ChatGPT的“追风者”

ChatGPT编程1年前 (2023)发布 一起用AI
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原标题:ChatGPT的“追风者”

文|Alter

文心一言发布十余天后,争论仍未有止歇的迹象。

有人给出了“拉垮”的评价,相比于多轮迭代的ChatGPT,文心一言在逻辑推理、多轮对话等方面的表现不尽如人意;也有人认为给文心一言值得肯定,原因是填补了中文互联网的空白,以及百度直面竞争的勇气。

可能最终会像李彦宏在发布会上所说的:当前文心一言的内测体验并不能叫作“完美”,发布是因为有市场需求,“文心一言将建立起真实用户反馈、开发者调用和模型迭代之间的飞轮,效果会迅速提升,给你‘士别三日,当刮目相看’的惊喜。”

这里并非想对比文心一言与ChatGPT的差距,而是想要讨论这样一个话题:那些以“中国版ChatGPT”自居的玩家们,到底是“追风者”还是“追赶者”,不同的“初心”显然对应着不同的结果。

01 中国版ChatGPT的虚与实

国内企业对ChatGPT的态度,大致可以分为三个阶段:

第一个阶段是2023年农历春节前。

OpenAI在2022年11月30日推出了聊天机器人ChatGPT,5天时间注册用户量就超过了100万。期间不乏国内媒体的报道,微博等社交网络上逐渐流行起各种说法:ChatGPT可能将颠覆谷歌,掀起一场搜索引擎的大革命;大学生开始用ChatGPT写论文,部分高校宣布将禁用ChatGPT……

彼时“中国版ChatGPT”的话题已经在技术论坛里小范围讨论,国内大厂的工程师们大概率有参与其中。可由于ChatGPT频频被曝出回答错误、存在假消息,且商业化落地的前景不明朗,国内大多数企业都选择了缄默。

第二个阶段是ChatGPT爆红后。

时间来到2023年1月末,ChatGPT的注册用户破亿,成为史上扩散速度最快的应用,这场AI风暴终于吹到了太平洋对岸。国内社交媒体上充斥着ChatGPT的对话截图,并且出现了“ChatGPT概念股”的说法。

中国的科技大厂们“猛然醒悟”,纷纷开始就中国版ChatGPT表明态度:百度在2月7日官宣将在3月上线文心一言;腾讯在2月9日回应称“在相关方向上已有布局,专项研究也在有序推进”;阿里传出了类ChatGPT应用的对话截图;京东、网易有道、科大讯飞、小米也先后发声将推出相关产品。

第三个阶段是文心一言上线后。

可能因为发布会上的录屏展示,百度的股价在文心一言发布当天即下跌10%,一度成为互联网上的众嘲对象,即使李彦宏和百度CTO王海峰均在发布会上提前打了“预防针”,直言模型目前“训练不够充分”。

有趣的是其他科技大厂的态度。目前申请测试百度文心的用户已经百万,超过10家企业用户申请调用文心一言的企业版API。如果说ChatGPT的走红只是唤醒了国内网民的好奇心,摆出了一副吃瓜群众的姿态,现在已然被彻底点燃了热情。但百度文心上线近10天后,并未有第二家企业官宣。

个中原因恐怕离不开“功利”二字。

在ChatGPT的方向被论证前,国内的大部分投资人和技术领袖并不敢冒险跟进,不考虑短期收益的只有少数派中的少数派;ChatGPT爆红后,特别是“ChatGPT概念股”出现后,中国版ChatGPT已经成为一种政治正确,大厂们的表态也就无可厚非;文心一言上线后则是另一个极端,在“肉眼可见”的技术差距面前,暂时收敛锋芒是否也是一种避开被舆论讨伐的选项?

“中国版ChatGPT”或喧嚣或冷静的背后,似乎还有另外一种解释:在用户心理阈值最高的时候,跟风放出消息不失为一种聪明的商业策略,而落实到产品上,终归还要结合现实需求。就像科大讯飞董事长刘庆峰的观点:AI要兑现红利,标准之一就是有看得见摸得着的应用场景。

02 空间换时间的认知陷阱

至于ChatGPT类产品的商业空间,微软无疑是最佳的参考对象。

作为OpenAI的大股东,微软被中国网友们戏称为“坐在副驾驶上狂飙”,尤其是在ChatGPT的商业应用上,微软可谓动作频频:1月17日的公开活动上,微软CEO纳德拉表示,计划将ChatGPT整合进其所有产品;半个多月后,微软正式推出新版必应,将ChatGPT与搜索引擎融合;GPT-4发布两天后,微软发布了新功能Copilot,将用于Word、PowerPoint、Excel、Outlook等产品中,可自动生成PPT、自动写文章……

为何国内企业并没有兵临城下的危机感?最常见的说法是“空间换时间”,中文互联网的特殊性,为国内企业留下了充足的反应时间。譬如晚于ChatGPT三个半月诞生的文心一言,照旧抓住了大把的机会。诸如此类的说辞在某种程度上有其道理,却也存在一些不可小觑的认知陷阱。

比如中文语料库的问题。

在不少人的理解中,中文语料库是ChatGPT难以逾越的壁垒,李彦宏称“文心一言是更适合中国市场的人工智能模型”,理由正是中文特殊的分词和语法结构。中文语料库的建设需要大量的人力、物力和财力投入,同时还需要考虑语料的质量、版权等问题,几乎是一个天然避风港。

可国内互联网巨头的“数据隔离”也是不争的事实,尽管在工信部的施压下,大厂们被迫“拆墙”,但不同平台的数据仍然很难产生交流和总结,无形中增加了模型训练的难度。就连文心一言的图像生成都经被传出先将中文指令翻译成英文,再根据英文描述生成图像,中文语料的现状可见一斑。

再比如技术上的硬性门槛。

国内并不缺少媲美GPT-3的大模型,这也是很多企业自信可以开发出ChatGPT类应用的直接原因,然而算力资源、工程能力、模型迭代策略、调优机制等能力的缺失也是不争的事实。还是文心一言的例子,虽然有ChatGPT这个参考答案,迭代、调优的路还是要重新走一遍才行。

一个浅显的道理,OpenAI在推出ChatGPT前,已经在大模型上默默耕耘了4年时间,期间不知道有多少次的试错。毕竟一个现象级产品诞生,往往是资源、基础技术、人才、产业需求等一系列因素的集大成,国内到底有多少家企业能够越过技术上的硬性门槛,目前还是一个未知数。

按照华西证券的测算,百度的文心一言想要达到ChatGPT目前的能力,需要补足的训练、推理和数据标注成本分别为2.29亿元、13.62亿元、0.05亿元,需要保持年均16亿元的投入。

倘若再算上维持正常运转的人力成本、训练模型的算力成本、存储数据的数据中心耗费,百度想要追平OpenAI需要付出相当庞大的投入,遑论其他缺少前期布局的企业。

就在百度们还在追赶GPT-3.5时,OpneAI已经有条不紊的推出了功能更为强大的GPT-4,并在3月24日宣布部分解除了ChatGPT无法联网的限制,正在推出ChatGPT插件,可以访问训练数据外的信息,增加一些特定功能,开始了从工具向平台的进化。

03 “追风者”无缘“星辰大海”

最糟糕的并不是做一个“追赶者”,而是“反应迟钝”的追风者。

早在2020年的时候,OpenAI就借着GPT-3一鸣惊人,随即在全球范围内拉开了一场大模型军备竞赛,国内的华为、智源、浪潮、阿里云、百度、腾讯等企业先后发布了自家的预训练大模型品,并不断从NLP延伸出了双语、CV、跨模态等大模型。

而后的一段日子里,来自中国的大模型覇榜各类榜单,学术论文如流水线般生产。一些研究人员以发论文为己任,鲜有人思考学术以外的价值;企业对大模型满怀信心,并试图推动产业落地中来变现。最终也仅仅止步于此,没有一家企业能创造性地越过大模型到ChatGPT的天堑。

有人在知乎上问道:阻碍国内团队研究 ChatGPT 这样产品的障碍有哪些,技术、钱还是领导力?OneFlow创始人袁进辉的回答道出了问题的本质:“需要有远见且为理想而持之以恒的人。”

不可否认的是,“谈理想”在国内的商业环境中多少有些感性且不切实际,甚至连相应的故事都是“舶来品”:图灵奖得主Hinton潜心研究神经网络50多年;斯坦福的李飞飞教授花费6年时间创建了ImageNet数据集;OpenAI最初被定义为非营利性人工智能组织,要向全世界公开分享他们的研究成果……

国内盛行的是另一种商业故事:张小龙在2010年带领一个不到10人的团队,用了不足70天的时间开发出了微信的第一个版本;出行大战中胜出的滴滴,曾用四个月的时间拉来了一万多名网约车司机;2013年才立项测试外卖项目的美团,到了2014年就将外卖送到了全国200个城市……

问题在于,追逐风口、快速创新的打法到了人工智能时代是否依然奏效?不妨借用英伟达CEO黄仁勋的一个比喻:“每家公司都应该知道,未来的软件开发有点像炼丹,这是一个MLOps的过程。”其中的MLOps可以翻译为“人工智能研发运营体系”,涵盖开发、部署、交付验证三个必不可少的过程。

在中国版ChatGPT的研发中,国内的企业已然走了“捷径”:比如ChatGPT最大的特点就是引入了人类反馈的强化学习(RLHF),即用人工标注的方式,不断地将结果去反馈给模型,让模型不断自我迭代。百度等企业后来也采用了RLHF模式,并辅以“对话增强、有监督精调”等机制,底层架构和技术路径都与OpenAI相似。

最危险的地方恰恰也在于此。

不少人将ChatGPT比作是移动互联网时代的iPhone,意味着ChatGPT只是个开始,将有更多超出固有认知的新事物出现,可能是聊天机器人,可能是“画图高手”,也可能是当前还想不到的应用。同时也预示着层出不穷的新风口,凡是风口,皆有虚实,一味跟着别人走路,总有踏空的时候。

李彦宏曾在2021年初的内部信中写道:“我们熬得过万丈孤独,藏得下星辰大海。”冥冥中成了中国企业面对ChatGPT时的命运写照:熬不过万丈孤独,何谈星辰大海?

04 写在最后

中国版ChatGPT的故事还在继续,不排除有越来越多的相似产品上线,甚至出现“百花齐放”的局面。

需要警惕的是那些自诩为“国产之光“的追风者,聊天机器人的风口来临时,迅速整顿人马开发类似应用;AI生图的热度起来后,快速组建团队抓住新的契机;而当新的风向标出现时,会再次调转方向…… 不愿意在底层技术上“苦修”,注定要在风口里兜兜转转。

因为“追赶者”仍抱有理想、信念和希望,“追风者”注定只会在风中盘旋,被风势裹挟。返回搜狐,查看更多

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