技術(shù)拐點(diǎn)來了，大家都在同一起跑線上。
@科技新知 原創(chuàng)
作者丨萇樂 編輯丨 伊頁
兩周前瘋狂刷屏的爆款A(yù)I應(yīng)用ChatGPT，也難逃互聯(lián)網(wǎng)過氣定理。
“人類離強(qiáng)大到危險(xiǎn)的AI不遠(yuǎn)了。”這個(gè)讓馬斯克強(qiáng)烈安利的聊天機(jī)器人，在短短十余天的時(shí)間里，便擁有了一場(chǎng)從走紅到?jīng)鰶龅慕?jīng)歷。
“ChatGPT本來的預(yù)期就不是商業(yè)化，一沒有收費(fèi)，二沒有開放API，所以它只是一個(gè)DEMO。”AI賽道創(chuàng)業(yè)者，猴子無限創(chuàng)始人尹伯昊向‘科技新知’表示，熱度下來是正?，F(xiàn)象，但這并不妨礙它是一個(gè)跨時(shí)代產(chǎn)品。
在他看來，ChatGPT爆火的背后，映射著一個(gè)不可忽視的事實(shí)：技術(shù)的拐點(diǎn)已經(jīng)到了。
“ChatGPT背后運(yùn)用的技術(shù)是GPT3.5，等GPT4出來的時(shí)候一定會(huì)非常火爆，屆時(shí)國內(nèi)很快就會(huì)有一大批創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)。”
彼時(shí)的AIGC賽道，必將迎來一場(chǎng)“血戰(zhàn)”，一邊是布局多年的BAT老勢(shì)力，一邊是初生牛犢的新選手，誰的贏面比較大？
站在新的技術(shù)拐點(diǎn)前，或許大家都在同一起跑線上。
Part.1
AI難被“馴服”
很多人對(duì)于ChatGPT的過氣表示并不意外，甚至包括開發(fā)方Open AI的CEO Sam Altman本人。
“ChatGPT的局限性令人難以置信，但在某些方面足夠出色，足以給人一種強(qiáng)烈的誤導(dǎo)印象?，F(xiàn)在依賴它來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。它是一個(gè)項(xiàng)目的DEMO；我們?cè)诜€(wěn)健性和真實(shí)性方面還有很多工作要做。”Sam Altman在社交媒體上如此表示。
從實(shí)際體驗(yàn)來看，目前版本的ChatGPT存在兩個(gè)關(guān)鍵性的問題。
問題一：只提供了“情緒價(jià)值”，沒有提供“商業(yè)價(jià)值”。
正如Sam Altman所言，現(xiàn)在依賴ChatGPT來做任何重要的事情都是錯(cuò)誤的。當(dāng)作一種娛樂屬性的軟件來說沒問題，但如果渴望ChatGPT能有更大的實(shí)用價(jià)值，似乎有些太過理想。
一款合格的工具是幫助人們減少重復(fù)性勞動(dòng)，而一款好工具是能幫助人們進(jìn)行決策。而ChatGPT目前能做到的，還處于第一階段。
就拿前幾天有人夸贊ChatGPT編程能力很強(qiáng)大舉例，對(duì)于外行或者入門級(jí)程序員來說，ChatGPT快速生成的代碼已經(jīng)足夠用，比如JAVA的簡(jiǎn)單編程例子，九九乘法表、水仙花數(shù)等，但對(duì)于中高級(jí)開發(fā)人員來說還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
問題二：看似合理，實(shí)則荒謬。
有時(shí)ChatGPT還會(huì)鬧出一些烏龍事件。Open AI公司承認(rèn)，盡管號(hào)稱可以和人類對(duì)話，但ChatGPT也可能寫出“看似合理但不正確或荒謬的答案”。
比如有網(wǎng)友輸入“宮廷玉液酒”來考驗(yàn)ChatGPT，它一本正經(jīng)地給出回答：“宮廷玉液酒是一種傳統(tǒng)的中國白酒．．．．．．”而我們都知道，如果這句話問一個(gè)中國網(wǎng)友，他給到的答案會(huì)截然不同。
Open AI坦承，由于ChatGPT的知識(shí)只來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，而不是任何類似人類對(duì)世界復(fù)雜和抽象系統(tǒng)的理解，因此“該系統(tǒng)可能偶爾會(huì)產(chǎn)生不正確或誤導(dǎo)性的信息，并產(chǎn)生攻擊性或有偏見的內(nèi)容。”
清華大學(xué)國強(qiáng)教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）首席研究員也指出，這款機(jī)器人本質(zhì)上還是一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)的語言模型，應(yīng)該沒有真正理解開放域的問題。它在處理開放域的問題上實(shí)際上還是基于概率，基于前一個(gè)值來生成下一個(gè)值。
Part.2
狂歡的中國學(xué)徒們
人們對(duì)于技術(shù)的期待，往往太過于理想主義?；蛟S應(yīng)該放低些對(duì)AI的期待和要求，畢竟很多時(shí)候，人類自己都不知道心里想要的正確答案是什么。
就像微軟旗下AI產(chǎn)品小冰公司CEO李笛說的那樣，ChatGPT非常強(qiáng)調(diào)回答的因果關(guān)系，而回答的結(jié)論本身是否正確對(duì)它而言并不重要。強(qiáng)調(diào)過程，弱化結(jié)果，這是ChatGPT和搜索引擎最大的不同。
又或者說，ChatGPT的意義并不是給出人們想要的答案，而是讓人們感知到，技術(shù)的拐點(diǎn)或許真的已經(jīng)到了。
“技術(shù)拐點(diǎn)的核心體現(xiàn)在于，我們好像離圖靈測(cè)試越來越近了。”尹伯昊向‘科技新知’感慨道。
Gartner在《2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告》中指出，生成式人工智能 （Generative Artificial Intelligence）將是最引人注目和最強(qiáng)大的人工智能技術(shù)之一，可用于多種場(chǎng)景，如創(chuàng)建軟件代碼、促進(jìn)藥物研發(fā)和營銷等。
從Disco Diffusion到Midjourney和DALL-E2，AIGC的門檻一次次被降低，最后到Stable Diffusion模型開源，徹底讓AIGC站上了風(fēng)口浪尖。
CMC資本董事總經(jīng)理易然在采訪中指出，目前各個(gè)科技巨頭主要在模型層競(jìng)爭(zhēng)，而創(chuàng)業(yè)公司在應(yīng)用層有更多的機(jī)會(huì)。
例如Open AI開發(fā)的GPT-3模型、谷歌開發(fā)的LaMDA模型、Meta開發(fā)的OPT-175B模型、阿里巴巴達(dá)摩院開發(fā)的M6模型、微軟與英偉達(dá)聯(lián)合開發(fā)的Megatron-Turing（MT-NLP）模型等。
視野聚焦到國內(nèi)不難發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)大小廠都開始更加關(guān)注AIGC。
在今年7月的百度世界大會(huì)上，創(chuàng)始人李彥宏表示：“AIGC或許將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生產(chǎn)速度，去生成AI原創(chuàng)內(nèi)容。”
不光是一把手親自站臺(tái)，百度還將在內(nèi)部組織上進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。有相關(guān)人士獲悉，眼下百度MEG正在籌劃新一輪組織架構(gòu)調(diào)整，重心是將圖文與視頻部門單獨(dú)成立的內(nèi)容事業(yè)群，百度對(duì)于AIGC的重視程度可見一斑。
此外，其他大廠也動(dòng)作頻頻。例如，騰訊AI Lab有能夠通過用戶提供的關(guān)鍵詞自動(dòng)生成歌詞并演唱的虛擬歌手“艾靈”、能夠輔助疾病診斷的游戲AI“絕悟”；字節(jié)跳動(dòng)也于近期推出了抖音AI繪畫特效，進(jìn)一步讓AIGC真正走向大眾視野。
阿里在AIGC上的布局稍有不同，從動(dòng)作來看更偏向于底座。達(dá)摩院提出了新概念“模型即服務(wù)”（Model as a Service），即把AI模型當(dāng)作生產(chǎn)的重要元素，從模型預(yù)訓(xùn)練到二次調(diào)優(yōu)，再到模型部署，阿里將圍繞模型的生命周期來提供相應(yīng)的服務(wù)。
另外一邊，“國家隊(duì)”北京智源人工智能研究院，在科技部和北京市政府支持下，于今年11月開發(fā)了AltDiffusion，以及開源文生圖系統(tǒng)FlagStudio等，將生成式模型進(jìn)行了本地化。
除了頭部科技公司之外，諸如昆侖萬維、科大訊飛、天娛數(shù)科等細(xì)分領(lǐng)域的廠商也都已涉足AIGC。
Part.3
站在同一起跑線
AIGC大潮的幕布在國內(nèi)已經(jīng)被掀開，這是一場(chǎng)關(guān)于ChatGPT“中國學(xué)徒”的狂歡。那么問題來了，現(xiàn)在入局AIGC晚不晚？
要知道，國內(nèi)應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)公司，大多基于Stability AI或Open AI這類底座廠商模型進(jìn)行二次開發(fā)，只能在應(yīng)用層“卷”。
產(chǎn)品門檻低導(dǎo)致的同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，對(duì)于廠商來說是“無效的卷”，對(duì)于用戶來說則是“無限的薅羊毛”，想要找到差異化并發(fā)掘變現(xiàn)潛力并不容易。
另外，很多從業(yè)者表示，版權(quán)一直是AIGC商業(yè)化過程中難以忽視的問題。不過，尹伯昊認(rèn)為，在中國的話語體系里，版權(quán)一定不是制約AIGC商業(yè)化落地的制約因素。
況且，版權(quán)問題其實(shí)也在模型端嘗試被解決，比如Stable Diffusion推出的2.0版本，核心就是讓生成出來的內(nèi)容是版權(quán)干凈。
“AIGC商業(yè)落地真正的痛點(diǎn)在于場(chǎng)景還沒有特別明確，產(chǎn)品有意思并不代表著成功，人很難為一個(gè)娛樂屬性的東西付費(fèi)，最終還是看能否有持續(xù)生產(chǎn)力。”尹伯昊向‘科技新知’表示。
初創(chuàng)公司如何與百度、騰訊、阿里這樣的大廠比拼？在尹伯昊看來，似乎并不存在這個(gè)問題，因?yàn)樵谛碌募夹g(shù)拐點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)候，在大模型的范式下，過去的積累是清零的，大家都在同一起跑線上。
“坦率來講，百度、騰訊在做的事情和我們是比較像的，都是基于海外出現(xiàn)了創(chuàng)新后，在上面找新場(chǎng)景和新應(yīng)用。”
同時(shí)也有業(yè)內(nèi)人士分析，大廠在應(yīng)用層的打法可能不會(huì)很垂直，而是更偏向于搭建生態(tài)，未來或許會(huì)和很多創(chuàng)業(yè)的垂直廠商有合作機(jī)會(huì)。
Part.4
寫在最后
1966年，歷史上第一個(gè)聊天機(jī)器人Eliza誕生，它被麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室的德裔美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家約瑟夫·維森鮑姆賦予了充滿戲劇性的內(nèi)涵。
Eliza名字源于戲劇作品《賣花女》，劇中出身貧寒的賣花女Eliza通過學(xué)習(xí)與上流社會(huì)溝通的方式，變成大使館舞會(huì)上被人尊敬的“匈牙利王家公主”。
作為Eliza的創(chuàng)造者，維森鮑姆卻想時(shí)刻提醒人們：“即使有時(shí)好像他們會(huì)說話，但他們從未真正聆聽過你，它們只是機(jī)器。”
他認(rèn)為，正是由于當(dāng)時(shí)的社會(huì)環(huán)境日漸冷漠，才使得人們變得如此絕望，以至于拋棄應(yīng)有的理性和判斷力，轉(zhuǎn)而去相信一個(gè)機(jī)器程序可以聆聽他們的心聲。
很慶幸的是，在半個(gè)世紀(jì)后的今天，人們似乎已經(jīng)找到AI存在的真正意義，它絕非僅僅是提供“情緒價(jià)值”。
接下來，擺在創(chuàng)業(yè)者們眼前的命題便是，如何用技術(shù)改變時(shí)代，用AI技術(shù)深入到產(chǎn)業(yè)，帶來更長遠(yuǎn)的商用價(jià)值和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
參考文獻(xiàn)：
1、《ChatGPT走紅，人工智能離通過圖靈測(cè)試還有多遠(yuǎn)？》，中國經(jīng)濟(jì)新聞網(wǎng)
2、《創(chuàng)業(yè)者的AIGC淘金記》，光錐智能
3、《百度隱藏的AIGC野心》，光子星球
4、《Here’s What To Know About Open AI’s ChatGPT—What It’s Disrupting And How To Use It》，F(xiàn)orbes
