在狂奔了一年后，中国AGI突然出现了一种奇怪的二元性，以朱啸虎为典型的商业化落地派，与以月之暗面创始人杨植麟为代表的技术信仰派，成为AGI创业的一体两面。

但AI的快速迭代，所带来的影响远不止如此。不仅关乎钱与信仰，也关乎伦理。

不久前，台湾著名音乐人包小柏，用AI技术“重现”了自己因病逝世的22岁女儿包容，也激起了大众对“AI复活”产业链的好奇。

简单的操作和低成本，就能“定制”和“还原”逝去亲人的音容笑貌，甚至能够让其跟你互动、对话，这样的“诱惑”越来越多地出现在广告宣传语上。

“AI包容”项目技术合作方正是小冰公司，小冰公司CEO李笛坦言已在担忧，这种“技术创新”的滥用，会造成不可逆的危害。

和2023年AI孙燕姿出现时，他的态度一样，再次强调了不假思索的“开源”所带来的潜在危害，并呼吁全行业思考这样一个问题：“一切以技术创新为名进行的侵权行为，是不是有点滥用‘技术创新’这个词了？”

3月16日，乔任梁父亲因近日发布的“AI复活版乔任梁”发声，他直言不能接受，感到不舒适，希望对方尽快下架，“他们未征求我们同意，是我侄女刷到视频发给我的，这是在揭伤疤。”

以下是市界和小冰公司CEO李笛的对话：

01、“我们担心可能打开了潘多拉魔盒”

市界：作为技术提供者，你怎么看待外界对包小柏用AI复活女儿这件事的讨论，技术上的难点是什么？

李笛：我们一直比较担心的事情确实发生了。之前出于尊重个人隐私的考虑，我们不会主动出来（宣传）这个技术。

不像有的公司，是自发想“复生”一个某某人物的数字形象，然后去征求家属同意。我们不会主动做。

其实，“复生”一个人很容易，但做好，做“像”很难。现在一个技术特点是，准入门槛在大幅度降低了。一开始定制，需要2000句话，200句话，现在可能只需要20句话，甚至更少。

▲（包小柏与女儿包容）

包容（注：包小柏女儿）这个案例，陆陆续续做了一年。之前给到的数据量很小，只给到三句话，还是英文的。就用三句，简单介绍学校图书馆的语音，要还原出一个有点台湾口音的ABC，还要让“她”不仅可以对话，还能唱歌。

从技术上，并不是那么难做。只要在预训练的阶段，把这个东西训练的足够好，用一个非常稀少的样本量，就可以把它调用出来。从这个角度说，“数字包容”没有那么特别。

▲（经包小柏授权对话截图）

市界：包小柏在其中的参与程度如何？

李笛：他参与程度非常深。事实上，我们也都特别推荐这种参与方式。亲人在这个过程里得到了很大的慰藉。

当包小柏能很高兴地表达出他的女儿是他亲手“复现”，这个过程本身，就是这件事情的意义之一。如果这个人是在世的，要把自己“创造”出来，这个（调试）过程也能够让他临终最后这一段路变得相对平静很多。

我们不停通过一个一个Case的完善和改进，来使整个技术越来越趋向于标准化和成熟。

这些AI克隆人的创造者，我们把他们视为一半的工程师或者说一半的产品经理。正是有（包小柏）这些反馈和不断迭代，帮助不是光迭代这一两个“包容”的版本，实际上是在迭代整个小冰技术框架。

市界：你们开发了端口给包小柏去做调试，那这件事是否普通人也能做到，理论上没有门槛？

李笛：我们不能要求这种事情有门槛。跟GPT一样，这种技术不能只掌握在少数人手中。恰恰相反，就是一定要把它的门槛降下来。

实际上，今天有很多人想利用这个信息差，让我帮你做，来攫取不正当利益，我们是倾向于让它变的更透明的。

市界：如果我们把所谓的“复活”亲人当做一个可定制化的个人产品，它是否能够得到普及？

李笛：要做这件事的伦理门槛很高。但其实跟其他类型的克隆人（比如之前的陪聊“半藏森林”）本质技术上没有什么太大区别。现在X Eva App上，50万粉丝以上的大V网红已经3000多人了。一般的克隆人已经快100万个了。

但是它的难点，不在于技术和产品，也不在于定价。而在于我们必须要坚持一个非常高的伦理准则。有很多材料要补充。它不是以“便利性”为第一要求，而是以“伦理原则”为第一要求的事。

伦理上，最没有瑕疵的是本人，自己要求做。其次是直系亲属。亲属也可能出现滥用的问题，那我们要求，必须要满足三原则：要有社会监督，必须注明是AI，必须要事项公开。

我们2017年就申请这项专利了，2021年获批，这些年会有这样三类人来咨询：已故人的在世亲友、朋友和本人。

有一个自杀去世的著名歌手的朋友就来咨询过，但我们拒绝了，伦理要求上不符合。我们要求的条件：必须是亲属发起（需求），且亲属意见一致。

我们非常强调说，发起人必须得是亲人。因为来自亲人的确认（像不像）是最直观的，且很有可能造成伤害最小的。

一旦涉及到交互，“像不像”这件事情特别取决于交互对象。一般认为家人会掌握更多决定权。

市界：小冰对这个案例的总结是怎样的，未来能有更多“复活”案例出现吗？

李笛：现在来看，这件事引发的热度已超出我们的想象。

因为技术门槛降低，有很多小机构或者是小团队（开始入局），未来一年内，很可能会大量地去做这件事情，我们很担心会造成社会性危害和风险。

一是害怕向公众兜售焦虑。就像当年有个说法，要让人们去保存“脐带血”，以防万一日后孩子生病用得上，某种程度上是一种兜售焦虑。

实际上，技术越发展，反而不需要那么多数据。要让你提前保存数据的项目，可以说，都是骗局。

“复活”亲人的念头，往往是剧烈的、突然产生的，最可能发生在什么场所呢？临终关怀相关的场合、特定的纪念日，这就带来了一定不确定性——很可能就有人打殡仪馆主意，就像医院太平间门口卖花圈的多。

第二件事是侵权。在世的人都可能被侵权，何况往生的人？像最近很热的“点读机女孩”，还有去年的“AI孙燕姿”。

理论上来讲，“AI孙燕姿”就是对孙燕姿赤裸裸的侵权。无论从它的数据、品牌，还是可能产生的收益分配，孙燕姿整个过程都被排斥在外。这还是孙燕姿本人还在呢，都无力挽回。

所以需要避免类似的情况再发生。因为历史证明，发生过很多回了。生死问题，始终是人类所面对的最大问题。所以兜售的焦虑中，莫大于生死焦虑。这个是绝对不能这么做的。

情感代偿的价值对于生者是存在的，但并不一定非得以完全的技术复生来实现。AI技术能使这种代偿得到最大化实现，但不能在危害社会前提下。

我们担心的是，可能打开了一个潘多拉魔盒。会产生劣币驱逐良币的问题。一个机构，提供这个服务，把成本cover回来，这是合理的对吧，非营利机构不代表是公益机构。但是追求商业利润最大化的机构去做，是截然不同的。

现在就是这样，很容易一个事情就迅速变成了一种赚钱的方法。

02、“不要给地上扔AK47”

市界：AI技术的进步，必然会伴随一系列的问题，比如说我们会更加频繁地看到一些类似AI换脸等新型骗术的出现，怎么去做防范和避免？或者说，这是否是不可避免的？

李笛：是可以避免的。我们在几年前就已经呼吁了，但是我们的呼吁毫无声响。先把不加以深度、仔细考虑就把所有技术开放出来，提供API接口调用，甚至是基于开源或者提供这种工具的技术输入公司，全都先关掉。应该不允许随便地把技术开源出来。

举个之前的例子，全世界范围内绝大部分的黑客攻击都不是黑客干的，都是没有黑客技术的普通人。有一些是恶作剧，有一些就是为了利益，也有一些就是玩。

有的人把黑客技术，包装成傻瓜级的应用，不考虑对方是谁，就把这个东西放出来，也就十块二十块，迅速地，基于这个东西就会形成一个产业链。

AI换脸诈骗也是一样的。有人在没有很谨慎的情况下，就把AI换脸的技术开源放出来了。问题根源在于，最初从根上，当你放出这个技术的时候，完全有能力预判，它会被用来干这个。

市界：但站在今天这个时间点来看的话，开源这件事情是不是不可逆的？

李笛：很多开源是为了商业价值，是非常自私的，仅仅为了打击竞争对手或展现实力，而丝毫不考虑开源这个东西所产生的社会危害性。

因为人工智能技术相关法律，包括一系列的评判标准，还都不够呢，就把它放出来，这跟你为了打开当地的武器交易市场，把AK47扔在地上有什么区别呢？

人工智能技术的开源和软件的开源，完全不是一个概念。软件的开源是一种开发资源的开源。而人工智能的开源是能力的开源。

软件资源的开源可以节约时间和成本。但是能力的开源不一样。能力的开源存在着能力的边界。任何国家都不允许武器的图纸可以随便开源出来。

人类是经不起诱惑的。比方说有两类人，今天有一个开源大模型，这个大模型可以说服人们去买东西或者交流。另外有一波人是在缅北，用这个去打诈骗电话，显然这批人会倾注更大的热情，因为会有很大的价值利益回报。

所以当你开放出一种能力出来，而社会的法制、人们的评价没有达到一个标准的时候，那显然是作恶的人会更愿意去尝试。

已经无法回避这件事了。今年2月，香港有一起最大金额AI诈骗案，就用AI换脸CFO诈骗了一个跨国公司两亿元（港币）。这件事情有办法阻止吗？没办法了。

今天高兴的事情是，毕竟人工智能技术还是没有像大家认为的那么智能。

你用它写一篇论文，还是比较容易看出来它是满满的GPT味儿，也能用技术手段检测。但法律法规现在压力比较大，你只有利用非技术手段去规范这件事情。

因为说实话，识别AI论文这件事，要想检测出的技术的难度是高于用它来生成这个东西的难度。就是盾的难度是高于矛的。

另外就是，我觉得整个行业应该重新去思考一件事，就是一切都以技术创新为名义，是不是有点滥用技术创新了？

去年，AI孙燕姿火爆出来以后，孙燕姿发了一篇微博，表达自己的无可奈何，但我不阻止。为什么。因为如果阻止的话，一堆人会说你老土，不够拥抱“创新”。

市界：更多的一种无奈可能是在于，孙燕姿也无法阻止？

李笛：虽然孙燕姿无法阻止，但B站想阻止是很容易的吧？（笑）

大家如果不认为这是问题，或者大家在认为这有可能是问题的时候，会有一个声音出来说，这是技术创新。这（技术创新）就成了是一个放之四海而皆准的一个挡箭牌，是一个永远都很好用的说法。

所谓的这个不创新的人会被认为是保守的，那么他们就会保持沉默。

03、“中美不存在差距，但大家太习惯踩在别人的肩膀上成功”

市界：最近业内关于AGI的讨论，出现了显著的分歧，比如朱啸虎觉得中美差距还是非常大，他的AGI信仰聚焦在马上能变现的。

李笛：坦率讲，我不认为中美有差距。很多人讲（差距），是有一级市场二级市场的利益在那儿。从我的角度看，中国算力并不短缺，但分配不均。中国有两百多个大模型，多少算力够？撒沙子这么撒都不可能。问题是，为什么这么多人要做大模型？美国才有几个基础大模型？

我们去年3月份就在这么说，没有人认同。大家都在卷参数，只要规模足够大就可以吞噬一切了。

问题是，为什么这么说？因为内行在努力尝试，把一个东西解构出去，让外行可以理解。很多问题根源就是这个，科技不自信。

都知道，不该卷参数、卷指标，卷榜单。但问题是，你去跟投资人讲，听不懂，只会问你参数规模多大，榜单上排第几？曾经有一段时间，行业投资人只听得懂参数规模，你是100B，它是130B，那他比你牛。你是72B，那你不如他。

国外有一个什么样的AI应用，国内公司恨不得开发出20个AI应用。（资源）就是浪费在这儿。

为什么跟着抄？因为真有原生技术创新，别人听不懂。很容易解释，好，我是中国的Open AI，懂了。但我要不对标（美国）呢，说我要做什么，听不懂。

市界：这是因为风投行业投资人跟行业的技术理解差距太大？

李笛：投资人，行业都是一样的。包括普通人都是一样的，如果有一个东西，西方国家有可以对标的，所以我也有，这件事就很好理解。

如果有一个东西，美国还没有，我中国有，好像这东西就不好解释。

市界：这种观念有错吗？

李笛：我们这一代科技领域，投资领域，成长于互联网时代，2000年前后，包括Web2.0，人们会有一个肌肉记忆。

你看，搜索引擎起家，百度，那我是中国Google，很好解释。中国的价值在于我有一个非常广阔的市场，只要我做了谷歌做的事情，比它晚两年，就能把它从中国市场挤掉，吃掉这个市场，就成功。

在那个时代大浪淘沙过程中，这种思维惯性是可以成功。但我不是很认同跟着美国做才是唯一路径。

市界：“晚两年”这个技术差距，在当下不存在吗？像去年“百模大战”，出了那么多大模型，但客观来说还是赶不上GPT？

李笛：（笑）就是这个，你知道为什么赶不上，就是因为在卷参数，迅速上马去冲。

你想做一个大模型，需要的几个条件，中国有没有？算力，有，数据，有。技术算法，都是透明公开的，一直在GPT3.5前，都是透明的。我们的科研人才，也完全充分。

Exactly，就在大模型浪潮出现之前，有很多在美国的华人工程师回国创业，参与到像达摩院之类的大厂AI Lab中。那时候微软很痛苦，都留不住中国工程师往国内涌。

市界：那为什么这波浪潮没有率先发生在中国？

李笛：就是没有沉稳的心。

原来有这样一个故事，说在意大利有一个小镇。小镇去了一个犹太人，一看这个地方没有皮鞋店，他就开了一个皮鞋店。后来呢，有其他犹太人也过去了，有的人往前面产业链上，做这个皮子，有的人开了跟皮鞋搭配的服装。这个小镇就蓬勃起来了。还有另外一个小镇，有一个中国人过去，开了一个皮鞋店。其他中国人看他卖皮鞋卖得好，每个中国人都开了一个皮鞋店。

我们现在的产业情况就是，不考虑自身的特长，不考虑产业链，更多考虑的是，我在这件事上如何能够更快地，站在别人的肩膀上成功。

什么叫站在别人肩膀上成功，就是你看我解释起来容易，我就容易成功。

Open AI 有七年的时间，解释起来都很难，很难解释出这个方向是不是正确的。那如果在中国，可能守不住这个阵地，早就换方向了。

很长一段时间，Open AI 在干苦活，下笨功夫的。如果不是因为后来有好的效果，那会是被嘲笑的。

市界：Open AI 背后也是有微软来做资金支持，能够支持长期的研究投入，国内的投资是不是更倾向于快速看到回报？

李笛：这其实是一个比较有意思的问题，这可能跟我们的一级市场，二级市场也有关。我们对于翻倍式增长的要求太高了。我们有时候对于指标的优化太极致了。我个人觉得，这是应试教育所带来的一种思维定势。

总有一个排行榜，年级排名。你知道，清华算是有一大波人是应试教育的佼佼者。我有一些同学就是毕业后，还是觉得自己是考试是最强的，就去考各种资格证，考了20多个资格证。他不是为了要这个证干嘛，就是因为你给定一个东西，要得多少分，或者排名到哪，这个他容易做，知道怎么去优化这个指标。

市界：是不是大家现在想要“确定性”的心态会更强烈？或者说，容错率在变低？

李笛：对，所以我们的观点就是，我们就坚持做自己就行了，就跟去年似的。那时也有人问你们模型参数是多少？那我们模型参数就不要那么大。当时投资人就说我们，你们凭什么落后了？那你说就说吧。

但这是有代价的，就是在国内，这种代价很大。你要是在硅谷，这种是被认可的。你要在国内，那就是不合群。

市界：我们之前也有AI Lab这样的技术创新储备探索，但这几年陆续都没落了，原因会是什么？

李笛：AI Lab看起来不那么成功的原因有很多，我个人觉得最主要的原因之一，就是他们在优化一个核心指标。各大AI Lab，很希望通过对AI的投入来建立自己的技术领先，但如何去“描述”这个技术领先呢？靠论文。

所以迅速变成了一种怪象，（AI Lab）成了论文生产工厂。很长一段时间，咱们国家的人工智能论文数，哎，世界第一。

我们特别害怕，你定好一个指标，就往这个指标上极致卷，中国人真的很擅长这个。

当然也会有一些好效果。比如短视频平台，那我们就极致地去优化各项指标，让你去沉迷。

市界：但很多人觉得，这些平台在商业上非常成功。

李笛：问题在于我们不能只有一种生活方式，而这种方式攫取了人们绝大部分的时间。

中国有很多人，白天送外卖，晚上很累躺在床上拿手机刷短视频。过了三年以后，他还是只能送外卖。为什么，因为他没有提高职业技能的机会。这样的平台把这些人的时间吞噬了。某种程度上，相当于是从这些人的人生里把时间拿走了，平台换来了广告。普通人呢？

你要说这是不是一个商业上的成功，是。但是它是不是道德的，它不是。这是一个business，但不是好的business。

我记得我小时候，你问这个小朋友，长大了，想做什么？答案还是挺多元的。现在没什么多元的。只以财富作为衡量标准，那就会只朝着这个方向（发展）。

市界：现在大家对AI浪潮的担忧集中在，不一定会让我的生活先变得更好，可能会先抢夺走我的工作？

李笛：因为这件事情有利益关系。我能卖啊。对于一个未知的东西，什么比恐惧更有推动力呢？

就是小时候我们常听到的那句话，千万不能输在起跑线上。还有妈妈会说的，等你觉得冷的时候已经来不及了。这个很痛苦，让你永远都会有一种恐惧。

市界：这是不是一种匮乏感，大家是在资源较少，差距较大的一个环境中，天然会有的恐惧？

李笛：那恐惧就成了源动力，而不是热爱。

我见过很多人是这样。一个外地小孩，从外地考来北京，目的是到北京上学，所以学了一个不喜欢的专业。到北京上学后，学这个专业的目的是拿到北京的户口，所以进了一个不喜欢的单位。拿到户口以后，目的是买房。所以一直在做不喜欢的职业，永远在做的事情，不是他喜欢的事情，永远都因为另外一个目的而做当下这件事情。

那这对于创新来讲，是很可笑的。我们有多少这个所谓的创业者，是为了财富自由，而不是为了创业本身？

有很多人说我要做大模型，背后的真正原因是什么？我们见到一大票人，是因为担心像当年错过iPhone，错过移动互联网一样，担忧错过了。

还有一大票人，是因为现在说，我做大模型，能融到钱。就像那个来北京的小孩，那他总有“另一个”目的，而做这件事。

那当我们做一个逝者复刻的时候，我们意识到，之所以要做这件事情，是因为这件事对于相关的这些人有特定的，不可替代的安慰和抚慰作用。而不是它是一个好的生意，不是要以盈利指标为驱动力。

你看包容这个case，我们就会让AI仍然能够延续她作为一个歌手的梦想。但如果你是为了挣快钱，完全没必要去做这个事。

市界：但是延续歌手梦想这个是父亲的梦想吧？

李笛：是因为人去世以后就已经不存在了。

市界：你个人会是“数字永生”派吗？

李笛：我的想法是，人逝如灯灭。你人不在了，别人怎么利用你都跟你没关系了。我不想留下点什么，我没有想留下点什么的想法。

| 赵子坤

| 董雨晴

运营 | 刘 珊

结论：
在当前的AI发展环境下，技术推动了商业化落地派与技术信仰派的碰撞，这使得AI技术的风险加大，特别是伦理层面的问题日益突出。包小柏的女儿使用AI技术“重现”死者的音容笑貌的行为引起了广泛的关注和争议，这表明用户在选择特定的AI技术产品时，对数据隐私保护的重要性更高。
李笛表示，他认为这种技术虽然有一定的操作难度，但如果伦理标准严格的话，就不太可能出现滥用“技术创新”这个词的现象。他强调技术提供商应该首先确保伦理合规，并要求相关方发表意见，明确请求进行基因关系声明。
同时，他也提到了某些新兴的AI技术诈骗和商业利益驱动下的恶性创新趋势。例如AI换脸和数字货币等领域。他认为法律法规有待完善，防止非法传播和技术滥用。他也指出，社交网络上的价值观差异可能导致社会不良后果。
对此，业界人士也提出了他们的看法。一些人支持中国特色的商业模式，认为“复活”亲人可以扩大消费场景，同时也存在犯罪风险。因此，李笛建议技术和产品都具有可控性和透明度，遵循行业法规和伦理标准，减少欺诈和对公民的影响。同时，他也表示Open AI 的设计理念是值得赞扬的，但也面临诸多挑战，例如巨大的资本和技术门槛。最后，他提出，商业成功的定义不应该仅以经济效益为标准，而应关注用户体验和社会责任。