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模式識別博士張斯成:ChatGPT過熱容易導(dǎo)致錯誤判斷

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模式識別博士張斯成:ChatGPT過熱容易導(dǎo)致錯誤判斷

阿爾特曼提出了萬物摩爾定律:未來在AI時代,社會成本主要有兩大構(gòu)成:AI的獲取成本和能源的獲取成本。這兩大成本會急劇降低,當(dāng)它們趨近于0的時候,社會中的商業(yè)化就不再是一個難題,因為“商業(yè)化”這個概念可能會產(chǎn)生根本性改變,或者消失。

攝影:界面新聞 范劍磊

文|甲小姐  劉楊楠

此時此刻,無人不為ChatGPT瘋狂。

放眼全球,先是微軟、谷歌兩大國際巨頭圍著它打成一片,一眾科技大佬紛紛亮出名言,比爾·蓋茨公開強(qiáng)調(diào),“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)同等重要”;埃隆·馬斯克在用過后直呼“好到嚇人”,斷言“我們離強(qiáng)大到危險的AI不遠(yuǎn)了”;英偉達(dá)CEO黃仁勛也在近日表示,ChatGPT是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“iPhone 時刻”。

再看中國,百度、阿里、網(wǎng)易、360、字節(jié)跳動等互聯(lián)網(wǎng)大廠均表態(tài)將圍繞ChatGPT做相關(guān)布局。創(chuàng)投圈也已經(jīng)開始出現(xiàn)五花八門的“中國版ChatGPT”。

好像所有人都在賭,賭ChatGPT能夠撞開人類通往通用人工智能(AGI)的大門。但事實是,ChatGPT還有太多不完美:它無法回答所有問題,會一本正經(jīng)地胡說八道;即使依托微軟Azure強(qiáng)大的云能力,也沒能在訪問量陡增時逃過宕機(jī)的命運(yùn);此外就是錢的問題——有傳言稱OpenAI在GPT-3.0的訓(xùn)練周期內(nèi)花費(fèi)上千萬美金,但至今仍沒人能準(zhǔn)確說出OpenAI推出GPT模型至今總共花了多少錢。

ChatGPT是否熱過頭了?當(dāng)噪音模糊了ChatGPT的真容,張斯成對此表示,“過熱容易導(dǎo)致錯誤判斷”。

這一期對話嘉賓張斯成曾任斑馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人、阿里釘釘副總裁、明略首席戰(zhàn)略官,于2001年畢業(yè)于中國科技大學(xué),獲得計算機(jī)軟件和新聞傳播雙學(xué)位,并于2005年在香港城市大學(xué)獲得模式識別博士學(xué)位。

一直以來,張斯成都是位deep thinker。過去三年疫情期間居住在香港的他一直在“隔岸觀火”,等待一個真正“下場”的機(jī)會。他從去年年初開始關(guān)注生成式AI,認(rèn)為AIGC是一個不錯的機(jī)會。當(dāng)時他沒想到,半年后將會有一個“怪胎”橫空出世。

本文,甲小姐對話張斯成,聊一聊他眼中的ChatGPT,和它背后的OpenAI,尋找一個可以真正“下場”的機(jī)會。

本文目錄:

1.談出圈:“動作快到不像微軟,這是一個贏面很大的AB策略”

2.談態(tài)勢:“美國式vision,中國式mission”

3.談商業(yè):“100億俱樂部”

4.談技術(shù):“不是非GPT不可”

5.談價值:“還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候”

1.談出圈:“動作快到不像微軟,這是一個贏面很大的AB策略”

甲小姐:當(dāng)年小冰不溫不火,這一次ChatGPT火到出圈,除了技術(shù)水平差異,原因還有什么?

張斯成:第一,ChatGPT的交互界面極其簡單,用戶打開界面輸入問題就能得到答案。極簡化增大了出圈的可能性——過去幾年互聯(lián)網(wǎng)上所有現(xiàn)象級產(chǎn)品沒有一個不是簡單的。

對比一下,小冰當(dāng)時推出了一個卡通形象,文質(zhì)彬彬的,拉高了人們的期待,而OpenAI沒有任何“人設(shè)”,反而表現(xiàn)超人預(yù)期。不過從產(chǎn)品角度來看,ChatGPT非常ugly,阿爾特曼(OpenAI CEO)自己也說這是一個糟糕的產(chǎn)品,也會輸出一些錯誤的信息。

第二,它很有話題性。ChatGPT會一本正經(jīng)地胡說八道,有些很好玩兒的回答,有話題性,容易通過社交媒體傳播,自媒體就會炒作,再加上比爾·蓋茨、馬斯克等大佬助推,無形之中加快了它的出圈。

第三,ChatGPT非常擬人化。它會像人一樣和你互動,比如會告訴你這個問題我不能回答,或者不知道答案,這樣它在犯錯時會讓人有很高的容忍度。

普通人對“智能”的感受和專業(yè)人士對智能的定義不一樣,大眾對智能的定義是“要像個人”,就是能夠“像人一樣表達(dá)”。和養(yǎng)寵物一樣,我們覺得寵物聰明會說寵物“通人性”,而不是它一定要知道1+1=2才叫智能,現(xiàn)在看機(jī)器也一樣。這是一種上帝視角,我們覺得人類自己是聰明的,所以只要寵物或機(jī)器具備某些“像人”的特征,我們就認(rèn)為它聰明、可愛,就愿意和它交往。但這不是OpenAI刻意設(shè)計的,只是ChatGPT能夠達(dá)到這樣的效果。

最后,OpenAI選擇在去年11月底推出ChatGPT也是個很聰明的選擇。我相信阿爾特曼跟和薩蒂亞(微軟CEO)兩個人肯定討論過什么時候推出來。據(jù)報道,其實去年夏天阿爾特曼就給薩蒂亞和比爾·蓋茨都演示過這個產(chǎn)品了,所以他們這么有信心推動100億美元投資,估計是看到了ChatGPT和GPT將對整個微軟的商業(yè)體系產(chǎn)生巨大加成,以及在競爭戰(zhàn)略上的重大機(jī)會。

甲小姐:假設(shè)ChatGPT在去年7月份亮相,它不會像現(xiàn)在這么火嗎?

張斯成:有可能不會。首先技術(shù)準(zhǔn)備不足,最近它在微軟Azure云上也因請求過多而停服了。估計去年演示的時候還是GPT-3.0,年底推出的是GPT-3.5,3.0到3.5還是有不少改進(jìn)的,特別是CoT(思維鏈,Chain of Thought)能力。一般來講,千億參數(shù)規(guī)模以上的大模型,才可能涌現(xiàn)出“CoT”等強(qiáng)大的能力,而CoT的出現(xiàn),可能正是ChatGPT產(chǎn)生類似“推理”效果的關(guān)鍵。因此,如果去年7月就推出的話,交互效果可能沒有這么好。

我不確定他們是如何考量這個時間點(diǎn)的,但肯定設(shè)計過——ChatGPT大火以后,微軟投資100億美元的新聞跟著出來,而且?guī)缀跏且浴肮馑佟卑袰hatGPT接入各個產(chǎn)品線,包括Office、Teams、Dynamics、Bing等等,這都是微軟的重要產(chǎn)品——動作快到不像微軟。

甲小姐:展開說說“動作快到不像微軟”。

張斯成:一個成熟的大廠做一個項目,從立項到最后落成,沒兩三個月根本干不出來。舉個例子,Office 365在微軟收入中是舉足輕重的。它要接入GPT這樣的外部模型并不只是對接一個API這么簡單,因此不僅要保證兩個產(chǎn)品之間的無縫對接,還要保證向前兼容已有的客戶和服務(wù)。中間必須經(jīng)過大量的測試和調(diào)試,兩三個月在工程上已經(jīng)是極限了,所以我推算微軟可能已經(jīng)秘密準(zhǔn)備了好幾個月。

甲小姐:微軟這么果斷all in ChatGPT的深層次原因,是不是和CEO薩蒂亞這個人有關(guān)?

張斯成:皮柴(谷歌CEO)和薩蒂亞是兩種完全不同的風(fēng)格。皮柴相對保守,但薩蒂亞是革新派。

薩蒂亞上臺的時候比爾·蓋茨就要求他要做變革,他后來寫了一本書,叫《Refresh》(中文版譯名為《刷新:重新發(fā)現(xiàn)商業(yè)與未來》),講了怎么把微軟這家?guī)资甑睦螴T公司變成一個有戰(zhàn)斗力的新公司。

上任以來,他接受了Windows mobile的失利,承認(rèn)收購諾基亞是一筆失敗的交易,并開始積極參與開源社區(qū)的建設(shè)。同時,為了在內(nèi)部樹立敢于創(chuàng)新的作風(fēng),也在公開場合表明自己喜歡蘋果的iPhone,因為上面有所有微軟的App。

他在微軟最大的成就是把Azure給救活了。微軟的基本盤就是Windows和Office,Azure在微軟其實一直不溫不火,但云時代前兩個東西已經(jīng)不行了,所以他把所有東西都云化,全部轉(zhuǎn)向Azure?,F(xiàn)在Windows操作系統(tǒng)已經(jīng)幾乎沒怎么賺錢了,主要是Azure上的Office 365和Dynamics 365。Dynamics 365在中國市場并不常見,因為主要還是服務(wù)國際客戶,但它的定位,是要幫助微軟深耕企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,逐步滲透和占據(jù)客戶的業(yè)務(wù)場景。

所以深層次原因還是人。我認(rèn)為硅谷有三個差不多同一量級的人:馬斯克、阿爾特曼和薩蒂亞。馬斯克不用說了,是我偶像;阿爾特曼是有機(jī)會追趕馬斯克的人;薩蒂亞可能跟他們不在同一量級,但他還是很牛的,能夠讓大象跳舞,讓微軟有這么大的變革,這很不容易。

甲小姐:這三位都極有魄力。

張斯成:有勇氣,有想法,有謀略。

薩蒂亞這一次的謀略太明顯了。我是做戰(zhàn)略的,這件事你說沒有計劃過我是不相信的。我猜測他不僅計劃過,背后肯定還模擬演練過好多次,因為這是一個贏面很大的AB策略——

從A面看,微軟通過控制OpenAI和ChatGPT直接占領(lǐng)了AGI路途中的一個戰(zhàn)略制高點(diǎn),對搜索引擎的長期范式發(fā)起挑戰(zhàn),充分利用了谷歌過去幾年保守怠戰(zhàn)的弱點(diǎn),如果能一氣呵成,那么就打破了谷歌在搜索領(lǐng)域長期的壟斷地位,讓Bing重獲新生;

從B面看,微軟直接沖擊對方的頂梁柱業(yè)務(wù),釜底抽薪,逼著整個搜索行業(yè)重整成本結(jié)構(gòu),大家一起耗著。而谷歌財務(wù)結(jié)構(gòu)的耐抗性要明顯差于微軟,股價持續(xù)大跌,資本和人才的虹吸效應(yīng)加劇,最后導(dǎo)致谷歌內(nèi)部的劇變,這種慘勝也能改變雙方的軍備格局,長期戰(zhàn)爭勝利的天平就會發(fā)生傾斜。

另外,從微軟角度出發(fā),他們把GPT接入了Office,是因為GPT模型本質(zhì)上相當(dāng)于一種AI的能力輸出,對Office的加持效果是最明顯的。新版Office出來以后,我估計很多在線文檔都會處于競爭劣勢。

2.談態(tài)勢:“美國式vision,中國式mission”

甲小姐:對大部分人而言,如何抓住ChatGPT這一波機(jī)會?

張斯成:目前看就是三條路徑:留在大廠、自己創(chuàng)業(yè)做垂直場景,或加入王慧文這樣的團(tuán)隊。

甲小姐:大家首先在問,誰最有機(jī)會成為“中國的OpenAI”?

張斯成:關(guān)于誰能成為“中國版的OpenAI”,前幾天李志飛(出門問問創(chuàng)始人)說過可以分成七大門派(包括他的“自成派”)。我個人的看法是,無法得出一個簡單的論斷:大廠隊是最有可能在商業(yè)化層面接近微軟加持下的OpenAI的,國家隊和準(zhǔn)國家隊是最有可能贏得政策性支持并獲得最終清場權(quán)的,而民間隊是最有可能在創(chuàng)新層面上突破的,特別是今日之前至少已經(jīng)投入LLMs研發(fā)12個月以上的團(tuán)隊。

總的來看,要做出“中國的OpenAI”需要三種能力:資金、人才、場景。

大廠不缺場景,也不缺錢,再卡住人才,民間力量很難做起來,因為做這個需要有一定人才密度,你看OpenAI雖然人不多,但里面每一個拿出來都是大牛,一群大牛才有可能做出一個OpenAI,否則到最后只能follow別人。

有朋友開玩笑說,硅谷提出Vision(愿景),國內(nèi)當(dāng)作Mission(任務(wù))。這是大洋兩岸目前在面對創(chuàng)新時慣性思考范式的差異。Vision是為夢想買單,Mission則是為了當(dāng)下的生計。通常我們會舉國之力去發(fā)展的都是“不做就死”的領(lǐng)域,跟國家的安全紅線強(qiáng)相關(guān),例如雜交水稻、兩彈一星、芯片、量子計算等。我覺得人工智能目前還沒有到這個層面,雖然遲早會到。

甲小姐:OpenAI也會被質(zhì)疑商業(yè)化。

張斯成:阿爾特曼被問過很多次商業(yè)化問題,他的回答是“I have no idea”,中國有人這樣說可能估值馬上砍一半。

2019年,阿爾特曼在加入OpenAI前后寫過一篇博客,表達(dá)他的政治理想,也涵蓋了他對商業(yè)化的考量。文章里講到,他認(rèn)為未來的資本主義制度應(yīng)該做一個升級。后來他開展了一個UBI(Universal Basic Income,意指“全民基本收入”)的社會性試驗項目。大概意思是,當(dāng)機(jī)器人或AI已經(jīng)極大智能化,大部分臟活累活都能干,社會成本會大幅降低,讓所有從事社會生產(chǎn)的人持有一定股份,這時候資本主義會發(fā)生一個根本性變化。

因此阿爾特曼提出了萬物摩爾定律:未來在AI時代,社會成本主要有兩大構(gòu)成,一個是AI的獲取成本,一個是能源的獲取成本。這兩大成本會急劇降低,當(dāng)它們趨近于0的時候,社會中的商業(yè)化就不再是一個難題,因為“商業(yè)化”這個概念可能會產(chǎn)生根本性改變,或者消失。

甲小姐:事實是,OpenAI已經(jīng)依靠微軟走上商業(yè)化道路了,馬斯克甚至抨擊他們已經(jīng)違背了OpenAI的初衷。

張斯成:OpenAI確實面臨很現(xiàn)實的商業(yè)化問題,他們和微軟簽了一個協(xié)議,體面地解決了商業(yè)化難題。他們簽的協(xié)議也是腦洞大開,相當(dāng)于微軟租了這家公司,微軟給OpenAI投資,OpenAI幫微軟賺錢,OpenAI壯大到一定程度后就能把自己的股份贖回去。

這是四兩撥千斤,太聰明了。更何況ChatGPT爆火之后,大家似乎也瞬間相信了OpenAI的商業(yè)潛力。OpenAI預(yù)計今年會有2億美元收入,明年收入達(dá)10億美元。現(xiàn)在大家不會再問阿爾特曼商業(yè)化問題,只會關(guān)心他們什么時候優(yōu)化出GPT-4。

3.談商業(yè):“100億俱樂部”

甲小姐:現(xiàn)在國內(nèi)的科技大廠已經(jīng)悉數(shù)宣布大模型相關(guān)布局,你怎么看大廠的動作?

張斯成:大廠一定會做同質(zhì)化平臺,而不是差異化平臺?,F(xiàn)在國外有論文,有開源代碼,大廠也不用從頭開始,可以直接在GPT-3.0上搭。對于大廠的動作力度,我有幾個判斷:

因為有“All in AI”的誓言,而且全球兩大搜索引擎都做了,百度也必須要跟進(jìn),以保持同一梯隊的資格;

字節(jié)和騰訊都是做內(nèi)容的,如果他們不做就可能把一些業(yè)務(wù)拱手讓人,所以他們必須要做;

阿里和華為兩家我認(rèn)為至少有一家會做,也可能是兩家都做。他們都是有能力的,阿里內(nèi)部有達(dá)摩院在做M6大模型,華為也有盤古大模型。但華為比較低調(diào),經(jīng)常都是先做了再說,他們可能不會特別突出自己的大模型能力,而是會獨(dú)立做一些基礎(chǔ)設(shè)施,比如大算力芯片等;阿里可能會考慮將大模型能力運(yùn)用到電商領(lǐng)域,畢竟電商還是阿里目前的基本盤。另外,從云計算的層面看,阿里可能會看重華為的做法,如果華為把大模型作為云資源銷售的重要利器,阿里就不得不跟進(jìn)了。

甲小姐:現(xiàn)在也有很多創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)在布局了,你能否畫一個界限,資金儲備在多少錢的公司有機(jī)會成為中國的OpenAI?

張斯成:100億美金。很簡單,馬斯克他們用10億美金設(shè)立OpenAI,之后微軟2019年又投了10億美金,現(xiàn)在20億美金花完了,微軟又宣布未來投入100億美金,這足夠OpenAI燒十年。

不過我認(rèn)為在中國從頭做大模型可能不會用這么多,但估計至少要投入兩三百億元人民幣。中國人工和電力成本可能低一些,但訓(xùn)練成本、機(jī)器成本、芯片成本以及聘請科學(xué)家的成本也是不低的。所以這是個100億俱樂部。

甲小姐:你認(rèn)為除了錢,創(chuàng)業(yè)公司要做大模型還有哪些門檻?

張斯成:大模型的算法本身不是門檻,這些都有很多公開的論文。存在的門檻除了資金以外,主要還是人才和數(shù)據(jù),特別是有豐富經(jīng)驗的工程化人才,和高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即便在foundation model上去做fine-tune,去做垂類模型,也是需要相當(dāng)?shù)娜瞬?、算力、?shù)據(jù)儲備的。

甲小姐:你從什么時候開始關(guān)注ChatGPT?

張斯成:我在去年年初看到Gartner報告里提到生成式AI,因為我也算是人工智能領(lǐng)域出來的,博士學(xué)了相關(guān)專業(yè),所以我認(rèn)為AIGC可能會帶來翻天覆地的變化,它會帶來內(nèi)容的極大豐富,但我當(dāng)時沒時間投入。

當(dāng)時國內(nèi)大多數(shù)公司還是以Bert路線為主,只有OpenAI在執(zhí)著做GPT。直到11月份ChatGPT出現(xiàn),就開始在各種群里進(jìn)行瘋狂測試。

甲小姐:你的計劃是什么?

張斯成:我在去年12月決定要下場的,不能錯過這個未來十年最大的機(jī)會。但我認(rèn)為自己沒有足夠的號召力組隊從頭去做大模型,也不能做太通用的場景,所以打算做一些垂類場景。在這個層面上,我對老王(王慧文)挺身而出連錢帶人一起去做中國版OpenAI是相當(dāng)敬佩的。

我預(yù)計在一些2C的領(lǐng)域大概還有6-12個月時間可以賺快錢,比如說類似Copy.ai 、Jasper.ai的項目,現(xiàn)在歐美市場已經(jīng)有二三十個了,國內(nèi)可能有更多。12個月之后,等大廠反應(yīng)過來,團(tuán)隊和業(yè)務(wù)也成形后,這類公司就會比較難生存。國內(nèi)的大廠也不大喜歡收購這類公司,因此基本沒有出路。我認(rèn)為很多垂直領(lǐng)域比如說2B還是有相當(dāng)機(jī)會的。

甲小姐:你對技術(shù)合伙人有清晰的畫像嗎?

張斯成:技術(shù)合伙人最好是NLP相關(guān)的,最好做過大模型,也不需要特別大咖的,有工程化經(jīng)驗,能夠緊貼前沿,保持足夠的動手能力很重要。

甲小姐:你現(xiàn)在看好的垂直場景有哪些?

張斯成:我比較看好幾大類:

第一個是教培行業(yè)。當(dāng)然是在政策支持的領(lǐng)域,比如職業(yè)教育。可以利用Bot(機(jī)器人)的方式開展的教培,讓用戶自行選擇需要什么樣的服務(wù)。大語言模型目前展示出來一個很有意思的特點(diǎn),就是可以幫助強(qiáng)化認(rèn)知教育的效果。但這個領(lǐng)域應(yīng)該如何開展可能需要一定的技巧。

第二個是設(shè)計領(lǐng)域,特別是在高維設(shè)計方向上,目前復(fù)雜度是需要降低的。比如建筑領(lǐng)域需要各種設(shè)計視圖和渲染效果,游戲領(lǐng)域需要快速建模和智能交互,工業(yè)制造領(lǐng)域需要在條件約束之下盡可能激發(fā)創(chuàng)意,這些都可以用生成式AI技術(shù)來幫助提效。

第三個是視頻類,這個也是AIGC創(chuàng)業(yè)離錢最近的領(lǐng)域,因為商業(yè)模式已經(jīng)相當(dāng)成熟。比如在YouTube或B站上的大V,他們有百萬級粉絲,對他們而言內(nèi)容生產(chǎn)是流水線式的,滾著流量賺錢,曝光越多收入越多。所以他們對內(nèi)容迭代頻率的需求強(qiáng)烈,可以用生成式AI快速生成創(chuàng)意、收集材料、編輯成稿。當(dāng)然,這個領(lǐng)域有個壞消息是有巨頭存在;但好消息是,不是只有一個巨頭存在。

但我覺得等這波熱浪稍微降溫之后會看得更清楚,因為我也存在認(rèn)知盲區(qū)。現(xiàn)在太熱了,過熱的時候容易導(dǎo)致一些錯誤的判斷。

比如我個人認(rèn)為生成式AI在醫(yī)療領(lǐng)域會有很大可能性,但是很少有人討論這方面。醫(yī)療領(lǐng)域有兩大場景,一個是醫(yī)療影像,一個是生物制藥。

生物制藥領(lǐng)域谷歌已經(jīng)開始做了,他們的Alphafold就能預(yù)測大量的蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)。這幾年在硅谷已經(jīng)有公司在往這個方向嘗試,利用AI來幫助尋找新的藥物靶點(diǎn)或合成新的小分子藥品。但這塊必須要和藥廠深度合作,因為需要足夠的數(shù)據(jù)源對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

另外醫(yī)療影像方面也有很大的機(jī)會,對影像的診斷是一個重要場景,比如說國內(nèi)的聯(lián)影醫(yī)療已經(jīng)利用AI手段幫助醫(yī)生做CT影像的灶點(diǎn)排查。隨著大語言模型在多模態(tài)領(lǐng)域的擴(kuò)展,相信這塊能夠成為新的藍(lán)海。

4.談技術(shù):“不是非GPT不可”

甲小姐:從技術(shù)上看,GPT和Bert等大模型中存在一個最優(yōu)路徑嗎?

張斯成:在和我溝通過的人群中,這個問題可以分成三類情況:

第一類是專業(yè)人士,他們不會認(rèn)為誰比誰更優(yōu)??陀^來看,Bert和GPT在技術(shù)上是不分伯仲的,只是大家各有側(cè)重。谷歌內(nèi)部除了Bert也在做其他模型,但他們現(xiàn)在確實承認(rèn)GPT表現(xiàn)出來的一些特性非常值得研究。因為目前來看,大家普遍認(rèn)為要實現(xiàn)AGI,超大模型是一個很有希望的路徑,但不是非GPT不可。只能說,在朝AGI演進(jìn)之路上,OpenAI通過ChatGPT和InstructGPT證明了GPT可能是更理想的一個大語言模型。

第二類是吃瓜群眾,可能都不知道什么是Bert,只知道ChatGPT,并且認(rèn)為這代表了人工智能的未來。

第三類是介于兩者之間,就是我們這群既不吃瓜也沒有很專業(yè)的人,我們還是比較相信GPT的。之前我一直想寫一篇文章,標(biāo)題是《因為看見,所以相信》。對于我們這幫實用主義者來說,看見了,就相信了。因為現(xiàn)在ChatGPT表現(xiàn)出來的性能明顯甩谷歌幾條街,谷歌還翻車了,所以大家就會認(rèn)可GPT,更愿意在上面花時間研究。

甲小姐:為什么現(xiàn)在想要做大模型的都紛紛表示“太缺人了”?

張斯成:可能是因為過去幾年國內(nèi)做生成式AI的公司,90%都在使用Bert路線。當(dāng)時GPT表現(xiàn)出來的實用性比較低,性價比方面難以滿足項目類的需求?;蛟S,國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境一直都逼著大家不得不考慮短期的功利性。

甲小姐:聽說云知聲的黃偉之前認(rèn)真比較過GPT和Bert,但選了Bert。

張斯成:但據(jù)說他們在看到instructGPT之后就開始切換到GPT路線了,在業(yè)內(nèi)而言動作還是相當(dāng)快的?,F(xiàn)在有一種設(shè)想是用SparseGPT來進(jìn)行壓縮,可以在保持精確度的情況下顯著降低訓(xùn)練成本,降低對算力的需求。

另外,據(jù)說還有一些學(xué)者從基礎(chǔ)設(shè)施入手,提出不用GPU,比如英偉達(dá)的A100或H100,而是使用云計算的常規(guī)算力來進(jìn)行訓(xùn)練。這個理論上似乎是有一定機(jī)會,只能等幾大云平臺公司來實現(xiàn)了。

5.談價值:“還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候”

甲小姐:ChatGPT的社會價值是什么?

張斯成:ChatGPT是一次大型社會化實驗。這是OpenAI對GPT模型的壓力測試,讓全社會一起用,來測試模型的通用性,這樣才能夠?qū)ξ④洺兄Z,產(chǎn)品已經(jīng)達(dá)到商用性能。

我相信AGI肯定會帶來一次深刻的革命,不亞于工業(yè)革命,但ChatGPT還沒到這個程度。如果要類比的話,我認(rèn)為ChatGPT的影響類似iPhone誕生。iPhone帶來的最大變革就是把按鍵輸入變?yōu)橛|屏,這是一次人機(jī)交互的變革,導(dǎo)致很多人開始思考自己工作生活各方面的變化,由此帶來了整個移動互聯(lián)網(wǎng)時代。這是一種遍布社會各個角落的自激反應(yīng)。

我認(rèn)為現(xiàn)在還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候。ChatGPT可能會帶來新一代互聯(lián)網(wǎng),我個人稱之為“智能互聯(lián)網(wǎng)”。這代互聯(lián)網(wǎng)最根本的特點(diǎn),是Bot將成為人機(jī)之間最基本觸面,不再是App,也不是Browser。

這種變化將引發(fā)眾多場景的范式遷移,甚至進(jìn)而影響互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)典架構(gòu)。

ChatGPT的爆火,實際上是一場普遍的社會心智教育,可能會帶來三重影響:第一,AI是一種基礎(chǔ)能力,人們要考慮如何更好地利用它來提升自己的綜合能力;第二,AI能力的提升可能會重構(gòu)我們?nèi)粘I畹姆妒?,我們要用新的方式來解決原有的場景難題;第三,可能會帶來更多微創(chuàng)新,讓某些場景從原來的想象變成現(xiàn)實。

對于我們這幾代人而言:“搶走你工作的從不是AI,而是其他掌握AI工具的人?!倍鴮τ谥髱状藖碚f:“區(qū)別你和AI的從不是人性,而是對星辰大海的向往?!?/p>

甲小姐:現(xiàn)在很多人都在關(guān)注這波創(chuàng)業(yè)的人,大家的共識是,創(chuàng)業(yè)公司可能要做一些更合適的應(yīng)用場景,做垂類市場,但是如果不做大模型,一個創(chuàng)業(yè)公司如何建立壁壘?

張斯成:如果純粹做2C的業(yè)務(wù),是沒有壁壘的,就是要快。

以前在釘釘“創(chuàng)業(yè)”的時候,我們信奉的一句話叫“天下武功唯快不破”,也就是要狂奔,不僅要比對手跑得快,還要比平臺跑得快。我個人總結(jié)這段經(jīng)歷時,很感謝微信團(tuán)隊當(dāng)年的“不殺之恩”,因為這個剪刀差讓釘釘逃出生天。

現(xiàn)在大環(huán)境已經(jīng)變了,2C類的創(chuàng)業(yè)公司干到一定的程度只有兩條出路,要么被人碾壓,要么被人收購。如果問現(xiàn)在還能不能搞出一個滴滴?我認(rèn)為沒機(jī)會了。在國內(nèi)目前的平臺格局中,C端場景幾乎沒法獨(dú)立跑出來。因為巨頭都在背后,基本是蓄勢待發(fā)且虎視眈眈,一旦某個領(lǐng)域的PMF被驗證,就能夠直接以他們的資源和用戶快速碾壓初創(chuàng)公司。

甲小姐:當(dāng)時滴滴能出頭但現(xiàn)在沒機(jī)會的核心變量是什么?

張斯成:當(dāng)時滴滴快的開始的時候,巨頭內(nèi)部也不確定該不該下場做,而且當(dāng)時可以做的業(yè)務(wù)機(jī)會非常多,它們甚至都無法抽身來投入出行領(lǐng)域。但現(xiàn)在巨頭普遍處于機(jī)會匱乏和饑渴的狀態(tài),一旦開始互卷,創(chuàng)業(yè)公司幾乎沒有勝算。

甲小姐:如果現(xiàn)在有一家初創(chuàng)公司還想做C端,它的機(jī)會是什么?

張斯成:如果要做C端,就做國際市場。如果要在中國做,就做B端。

甲小姐:國際市場也會面臨巨頭廝殺。

張斯成:但國際市場足夠大,國際上的巨頭基本會比較包容,如果哪家創(chuàng)業(yè)公司做得不錯,他可能直接收購,而不會用自己的體量把它碾死,這是國內(nèi)外創(chuàng)業(yè)生態(tài)的不同。

所以選擇2C領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司只能靠速度,在夾縫中迅速推出爆款產(chǎn)品,以忠誠用戶的體量來形成護(hù)城河,否則很可能帥不過三秒就被巨頭碾壓了。但2B領(lǐng)域還是有很多機(jī)會的,從過去十年云計算/SaaS的發(fā)展歷程看,大平臺也很難靠規(guī)?;瘉硐砥髽I(yè)服務(wù)領(lǐng)域,因為這是一個為差異化付費(fèi)的市場。

甲小姐:你認(rèn)為國內(nèi)現(xiàn)在對ChatGPT還有哪些待解的命題?

張斯成:現(xiàn)在所有人關(guān)注的主要問題是,ChatGPT到底如何在中國落地?因為中國現(xiàn)在沒有一個真正的ChatGPT,百度的文心一言出來后可能會面臨一些挑戰(zhàn)。

另一個比較大的未知因素是:國家到底會如何監(jiān)管?

ChatGPT這類產(chǎn)品,從知識屬性上看是一個認(rèn)知教育工具,對內(nèi)是教育,對外是認(rèn)知作戰(zhàn),到處都有價值觀的痕跡。在某種程度上,OpenAI的ChatGPT,和好萊塢的電影工廠起到了類似的作用,有意或無意中傳播了西方的價值觀。因為訓(xùn)練模型時使用的語料分布在很大程度上就決定了它輸出內(nèi)容的傾向。

目前為止,LLMs(大語言模型)的機(jī)理依然是黑盒子,我們也無法通過調(diào)參來確保它的輸出是符合認(rèn)知教育所要求的。在這種不確定性下,結(jié)合對社會性數(shù)據(jù)安全的考量,我估計中西方之間未來大概率會“劃洋而治”,各自扶持ChatGPT類的產(chǎn)品。

甲小姐:你認(rèn)為此時此刻市場對ChatGPT的認(rèn)知存在某些普遍的誤區(qū)嗎?

張斯成:現(xiàn)在很難判斷對和錯,但比較明顯的誤區(qū)有兩個:

首先是一個認(rèn)知誤區(qū),以ChatGPT為代表的生成式AI,實際上是生產(chǎn)力工具,可以幫助人類提效,但很難取代人類的角色。它可能逐步會取代個別工作種類,如果結(jié)合機(jī)器人本體還可以幫助人類擺脫某些不適合人類的工作。但在相當(dāng)長一段時間內(nèi),它對多數(shù)人而言是一種高效的神器,能夠更好地提高工作和溝通效率。所以,公眾和媒體不用杞人憂天,可以試著回想下iPhone出來之后社會整體的改觀和進(jìn)步。

其次,我認(rèn)為當(dāng)下某些觀點(diǎn)狂熱過頭了。ChatGPT爆紅之后,這類AI技術(shù)的確會改變很多生產(chǎn)關(guān)系,持續(xù)引發(fā)一系列的場景升級,但它本質(zhì)上并沒有將生產(chǎn)力提高量級的能力,離“工業(yè)革命”帶來的震撼還很遠(yuǎn),因此不用刻意鼓吹。

人類離AGI(通用人工智能)的實現(xiàn)恐怕還有相當(dāng)長的一段距離,ChatGPT只是隱約間為黑暗中前行的人類投來了一道曙光。過去十年的經(jīng)驗證明,很多創(chuàng)新是經(jīng)不起鼓吹的,開始有多狂熱,最后就有多少一地雞毛。例如區(qū)塊鏈、加密貨幣、Web3.0幾乎都是這樣,如果最初讓他們安靜地發(fā)展,反而有可能展現(xiàn)出真正的價值。

我個人相信AGI的時代一定會到來,但這中間可能還需要經(jīng)歷50甚至100年,我們這代人能不能看到需要打個問號。所以現(xiàn)階段不要神化ChatGPT。神化一個事物會往往會帶來恐懼,這種恐懼對于創(chuàng)新的發(fā)展來說是不利的。我們要有信仰,我們更需要朝著信仰奮斗的土壤。

甲小姐:我一直認(rèn)為試錯和犯錯是兩件事??萍紕?chuàng)新本身需要試錯,比如OpenAI在窗口期做了這個大規(guī)模的社會實驗。但如果我們在試錯階段就把它摁住,把試錯當(dāng)犯錯,無法進(jìn)行社會數(shù)據(jù)的采集和社會實驗,我們的差距可能越拉越大。

張斯成:你說得非常正確。某種程度上,過早過嚴(yán)的監(jiān)管很可能會遏制創(chuàng)新。我們可以表達(dá)樂觀,但不要神化它,也不要丑化它。ChatGPT歸根到底還是在AI大范疇下的,它如何創(chuàng)造更高的生產(chǎn)效率,幫助國家發(fā)展經(jīng)濟(jì),幫助百姓提高生活體驗,這是關(guān)鍵所在。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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模式識別博士張斯成:ChatGPT過熱容易導(dǎo)致錯誤判斷

阿爾特曼提出了萬物摩爾定律:未來在AI時代,社會成本主要有兩大構(gòu)成:AI的獲取成本和能源的獲取成本。這兩大成本會急劇降低,當(dāng)它們趨近于0的時候,社會中的商業(yè)化就不再是一個難題,因為“商業(yè)化”這個概念可能會產(chǎn)生根本性改變,或者消失。

攝影:界面新聞 范劍磊

文|甲小姐  劉楊楠

此時此刻,無人不為ChatGPT瘋狂。

放眼全球,先是微軟、谷歌兩大國際巨頭圍著它打成一片,一眾科技大佬紛紛亮出名言,比爾·蓋茨公開強(qiáng)調(diào),“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)同等重要”;埃隆·馬斯克在用過后直呼“好到嚇人”,斷言“我們離強(qiáng)大到危險的AI不遠(yuǎn)了”;英偉達(dá)CEO黃仁勛也在近日表示,ChatGPT是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“iPhone 時刻”。

再看中國,百度、阿里、網(wǎng)易、360、字節(jié)跳動等互聯(lián)網(wǎng)大廠均表態(tài)將圍繞ChatGPT做相關(guān)布局。創(chuàng)投圈也已經(jīng)開始出現(xiàn)五花八門的“中國版ChatGPT”。

好像所有人都在賭,賭ChatGPT能夠撞開人類通往通用人工智能(AGI)的大門。但事實是,ChatGPT還有太多不完美:它無法回答所有問題,會一本正經(jīng)地胡說八道;即使依托微軟Azure強(qiáng)大的云能力,也沒能在訪問量陡增時逃過宕機(jī)的命運(yùn);此外就是錢的問題——有傳言稱OpenAI在GPT-3.0的訓(xùn)練周期內(nèi)花費(fèi)上千萬美金,但至今仍沒人能準(zhǔn)確說出OpenAI推出GPT模型至今總共花了多少錢。

ChatGPT是否熱過頭了?當(dāng)噪音模糊了ChatGPT的真容,張斯成對此表示,“過熱容易導(dǎo)致錯誤判斷”。

這一期對話嘉賓張斯成曾任斑馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人、阿里釘釘副總裁、明略首席戰(zhàn)略官,于2001年畢業(yè)于中國科技大學(xué),獲得計算機(jī)軟件和新聞傳播雙學(xué)位,并于2005年在香港城市大學(xué)獲得模式識別博士學(xué)位。

一直以來,張斯成都是位deep thinker。過去三年疫情期間居住在香港的他一直在“隔岸觀火”,等待一個真正“下場”的機(jī)會。他從去年年初開始關(guān)注生成式AI,認(rèn)為AIGC是一個不錯的機(jī)會。當(dāng)時他沒想到,半年后將會有一個“怪胎”橫空出世。

本文,甲小姐對話張斯成,聊一聊他眼中的ChatGPT,和它背后的OpenAI,尋找一個可以真正“下場”的機(jī)會。

本文目錄:

1.談出圈:“動作快到不像微軟,這是一個贏面很大的AB策略”

2.談態(tài)勢:“美國式vision,中國式mission”

3.談商業(yè):“100億俱樂部”

4.談技術(shù):“不是非GPT不可”

5.談價值:“還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候”

1.談出圈:“動作快到不像微軟,這是一個贏面很大的AB策略”

甲小姐:當(dāng)年小冰不溫不火,這一次ChatGPT火到出圈,除了技術(shù)水平差異,原因還有什么?

張斯成:第一,ChatGPT的交互界面極其簡單,用戶打開界面輸入問題就能得到答案。極簡化增大了出圈的可能性——過去幾年互聯(lián)網(wǎng)上所有現(xiàn)象級產(chǎn)品沒有一個不是簡單的。

對比一下,小冰當(dāng)時推出了一個卡通形象,文質(zhì)彬彬的,拉高了人們的期待,而OpenAI沒有任何“人設(shè)”,反而表現(xiàn)超人預(yù)期。不過從產(chǎn)品角度來看,ChatGPT非常ugly,阿爾特曼(OpenAI CEO)自己也說這是一個糟糕的產(chǎn)品,也會輸出一些錯誤的信息。

第二,它很有話題性。ChatGPT會一本正經(jīng)地胡說八道,有些很好玩兒的回答,有話題性,容易通過社交媒體傳播,自媒體就會炒作,再加上比爾·蓋茨、馬斯克等大佬助推,無形之中加快了它的出圈。

第三,ChatGPT非常擬人化。它會像人一樣和你互動,比如會告訴你這個問題我不能回答,或者不知道答案,這樣它在犯錯時會讓人有很高的容忍度。

普通人對“智能”的感受和專業(yè)人士對智能的定義不一樣,大眾對智能的定義是“要像個人”,就是能夠“像人一樣表達(dá)”。和養(yǎng)寵物一樣,我們覺得寵物聰明會說寵物“通人性”,而不是它一定要知道1+1=2才叫智能,現(xiàn)在看機(jī)器也一樣。這是一種上帝視角,我們覺得人類自己是聰明的,所以只要寵物或機(jī)器具備某些“像人”的特征,我們就認(rèn)為它聰明、可愛,就愿意和它交往。但這不是OpenAI刻意設(shè)計的,只是ChatGPT能夠達(dá)到這樣的效果。

最后,OpenAI選擇在去年11月底推出ChatGPT也是個很聰明的選擇。我相信阿爾特曼跟和薩蒂亞(微軟CEO)兩個人肯定討論過什么時候推出來。據(jù)報道,其實去年夏天阿爾特曼就給薩蒂亞和比爾·蓋茨都演示過這個產(chǎn)品了,所以他們這么有信心推動100億美元投資,估計是看到了ChatGPT和GPT將對整個微軟的商業(yè)體系產(chǎn)生巨大加成,以及在競爭戰(zhàn)略上的重大機(jī)會。

甲小姐:假設(shè)ChatGPT在去年7月份亮相,它不會像現(xiàn)在這么火嗎?

張斯成:有可能不會。首先技術(shù)準(zhǔn)備不足,最近它在微軟Azure云上也因請求過多而停服了。估計去年演示的時候還是GPT-3.0,年底推出的是GPT-3.5,3.0到3.5還是有不少改進(jìn)的,特別是CoT(思維鏈,Chain of Thought)能力。一般來講,千億參數(shù)規(guī)模以上的大模型,才可能涌現(xiàn)出“CoT”等強(qiáng)大的能力,而CoT的出現(xiàn),可能正是ChatGPT產(chǎn)生類似“推理”效果的關(guān)鍵。因此,如果去年7月就推出的話,交互效果可能沒有這么好。

我不確定他們是如何考量這個時間點(diǎn)的,但肯定設(shè)計過——ChatGPT大火以后,微軟投資100億美元的新聞跟著出來,而且?guī)缀跏且浴肮馑佟卑袰hatGPT接入各個產(chǎn)品線,包括Office、Teams、Dynamics、Bing等等,這都是微軟的重要產(chǎn)品——動作快到不像微軟。

甲小姐:展開說說“動作快到不像微軟”。

張斯成:一個成熟的大廠做一個項目,從立項到最后落成,沒兩三個月根本干不出來。舉個例子,Office 365在微軟收入中是舉足輕重的。它要接入GPT這樣的外部模型并不只是對接一個API這么簡單,因此不僅要保證兩個產(chǎn)品之間的無縫對接,還要保證向前兼容已有的客戶和服務(wù)。中間必須經(jīng)過大量的測試和調(diào)試,兩三個月在工程上已經(jīng)是極限了,所以我推算微軟可能已經(jīng)秘密準(zhǔn)備了好幾個月。

甲小姐:微軟這么果斷all in ChatGPT的深層次原因,是不是和CEO薩蒂亞這個人有關(guān)?

張斯成:皮柴(谷歌CEO)和薩蒂亞是兩種完全不同的風(fēng)格。皮柴相對保守,但薩蒂亞是革新派。

薩蒂亞上臺的時候比爾·蓋茨就要求他要做變革,他后來寫了一本書,叫《Refresh》(中文版譯名為《刷新:重新發(fā)現(xiàn)商業(yè)與未來》),講了怎么把微軟這家?guī)资甑睦螴T公司變成一個有戰(zhàn)斗力的新公司。

上任以來,他接受了Windows mobile的失利,承認(rèn)收購諾基亞是一筆失敗的交易,并開始積極參與開源社區(qū)的建設(shè)。同時,為了在內(nèi)部樹立敢于創(chuàng)新的作風(fēng),也在公開場合表明自己喜歡蘋果的iPhone,因為上面有所有微軟的App。

他在微軟最大的成就是把Azure給救活了。微軟的基本盤就是Windows和Office,Azure在微軟其實一直不溫不火,但云時代前兩個東西已經(jīng)不行了,所以他把所有東西都云化,全部轉(zhuǎn)向Azure?,F(xiàn)在Windows操作系統(tǒng)已經(jīng)幾乎沒怎么賺錢了,主要是Azure上的Office 365和Dynamics 365。Dynamics 365在中國市場并不常見,因為主要還是服務(wù)國際客戶,但它的定位,是要幫助微軟深耕企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,逐步滲透和占據(jù)客戶的業(yè)務(wù)場景。

所以深層次原因還是人。我認(rèn)為硅谷有三個差不多同一量級的人:馬斯克、阿爾特曼和薩蒂亞。馬斯克不用說了,是我偶像;阿爾特曼是有機(jī)會追趕馬斯克的人;薩蒂亞可能跟他們不在同一量級,但他還是很牛的,能夠讓大象跳舞,讓微軟有這么大的變革,這很不容易。

甲小姐:這三位都極有魄力。

張斯成:有勇氣,有想法,有謀略。

薩蒂亞這一次的謀略太明顯了。我是做戰(zhàn)略的,這件事你說沒有計劃過我是不相信的。我猜測他不僅計劃過,背后肯定還模擬演練過好多次,因為這是一個贏面很大的AB策略——

從A面看,微軟通過控制OpenAI和ChatGPT直接占領(lǐng)了AGI路途中的一個戰(zhàn)略制高點(diǎn),對搜索引擎的長期范式發(fā)起挑戰(zhàn),充分利用了谷歌過去幾年保守怠戰(zhàn)的弱點(diǎn),如果能一氣呵成,那么就打破了谷歌在搜索領(lǐng)域長期的壟斷地位,讓Bing重獲新生;

從B面看,微軟直接沖擊對方的頂梁柱業(yè)務(wù),釜底抽薪,逼著整個搜索行業(yè)重整成本結(jié)構(gòu),大家一起耗著。而谷歌財務(wù)結(jié)構(gòu)的耐抗性要明顯差于微軟,股價持續(xù)大跌,資本和人才的虹吸效應(yīng)加劇,最后導(dǎo)致谷歌內(nèi)部的劇變,這種慘勝也能改變雙方的軍備格局,長期戰(zhàn)爭勝利的天平就會發(fā)生傾斜。

另外,從微軟角度出發(fā),他們把GPT接入了Office,是因為GPT模型本質(zhì)上相當(dāng)于一種AI的能力輸出,對Office的加持效果是最明顯的。新版Office出來以后,我估計很多在線文檔都會處于競爭劣勢。

2.談態(tài)勢:“美國式vision,中國式mission”

甲小姐:對大部分人而言,如何抓住ChatGPT這一波機(jī)會?

張斯成:目前看就是三條路徑:留在大廠、自己創(chuàng)業(yè)做垂直場景,或加入王慧文這樣的團(tuán)隊。

甲小姐:大家首先在問,誰最有機(jī)會成為“中國的OpenAI”?

張斯成:關(guān)于誰能成為“中國版的OpenAI”,前幾天李志飛(出門問問創(chuàng)始人)說過可以分成七大門派(包括他的“自成派”)。我個人的看法是,無法得出一個簡單的論斷:大廠隊是最有可能在商業(yè)化層面接近微軟加持下的OpenAI的,國家隊和準(zhǔn)國家隊是最有可能贏得政策性支持并獲得最終清場權(quán)的,而民間隊是最有可能在創(chuàng)新層面上突破的,特別是今日之前至少已經(jīng)投入LLMs研發(fā)12個月以上的團(tuán)隊。

總的來看,要做出“中國的OpenAI”需要三種能力:資金、人才、場景。

大廠不缺場景,也不缺錢,再卡住人才,民間力量很難做起來,因為做這個需要有一定人才密度,你看OpenAI雖然人不多,但里面每一個拿出來都是大牛,一群大牛才有可能做出一個OpenAI,否則到最后只能follow別人。

有朋友開玩笑說,硅谷提出Vision(愿景),國內(nèi)當(dāng)作Mission(任務(wù))。這是大洋兩岸目前在面對創(chuàng)新時慣性思考范式的差異。Vision是為夢想買單,Mission則是為了當(dāng)下的生計。通常我們會舉國之力去發(fā)展的都是“不做就死”的領(lǐng)域,跟國家的安全紅線強(qiáng)相關(guān),例如雜交水稻、兩彈一星、芯片、量子計算等。我覺得人工智能目前還沒有到這個層面,雖然遲早會到。

甲小姐:OpenAI也會被質(zhì)疑商業(yè)化。

張斯成:阿爾特曼被問過很多次商業(yè)化問題,他的回答是“I have no idea”,中國有人這樣說可能估值馬上砍一半。

2019年,阿爾特曼在加入OpenAI前后寫過一篇博客,表達(dá)他的政治理想,也涵蓋了他對商業(yè)化的考量。文章里講到,他認(rèn)為未來的資本主義制度應(yīng)該做一個升級。后來他開展了一個UBI(Universal Basic Income,意指“全民基本收入”)的社會性試驗項目。大概意思是,當(dāng)機(jī)器人或AI已經(jīng)極大智能化,大部分臟活累活都能干,社會成本會大幅降低,讓所有從事社會生產(chǎn)的人持有一定股份,這時候資本主義會發(fā)生一個根本性變化。

因此阿爾特曼提出了萬物摩爾定律:未來在AI時代,社會成本主要有兩大構(gòu)成,一個是AI的獲取成本,一個是能源的獲取成本。這兩大成本會急劇降低,當(dāng)它們趨近于0的時候,社會中的商業(yè)化就不再是一個難題,因為“商業(yè)化”這個概念可能會產(chǎn)生根本性改變,或者消失。

甲小姐:事實是,OpenAI已經(jīng)依靠微軟走上商業(yè)化道路了,馬斯克甚至抨擊他們已經(jīng)違背了OpenAI的初衷。

張斯成:OpenAI確實面臨很現(xiàn)實的商業(yè)化問題,他們和微軟簽了一個協(xié)議,體面地解決了商業(yè)化難題。他們簽的協(xié)議也是腦洞大開,相當(dāng)于微軟租了這家公司,微軟給OpenAI投資,OpenAI幫微軟賺錢,OpenAI壯大到一定程度后就能把自己的股份贖回去。

這是四兩撥千斤,太聰明了。更何況ChatGPT爆火之后,大家似乎也瞬間相信了OpenAI的商業(yè)潛力。OpenAI預(yù)計今年會有2億美元收入,明年收入達(dá)10億美元?,F(xiàn)在大家不會再問阿爾特曼商業(yè)化問題,只會關(guān)心他們什么時候優(yōu)化出GPT-4。

3.談商業(yè):“100億俱樂部”

甲小姐:現(xiàn)在國內(nèi)的科技大廠已經(jīng)悉數(shù)宣布大模型相關(guān)布局,你怎么看大廠的動作?

張斯成:大廠一定會做同質(zhì)化平臺,而不是差異化平臺?,F(xiàn)在國外有論文,有開源代碼,大廠也不用從頭開始,可以直接在GPT-3.0上搭。對于大廠的動作力度,我有幾個判斷:

因為有“All in AI”的誓言,而且全球兩大搜索引擎都做了,百度也必須要跟進(jìn),以保持同一梯隊的資格;

字節(jié)和騰訊都是做內(nèi)容的,如果他們不做就可能把一些業(yè)務(wù)拱手讓人,所以他們必須要做;

阿里和華為兩家我認(rèn)為至少有一家會做,也可能是兩家都做。他們都是有能力的,阿里內(nèi)部有達(dá)摩院在做M6大模型,華為也有盤古大模型。但華為比較低調(diào),經(jīng)常都是先做了再說,他們可能不會特別突出自己的大模型能力,而是會獨(dú)立做一些基礎(chǔ)設(shè)施,比如大算力芯片等;阿里可能會考慮將大模型能力運(yùn)用到電商領(lǐng)域,畢竟電商還是阿里目前的基本盤。另外,從云計算的層面看,阿里可能會看重華為的做法,如果華為把大模型作為云資源銷售的重要利器,阿里就不得不跟進(jìn)了。

甲小姐:現(xiàn)在也有很多創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)在布局了,你能否畫一個界限,資金儲備在多少錢的公司有機(jī)會成為中國的OpenAI?

張斯成:100億美金。很簡單,馬斯克他們用10億美金設(shè)立OpenAI,之后微軟2019年又投了10億美金,現(xiàn)在20億美金花完了,微軟又宣布未來投入100億美金,這足夠OpenAI燒十年。

不過我認(rèn)為在中國從頭做大模型可能不會用這么多,但估計至少要投入兩三百億元人民幣。中國人工和電力成本可能低一些,但訓(xùn)練成本、機(jī)器成本、芯片成本以及聘請科學(xué)家的成本也是不低的。所以這是個100億俱樂部。

甲小姐:你認(rèn)為除了錢,創(chuàng)業(yè)公司要做大模型還有哪些門檻?

張斯成:大模型的算法本身不是門檻,這些都有很多公開的論文。存在的門檻除了資金以外,主要還是人才和數(shù)據(jù),特別是有豐富經(jīng)驗的工程化人才,和高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即便在foundation model上去做fine-tune,去做垂類模型,也是需要相當(dāng)?shù)娜瞬拧⑺懔?、?shù)據(jù)儲備的。

甲小姐:你從什么時候開始關(guān)注ChatGPT?

張斯成:我在去年年初看到Gartner報告里提到生成式AI,因為我也算是人工智能領(lǐng)域出來的,博士學(xué)了相關(guān)專業(yè),所以我認(rèn)為AIGC可能會帶來翻天覆地的變化,它會帶來內(nèi)容的極大豐富,但我當(dāng)時沒時間投入。

當(dāng)時國內(nèi)大多數(shù)公司還是以Bert路線為主,只有OpenAI在執(zhí)著做GPT。直到11月份ChatGPT出現(xiàn),就開始在各種群里進(jìn)行瘋狂測試。

甲小姐:你的計劃是什么?

張斯成:我在去年12月決定要下場的,不能錯過這個未來十年最大的機(jī)會。但我認(rèn)為自己沒有足夠的號召力組隊從頭去做大模型,也不能做太通用的場景,所以打算做一些垂類場景。在這個層面上,我對老王(王慧文)挺身而出連錢帶人一起去做中國版OpenAI是相當(dāng)敬佩的。

我預(yù)計在一些2C的領(lǐng)域大概還有6-12個月時間可以賺快錢,比如說類似Copy.ai 、Jasper.ai的項目,現(xiàn)在歐美市場已經(jīng)有二三十個了,國內(nèi)可能有更多。12個月之后,等大廠反應(yīng)過來,團(tuán)隊和業(yè)務(wù)也成形后,這類公司就會比較難生存。國內(nèi)的大廠也不大喜歡收購這類公司,因此基本沒有出路。我認(rèn)為很多垂直領(lǐng)域比如說2B還是有相當(dāng)機(jī)會的。

甲小姐:你對技術(shù)合伙人有清晰的畫像嗎?

張斯成:技術(shù)合伙人最好是NLP相關(guān)的,最好做過大模型,也不需要特別大咖的,有工程化經(jīng)驗,能夠緊貼前沿,保持足夠的動手能力很重要。

甲小姐:你現(xiàn)在看好的垂直場景有哪些?

張斯成:我比較看好幾大類:

第一個是教培行業(yè)。當(dāng)然是在政策支持的領(lǐng)域,比如職業(yè)教育??梢岳肂ot(機(jī)器人)的方式開展的教培,讓用戶自行選擇需要什么樣的服務(wù)。大語言模型目前展示出來一個很有意思的特點(diǎn),就是可以幫助強(qiáng)化認(rèn)知教育的效果。但這個領(lǐng)域應(yīng)該如何開展可能需要一定的技巧。

第二個是設(shè)計領(lǐng)域,特別是在高維設(shè)計方向上,目前復(fù)雜度是需要降低的。比如建筑領(lǐng)域需要各種設(shè)計視圖和渲染效果,游戲領(lǐng)域需要快速建模和智能交互,工業(yè)制造領(lǐng)域需要在條件約束之下盡可能激發(fā)創(chuàng)意,這些都可以用生成式AI技術(shù)來幫助提效。

第三個是視頻類,這個也是AIGC創(chuàng)業(yè)離錢最近的領(lǐng)域,因為商業(yè)模式已經(jīng)相當(dāng)成熟。比如在YouTube或B站上的大V,他們有百萬級粉絲,對他們而言內(nèi)容生產(chǎn)是流水線式的,滾著流量賺錢,曝光越多收入越多。所以他們對內(nèi)容迭代頻率的需求強(qiáng)烈,可以用生成式AI快速生成創(chuàng)意、收集材料、編輯成稿。當(dāng)然,這個領(lǐng)域有個壞消息是有巨頭存在;但好消息是,不是只有一個巨頭存在。

但我覺得等這波熱浪稍微降溫之后會看得更清楚,因為我也存在認(rèn)知盲區(qū)?,F(xiàn)在太熱了,過熱的時候容易導(dǎo)致一些錯誤的判斷。

比如我個人認(rèn)為生成式AI在醫(yī)療領(lǐng)域會有很大可能性,但是很少有人討論這方面。醫(yī)療領(lǐng)域有兩大場景,一個是醫(yī)療影像,一個是生物制藥。

生物制藥領(lǐng)域谷歌已經(jīng)開始做了,他們的Alphafold就能預(yù)測大量的蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)。這幾年在硅谷已經(jīng)有公司在往這個方向嘗試,利用AI來幫助尋找新的藥物靶點(diǎn)或合成新的小分子藥品。但這塊必須要和藥廠深度合作,因為需要足夠的數(shù)據(jù)源對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

另外醫(yī)療影像方面也有很大的機(jī)會,對影像的診斷是一個重要場景,比如說國內(nèi)的聯(lián)影醫(yī)療已經(jīng)利用AI手段幫助醫(yī)生做CT影像的灶點(diǎn)排查。隨著大語言模型在多模態(tài)領(lǐng)域的擴(kuò)展,相信這塊能夠成為新的藍(lán)海。

4.談技術(shù):“不是非GPT不可”

甲小姐:從技術(shù)上看,GPT和Bert等大模型中存在一個最優(yōu)路徑嗎?

張斯成:在和我溝通過的人群中,這個問題可以分成三類情況:

第一類是專業(yè)人士,他們不會認(rèn)為誰比誰更優(yōu)??陀^來看,Bert和GPT在技術(shù)上是不分伯仲的,只是大家各有側(cè)重。谷歌內(nèi)部除了Bert也在做其他模型,但他們現(xiàn)在確實承認(rèn)GPT表現(xiàn)出來的一些特性非常值得研究。因為目前來看,大家普遍認(rèn)為要實現(xiàn)AGI,超大模型是一個很有希望的路徑,但不是非GPT不可。只能說,在朝AGI演進(jìn)之路上,OpenAI通過ChatGPT和InstructGPT證明了GPT可能是更理想的一個大語言模型。

第二類是吃瓜群眾,可能都不知道什么是Bert,只知道ChatGPT,并且認(rèn)為這代表了人工智能的未來。

第三類是介于兩者之間,就是我們這群既不吃瓜也沒有很專業(yè)的人,我們還是比較相信GPT的。之前我一直想寫一篇文章,標(biāo)題是《因為看見,所以相信》。對于我們這幫實用主義者來說,看見了,就相信了。因為現(xiàn)在ChatGPT表現(xiàn)出來的性能明顯甩谷歌幾條街,谷歌還翻車了,所以大家就會認(rèn)可GPT,更愿意在上面花時間研究。

甲小姐:為什么現(xiàn)在想要做大模型的都紛紛表示“太缺人了”?

張斯成:可能是因為過去幾年國內(nèi)做生成式AI的公司,90%都在使用Bert路線。當(dāng)時GPT表現(xiàn)出來的實用性比較低,性價比方面難以滿足項目類的需求?;蛟S,國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境一直都逼著大家不得不考慮短期的功利性。

甲小姐:聽說云知聲的黃偉之前認(rèn)真比較過GPT和Bert,但選了Bert。

張斯成:但據(jù)說他們在看到instructGPT之后就開始切換到GPT路線了,在業(yè)內(nèi)而言動作還是相當(dāng)快的?,F(xiàn)在有一種設(shè)想是用SparseGPT來進(jìn)行壓縮,可以在保持精確度的情況下顯著降低訓(xùn)練成本,降低對算力的需求。

另外,據(jù)說還有一些學(xué)者從基礎(chǔ)設(shè)施入手,提出不用GPU,比如英偉達(dá)的A100或H100,而是使用云計算的常規(guī)算力來進(jìn)行訓(xùn)練。這個理論上似乎是有一定機(jī)會,只能等幾大云平臺公司來實現(xiàn)了。

5.談價值:“還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候”

甲小姐:ChatGPT的社會價值是什么?

張斯成:ChatGPT是一次大型社會化實驗。這是OpenAI對GPT模型的壓力測試,讓全社會一起用,來測試模型的通用性,這樣才能夠?qū)ξ④洺兄Z,產(chǎn)品已經(jīng)達(dá)到商用性能。

我相信AGI肯定會帶來一次深刻的革命,不亞于工業(yè)革命,但ChatGPT還沒到這個程度。如果要類比的話,我認(rèn)為ChatGPT的影響類似iPhone誕生。iPhone帶來的最大變革就是把按鍵輸入變?yōu)橛|屏,這是一次人機(jī)交互的變革,導(dǎo)致很多人開始思考自己工作生活各方面的變化,由此帶來了整個移動互聯(lián)網(wǎng)時代。這是一種遍布社會各個角落的自激反應(yīng)。

我認(rèn)為現(xiàn)在還沒到互聯(lián)網(wǎng)壽終正寢的時候。ChatGPT可能會帶來新一代互聯(lián)網(wǎng),我個人稱之為“智能互聯(lián)網(wǎng)”。這代互聯(lián)網(wǎng)最根本的特點(diǎn),是Bot將成為人機(jī)之間最基本觸面,不再是App,也不是Browser。

這種變化將引發(fā)眾多場景的范式遷移,甚至進(jìn)而影響互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)典架構(gòu)。

ChatGPT的爆火,實際上是一場普遍的社會心智教育,可能會帶來三重影響:第一,AI是一種基礎(chǔ)能力,人們要考慮如何更好地利用它來提升自己的綜合能力;第二,AI能力的提升可能會重構(gòu)我們?nèi)粘I畹姆妒?,我們要用新的方式來解決原有的場景難題;第三,可能會帶來更多微創(chuàng)新,讓某些場景從原來的想象變成現(xiàn)實。

對于我們這幾代人而言:“搶走你工作的從不是AI,而是其他掌握AI工具的人?!倍鴮τ谥髱状藖碚f:“區(qū)別你和AI的從不是人性,而是對星辰大海的向往?!?/p>

甲小姐:現(xiàn)在很多人都在關(guān)注這波創(chuàng)業(yè)的人,大家的共識是,創(chuàng)業(yè)公司可能要做一些更合適的應(yīng)用場景,做垂類市場,但是如果不做大模型,一個創(chuàng)業(yè)公司如何建立壁壘?

張斯成:如果純粹做2C的業(yè)務(wù),是沒有壁壘的,就是要快。

以前在釘釘“創(chuàng)業(yè)”的時候,我們信奉的一句話叫“天下武功唯快不破”,也就是要狂奔,不僅要比對手跑得快,還要比平臺跑得快。我個人總結(jié)這段經(jīng)歷時,很感謝微信團(tuán)隊當(dāng)年的“不殺之恩”,因為這個剪刀差讓釘釘逃出生天。

現(xiàn)在大環(huán)境已經(jīng)變了,2C類的創(chuàng)業(yè)公司干到一定的程度只有兩條出路,要么被人碾壓,要么被人收購。如果問現(xiàn)在還能不能搞出一個滴滴?我認(rèn)為沒機(jī)會了。在國內(nèi)目前的平臺格局中,C端場景幾乎沒法獨(dú)立跑出來。因為巨頭都在背后,基本是蓄勢待發(fā)且虎視眈眈,一旦某個領(lǐng)域的PMF被驗證,就能夠直接以他們的資源和用戶快速碾壓初創(chuàng)公司。

甲小姐:當(dāng)時滴滴能出頭但現(xiàn)在沒機(jī)會的核心變量是什么?

張斯成:當(dāng)時滴滴快的開始的時候,巨頭內(nèi)部也不確定該不該下場做,而且當(dāng)時可以做的業(yè)務(wù)機(jī)會非常多,它們甚至都無法抽身來投入出行領(lǐng)域。但現(xiàn)在巨頭普遍處于機(jī)會匱乏和饑渴的狀態(tài),一旦開始互卷,創(chuàng)業(yè)公司幾乎沒有勝算。

甲小姐:如果現(xiàn)在有一家初創(chuàng)公司還想做C端,它的機(jī)會是什么?

張斯成:如果要做C端,就做國際市場。如果要在中國做,就做B端。

甲小姐:國際市場也會面臨巨頭廝殺。

張斯成:但國際市場足夠大,國際上的巨頭基本會比較包容,如果哪家創(chuàng)業(yè)公司做得不錯,他可能直接收購,而不會用自己的體量把它碾死,這是國內(nèi)外創(chuàng)業(yè)生態(tài)的不同。

所以選擇2C領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司只能靠速度,在夾縫中迅速推出爆款產(chǎn)品,以忠誠用戶的體量來形成護(hù)城河,否則很可能帥不過三秒就被巨頭碾壓了。但2B領(lǐng)域還是有很多機(jī)會的,從過去十年云計算/SaaS的發(fā)展歷程看,大平臺也很難靠規(guī)模化來席卷企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域,因為這是一個為差異化付費(fèi)的市場。

甲小姐:你認(rèn)為國內(nèi)現(xiàn)在對ChatGPT還有哪些待解的命題?

張斯成:現(xiàn)在所有人關(guān)注的主要問題是,ChatGPT到底如何在中國落地?因為中國現(xiàn)在沒有一個真正的ChatGPT,百度的文心一言出來后可能會面臨一些挑戰(zhàn)。

另一個比較大的未知因素是:國家到底會如何監(jiān)管?

ChatGPT這類產(chǎn)品,從知識屬性上看是一個認(rèn)知教育工具,對內(nèi)是教育,對外是認(rèn)知作戰(zhàn),到處都有價值觀的痕跡。在某種程度上,OpenAI的ChatGPT,和好萊塢的電影工廠起到了類似的作用,有意或無意中傳播了西方的價值觀。因為訓(xùn)練模型時使用的語料分布在很大程度上就決定了它輸出內(nèi)容的傾向。

目前為止,LLMs(大語言模型)的機(jī)理依然是黑盒子,我們也無法通過調(diào)參來確保它的輸出是符合認(rèn)知教育所要求的。在這種不確定性下,結(jié)合對社會性數(shù)據(jù)安全的考量,我估計中西方之間未來大概率會“劃洋而治”,各自扶持ChatGPT類的產(chǎn)品。

甲小姐:你認(rèn)為此時此刻市場對ChatGPT的認(rèn)知存在某些普遍的誤區(qū)嗎?

張斯成:現(xiàn)在很難判斷對和錯,但比較明顯的誤區(qū)有兩個:

首先是一個認(rèn)知誤區(qū),以ChatGPT為代表的生成式AI,實際上是生產(chǎn)力工具,可以幫助人類提效,但很難取代人類的角色。它可能逐步會取代個別工作種類,如果結(jié)合機(jī)器人本體還可以幫助人類擺脫某些不適合人類的工作。但在相當(dāng)長一段時間內(nèi),它對多數(shù)人而言是一種高效的神器,能夠更好地提高工作和溝通效率。所以,公眾和媒體不用杞人憂天,可以試著回想下iPhone出來之后社會整體的改觀和進(jìn)步。

其次,我認(rèn)為當(dāng)下某些觀點(diǎn)狂熱過頭了。ChatGPT爆紅之后,這類AI技術(shù)的確會改變很多生產(chǎn)關(guān)系,持續(xù)引發(fā)一系列的場景升級,但它本質(zhì)上并沒有將生產(chǎn)力提高量級的能力,離“工業(yè)革命”帶來的震撼還很遠(yuǎn),因此不用刻意鼓吹。

人類離AGI(通用人工智能)的實現(xiàn)恐怕還有相當(dāng)長的一段距離,ChatGPT只是隱約間為黑暗中前行的人類投來了一道曙光。過去十年的經(jīng)驗證明,很多創(chuàng)新是經(jīng)不起鼓吹的,開始有多狂熱,最后就有多少一地雞毛。例如區(qū)塊鏈、加密貨幣、Web3.0幾乎都是這樣,如果最初讓他們安靜地發(fā)展,反而有可能展現(xiàn)出真正的價值。

我個人相信AGI的時代一定會到來,但這中間可能還需要經(jīng)歷50甚至100年,我們這代人能不能看到需要打個問號。所以現(xiàn)階段不要神化ChatGPT。神化一個事物會往往會帶來恐懼,這種恐懼對于創(chuàng)新的發(fā)展來說是不利的。我們要有信仰,我們更需要朝著信仰奮斗的土壤。

甲小姐:我一直認(rèn)為試錯和犯錯是兩件事??萍紕?chuàng)新本身需要試錯,比如OpenAI在窗口期做了這個大規(guī)模的社會實驗。但如果我們在試錯階段就把它摁住,把試錯當(dāng)犯錯,無法進(jìn)行社會數(shù)據(jù)的采集和社會實驗,我們的差距可能越拉越大。

張斯成:你說得非常正確。某種程度上,過早過嚴(yán)的監(jiān)管很可能會遏制創(chuàng)新。我們可以表達(dá)樂觀,但不要神化它,也不要丑化它。ChatGPT歸根到底還是在AI大范疇下的,它如何創(chuàng)造更高的生產(chǎn)效率,幫助國家發(fā)展經(jīng)濟(jì),幫助百姓提高生活體驗,這是關(guān)鍵所在。

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