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中国公司快速跟进ChatGPT,不值得

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值得快速跟进的是新的AI技术趋势,是未来语言模型在不同领域的应用


文 | 刘以秦

编辑 | 谢丽容

以ChatGPT为代表的AIGC (AI生成内容) 应用爆火,带动全球人工智能领域的第二波热潮。2022年11月人工智能公司OpenAI推出ChatGPT后,估值一路走高,已达290亿美元。美国一众科技公司闻风而动,中国科技领域也在跟进,投资机构们看到了新热点,重点寻找相关初创公司。

与语音交互、图像识别等AI应用类似,ChatGPT也是一种人机交互。人通过文字和机器对话,获得内容。但是ChatGPT的突破之处在于,它可以基于大数据集自己生成内容,而不是简单的比对和匹配。这意味着AI掌握了一定的自学习能力,技术迭代的速度大幅提升。AI进入2.0时代。

在1.0时代,我们使用语音交互时,获得的内容是技术人员提前预设的,AI只是在海量数据库中做快速比对,如果数据库中并没有对应内容,AI的回答就会是“对不起,我没听懂您的问题。”1.0时代应用最广泛的AI技术是人脸识别,同样也是数据库比对,AI起到的作用更多是提高效率。

AI 2.0时代的先发者ChatGPT是一次令科技行业震惊的技术进展,未来会影响到各行各业。但需要厘清的是,OpenAI是一家有独特背景的创业公司,ChatGPT是该公司基于AI大模型,长期烧钱砸出来的人机交互服务,再加上明星创始人以及资本方的影响力,共同打造一次全球科技领域的营销活动。

中国科技公司需要学习先进技术,而不是简单模仿一家暂时炙手可热的公司。有人担心若不快速跟进,会让中国在AI领域失去主动权。掌握主动权不是跟风,是要结合自身特点做出独特优势。


很难学

中国公司很难在短时间内学会ChatGPT。

ChatGPT能够火爆,是多种因素共同作用的结果。包括长期高额投入且没有盈利压力;全球云计算市场份额排名第二的微软云提供算力支持;以及创始团队的营销能力。

OpenAI成立于2015年,含着金汤匙出生,三位创始人分别是马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特·曼、PayPal联合创始人彼得·蒂尔。创立之初就抱上了微软的“大腿”,目前微软持股比例49%。这些背景让OpenAI在前几年没有营收压力,可以专心投入技术研发、迭代、优化,在它尚未起势之前,曾多次被外界嘲讽。各国媒体报道称,为了做出ChatGPT,投入了数十亿美元。更具体的数字是,大约每年25亿美元。

即使公司名字里有“Open”这个单词,OpenAI目前使用的模型、参数等,均未开源。这意味着其他公司目前想要跟进,只能同样的路子一步不差照样走一遍,同样“烧钱”。

在中国,一家创业公司很难有这样的成长环境,或许在初期可以通过融资,专心技术研发,但很快就要面临商业化的挑战。甚至会为了商业化,不断调整研发方向。大型科技公司则大多都在“降本增效”,一个还难以看到明确商业回报的技术趋势,可以布局,但不会一年烧掉几十亿美元。

此外,ChatGPT是一次AI技术的“暴力式”突破,用当下最极端的方式,通过大算力的堆叠,全球大数据集不计成本的训练,最高性能硬件的支持,以及顶尖人才等因素共同实现。也就是说,如果说AI的投入是一个吞金兽,那ChatGPT就是一个超级吞金兽。

ChatGPT使用的是Transformer架构,擅长处理大量数据和处理语言长期依赖性,可以并行处理,能够极大缩短模型训练时间。这一架构2017年已经出现,并非OpenAI独创,有不少AI公司都在使用这一架构。

算力,硬件,人才,是可以在短期内用资金投入来跟上,但是数据不同,尤其是能够满足大模型运转的高质量数据,在中国相对稀缺。

过去我们常说,中国AI产业的优势之一是有海量丰富的数据,这一点放在今天依然成立,但是在过去几年,中国的AI公司们并没有在数据的质量和广度上花太多功夫。为了做具体行业的商业化应用,中国公司更多精力用于扎根具体行业或细分场景,例如应用最广泛的人脸识别,积累了大量同质化数据。

也就是说,我们有海量数据,但是这些数据需要通过专业的人力,进行挖掘、采集、标注、整理。中国的数据采集标注行业虽然不缺人,但缺专业团队,也缺少有效的管理方式。

还有一点中国公司们难以学习的,是影响力。美国公司擅于做宏大叙事下的“病毒式营销”。以马斯克为代表的美国商人们,能够通过讲故事,激发讨论度,共识与热情,质疑或否定,他们自己就是公司和产品的代言人。


当下不值得学

ChatGPT代表了新一代AI技术方向,帮助OpenAI估值大涨,但目前还处于非常初级的阶段。就像是自动驾驶,看起来很酷炫,一旦真的尝试,就会发现很多问题。

ChatGPT能实现流畅对话,甚至探讨一些专业话题,但更多时候是一个“胡编乱造的语言大师”,存在数据过时、偏见、虚假信息、价值观不正等问题。如果真的把它当成搜索工具来用,得到的结果还需要在传统搜索引擎或其他地方进行二次验证,反而会降低效率。

当然现在只是新技术萌芽阶段,这些问题未来都能被优化。抛开这点,ChatGPT目前最主要的矛盾是,在还没能创造真实价值,且需要更多用户参与交互来帮助机器优化的阶段,它选择了以交互次数来收费。

这是一个不太成立的商业模式。交互本身并不能产生价值,能够收费的是交互带来的产品和服务。例如,我们去剪头发,需要和理发师交流。付钱是为了得到新发型,而不是为了和理发师聊天。

对于微软来说,ChatGPT是一个可以嵌入不同应用的工具,但以目前的成熟度来看,还未能给微软带来商业价值。当前,即使是巨头公司,也很难支持一项长期高额亏损的业务。OpenAI即使没有盈利压力,也有营收压力,所以只能尽快收费。

OpenAI估值大涨后,商业化压力会变得更大。回溯几年前,中国有不少类似的AI公司,高估值,高融资,招徕全世界优秀的技术人才,也会讲故事,且没有清晰的商业模式。为了提振估值,只能硬着头皮做收入,不断转变业务方向,或是把摊子铺得越来越大。到今天,他们大多变成了泡沫。

引发上一轮AI热潮的是谷歌旗下的DeepMind推出AlphaGo,但是谷歌从一开始就坚持开源,让其他科技公司能够快速跟进。

目前,谷歌已经开始有目的性的布局语言模型。今年2月,谷歌宣布向AI公司Anthropic投资3亿美元,这家公司的创始人就来自OpenAI,其产品也是智能聊天机器人,号称与ChatGPT水平相当。

AI技术,包括自然语言处理、人机交互、AI大模型等,都是中国科技公司应该关注的重要方向。中国公司擅长做工程优化,或许可以等到新技术成本更低时,再结合自身的特点,放大优势,专注于行业应用。

作者为《财经》记者

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