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再给AI一点时间。
来源|AI蓝媒汇
ID:lanmeih001
2023年,ChatGPT的横空出世一夜惊醒了太多人——这代AI产品,有着不输人类的信息处理能力和逻辑推理能力,像是会思考也有判断的一个生命体。
但热度背后,仍有争论。
有的人认为,ChatGPT是AI领域的一次特别厉害的创新产品,认为其真的非常智能。比如很多人训练ChatGPT后,发现ChatGPT会写诗,会写PPT,还会写代码,认为ChatGPT技术将会取代不少人的工作。
但也有人认为,ChatGPT从底层技术上,并没有什么创新。表面看上去很惊艳,实际上就是深度学习的一个小拓展,是应用层面的一个破局。
即便如此,大厂、资本、创业者不会错过这个风口。
百度马上官宣类ChatGPT项目“文心一言”将于三月份面世;阿里达摩学院里的工程师也表示“正在开发类似ChatGPT的对话机器人”,字节、京东等大厂同步跟进,都宣称将打造属于自己的“中国版ChatGPT”;王慧文,原美团的二号人物,王兴的好兄弟,拿出5000万美金在朋友圈高调组队,同样试图复制“中国版OpenAI”(ChatGPT母公司)。
2023年,创投圈第一风口也就这样诞生了。
市场上也开始讨论ChatGPT的商业想象空间,曾经遇冷的AI赛道又是否能借ChatGPT的风口再度火热。
2月22日,AI蓝媒汇(ID:lanmeih001)与Telstra Ventures战略投后管理人Maggie、知微研究院秘书长于永添博士展开了一场对话,分别从技术与投资的视角祛魅ChatGPT,探讨这个科技圈的新神话,究竟是AI新大饼,还是技术大革命。
Telstra Ventures战略投后管理人Maggie
知微研究院秘书长于永添博士
以下是访谈实录。
“ChatGPT:数据训练的量变到质变”
知微研究院秘书长 于永添博士:
从技术上看,ChatGPT的底层模型并非一种很新奇的创世之作,而是原初模型经过一代又一代数据的雕刻和算力的积累,最终水到渠成的产物。
从模型的创新性角度来讲,从Transformer到GPT1的背后,是大规模训练带来的量变到质变,Transformer的模型接入了大规模训练的逻辑中。
当前的ChatGPT实际上是GPT3.5。而从GPT1到2、3,再到现在的ChatGPT也就是GPT3.5,技术的迭代就是数据的积累和反复调优。
我们所接触到的ChatGPT,无外乎是在之前GPT的基础上,引入了rlhf人工反馈技术,相当于内置一个无限趋近于人的逻辑系统在中间层调优,调优后再输出结果,它的背后的技术,国内外AI企业这几年一直在做,所以ChatGPT的架构可以说非常先进,但不是颠覆性的,而是AI行业通过时间、数据积累调优的结果。
“快速复制ChatGPT的成本以及技术难度”
知微研究院秘书长 于永添博士:
简单来说,ChatGPT可以被拆分为算法、算力以及数据几个核心。算法层面国内的人才是不缺的,现阶段像哈工大和清华等类似的实验室也都完全能做。
算法早就有了,现阶段缺的是算力跟数据。
这两个部分是重点也是难点:算力和数据都需要大量的成本去做铺垫跟积累,并不是单纯砸钱、招人就能完成。
而这,也能解释为什么国内大厂有意愿,也有能力,迅速跟进类似的产品,但并不一定要争这个“首发”:AI看似技术先行,但实际上更先行的是成本。
前面我们提到了国内技术环境不缺人才和初始算法,缺的是算力和足够的时间,这背后都是成本——数据是成本,时间也是成本。
我们在讨论ChatGPT有多神奇的时候,不能忽略微软在19年到22年时间就已经砸了十个亿美金进去。
对于目前国内的大厂来说,算法已有,迅速跟进,目前的问题是如何复现这么大规模的一个预训练模型:ChatGPT的产生,需要大量相应的真实数据。OpenAI在人力成本低的地区,有专门的一个标注团队,专门人工标注数据,给大规模训练提供真实养料。
这些事情需要时间,需要积累,不是说我今天我砸了100亿进去明天就把数据全都标记完成的。所以,快速复现ChatGPT这件事情可能会有点夸张,但朝这个方向不断积累,并不代表说我们不能最终超越。对于AI,我们要有耐心,做时间的朋友。
“投资AI要接受长期主义”
Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie:
OpenAI推出的ChatGPT带给国内AI行业的启发,除了技术领域外,实际上也有很大一部分来自其融资模式。
阅读过相关报道后不难发现,OpenAI在起步阶段就设立了一个长期主义的融资分红模式:不同阶段有不同的回报机制,尽可能避免了资本快速套现。
这个融资模式严格意义上来说并不是一种创新,国内外有很多项目其实用过类似的案例,只不过曝光度和影响力没有达到这次OpenAI的水平。
这个模式真正的先进性在于它把“话语权”还给了AI公司。众所周知AI前期需要大量投入,算力、人力、基建,以满足研发试错需求,而通过和微软的合作,OpenAI不仅拿到了满足要求的研发经费,还拿到了微软背后重要的一些数据资源,算力和资本的结合成就了一个良好的技术开发环境,有大厂背书有资金和数据的支持,ChatGPT才最终得以一个完成度较高的状态惊喜世人。
这种各取所需、创业者和资本相辅相成的融资模式无疑是值得肯定的。
“AI投资的起伏与ChatGPT风口”
Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie:
由于技术的复杂性和不可预计性,外界对AI领域的认知往往需要一个长期主义的过程,这也就是为什么AI的风口总是突然出现,却总是渐渐消失:如果一个项目在投资人眼中不是长期和持续性的,那这个项目自然没有继续跟随的必要。我们看重的是长期和持续性能创造这种价值的,而不是那种短期的,但长线若仍没有上升趋势,那无疑会出现行业所谓的“冷静期”。
在这种技术和耐心的迂回中,我们经常能看到很多创业者加入或离开。而对于VC来说,极有可能接下来会有很多类似ChatGPT的项目冒出来需要看需要谈。只不过,在当前这种不确定性较多的经济环境下,VC一定还是希望去找稳定的项目,找真正有长期价值的项目。
“ChatGPT是否会取代人类”
知微研究院秘书长 于永添博士:从技术层面来讲的话,我觉得在人工智能这个领域当中分为强人工智能和弱人工智能。
那么对于现在所有的研究来讲,其实都集中于弱人工智能,在这个领域当中我觉得不存在AI去替代人类这么一种可能,因为从很多关键的算法跟节点当中的时候,就已经在某种程度上去做了规避,它的一切是需要围绕着人的想法去不断的去进化,它相当于是帮人去做很多层面的事儿。
Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie:首先就是AI或者是我一直都认为科技是赋能于我们人类的,我们之所以去投入到科技,是为了让我们生活得更好,能做事做得更好一些。
看待AI不需要去有一种排斥心理,它其实能帮助人们去提高这种输出率和生产创造力,省了一定的这种时间的投入。现在AI真的是一定程度可以去实现替代的,有可能就会替代某一些基础性的工作。
对于做基础性工作的,我们可能就需要去提升自己的一些技术,而提升这些技术,其实更多的是发挥我们本来我们人类的智慧,做一些更富有创造性的事情。
结语
站在应用层面,ChatGPT无疑给2023年的AI圈、科技圈带来一个迷人的片头,将科技赋能人类逻辑后生成的“智能”,带给人们太多的想象空间。
对于国内大厂来说,ChatGPT的爆火给行业带来了一个比较成熟且优质的产品形态模式:整合现有的积淀,再去跟进,是一个更具“性价比”的选择。
资本对于AI赛道,或者前沿技术等领域的热情也一直都在,相信好的技术永远不缺资本的青睐,给AI一点时间,坚定长期主义。
技术改造世界,AI造福人类,这一次可能就是从ChatGPT开始。
今日话题
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