人类正在迎来人工智能领域的爆炸式更新，技术向未知拓展的每一步，几乎都引起惊人的关注度。
在人工智能边界扩张的过程中，重要赛道的技术路线创新与分歧并存。技术先锋者的判断和选择，影响着众多跟随者的脚步。
过去一年，AI在线独家率先将月之暗面、生数科技、爱诗科技、无问芯穹等优秀公司介绍给大家，为他们在互联网世界留下了第一份“万字访谈底稿”。在技术路线尚未收敛的阶段，我们看到了到真正拥有信念、勇气以及系统化认知的AI创业者的引领力量。
因此，我们推出“AI Pioneers”的专栏，希望继续寻找和纪录AGI时代人工智能各细分赛道具有领袖气质的创业者，介绍AI赛道最出众、高潜的创业公司，分享他们在AI领域最前沿、鲜明的认知。
作者：姜菁玲
AI在线报道
离开快手创业后，「李岩」悄悄拿到了快手联合创始人宿华、红点创投以及经纬创投的3200万美金种子轮融资。
作为快手初始AI体系的核心人物，李岩曾搭建了快手内部第一个深度学习部门，后来还帮助快手搭建起了多模态内容理解Multi-Media Understanding技术体系。
他的其中一位投资人总结，在教授学者、移动互联网实干派，以及学术小天才，这三派AGI创业画像里，元石科技是唯一有能力整合「多模态、搜索、推荐」这三大核心技术栈的团队。
不过，自2023年初李岩正式确认自己创业后，一年多来，他就几乎消失了。
过去一年中，我们向李岩团队发出过多次采访邀请，希望跟他聊聊他的创业想法，都被「产品尚未准备好（公开）」婉拒。
不久前，元石科技的产品「问小白」正式上线，冷启动内测开启，这也是李岩团队第一次创业进展披露。于是我们再次找到李岩，希望和他聊聊他的创业计划。
在这次独家专访中，出乎意料的是，李岩的选择并不是一个纯模型公司，甚至也没有从多模态方面切入。
在「问小白」这个产品中，用户开屏即在「feed」中，看到由AI针对用户兴趣个性化生成的AIGC内容，并可随时用「chat」功能与AI基于内容做更多的交互。
可以理解为，这是一个基于自研LLM模型的生成式内容社区产品，与此前的内容社区产品相比，李岩的动作在于「生成式推荐」。
这是一个前沿的技术研究领域，至今只有Meta与CMU有一些落地成果。他告诉我，相比于之前的推荐算法，生成式推荐算法将不再基于协同过滤的推荐系统，推荐将变得更加智能，从当下的「千人十面」变成真正意义上的「千人千面」。
通过对用户更深层次需求的挖掘，推荐效率得到进一步提高，用户能够得到与自己更匹配的信息。而且，大量高质量语料对大模型的灌输，让生成式推荐算法拥有「价值观」。可以不再仅仅只是「讨好」用户，而是引导用户关注真正需要关注的优质信息。
目前在国内，李岩团队是首家以LLM驱动的生成式推荐算法作为产品核心和发展方向的创业公司。
元石的一位投资人认为，这种新的技术引擎在内容行业带来的成本与效率上的优化，与今日头条的成功路径基本一致。而在做生成式推荐算法产品这条路上，「我们看到，同时具备多模态、搜索、推荐三种背景的团队可能只有李岩」。
Vision：做一个更高维度的推荐算法
AI在线：我们先来介绍一下元石科技希望做一件什么事？
李岩：我们希望通过技术创新，汇聚智能，帮助用户进入心流状态，对抗精神墒。（来自米哈里·契克森米哈赖的“心流”理论）
AI在线：有点抽象，能否再解释下？
李岩：我们觉得当下是一个信息爆炸的时代，接收信息的渠道很多，但是真正能够获得自己关心信息的渠道缺失了。
比如最近的WAIC，可能你会看到铺天盖地的报道但是每篇报导都是只言片语，但你并不能获取到你真正关心的信息，这时候你反而会陷入一种焦虑。
我们理解这是一种「精神熵」，这个概念是一个心理学家米哈里·契克森米哈赖提出的，跟我们希望做的事情非常准确地匹配。我们想做的事，就是帮助大家提升看到信息之后的幸福感和收获感。这种状态跟当下我们重度使用一些资讯类产品过后的「更焦虑、更疲惫、更开心」会有所区别。
AI在线：什么样的信息会让人看到更幸福、更有收获，而不是更焦虑、更疲惫？
李岩：这里有一个「心流」的概念，它指的是，人只有看到自己真的想看到的信息的时候，才会进入心流状态，从而感受到幸福，而不是去看到很多跟自己无关，或者不感兴趣的事情。
这同样是一个心理学研究结果，举一个具体的例子，比如父母让小孩写作业，虽然最终是落实了，但小孩是被动的，他非常痛苦，他只有在做自己想做的事情的时候，他会觉得自己很快乐。所以我们希望帮助用户进入心流的状态，去对抗精神熵。
AI在线：现在其实大部分社交社区的底层推荐系统，本质上也是希望实现这种目标（给用户推ta真正想看的）？
李岩：是有区别的。假如我们站在十年后，2034年看今天的推荐系统，包括产品和背后的技术，其实是非常落后的。现在产品所做的这些，其实并没有实现一个很完美的状态。
AI在线：怎么理解目前的水平和「更好」的水平？
李岩：我可以做个类比，目前的信息分发更像是原始人类阶段的本能反应，在精神并没有太丰富的阶段，可能人的本能就是「我要吃饭」、「我要哭」、「我要笑」，这样很直接的。
反应在推荐系统里，可能就是，比如你喜欢帅哥，就会一直给你推帅哥——推荐系统并没有过多的深入思考。而我们的产品希望做到的是，不是对用户本能反应的讨好，而是带着更高的智慧，带有关心和爱的推荐。
AI在线：这个听起来是一个审美上更高的维度，有点想要「教育用户」的意味。
李岩：某种意义上是这样的。我们希望通过大语言模型（LLM）更好地理解用户、理解内容，通过高质量语料来训练模型，拥有深度理解用户和生成高质量内容的能力，进而帮助用户进入心流状态。