王昊奋:大模型越强,知识图谱反而越重要
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Episode 王昊奋:大模型越强,知识图谱反而越重要
大模型一来,很多人都觉得知识图谱、本体(ontology)这些“上古概念”该进博物馆了。王昊奋的判断正好相反:大模型越强,它们反而越重要——本体和知识图谱,正是 AI Agent 需要的那道“缰绳”。
这一期很硬:从“企业为什么一直在建知识图谱”,一路聊到“Palantir 和 Claude 正在用两种相反的路子,做同一件事”。如果你在做 AI 落地、做 Agent,值得反复回听。
嘉宾
王昊奋|同济大学长聘教授、博士生导师,开放知识图谱社区 OpenKG 发起人
亮点
知识图谱没过时,它成了 agent 的 harness 先想一个问题:让 AI 自己干活,最大的麻烦是什么?是它太自由、容易跑偏。可企业的决策错一次就赔钱,赔不起。怎么办?得给它加一道约束,逼它按规矩来——这道约束,行业里叫 harness。王昊奋说,别把 harness 想得多新鲜:把概念、关系、规矩定死,不许 AI 乱来,这件事知识图谱干了十几年了。所以他反问:「本体也好、知识图谱,不就是一种更约束的东西吗?」结论就清楚了:大模型不但没淘汰知识图谱,反而因为它太能跑,才更需要知识图谱来给它上规矩。
Palantir 走本体优先,Claude 走模型优先 做这件事的公司,王昊奋分成两派,思路正好相反。一派叫本体优先,代表是 Palantir。它的客户是军工、金融、供应链,数据本来就规整,要的又是毫秒级的实时决策。而大模型最大的毛病恰恰是慢,所以这类活儿只能让本体打底、模型靠边站。另一派叫模型优先,代表是 Claude。它先把模型做出来,发现不够用,再一路往上加 MCP、加 skill、加各种图谱。两条路谁更高明?王昊奋说得很克制:「不是谁优谁劣,是谁更适合什么。最终两者会变成你中有我、我中有你。」
模型优先全是相关性,本体优先才追得到因果 为什么严肃决策只能走本体优先这条路?王昊奋的话很锋利:现在的 AI 说到底是在找规律,找的是相关性,不是因果。可反洗钱、查根因这种事,要的恰恰是确定的因果——哪一步导致哪一步,得说得清。再加上黑天鹅、长尾这些小概率的事,本来数据就没几条,AI 怎么学都学不全。严肃场景里你不允许它猜错。所以他说,最后的决策权和解释权,都得攥在人手里。
本体从“地图”长成了“导航” 王昊奋打了个特别好的比方。早期 Palantir 的本体,像一张静态地图,画的是一个组织里有哪些人、哪些事。可到了 agent 时代,光有地图不够了——你不光要知道地形,还得能走起来。所以本体也得“活”过来:挂上接口和各种功能,把背后的服务、流程都接出来,让 AI 真能照着去做事。用他的话说:「地图只是地图,你动不了;导航会告诉你往哪走,还顺路给你提醒。」
数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need Mango 一直把话题往落地上拽:数据看得见,可数据不等于知识。王昊奋接过话,搬出那个老金字塔 DIKW——从数据,到信息,到知识,再到智慧,一层层往上垒。落到今天的 AI,他说就盯三件事:第一,把需求说清楚;第二,把上下文喂够(这就是那句 context is all you need,而 memory 不过是上下文的外挂硬盘);第三,在外面再套一层 harness 兜着。
我们其实是大模型的 boot loader 全集最妙的一个画面,是任鑫先抛出来的:将来每家公司都拿大模型当中枢,那大家拼的,就是谁更会把现实世界抽象出来、对齐给模型看。这就好比让大模型当将领,我们当斥候——替它把地图画准、把方向校对好。王昊奋顺手补了更狠的一句:「说白了,我们其实是它的 boot loader(开机引导程序)。」任鑫笑:「你这个更悲观。」
个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI 最后任鑫问王昊奋:你自己是怎么管知识的?他的答案很不像个“知识管理博主”。他说会用 AI,但绝不依赖到上瘾。他只记概念层的东西,那些具体的实例,全交给 AI 去“卸载”——因为人最值钱的本事是抽象。一句话:老本靠脑子,新知识交给 AI。他还撂下一句扎心的:「我们老喜欢先把 PPT 拍下来,可拍完之后,又有几个人真去看呢?」拍下来不等于学会,不回头看,那只是在喂自己焦虑。所以他说,要像训练机器一样训练自己,把有限的脑子,留给品味和判断。
时间戳
01:25 嘉宾登场:交大同系老同学,一道图形学大作业种下的“阴影”
03:37 做 AI 组织转型,发现当年被自己抛掉的“本体”又回来了
06:52 信息化的本质:数据库→数据仓库→知识图谱,解决的都是“管理”
15:15 知识图谱 = 图 + 语义:主谓宾三元组与本体(ontology)
17:24 本体对齐就像 MCP:与其两两适配,不如都对齐到中间协议
20:55 手搓本体的无底洞:360 度处处是死角,共识极难形成
21:43 哪里做得好:金融反洗钱、电商商品图谱——谁数据结构化谁赢
27:48 本质是知识工程:知识图谱只是手段,真正在做业务抽象
30:50 agent 时代为什么又提它:本体就是 agent 的 harness
36:26 从地图到导航:静态本体长成可行动的 dynamic ontology
48:21 数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need
54:48 让大模型当将领,我们是它的斥候 / boot loader
58:36 两条路线:Palantir 本体优先 vs Claude 模型优先
01:09:00 skill-bench:机器自动生成的 skill 反而更差
01:14:29 个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI,别变成机器的附庸
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「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。
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节目主理人:
徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。
任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。
播客剪辑:
十六颗糖
BGM:
片头:Shortwire - Reconfig
片尾:FINNEAS - Let's Fall in Love for the Night
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