文|AI新智界
眾所皆知，微軟已在其消費(fèi)者和企業(yè)產(chǎn)品中部署了 OpenAI 的模型，例如 Bing、GitHub Copilot 和 Office Copilots。微軟還通過其 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺為客戶提供使用其他模型的選擇，例如 Hugging Face 提供的開源模型。
然而，像 OpenAI 這樣的閉源模型往往是許多企業(yè)公司進(jìn)入市場的最簡單、最快的方式，因?yàn)樗鼈兺ǔ峁└嗟闹С趾头?wù)。
12 月 5 日，微軟公布了 Copilot 的下一步升級計(jì)劃，其將使用 OpenAI 最新的 GPT-4 Turbo 模型生成響應(yīng)，以使用戶能夠處理更復(fù)雜和更長的任務(wù)。
隨著微軟與 OpenAI 的關(guān)系愈發(fā)緊密，行業(yè)內(nèi)也傳出了一些批評的聲音。亞馬遜 AWS 首席執(zhí)行官 Adam Selipsky 上周曾對微軟提出了含蓄的批評，他表示許多公司（客戶）“不希望云提供商主要依賴于一種模式提供商”。
作為微軟的競爭對手之一，亞馬遜同樣在人工智能領(lǐng)域做出了重大貢獻(xiàn)，其與 OpenAI 的最大競爭對手 Anthropic 建立了新的合作伙伴關(guān)系，并提供了 Stability AI、Cohere 和 AI21 等產(chǎn)品。
那么，問題來了，微軟真的像亞馬遜 CEO 批評的那樣，將雞蛋都放在同一個(gè)籃子里嗎？
對此，微軟全球副總裁，人工智能平臺負(fù)責(zé)人埃里克?博伊德（Eric Boyd）周三在接受采訪時(shí)表示，該公司的人工智能服務(wù)很快將提供除 OpenAI 之外的更多大語言模型（LLMs），并坦言“客戶希望有選擇”。
當(dāng)博伊德被問到“微軟是否會在 OpenAI 之外提供更多模型，甚至可能通過與 Anthropic 的合作”時(shí)，他回答道：“我的意思是，總會有新事物出現(xiàn)。我會一直關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。”
不過，他表示，公司尚未準(zhǔn)備好分享更多細(xì)節(jié)。
博伊德在 VentureBeat 的獨(dú)家視頻采訪中發(fā)表了上述言論，其談話的主要焦點(diǎn)是公司是否準(zhǔn)備好采用人工智能。在采訪中，博伊德明確表示微軟計(jì)劃在選擇方面保持競爭力。
以下為博伊德的視頻采訪內(nèi)容，為了簡潔和清晰，對話已被編輯。
提問：微軟的很多模型都依賴于 OpenAI。它在過去幾周里遭遇了重大危機(jī)，其領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)也因安全問題而出現(xiàn)了分歧。這對計(jì)劃通過微軟使用 OpenAI 解決方案的企業(yè)有何影響？
Eric Boyd：OpenAI 多年來一直是我們的重要合作伙伴，我們與他們的合作非常密切。我們非常有信心，微軟擁有繼續(xù)運(yùn)營和與 OpenAI 良好合作所需的一切。同時(shí)，我們?yōu)榭蛻籼峁V泛的模型，他們可以選擇來自 OpenAI 的最佳前沿模型，以及最好的開源模型，例如 Llama 2 等可用模型和其他公司可以使用的模型。因此，我們希望確保微軟正在幫助企業(yè)將所有這些工具整合在一起。當(dāng)其他企業(yè)與我們合作時(shí)，我們也希望確保他們擁有正確的工具集來盡快、盡可能成熟地構(gòu)建應(yīng)用程序。
提問：還有其他關(guān)鍵因素決定企業(yè)是否準(zhǔn)備好采用新一代人工智能解決方案嗎？
Eric Boyd：正如我們所看到的，最成功的公司是那些有明確愿景的公司，這是一個(gè)即將得到解決的問題。這些模型非常擅長創(chuàng)造內(nèi)容。因此，如果企業(yè)想創(chuàng)建內(nèi)容，那么它會是一個(gè)很棒的應(yīng)用程序。它們非常擅長評論總結(jié)、生成代碼、語義搜索以及數(shù)據(jù)推理。只要公司在這四個(gè)非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域構(gòu)建應(yīng)用程序，那么我們就能看到很多公司的成功，因?yàn)檫@就是模型真正擅長的領(lǐng)域。
我們偶爾會與那些對人工智能如何為他們解決一些“稀奇古怪”的問題而抱有宏偉想法的公司進(jìn)行交談，必須讓他們清楚的是，這些模型是神奇的工具，可以做很多令人難以置信的事情，但是它并不是萬能的。因此，確保真正以最有效的方式使用這些工具，公司就可以從中得到了很好的結(jié)果。
提問：你們的競爭對手正在爭先恐后地加入這個(gè)領(lǐng)域，如亞馬遜、谷歌等。微軟的 GenAI 解決方案提供了哪些獨(dú)特的價(jià)值主張，使其有別于那些競爭對手？
Eric Boyd：可以說微軟是人工智能行業(yè)的第一家公司，并且從事這個(gè)行業(yè)已經(jīng)有一段時(shí)間了。在此期間，GPT-4 已經(jīng)投放市場超過了一年，我們也一直在其基礎(chǔ)上構(gòu)建 copilots 和其他應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序已在今年投入市場。在這個(gè)過程中，我們從中吸收了人們在這些產(chǎn)品中構(gòu)建的所有知識，并將其放入 Azure AI Studio 和其他產(chǎn)品中，使客戶可以輕松構(gòu)建自己的應(yīng)用程序。
最重要的是，微軟從一開始就非常仔細(xì)地思考如何以負(fù)責(zé)任的方式構(gòu)建這些應(yīng)用程序？我們?yōu)榭蛻籼峁┧麄兯璧墓ぞ呦?，使他們以正確負(fù)責(zé)的方式構(gòu)建自己的應(yīng)用程序。因此，正如我所提到的，我們擁有超過 18,000 名客戶，其中許多客戶通過使用這些模型看到了真正有價(jià)值的應(yīng)用，并對他們的產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生了實(shí)際的影響。
提問：很多公司試圖利用 OpenAI 的不穩(wěn)定性，比如 Salesforce 為任何想要跳槽的 OpenAI 開發(fā)人員提供工作機(jī)會。此外，還有亞馬遜因微軟依賴 OpenAI 而隱晦地批評微軟。那么，微軟現(xiàn)在如何看待它的合作伙伴關(guān)系，特別是與 OpenAI，以及微軟會如何構(gòu)建這些合作伙伴關(guān)系，以加強(qiáng)向公司、你的客戶以及成千上萬的客戶保證這些模型和其他產(chǎn)品將是安全且受到良好管理的需求？
Eric Boyd：正如我提到的，我們與 OpenAI 有著非常密切的合作。我們在模型構(gòu)建和開發(fā)的各個(gè)階段都進(jìn)行了合作。所以我們從一開始就考慮了安全問題，并考慮如何建立和部署這些模型。然后，我們將這些模型完全托管在 Azure 上。正因如此，當(dāng)一家公司與 Azure 合作時(shí)，他們就知道自己得到了 Azure 帶來的所有承諾。
另外，微軟在處理客戶最私密的數(shù)據(jù)、電子郵件和文檔方面擁有豐富的歷史。我們知道如何根據(jù)業(yè)內(nèi)一些最嚴(yán)格的隱私法規(guī)進(jìn)行管理，我們將所有這些知識應(yīng)用于如何使用人工智能，并以完全相同的方式處理它。
基于這個(gè)基礎(chǔ)，我們與 OpenAI 進(jìn)行了深度合作，并與許多其他公司合作，包括 Meta（合作開發(fā) Llama 模型）、NVIDIA、Hugging Face 等。
提問：你提到了 Llama 和 Hugging Face。許多實(shí)驗(yàn)都是在開源上進(jìn)行的，但我想你也聽說過，閉源有時(shí)可能是最快進(jìn)入市場的。上周 Adam Selipsky 含蓄地提到微軟的封閉模型高度依賴 OpenAI。考慮到 OpenAI 正在發(fā)生的一切，如此依賴 OpenAI 是一個(gè)漏洞嗎？
Eric Boyd：我完全不這么認(rèn)為。我認(rèn)為我們擁有非常牢固的合作伙伴關(guān)系，共同生產(chǎn)了世界領(lǐng)先的模型，我們在市場上投入時(shí)間最長，擁有最多的客戶，并且正在真正推動這一領(lǐng)域的發(fā)展。當(dāng)然，我們也與其他公司建立了廣泛的合作伙伴關(guān)系。因此，我們在這方面并不是一心一意的。我們知道客戶想要有選擇，并希望確保為他們提供選擇。
提問：那么你是否認(rèn)為在接下來的幾周、幾個(gè)月內(nèi)，你們可能會在 OpenAI 之外發(fā)布更多模型，或者與 Anthropic 或其他公司建立關(guān)系？
Eric Boyd：我的意思是，總會有事情發(fā)生。適應(yīng)于這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。當(dāng)然，我們還準(zhǔn)備了一些東西，這是肯定的。
提問：許多公司認(rèn)為采用 GenAI（生成式人工智能）存在風(fēng)險(xiǎn)，包括這項(xiàng)技術(shù)會以不可預(yù)測的方式產(chǎn)生幻覺。許多公司做了很多事情來減少這種幻覺的產(chǎn)生。你們是如何解決這個(gè)問題的？
Eric Boyd：是的，這是一個(gè)非常有趣的地方。我們有幾種種看待這個(gè)問題的方法。一是我們希望讓模型盡可能發(fā)揮作用。所以，微軟在如何微調(diào)和實(shí)際引導(dǎo)模型以提供用戶喜歡看到的響應(yīng)類型方面，創(chuàng)新了許多新技術(shù)。二是通過實(shí)際提示模型，并為其提供特定數(shù)據(jù)集的方式。對此，我們提供了許多新技術(shù)，并能看到模型結(jié)果的準(zhǔn)確性顯著提高。在這方面，我們將繼續(xù)進(jìn)行迭代。
最后一個(gè)維度實(shí)際上是思考人們?nèi)绾问褂媚Ｐ?，我們用了“副駕駛”這個(gè)比喻。比如我正在編寫代碼，模型正在幫助我編寫代碼，但我仍然是它的作者。我將其添加到我的 Word 文檔中：“幫助我將這些要點(diǎn)擴(kuò)展為我想要的更豐富的對話和文檔?！边@依然是我的聲音，它仍然是我的文檔，這就是這個(gè)比喻真正起作用的地方?！熬拖裎覀兌剂?xí)慣與他人交談，偶爾有人會說錯(cuò)話，你糾正它，然后繼續(xù)，這并不罕見?！彼赃@個(gè)比喻非常適合這些模型。因此，越多的人了解使用它們的最佳方法，他們的生活就會越好，就會獲得更好的結(jié)果。
提問：Eric，你談到了一些關(guān)于人類強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)容，微調(diào)過程可以使其中一些模型更安全。有一個(gè)領(lǐng)域被討論過，但沒有得到很多關(guān)注，那就是可解釋性。對此有一些研究，也有一些工作正在進(jìn)行中。研究這個(gè)領(lǐng)域是有希望的嗎，還是說在這些模型如此復(fù)雜的情況下，這是不可能實(shí)現(xiàn)的？
Eric Boyd：我認(rèn)為這絕對是一個(gè)研究領(lǐng)域。我們看到許多研究繼續(xù)推進(jìn)這一領(lǐng)域，嘗試反事實(shí)，嘗試不同的訓(xùn)練步驟等等。我們正處于早期階段，因此我們看到很多內(nèi)容在繼續(xù)增長和發(fā)展。我們在產(chǎn)品中引入了一些負(fù)責(zé)任的人工智能工具，并開源了這些工具，這讓我深受鼓舞。像 Fairlearn 和 InterpretML 等將幫助你理解一些更簡單的模型。真正的問題是我們?nèi)绾卫^續(xù)將其擴(kuò)展到更大的模型集？我認(rèn)為我們將繼續(xù)看到該領(lǐng)域的創(chuàng)新，但是很難預(yù)測這個(gè)領(lǐng)域?qū)⒆呦蚝畏健?/p>
提問：Eric，作為人工智能領(lǐng)域的杰出人物之一的 Yan LeCun（Meta 首席人工智能科學(xué)家），已經(jīng)談?wù)摿艘欢螘r(shí)間有關(guān)模型開源的重要性。但 OpenAI 主要是閉源的，你能談?wù)劮忾]模型的想法是否會成為問題嗎？
Eric Boyd：事實(shí)上，在開源和閉源這兩個(gè)方面，我們都投入了大量資金。因此，我們與 OpenAI 密切合作，生產(chǎn)領(lǐng)先的前沿模型，這是希望確?？蛻艨梢允褂眠@些來構(gòu)建最好的應(yīng)用程序。此外，我們還開發(fā)了許多自己的模型，比如一個(gè)由五個(gè)模型組成的系列，它們都是開源模型。我們還開源了一系列關(guān)于如何圍繞 ONNX 和 ONNX 運(yùn)行時(shí)優(yōu)化模型的技術(shù)。所以，我覺得兩者都將成為非常有價(jià)值的領(lǐng)域，可以幫助新的大語言模型繼續(xù)發(fā)展和成長。
提問：微軟在治理方面做了一些最好的工作。5 月，你發(fā)布了 45 頁的白皮書，盡管任何白皮書都會隨著現(xiàn)在事情的發(fā)展節(jié)奏而過時(shí)。但我發(fā)現(xiàn)有趣的是，你在那篇論文中的主要原則之一是透明度。你對許多功能都有透明度注釋。我在 Azure OpenAI 上看到一篇文章，其中充滿了警告：不要在需要最新準(zhǔn)確信息的場景或存在高風(fēng)險(xiǎn)場景等情況下使用 OpenAI。這些警告會隨著你正在做的工作而很快消除嗎？
Eric Boyd：再次強(qiáng)調(diào)，這是關(guān)于思考使用模型的最佳方法是什么以及它們擅長什么？因此，當(dāng)客戶更多地了解使用這個(gè)新工具的期望時(shí)，我認(rèn)為他們會變得更加舒適和熟悉。多年來我們一直在思考什么是負(fù)責(zé)任的人工智能，并基于此發(fā)布了人工智能原則。你引用的人工智能標(biāo)準(zhǔn)，展示的是我們內(nèi)部遵循的流程，以確保我們以負(fù)責(zé)任的方式構(gòu)建產(chǎn)品。
提問：你見過很多人，包括 Sam Altman 最近都在談?wù)撨@些模型需要更多的推理。你認(rèn)為通過微軟的努力或與 OpenAI 的結(jié)合，這種情況很快就會發(fā)生嗎？
Eric Boyd：我認(rèn)為推理是一種非常有趣的能力。我們希望為模型帶來更多開放式問題，并讓它們?yōu)槲覀兲峁┲鸩降慕鉀Q方案。說實(shí)話，它們現(xiàn)在已經(jīng)很擅長了。但是，怎樣才能讓它們做得更好，讓我們開始在更多方面依賴他們？這是我們正在思考的問題。我們正在研究很多方向：如何帶來不同的模式？如何將更多功能融入到模型中？所有這些都是研究方向，所以我預(yù)計(jì)會看到很多有趣的事情發(fā)生。但是我不愿意做出預(yù)測。在過去的一年里，這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展得如此之快，很難猜測接下來我們會看到什么。
原文鏈接：
https://venturebeat.com/ai/microsoft-exec-hints-at-new-llms-beyond-openais/