(jiu)定了这个名字(zi)。
他还表示(shi)，香港科技大学让自己接触到了世界上一流(liu)的学术(shu)水平，再加上自己足够努(nu)力，才(cai)发表了一些影响较(jiao)大的论文。不(bu)过，那段经历(li)对他影响最大的不(bu)是那些论文，而是接触到了第四范式的方法论。从那以后，他就(jiu)坚定了要为 AI 行业(ye)的价值而努(nu)力。
谈及自己当时提出(chu)的迁移学习(xi)，戴(dai)文渊介绍，它通俗来(lai)说是一种知识转移或迁移的能力。比如，人就(jiu)有非常好的迁移学习(xi)能力，你会发现数学好的同学学起(qi)物理来(lai)，就(jiu)会简单一点，因为学物理的时候能把数学上的一些能力迁移过来(lai)。
在当下的大模型时代(dai)，迁移学习(xi)已经比较(jiao)普遍(bian)了，但在2005年，绝大多数的AI跟迁移学习(xi)是没有关系的，那个时候的AI数学学得(de)再好，去学物理的时候还得(de)从头再来(lai)，就(jiu)好像一个刚出(chu)生的婴儿，没有迁移学习(xi)的能力。
谈及选择走出(chu)舒(shu)适区、进入AI行业(ye)的经历(li)，戴(dai)文渊表示(shi)，当时有很多人来(lai)跟自己聊过，他们都很不(bu)理解(jie)，问他是怎么想的？怎么会想去工业(ye)界？他在学术(shu)圈的论文都够评(ping)个教授了，干要去工业(ye)界？又不(bu)是混不(bu)下去了？
当然，现在大家会发现AI圈里的好多知名教授都进入了行业(ye)。但在当时，戴(dai)文渊也(ye)并未感到很多压(ya)力，因为他从来(lai)不(bu)在乎别人会怎么看待自己的选择，以及这个选择到底是不(bu)是最优的。
重要的是，他在思考，AI的商业(ye)化成果最早会出(chu)现在哪？他当时判(pan)断最早应该在互联网(wang)公司，原因有三点：1）它们的数据比Bing更好；2）当时做AI的成本还挺高的，需要有一个很好的商业(ye)化结果支撑；3）此外(wai)，获取数据的成本要低。
在进入AI行业(ye)时，戴(dai)文渊同时接到了谷歌和百(bai)度(du)的offer，但由于去百(bai)度(du)能有更多的选择空间(jian)，他就(jiu)从博士退学去了百(bai)度(du)。
他可谓是非常地不(bu)走寻常路，宁可退学也(ye)要去把握AI可能落地的机会。对此，戴(dai)文渊表示(shi)，做那样的决定很容易的，并不(bu)需要纠结，就(jiu)是觉得(de)到那个点了，就(jiu)要去干那个事，即使代(dai)价是没了博士学位。