OpenAI給科技行業敲響警鐘,中國必需要有自主“大模型”

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OpenAI給科技行業敲響警鐘,中國必需要有自主“大模型”

來源:笑聲快車 釋出時間:2023-02-07 10:30

生成式AI未來指北系列內容策劃,關注生成式AI領域的技術發展、商業模式、應用場景、倫理及版權爭議,本文對話全球科技立異工業專家、科技投資人,海銀資本創始合夥人王煜全,討論五個行業關注的關鍵問題。

​採訪、編纂丨郭曉靜

這不是AI第一次引起熱議,早在AlphaGO打敗人類棋手的時候,行業就開啟過一波“AI是否會取代人類”的恐慌性討論,但在隨後的幾年,AI並沒有跳出人類對它的一貫認知。

直到2022年,這次,AI不但可以和人類流暢地聊天;可以迅速回答人類需要十幾分鍾才能回答的謎底;能迅速檢索人類可能幾小時才能收集的資料;更能創作出讓藝術家驚歎的有“創造力”的繪畫。

人工智慧公司OpenAI是這場熱議中的焦點,它的CEO Sam Altman說:“十年前的傳統觀點以為,人工智慧首先會影響體力勞動,然後是認知勞動,再然後,也許有一天可以做創造性工作。現在看起來,它會以相反的順序進行。”ChatGPT的上線,顛覆了人類對AI“侵佔”人類世界的認知。

這場始於矽谷的AI宏大敘事,因為低門檻的參與性,迅速闖入普通人的生活。ChatGPT自2022年11月上線以來,人工智慧公司Open AI的估值已經高達290億美元。科技巨頭如臨大敵、AI創業公司捋臂將拳、普通人在與AI的聊天中,玩的不亦樂乎。

同時,一系列題目也被帶到了人們的眼前:

  • 1生成式AI技術,是否會帶來一場堪比移動網際網路的新貿易浪潮?
  • 2這是否會給目前的貿易格式帶來巨大的改變?
  • 3生成式AI賽道,到底有哪些商業模式可以挖掘?
  • 4中國的頭部科技企業,捉住這場新的AI浪潮了嗎?
  • 5高階晶片被限,中國還有可能發展自己的AI大模型嗎?

騰訊科技對話全球科技立異工業專家、科技投資人,海銀資本創始合夥人王煜全,根據他常年對全球科技產業的觀察及切身實踐,嘗試回答以上難解的題目。這些題目不會有標準答案,但是我們但願能從行業深度參與者的多角度觀察中,給關注“生成式AI”的讀者,帶來一些啟發。

一、生成式AI,必定引起科技巨頭的正視

Q1:生成式AI為何引起科技巨頭的關注?

王煜全:第一,AI繪畫、ChatGPT等應用的泛起,讓越來越多的普通使用者可以使用人工智慧。美國經濟學家Diego Comin表明一個經濟體的強弱不取決於它引入進步前輩科技的速度,而是取決於使用進步前輩科技的深度。

好比網際網路,不發達國家引入網際網路的速度很快,但是引入網際網路後使用比例低。科技之所以能推動社會發展,是因為科技能被廣泛使用,廣泛地晉升效率或者帶來新的能力假如只是有少數人使用,它晉升效率或者帶來新的能力會很小。所以OpenAI在貿易上討論的熱度是晚於使用者所討論的熱度,這是比較少見的,所以後來人工智慧話題火熱,是順理成章,水到渠成的。

第二、生成式AI類應用給未來帶來巨大的想象空間。我以為生成式AI還有許多模式立異的空間,遠沒有達到最高點。固然現在已經有人探索了AIGC的某些使用模式,但這遠不是終點。特別像當年的網際網路,從最早的入口網站到網遊,再到電商,再到如今短影片的爆火,一直在迭代發展。

全球首例AIGC技術輔助商業化動畫片《犬與少年》,動畫場景由AI繪製

而OpenAI的技術依賴自己設計的模式就能夠做出更多的應用,甚至說做出更大更成功的創業公司,這就是有想象空間。

之前的人工智慧創業公司和創始人都是人工智慧專家,現在有了AIGC、Chat GPT,我們可能逐漸會發現,許多人工智慧創業公司的創始人可以不是技術專家。他可以先有一個idea,然後再去找某位CTO幫他實現,而且CTO也比較好找,由於有了這些基礎技術,幫他實現並不難。這時候人工智慧領域的創業就會變的活躍,也就是所謂的萬眾立異。這也是它被熱議的原因之一,人們會以為這件事離“我”很近,除了能夠日常使用以外,更主要是也許“我”就能創業,這實在降低了立異門檻,讓更多人能夠介入,會使得科技立異能夠加快市場滲入,能夠使立異的價值被凸顯出來,這都是特別有意義的。

Q2:如何看待老牌科技巨頭微軟和OpenAI的合作?

王煜全:第一,降低算力支出:對Open AI來說,算力是很大的本錢,因此,它選擇和微軟合作可以大幅降低算力支出;第二,未來雲計算、人工智慧、大資料將會深度結合,而大量的人工智慧應用是基於雲進行部署,算力也由雲來提供。OpenAI想要合作肯定會考慮選擇三朵雲(谷歌雲、亞馬遜雲、微軟雲)的其中一朵,最後和誰合作?第一肯定是選擇合作願望最強烈的,之前微軟就投資了Open AI,也表明了合作的意願。

第三,從未來發展看,三朵雲中亞馬遜雲的客戶種類比較單一,主要針對電商客戶,而谷歌在開拓貿易客戶上做的不夠好,固然谷歌的DeepMind在人工智慧領域的研究非常深入,但商業化落地並不精彩。微軟是商業化做的最好的,且有大量的企業客戶,如今微軟能在“三朵雲”中實現後來居上,就在於大量的企業客戶上雲。這對OpenAI來說也很重要,產品和服務能讓客戶終極使用和買單才是樞紐,能有大量使用者使用,進而開拓市場,才是雙贏。

我們也看到,OpenAI與微軟的合作不排他。OpenAI的開放API,意味著創業者只要有Idea,就可以去做相關的創作工作,對微軟來說這也是非常大的突破。回顧微軟的發展歷程,它並沒有最早進入網際網路行業,但是依賴全面網路化又追上了其他網際網路企業的腳步。在這波人工智慧浪潮中,微軟也比谷歌雲和亞馬遜雲都稍慢,但現在依舊又追上前者的步伐。現在在三朵雲中,微軟隱隱有勝出的趨勢,原因也很直接,就是在應用的上的結合更好。亞馬遜最早,谷歌的技術能力最強,但是它們在與應用結合上都沒有微軟做的那麼出色。OpenAI整合進其他應用將是必然趨勢,把更多的人工智慧與其他應用結合,讓更多的人享受到人工智慧帶來的便利,讓更多有創意的人介入其中,整個市場才會更加活躍,所以從應用上講這是極大的拓展。

另一方面微軟也很智慧,它向OpenAI追加投入100億美元投資,但是這些投資需要OpenAI在合作後,假如盈利首先給微軟分紅償還投資並置換部門股權,假如OpenAI沒賺錢,那微軟僅僅是據有原有股份,不需要創業者賠付。這是一種雙贏的設計。

二、現在的生成式AI,有點像網際網路的瀛海威時代

Q3:在生成式AI領域,有沒有觀察到逐漸清楚的商業模式?

王煜全:有些苗頭。現在有點像當年網際網路剛熱起來的時候,當時有家公司叫做瀛海威,可以說是“啟蒙”了中國老百姓的網路意識,很多人伴隨著瀛海威走進網際網路世界。但瀛海威和門戶就差一步,門戶的實際貿易影響比瀛海威高許多。現在有點處於中間階段,人們所看到的仍是BBS,至少還沒到門戶階段,這就意味著可能有非常大的新模式,在今明年兩年泛起。

我們對原理的總結,未來最大的模式應該不是叫“AIGC”而是叫“AIGS”,由於C(Content)是有侷限性的,即使AIGC的能力再強盛,從C的角度來講,可能同一組關鍵詞,出來的C是類似的,並不能滿意人們的個性化需求。而真正最大的價值是能夠將它變成一種服務(Service),想要什麼定製什麼,這樣人人得到的東西都不一樣,人人的需求都能被個性化地滿意,這也符合我們所講的服務規模化時代的到來,這裡的規模化服務,指的是“人工智慧的服務”(而不是人的服務)。由於人工智可以複製“服務規模化的個性化”。

高階服務的特點就是個性化,首先是“我”為“你”定製,所以叫高階,而且要有設計,內容要呈現一定的複雜度。就像ChatGPT與你的互動,像ChatGPT寫出文章,它都有足夠的複雜度,足夠懂你。

好比,2022年11月28日,26歲的紐約華人藝術家米歇爾·黃(Michelle Huang)的推特小火了一把。她把自己10年的日記上傳給了GPT-3,練習出來了一個小米歇爾的AI分身,並將她們之間的聊天截圖放到了推特上,動靜一發布就引發了不小的關注,一週內點贊已經超過5.1萬次。聊天內容非常治癒,米歇爾·黃形容這段經歷就像一面鏡子,幫她找回了許多自己身上沒有改變的東西,也讓她發現了許多已經遺失的地方。這就像真正的良知,理論上講良知可以自我療愈,當“我”有什麼題目、委屈、難題,良知比我還了解自己,那未來這種“數字分身”可能變成一種服務,而且它的特點是“你”用個人的資料去餵養它,就能形成對你個人的深度理解。

使用者在這個時代需要的永遠不是產品而是服務,需要的是規模化的服務,由於有人工智慧、有機器人,企業的規模化服務能力能夠做到個性化,用“我”的能力來解決“你”的需求:如何能夠個性化地和顧客互動,如何能在這個性化互動過程中提供高階的服務,可能在未來生成式AI領域貿易潛力巨大。

Q4:生成式AI的應用探索主要仍是集中於“科技圈”及有專業技術的職員,是否意味著普及門檻依然比較高?

王煜全:我以為不是技術門檻的題目。凡事總有過程,技術人員本身離新技術較近。20年以前,矽谷的一個很聞名的營銷專家Jeffrey Moore,提出了“跨越裂谷理論(Crossing the Chasm)”,他把市場中的人分成五類,最領先的一類人叫創新者(Innovator);另外一類是早期採用者(Early Adapter),他們特別願意應用新產品,使用新產品,這兩類人就是高科技產品的第一批使用者。

這兩類人對於新事物會當即使用,可能這時候產品體驗有很大瑕疵,但是他們不會害怕使用,看中的是新功能、新能力。所以許多高科技產品一上來就有一個高速的市場增長,是因為這批使用者。

但是後面的主流使用者分成早期主流、晚期主流和拖後腿的使用者,後面三類使用者和前面這兩類使用者的行為習慣很不一樣,他不會由於你的新功能就去使用你,而是會看我的使用體驗是不是得到滿意,是不是很愜意。如何讓主流人群用上“ 你”的應用,這是最主要的。有些高科技公司,在獲得第一波高速增長的時候就擴產,實際上還沒獲得主流人群的認可,這時候擴產,實際上就加速了企業的財務題目,甚至企業可能破產。

所以說好的CEO,往往都是Early Adopter(早期採用者)。他不一定是創新者,例如馬雲不是創新者,網際網路不是他發明的,但是他是早期採用者,他知道網際網路的上風就是“你”能在網上做電商,但他也知道網際網路的劣勢是電商沒信用證實,所以後來他創辦了淘寶,透過淘寶先學習eBay模式,在實踐過程中發現eBay沒有解決的誠信題目。為了解決誠信題目引入支付寶,將平臺作為第三方中間人,等到買方確認以後再付款,這一模式便解決了誠信題目。

所以阿里巴巴後來的成功不是由於它的技術多麼領先,而是由於它在技術應用中解決了應用痛點,這是很正常的現象。大多數人為什麼不是“馬雲”,由於最早接觸技術的人往往是技術人員,而大多數技術人員只會使用技術,不知道如何解決問題,把有題目的技術變成普及的技術。

什麼人能做這件事?長短技術的使用者。當他們不能透過技術去解決自己的題目時,只好想辦法解決,那時候“你”能解決這個題目,它就有了普及性,所以當使用者說由於OpenAI的技術還不是特別的大眾化,所以熱議的第一批人一定是技術專家,但現在已經有了大眾化的苗頭,由於許多熱議的人已經不是技術專家。

所以OpenAI的ChatGPT已經對公家將門檻降到非常低,這時候公家再不使用,就不是由於有門檻的題目,而是由於大多數公家不知道緊跟前沿科技,不知道做早期採用者,不知道要實時去體驗使用,只覺得這離“我”很遠,由於科技在普通人眼中,很輕易下意識以為“搞不懂”,這實在不是真的搞不懂,而是理念題目、心態題目。

這個題目會逐漸得到扭轉,當有成功案例產生,當大眾看見應用可以這樣使用的實際例子,當非技術人員也能玩轉科技,便會有更廣泛的群體介入進來,所以至少我現在以為已經不是技術門檻的原因。

三、有些專家糾結ChatGPT“是否有技術突破”實在暴露了無知

Q5: AIGC、Chat GPT、AlphaFold,常常被放在一起談論,他們是否可以被劃為同大類的創業方向,能否被稱作“AI+”?

王煜全:我以為可以。它們都是將AI的能力進行輸出,當然AI也有N種能力,可以文字輸出,可以圖片輸出,可以音樂輸出,也可以做內容修改、內容最佳化,所以在生成式AI的技術浪潮下,會有各種各樣的新功能泛起,這些功能都會被當成一種能力提供出來。

任何的新的技術突破以後,都要有一輪模式立異,使得技術突破的上風能夠被施展,但模式立異的條件是要解決“技術輕易被得到”的題目,所以現在我以為OpenAI做的特別好。但AlphaFold以及其他類似的,坦白講我以為它們確實有欠缺。

OpenAI需要和微軟談合作才能用它的雲,但Google本身有云,從這方面來講,Deepmind的先天上風是更大的,而且它也有進步前輩的科研成果。但是能讓普通使用者廣泛呼叫的應用基本沒有,即使泛起了當年下圍棋的AlphaGo,但很多人並沒看到DeepMind在普及中做出貢獻,所以這波生成式AI的高潮,我以為核心就是看到人工智慧的某些功能有新的突破。剩下的工作就是如何讓功能被廣泛使用,帶動應用的大範圍普及。

Q6:有專家以為ChatGPT、GPT-3沒有技術創新,底層的依舊是Transformer語言模型,如何看待這種觀點?

王煜全:網際網路剛開始火熱時,也有人以為網際網路不是技術創新,最早的技術創新是Tim Berners-Lee(蒂姆·伯納斯·李,世界網際網路發明者),將網際網路貢獻給大眾使用。對公家來說糾結技術創新意義不大,樞紐是使用。當然對這件事的討論是有意義的,為什麼?我們要理解什麼是技術創新,由於我們誇大立異要端到端,從實驗室研發出來最後要被公家廣泛使用,真正好的立異不是你能夠向大眾示範多麼酷炫而是能夠被廣泛使用。

許多好的技術都是在專利已經過時,沒有什麼新技術發明突破的情況之下,有人找出應用痛點、解決應用痛點後從而形成普及。比如說,特斯拉有什麼技術突破?鋰電池不是它發明的,電池組治理許多時候並不是技術,我們可以發現特斯拉贏在製造上,批次製造依然能夠保持便宜的價格、很好的產品體驗。但製造能夠晉升也是一種“技術”。所以不能片面理解“專利”才是技術,“應用立異”也是人類經驗知識的積累,“不能專利化”的經驗積累從一定意義上講更重要。大多數立異的普及,發明人是一批,推向市場的是另一批人,這是產業界的常態。

假如非要糾結“是不是真的有技術突破”,那麼科技立異的過程都應該歸科研人員來完成,但實際上科研人員根本不擅長將科技立異推廣到社會。他們擅長做新的東西,但是新的東西要被社會接受,要Early Adopter(早期採用者)去發現,在使用當中發現痛點題目,然後去解決。新技術泛起,原理突破是Innovator(創新者)做的事,就猶如當年鋰電池泛起,它裝車續航才到達100公里,需要工程師、技術人員來做機能調優,最後才能被社會接受,這些都不是科學家能完成的。

真正為科技推廣到社會,做出最大貢獻的不是科學家,而是科技企業家。好比馬斯克,他不是技術人員,但是他是Early Adopter,他知道電動車怎樣做,才能讓社會廣泛接受。做出這種論斷的所謂專家,恰恰是暴露了自己的無知,對科技立異如何推廣到社會中是無知的。他認為只有科學家就管用了,實在是遠遠不夠的,只有科學家的話,大量的科研成果,會困於高校,無法被社會採納。

馬斯克說話有時候大嘴巴,但是有段話說的很對,英文有個詞叫“Rocket Science”,但是沒有“Rocket Scientist”,由於火箭的原理早就被髮明,Space X的成功不是基於科學的突破,而是基於技術的完善,機能調優的完善,完成這些的叫做“Rocket Engineer”,真正推動火箭被普及的不是火箭科學家而是火箭工程師。這就是科技企業的意義,從這種意義上講,OpenAI是尺度的科技企業,技術未必是它原創,但它能夠做到極大的普及,恰恰應該感謝OpenAI,使得科學家的研究成果沒有白費,能夠被社會採納。

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