文|郝鑫、黃小藝
編|劉雨琦
2022年11月30日,是ChatGPT面世的第一天。
至今整整一年的時(shí)間,“人類與AI的未來”撕開科幻的外衣,正式踏入現(xiàn)實(shí)。
在商業(yè)世界,新技術(shù)一路狂奔,引發(fā)百模大戰(zhàn),一批創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍,退入幕后的大佬們紛紛下場(chǎng),激烈的競(jìng)爭(zhēng)中興奮、迷茫、挫敗相互交織;
而在普通人的生活中,既有AI模特、AI畫師等“新職業(yè)”引發(fā)下崗潮的恐慌,也有靠AI知識(shí)培訓(xùn)月入一套房的弄潮兒,就連蕭山丈母娘,也知道該瞄準(zhǔn)大模型工程師。
然而,伴隨著OpenAI的宮斗鬧劇,擺在所有人面前的是當(dāng)AI作為新物種出現(xiàn),生而為人數(shù)千年,巨變之下,何為我們?
美國物理學(xué)家費(fèi)曼曾說,“我們每個(gè)人都有一把開啟通往天堂的鑰匙,很不幸,這把鑰匙同時(shí)能夠開啟地獄之門?!?/p>
害怕AI不夠強(qiáng)大,又害怕AI太過強(qiáng)大,是人類心中一道永遠(yuǎn)在搖擺的天平。
在《流浪地球》的電影中,在極度不穩(wěn)定的現(xiàn)實(shí)中,人們依賴于從MOSS身上得到確定性,而后又因恐懼MOSS失控,啟動(dòng)“隔離計(jì)劃”,將其封存在北極與空間站。
人工智能究竟如何改變了人類社會(huì)?有哪些具體而又深刻的影響?是否將重塑我們的世界?巨變之中有哪些機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)?在全球的科技競(jìng)賽中,中國的位置在哪?優(yōu)勢(shì)又在哪?一個(gè)個(gè)看似遙遠(yuǎn)而又宏大的問題,突然迫在眉睫。
炒作與機(jī)遇齊飛,理智與理想并存,關(guān)于大模型的答案之書,需要每個(gè)人的回答。
2023年,大模型完成三級(jí)跳
八個(gè)月內(nèi)就誕生了238個(gè)大模型,每隔一天中國就會(huì)官宣一個(gè)新的大模型,這是2023年的中國速度。
回顧這一年,ChatGPT火爆后不到一個(gè)月的時(shí)間,阿里、華為、騰訊、京東、字節(jié)、360、商湯、科大訊飛等一眾大廠紛紛下場(chǎng),或官宣入場(chǎng)或亮相大模型。
百模大戰(zhàn)一觸即發(fā),數(shù)據(jù)顯示,戰(zhàn)事最膠著之際,國內(nèi)一個(gè)月就能冒出30多個(gè)大模型。截至2023年10月,我國擁有10億參數(shù)規(guī)模以上大模型的廠商及高校院所達(dá)到了254家,從“一百模”升級(jí)至了“二百?!?。
但混戰(zhàn)只是短暫性的階段,僅三個(gè)月后,大模型行業(yè)就迎來了過濾分層,泥沙俱下過后,行業(yè)格局也逐漸變得明朗起來。
“高校和研究者關(guān)注基礎(chǔ)研究,培養(yǎng)人才;大廠提供算力支撐、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和MaaS服務(wù);創(chuàng)業(yè)公司做大模型應(yīng)用開發(fā)”,復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、Moss系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬在2023騰訊ConTech大會(huì)上總結(jié)道。
底層是高校,中間層是大廠,最上面一層是大模型創(chuàng)業(yè)公司,分工清晰,各司其職,構(gòu)成了當(dāng)下的中國大模型版圖。
IDEA研究院、智源研究院、中科院自動(dòng)化研究所、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、復(fù)旦大學(xué)、清華大學(xué)等高校和研究所,最早在技術(shù)路徑發(fā)展上關(guān)注、跟隨OpenAI的步伐?;谙纫徊绞袌?chǎng)的洞察,這些研究院所發(fā)布的論文、開源大模型、數(shù)據(jù)集和工具,都為中國大模型的誕生、迭代打下了基礎(chǔ)。
此外,這些高校也在源源不斷地向市場(chǎng)上輸送人才。清華系創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)撐起了國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)的“半壁江山”,王慧文、王小川等互聯(lián)網(wǎng)大佬高調(diào)入局,智譜AI、面壁智能、月之暗面等公司創(chuàng)始人師出同門。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),近期活躍的AI大模型創(chuàng)企中,擁有清華背景的創(chuàng)始人至少有17位,涉及11家企業(yè)。
中間層的大廠,進(jìn)一步劃分有兩類。一類是騰訊、百度、阿里、華為、字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)大廠,憑借著在云計(jì)算和技術(shù)方面的積累,一方面可以自研通用大模和行業(yè)大模型,把現(xiàn)有的產(chǎn)品全部重做一遍,結(jié)合已經(jīng)打透的行業(yè),落地大模型解決方案;另一方面也可以給企業(yè)客戶和創(chuàng)業(yè)公司提供模型訓(xùn)練的算力支撐,以MaaS的形式提供一站式的大模型服務(wù)。
第二類是AI1.0時(shí)代的科技公司,如商湯、云知聲、科大訊飛等。結(jié)合在語音、CV方面的優(yōu)勢(shì),在此基礎(chǔ)之上研發(fā)大模型,商湯繼承在CV方面的優(yōu)勢(shì),發(fā)布了“日日新”大模型;云知聲延續(xù)其在語言方面的優(yōu)勢(shì),發(fā)布了山海大模型,展現(xiàn)在醫(yī)療問診方面的能力。
隨著大模型地基的進(jìn)一步穩(wěn)固,基礎(chǔ)能力走向成熟,今年下半年,創(chuàng)業(yè)從想法落實(shí)到了行動(dòng),開始涌現(xiàn)出一批“黑馬”創(chuàng)業(yè)公司。
名校、技術(shù)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)三重背景拉滿,一出道就奔馳在了大模型的快車道上。
百川智能以平均28天的速度迭代大模型,探索醫(yī)療問診,預(yù)計(jì)明年推出第一款A(yù)I應(yīng)用,劍指超級(jí)App;智譜AI今年累計(jì)獲得融資25億元人民幣,一舉成為國內(nèi)公開融資最高的大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)之一;MiniMax海外推出的AI角色扮演類應(yīng)用Talkie,增速一度跑贏國外同期明星產(chǎn)品Character AI;月之暗面從長文本技術(shù)切入,未來瞄準(zhǔn)C端應(yīng)用,正在探索AI角色扮演、對(duì)話等場(chǎng)景。
各類黑客馬拉松和路演現(xiàn)場(chǎng),座無虛席、人聲鼎沸,創(chuàng)業(yè)者、投資人、觀眾擠破頭只為拿到一張入場(chǎng)券。創(chuàng)業(yè)者們激情澎湃,“超越字節(jié)”,“打造下一個(gè)抖音”,“我就是下一個(gè)張一鳴”,一番豪言壯志響徹路演大廳。
最小00后,普遍95、90后,幾個(gè)搞技術(shù)、產(chǎn)品的人想法一碰,臨時(shí)組個(gè)小團(tuán)隊(duì)就開始了創(chuàng)業(yè)之路。大模型儼然成為了香餑餑,奇績創(chuàng)壇剛結(jié)束的路演數(shù)據(jù)顯示,在AI方向,就有51家大模型公司,更有超過一半集中在應(yīng)用層面。
至此,中國大模型已經(jīng)完成了從基礎(chǔ)能力到應(yīng)用層的三連跳,在近一年的摸索中,大模型創(chuàng)業(yè)者們逐漸意識(shí)到了一個(gè)事實(shí):中國大模型“先天體弱”,中國創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)不在基礎(chǔ)能力層,而在應(yīng)用層。
中國大模型核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪兒?
中國大模型的“體弱”之癥,還要追溯到“根”上,構(gòu)成大模型有四要素,分別為數(shù)據(jù)、模型、算力和場(chǎng)景,根基打得不牢,大模型自然也就走得慢。
目前,大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自于公開的文檔、資料和數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)總量來看,公開的粗加工數(shù)據(jù)仍以英文居多,占主導(dǎo)優(yōu)勢(shì),中文數(shù)據(jù)開放得還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠;從數(shù)據(jù)質(zhì)量來看,由于國內(nèi)在數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的投入和精細(xì)化程度不足,導(dǎo)致了中文語料不僅少且能用得也不多的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接與模型訓(xùn)練效果掛鉤,比如ChatGPT雖然只有1.5%的中文語料,也能達(dá)到比較好的效果,但國內(nèi)卻恰恰相反。
在模型層面的積累,短時(shí)間內(nèi),中國有著無法跨越的鴻溝。OpenAI自2015年成立,在大模型領(lǐng)域的技術(shù)積累和投入,已長達(dá)七年之久,而國內(nèi)才僅僅一年的時(shí)間。而在中國馬不停蹄追趕過程中,OpenAI還在加速度,百億美金、頂尖人才、超級(jí)計(jì)算都在源源不斷地輸送進(jìn)名為“GPT”的大模型引擎中。
在算力層面也不容樂觀,一面要面臨著算力資源短缺的共同問題,一面還要活在美國的層層封鎖之下。
在2023騰訊ConTech大會(huì)上,百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川在硅谷調(diào)研中了解到,OpenAI正在嘗試把1000萬塊GPU連在一起訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的模型。
王小川對(duì)此感到十分震驚,“英偉達(dá)一年大概生產(chǎn)100萬塊GPU,訓(xùn)練GPT-4要2.5萬塊,國內(nèi)對(duì)標(biāo)GPT-3.5訓(xùn)練需要4000塊。要中國拿出1000萬塊GPU去訓(xùn)練大模型,目前從資源層面還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到”。
據(jù)邱錫鵬判斷:“我們離OpenAI算力的差距太大,能保持緊密跟隨已是不易,但要談到趕超,還是得結(jié)合當(dāng)前我國具體的實(shí)際情況?!?/p>
有經(jīng)驗(yàn)、有方向,更要正視差距和不足,正如王小川所言,當(dāng)下大模型公司需要思考的問題是,如何用一個(gè)稍弱的大模型做出一個(gè)好的AI原生應(yīng)用。
“國外會(huì)做大模型,但并不代表著會(huì)做應(yīng)用”,不少創(chuàng)業(yè)者向光錐智能反饋道,在應(yīng)用方向,國內(nèi)與國外目前處于同一起跑線上。
國外AI應(yīng)用起步雖早,但發(fā)展仍處于早期,類型主要集中在效率對(duì)話助手、情感類對(duì)話助手、繪畫、照片、游戲幾個(gè)領(lǐng)域。
以美區(qū)蘋果商店為例,大熱的效率工具中,OpenAI的ChatGPT有47萬個(gè)評(píng)分;微軟的Bing Chat有18萬個(gè)評(píng)分;大火的C端應(yīng)用代表,Character AI有14萬個(gè)評(píng)價(jià),Pi有1336個(gè)評(píng)價(jià);風(fēng)靡一時(shí)的AI生成相機(jī)Lensa AI有39萬個(gè)評(píng)價(jià)。作為參考,TikTok在美區(qū)蘋果商店有1634萬個(gè)評(píng)分;YouTube有3370萬個(gè)評(píng)分;Snapchat有196萬個(gè)評(píng)分。
(圖源:美區(qū)蘋果商店截圖)
大模型的技術(shù)能力再強(qiáng),也要落在產(chǎn)品中被實(shí)際應(yīng)用起來,而這恰恰是中國最核心的優(yōu)勢(shì)。
“理想上慢一步,落地上快三步。”
這是王小川對(duì)當(dāng)前中國大模型機(jī)會(huì)的詮釋,“理想”對(duì)應(yīng)著大模型基礎(chǔ)技術(shù)能力,“落地”則對(duì)應(yīng)著場(chǎng)景應(yīng)用,“我們中國大模型的機(jī)會(huì),不在技術(shù)科研,應(yīng)用才是我們跑得更快的地方”。
回顧互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,中國曾經(jīng)誕生了淘寶、微信、抖音等超級(jí)App,在產(chǎn)品體驗(yàn)、市場(chǎng)運(yùn)營、用戶需求洞察等方面都積累了大量的經(jīng)驗(yàn),與此同時(shí),繁榮的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生態(tài)還培養(yǎng)起了一批產(chǎn)品經(jīng)理。如今,上個(gè)時(shí)代的積累將沉淀為大模型應(yīng)用誕生的肥料。
王小川認(rèn)為這里面有兩個(gè)核心的難點(diǎn)需要去解決,如果能解決好兩個(gè)問題,中國的應(yīng)用或許就能走在美國的前面。
首先是要有大模型,模型效果差一點(diǎn)也沒關(guān)系,可以通過開源技術(shù)、端到端的模式、人的聰明才智,與做應(yīng)用公司共同研發(fā)等途徑來彌補(bǔ)大模型本身的缺陷。
重要的是要把大模型用起來,有大模型應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者告訴光錐智能:“實(shí)際做AI應(yīng)用,對(duì)大模型能力的要求遠(yuǎn)沒有想象中那么高,GPT-3.5基本就能達(dá)到一個(gè)還可以的效果?!?/p>
其次是,傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品經(jīng)理需要轉(zhuǎn)型和提升。王小川指出,大模型創(chuàng)業(yè)跟互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)最大的區(qū)別在于,大模型是科技創(chuàng)業(yè),以技術(shù)為主要驅(qū)動(dòng),故而進(jìn)入壁壘極高;而互聯(lián)網(wǎng)是創(chuàng)意創(chuàng)業(yè),幾乎不存在卡技術(shù)的環(huán)節(jié),換而言之,只要有好的想法就能實(shí)現(xiàn)。
”大模型創(chuàng)業(yè)的特性,就要求產(chǎn)品經(jīng)理,需要懂得什么樣的AI產(chǎn)品需要匹配什么樣的技術(shù),甚至更進(jìn)一步還能以產(chǎn)品需求為導(dǎo)向引領(lǐng)技術(shù)的發(fā)展。這里面可能涉及一些具體的問題,比如產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)技術(shù)的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)是什么,怎么去評(píng)價(jià)技術(shù)的好壞,怎么才能讓算法工程師跟上產(chǎn)品迭代的步伐等等”,總而言之,王小川認(rèn)為產(chǎn)品經(jīng)理要對(duì)自己的技術(shù)有判斷和評(píng)價(jià)。
漫長的技術(shù)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)告訴我們,這已經(jīng)不是中國第一天面對(duì)基礎(chǔ)科技能力不如國外的棘手問題。暫時(shí)的技術(shù)領(lǐng)先也并不代表什么,中國之所以能做大模型,一是因?yàn)楸旧硎袌?chǎng)就足夠大和復(fù)雜,若大模型企業(yè)能占據(jù)一席之地,或許就已經(jīng)擁有了十分可觀的增長空間。
OpenAI的先進(jìn)放在中國的環(huán)境中也會(huì)出現(xiàn)“水土不服”,一如多年前數(shù)據(jù)庫行業(yè),Oracle雖然先進(jìn),但數(shù)字化程度滯后的國內(nèi)根本用不上,全靠中國數(shù)據(jù)庫企業(yè)攬下臟活和累活,從搬運(yùn)賬本切入數(shù)據(jù)庫賽道。
大模型亦是如此,國內(nèi)企業(yè)生怕掉隊(duì),迫切想趕緊用上大模型,但遠(yuǎn)水解不了近渴,私有化部署、安全、價(jià)值觀對(duì)齊、場(chǎng)景落地等諸多現(xiàn)實(shí)問題更適合中國大模型企業(yè)發(fā)揮。
人與AI的未來,在變革中共生
過去不可被改變,但是未來可以被創(chuàng)造。
每當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn),都會(huì)有一部分人積極占據(jù)先機(jī),獲得技術(shù)紅利。任何技術(shù)革命帶來的技術(shù)變革都是由此開始的。
如今,在百模大戰(zhàn)的比賽場(chǎng)上,所有人都試圖尋找最終的天選之子,究竟是存量的競(jìng)爭(zhēng)還是增量出奇跡,大廠和創(chuàng)業(yè)公司們,都不肯放過任何一個(gè)機(jī)會(huì)。
“從信息時(shí)代走向智能時(shí)代,一個(gè)大的時(shí)代,就像之前工業(yè)時(shí)代一樣,會(huì)有新的公司起來。”正如王小川所說,盡管,大廠們有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代積累了數(shù)十年的資本,但普遍觀點(diǎn)認(rèn)為,小創(chuàng)新靠大廠,大創(chuàng)新仍然要靠小廠。
而在激烈的競(jìng)爭(zhēng)之下,新公司又是否會(huì)像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的巨頭們一樣,創(chuàng)造一個(gè)新的時(shí)代,甚至取代目前的科技巨頭,引領(lǐng)新的商業(yè)生態(tài)呢?
技術(shù)的變革總是周期性的,我們或許可以從歷史的長河中尋找答案。
正如互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,催生出了線上零售模式,成長出了阿里巴巴、京東等一批巨頭企業(yè),產(chǎn)業(yè)鏈上也有無數(shù)網(wǎng)店、工廠抓住機(jī)會(huì),踩上了暴富的快車道。在這個(gè)過程中,沒有誰取代誰,只有電商形態(tài)顛覆、重構(gòu)了線下零售,同時(shí)也形成了線下、線上一體化的供應(yīng)鏈、數(shù)字化云倉、新零售等物種。
相比新舊之間的取代關(guān)系,更多的是業(yè)態(tài)模式的創(chuàng)新、重構(gòu)。
不過,新的AI業(yè)態(tài)究竟如何展開,仍在朦朧之中。正如曾經(jīng)字節(jié)跳動(dòng)給BAT的震動(dòng),在快手、抖音、秒拍、美拍、微視等一片短視頻App之中,沒有人知道,誰是最大的那匹黑馬。因此無論大廠還是小廠,都在積極探索AI與業(yè)務(wù)的結(jié)合,等待爆發(fā)的奇點(diǎn)、為明天押注。
與此同時(shí),不同于以往高新技術(shù)突破的漂浮感,AI的變革已經(jīng)滲透進(jìn)了社會(huì)中每一個(gè)人的生活之中。
“用孫正義的話講,會(huì)用AI和不會(huì)用AI的人就是像人和猴子區(qū)別一樣。”王小川說道,“我把ChatGPT放在我手機(jī)頁面的底部,每天都會(huì)使用。在未來兩三年內(nèi),我們工作方式、生活方式會(huì)有天翻地覆的變化,智能體到來之后,跟你工作的可能不只是人,也有機(jī)器?!?/p>
“雖然大模型成長速度快于年輕人,但年輕人是快于非年輕人的。在時(shí)代變革的時(shí)候,年輕人更有機(jī)會(huì)?!彼a(bǔ)充道。
機(jī)會(huì)固然存在,但難題也隨之而來——在暢想AI帶來社會(huì)進(jìn)步之時(shí),我們又該如何規(guī)避AI帶來的風(fēng)險(xiǎn)?
事實(shí)上,在幾百年的文學(xué)創(chuàng)作中,人類就不斷探討著人與非人物種之間的關(guān)系,AI作為人造智能,更是游離在倫理的邊緣。
要讓AI與人和平相處,基于一個(gè)先決條件,價(jià)值觀的對(duì)齊。正如《流量地球》里,MOSS被要求“保衛(wèi)人類文明”,卻認(rèn)為“保衛(wèi)人類文明的唯一辦法,是毀滅人類”一樣,AI強(qiáng)大的計(jì)算、判斷能力與非人的認(rèn)知,是恐懼的源頭之一。
也正是如此,在今年大模型狂奔以來,安全性始終都是根本宗旨,正如OpenAI早在年初,就曾發(fā)布過《我們保障AI安全的方法》,回應(yīng)外界對(duì)其AI模型安全性的質(zhì)疑。
想要實(shí)現(xiàn)AI與人類價(jià)值觀的對(duì)齊,一方面,依賴于技術(shù),但更重要的是,人類自己先要形成一套一致的價(jià)值觀體系。
然而問題是,自人類社會(huì)誕生之時(shí),偏見就根植于思想、行為,如今自然也藏匿在AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)之中。換言之,當(dāng)我們?cè)谔接慉I倫理之時(shí),我們也在審視著自己。
AI的發(fā)展推著人類文明的車輪滾滾向前,當(dāng)我們站在一個(gè)新周期的門外,門縫已經(jīng)打開。
2024,或?qū)⑹且粋€(gè)嶄新的世界。
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