OpenAI 正在筹备移动版，是智能手机的杀手还是救星？

晓寒妖妖

原本小雷还以为「2023 年是属于元宇宙的一年」，实在没想到以 ChatGPT 为代表的 AI 技术能在这么短的时间内抢走元宇宙的风头，成为 2023 年的技术关键词。从 OpenAI 到搜索引擎、从绘图工具到游戏公司，几乎所有「稍微出名点」软件企业都在今年推出了自己的自然语音 AI 对话模型。
' v. [6 ?; r8 C3 g$ o! ~7 Z但可惜的是，本应「造福所有人」的 AI 技术，却不是每个人都用得上。比如有的 AI 模型严格限制使用者的 IP 地址，有的 AI 模型动不动就会封禁某个区域的用户账号，相比之下那些「资源有限」要求排队抽签领取测试资格的 AI 模型都变得那么的平易近人。
当然了，有使用门槛就意味着有信息差，也意味着有人可以用这个信息差「大赚一笔」：在 Google Play、App Store 甚至是微信小程序平台，我们可以找到各式各样的 AI App。他们有些调用的是 OpenAI 给出的免费接口，有些则直接挂羊头卖狗肉，用货不对本的低级 AI 模型来糊弄用户。但有一点这些 App 倒是表现出惊人的一致性：他们要么全是广告，要么向用户收费。
4 M& i+ S* `. s2 D不过这些 App 的好日子马上就要结束了。
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9 U- y4 e, I2 h2 s  ^图片来源：OpenAI
前段时间，推出了大量成功 AI 模型的 OpenAI 更新了招聘职位列表，开始寻找「移动工程师」，简单来说就是正在组建移动平台上的 AI 团队。没错，OpenAI 终于要对移动互联网生态下手了。
7 V# |( U- i3 K: G' v) h0 w尽管 OpenAI 这才开始组建移动团队，其他几大 AI 平台行业也都不约而同地选择了浏览器（网页端）作为自己的主要载体，但从 App Store、Google Play 等平台的搜索量以及第三方 App 的下载量来看，移动端 AI 显然有着极为广阔的市场前景：
比如文心一言才发布没多久，在 App Store 上就出现了很多「第三方文心一言」App。这些 App 从 LOGO 到文案介绍都和文心一言别无二致，再配上有模有样的图片展示，让很多网友们以为，这就是百度官方推出的文心一言 App。小雷不久前也和大家分享过这些山寨 AI App 的事情，有兴趣的话可以点击（https://www.leikeji.com/article/56192）重温。
; x0 Y4 Y) ]; U虽然小雷不建议大家使用这一类「第三方 AI App」，但从下载量来看，确实有不少人对这种手机 AI App 有迫切的需求。不过话又说回来，为何各大 AI 模型都还只提供浏览器的访问入口？在移动平台上部署 AI，真就这么难吗？
8 L& ^* [0 p( a5 L6 c从开发者的角度看，「将 AI 模型带到移动平台」具体可以分为两种情况：只在本地部署前端，模型放在远端的「在线模型」以及将整个 AI 模型部署在移动设备上的本地模型。
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; ~' T7 V: W2 D+ x2 F. [7 ~我们先说第一种，所谓「只有前端在本地」这个方案其实已经非常成熟，成熟到无数「第三方 AI App」都已经实现了这个需求。简单来说，只部署前端指的是用户手机上安装的 App 只负责用户界面等软件交互，实际上所有的数据都通过 AI 模型的 API 发送到对应的远端服务器中。举个不太恰当的例子；用户安装在手机里的 App 只不过是一个外卖软件，实际炒菜的是外面的餐厅。至于最终炒菜的餐厅是「丽晶饭店」还是「丽晶苍蝇馆」，用户并不知悉。
在这里小雷也必须澄清一点，这类只提供前端的第三方 App 并非都是「偷蒙拐骗」的 App，有些 App 确实能解决 OpenAI 的 ChatGPT 在使用上的不便。如果大家有使用过 ChatGPT，应该对它复杂的访问环境要求和烦琐的登录验证流程有印象。即使小雷品是都是通过 Google 直接登录，但反复的验证确实也非常麻烦。
而有些第三方 App 就在本地重写了 ChatGPT 的交互，优化了原本使用浏览器时的不便。这类 App 通常需要用户自己在 OpenAI 的控制板中生成自己端口的 API（AI ID）并添加到 App 中。

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可能有人觉得这类 App 技术技术含量低，但至少从 OpenAI 招聘启事来看，他们正在组建的移动 App 团队，采取的也是这种方案。对于采用这种方案的 App 来说，它的难点主要在于如何把一个有潜力成为国民级 App 的交互界面设计得更人性化，而不是像某个真国民级 App 那样让全国人民教产品经理做软件。
换句话说，这种 App 做起来并不难。但作为对比，采用第二种方案开发的 App，它的工程难度高了可不止一点半点。
! T" v) X3 q0 q) P从技术的角度看，完全在移动平台上部署 AI 模型背后的技术难点可以分为五个部分：计算资源限制、网络资源限制、电量限制、储存空间限制和信息安全限制。
一般来说移动设备的计算资源通常有限，而深度学习模型需要大量的计算资源。因此在移动平台上使用 AI 的用户一般会使用专门为移动设备设计的硬件来提高计算速度，比如笔记本电脑就会配备更适合 AI 加速的专业显卡。


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5 _6 N( l5 o' z/ z5 }: V7 \# [* y8 T8 A, E图片来源：Veer
但很显然手机上没有用来加速 AI 运算的专业 GPU，甚至在大多数手机移动平台上，和 AI 最沾边的不是神经网络单元 NPU 就是用来处理相机图像信号的 ISP。当然了，开发者也可以调整 AI 模型的逻辑，让 AI 主动适应移动平台上并不充裕的计算资源。只不过出来的效果可能就只有 Siri 的级别了。
4 [# M! W/ X/ S- t网络资源限制听起来有些矛盾，毕竟我们讨论的是部署在移动设备本地的 AI 模型。但如果大家有试过在本体部署 AI 模型，应该明白不断更新的网络资源对 AI 模型的重要性。
7 w: }* X3 F2 k0 ^- {6 Q9 d+ d, c电量限制和存储空间无需多讲——深度学习模型需要进行大量的计算，这会导致移动设备的电量迅速耗尽，这对于本上就不以续航见长的智能手机来说则更是要命。另外在计算机科学领域有一句非常著名的话叫「空间换时间」，简单来说就是算法的「空间复杂度」和「时间复杂度」通常无法两全——想要在手机上部署并维持一个好用的 AI 模型？OpenAI 你问过手机里那一个文件保存 5 份还会过期的国民级 App 了吗？
信息安全限制听起来很复杂，但是实际上非常简单：在移动设备上运行 AI 模型需要使用大量的用户数据，而手机这个载体记录的个人数据已经远远超过了其他个人电子设备。我们该如何保证 AI 拿到所有信息都是我们「想让 AI 知道」的呢？
虽然让 AI 登陆手机背后有无数的难点，但作为一个 AI 模型用户，我不得不承认 AI 技术的加入将对整个手机行业带来天翻地覆的变化，甚至有可能打破 iOS 与 Android 之间「一超多强」的格局。
一旦 AI 模型登陆手机平台，首先可以肯定的是上游 SoC 供应商会积极改变产品策略，大幅提升 SoC 中用于 AI 运算的 NPU 数量和性能。AI 也不再是我们评判手机拍摄表现时的指标，而是成为一个通用的综合能力指标，甚至跑分软件都会争相加入对 AI 算力的测试环节。
而在用户层面，AI 技术的加入也将解决一些过去手机中那些有大量数据，但因算力不足而无法解决的问题。比如用 AI 学习用户的脸部变化，从而提供更安全的口罩人脸解锁或声纹解锁，或者利用 AI 学习用户的使用习惯，从而在用户横着掏手机时精确判断用户意图并打开相机自动拍摄。针对采用曲面屏的手机，AI 的加入可以根据用户拿手机的方式提供更智能的边缘防误触策略。
至于 AI 在相机领域的应用更是一绝：在 AI 的帮助下：某些手机品牌可以跳过拍照的步骤，直接「增强」一张月亮照片出来。实际上，对智能手机行业来说 "AI" 并不是陌生的词汇，甚至早在七八年前，就已经有手机厂商宣布会借助 AI 能力对手机体验进行优化，而发展至今 AI 也依然潜藏在我们的手机里。
但我们需要认识到的是，ChatGPT 技术发展的速度、所展现的能力远不是智能手机上那种 " 增强 AI" 可比的，如果类似的大模型 AI 真的深入到智能手机中，说不定直接会让智能手机变成一个全新的品类。
; J& o0 k. `) J但如果 OpenAI 只想打造一个适用于移动端的 App，那么手机厂商暂时还不用过多担心，甚至可以尝试和 OpenAI 合作说服他们开放接口，好让这种 AI 能力接入到手机的各个应用层面之中。
当然了，AI 模型的加入也会为手机带来真正智能化的语音助手，而当大型 AI 模型真正在用户手机上部署时，Siri 也应该摆脱「人工智障」的外号了吧。只是又有多少 iPhone 存得下一个完整的 AI 模型呢？
8 R- ~. i( U. M4 `, d2 c' j但愿 AI 时代没有 64GB 的 iPhone。