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从李一舟看“套壳”、“借壳”和“盗用”的区别

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从李一舟看“套壳”、“借壳”和“盗用”的区别

AI创业都绕不开的“套壳”。

图片来源:界面新闻| 匡达

文|适道

01 看来做AI是真不赚钱

有句话说:看一个行业能不能赚钱,就看卖课的多不多。

行业遍地黄金时,大家都在埋头淘金,谁会想不开让别人抢饭碗。只有“卷无可卷”时,才会靠卖信息差,割一波韭菜。

现在国内AI行业便是如此:做技术开发门槛高,成本大,战线长,靠讲故事拉不来投资人。

如果不想这样,你可以另辟蹊径——卖课。

199元AI课程,一年卖出25万份,营收5000万元,这不比吭哧吭哧搞开发赚钱?

但这个世界是一个巨大的套娃,“盗用”的“盗用”也在赚钱。在某宝上,李一舟的全套课程花0.26元就能买到,同时还赠送另一“巨头”鹤老师的全套AI课,月销量相当可观。

为何AI培训这么赚钱?换个问法,为何热门技术培训这么赚钱?

知识付费是向人性的弱点付费,当赚大钱的欲望和被淘汰的恐惧双管齐下,再加上“清华博士”“小白可学”“全程服务”等诱人噱头,辅以“199”的低价。谁听了都心动。

卖课就是“讲故事”。哪个技术热门,哪里就有故事。投资人听腻了的故事,说给“韭菜”听却很新鲜。

2021年,《元宇宙第一讲》10天狂赚160万;

2023年,《每个人的人工智能课》一年营收5000万。

所有的slogan都总结为一句话:xxx是普通人改变命运的最后一波机会。“xxx”可以是元宇宙,可以是区块链,人工智能,也可能是未来任何一项热门技术。

盲猜下一个是教企业怎么出海(狗头保命)。

02 AI创业都绕不开的“套壳”

除了卖课,我们回到AI赚钱的第二条捷径“套壳”,当然,在李一舟的案例里,说“借壳”更准确。

其实“套壳”没有一个明确的定义。

大模型“内核”指核心架构和算法。如果深究下去,你甚至可以说几乎所有模型都在“套壳”Google DeepMind 的 Transformer 及其三个变体架构。

实际上,“套壳”也并非没有技术含量。我们先从大模型的研发原理来看。

首先,自研大模型需要经过预训练(Pre-training)和调优(Fine-tuning)。

预训练(Pre-training),开发者给大模型“喂知识”,不介入它,让它“啃书”自学,而后得到一个基础的能力,即基座模型(Base Model)。

调优(Fine-tuning),也称“微调”,开发者给大模型“出题”,介入式地让它能够适应特定任务的需求。

此时,如果在基座模型(Base Model)上加入特定行业的数据集做进一步的微调,就会得到一个微调模型(Fine-tuning Model),或称为行业模型、垂直模型。

基于多种情景的“套壳”就发生在以上研发过程。

例如在预训练阶段,会出现“数据套壳”,此前爆出因为中文数据质量差,有国内团队用ChatGPT输出的数据进行训练。

在调优阶段,也会出现“微调套壳”,但其中不乏优秀产品,例如Perplexity。该AI问答引擎微调了GPT-3.5,性能显著提升,但比GPT-4的费用低,速度快。前一周,Perplexity完成B轮融资,估值5.2亿美元。

不过,以上几种“套壳”都具备相当一部分的技术含量。而我们平时最常说的“套壳”是指简单粗暴地套开源或者ChatGPT,技术门槛相当低,也可以称之为“借壳”。

目前,国内很多“借壳”ChatGPT向用户收费。虽然这一行为已经涉嫌侵权,只不过因为OpenAI在国内没有代理商,无法起诉。

但这不代表“借壳”者可以肆意妄为。

根据2023年7月出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》,对于来源于中国境外向境内提供生成式人工智能服务不符合法律、行政法规和本办法规定的,国家网信部门应当通知有关机构采取技术措施和其他必要措施予以处置。其中,构成犯罪的,依法追究刑事责任。

但《办法》也在多处放宽了监管要求,并增加了鼓励人工智能技术发展的措施。

例如,明确生成式AI实施算法的“备案制”,此前预期则是审核许可制。

例如,《办法》规定,利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务,适用本办法。而在4月的《征求意见稿》第二条中,只要是向境内用户提供服务,不论是“研发”生成式AI还是“利用”生成式AI,都属于监管范围。

我们可以推测,“研发”和“利用”画出了模型“借壳”和“微调”法律适用范围的不同。在当前国内AI创业场景中,完全不“套壳”可能行不通。但开发者技术门槛越高,“研发”含量越高,就越不容易触及监管底线。

03 “三重叙诡”或涉嫌欺诈

最后,回到李一舟事件,你会发现这厮玩的居然是“三重叙诡”。

一开始,他说他是“自研”模型,但其平台却是“借壳”组合,当你以为他只是“借壳”,面具下面却是“盗用”。

从目前来看,国内很多模型都是开发者“微调”开源模型Stable Diffusion而来。

据「市界」报道:一位名为“兔狲”的AI绘图模型开发者发现,自己微调的3个模型被一舟智能“盗用”,其中两个模型是他与Liblib平台签署了独家协议合同。炼丹科技创始人忠忠,独立开发者娜乌斯嘉等人发现,自己在其他平台发布的模型出现在了一舟智能的官网首页。

对开发者而言,最直接的影响是他们无法从自己制作的模型产品中获得任何收益。“兔狲”训练模型时间多达半年,租赁算力花费2万元,购买英伟达显卡花费8万元。

目前,合计97个模型,除1个模型为Stable Diffusion XL官方模型外,其余均为国内或国外开发者所制作第三方模型。

这就让人不禁想问一句,如此光明正大地搬运国内开发者模型,还对学员称“自研”模型,不怕被告两头诈骗吗?

不过,有律师表示不明确是否构成“诈骗”,因为AI相关的内容和课程的含义本身比较宽泛,只要在用户付费后,提供了约定的相关资料,就不能说诈骗。至于这些资料是否符合用户的预期,属于合同履行的问题。

但可以肯定的是,李一舟的AI课不仅涉嫌违反《广告法》和《反不正当竞争法》,构成虚假宣传的不正当竞争行为,而且涉嫌违反《消费者权益保护法》,侵犯消费者的知情权、公平交易权等。

目前,LiblibAI已经发布声明,表示密切关注此事件,并可能采取法律措施来追究侵权责任,为被侵权的创作者维权声讨。

据报道,目前愿意共同发声的开发者人数,已经达到了17人,对应25个模型。虽然单个赔付金额不大,但如果有律师来搞集体诉讼,结果就很难预料了。

参考资料:

  • 《Sora封的第一个“神”,塌了》,市界 董温淑 董雨晴
  • 《大模型套壳祛魅:质疑套壳,理解套壳》,甲子光年 赵健
  • 《李一舟再陷两大硬核争议:一舟智能未获备案涉嫌非法运营,盗用AI绘图模型》,鞭牛士 鞭牛士
  • 《清华博士网红“AI课卖了5000万”?AI课程乱象调查》,澎湃新闻 范佳来 史若彤 郭思航
本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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从李一舟看“套壳”、“借壳”和“盗用”的区别

AI创业都绕不开的“套壳”。

图片来源:界面新闻| 匡达

文|适道

01 看来做AI是真不赚钱

有句话说:看一个行业能不能赚钱,就看卖课的多不多。

行业遍地黄金时,大家都在埋头淘金,谁会想不开让别人抢饭碗。只有“卷无可卷”时,才会靠卖信息差,割一波韭菜。

现在国内AI行业便是如此:做技术开发门槛高,成本大,战线长,靠讲故事拉不来投资人。

如果不想这样,你可以另辟蹊径——卖课。

199元AI课程,一年卖出25万份,营收5000万元,这不比吭哧吭哧搞开发赚钱?

但这个世界是一个巨大的套娃,“盗用”的“盗用”也在赚钱。在某宝上,李一舟的全套课程花0.26元就能买到,同时还赠送另一“巨头”鹤老师的全套AI课,月销量相当可观。

为何AI培训这么赚钱?换个问法,为何热门技术培训这么赚钱?

知识付费是向人性的弱点付费,当赚大钱的欲望和被淘汰的恐惧双管齐下,再加上“清华博士”“小白可学”“全程服务”等诱人噱头,辅以“199”的低价。谁听了都心动。

卖课就是“讲故事”。哪个技术热门,哪里就有故事。投资人听腻了的故事,说给“韭菜”听却很新鲜。

2021年,《元宇宙第一讲》10天狂赚160万;

2023年,《每个人的人工智能课》一年营收5000万。

所有的slogan都总结为一句话:xxx是普通人改变命运的最后一波机会。“xxx”可以是元宇宙,可以是区块链,人工智能,也可能是未来任何一项热门技术。

盲猜下一个是教企业怎么出海(狗头保命)。

02 AI创业都绕不开的“套壳”

除了卖课,我们回到AI赚钱的第二条捷径“套壳”,当然,在李一舟的案例里,说“借壳”更准确。

其实“套壳”没有一个明确的定义。

大模型“内核”指核心架构和算法。如果深究下去,你甚至可以说几乎所有模型都在“套壳”Google DeepMind 的 Transformer 及其三个变体架构。

实际上,“套壳”也并非没有技术含量。我们先从大模型的研发原理来看。

首先,自研大模型需要经过预训练(Pre-training)和调优(Fine-tuning)。

预训练(Pre-training),开发者给大模型“喂知识”,不介入它,让它“啃书”自学,而后得到一个基础的能力,即基座模型(Base Model)。

调优(Fine-tuning),也称“微调”,开发者给大模型“出题”,介入式地让它能够适应特定任务的需求。

此时,如果在基座模型(Base Model)上加入特定行业的数据集做进一步的微调,就会得到一个微调模型(Fine-tuning Model),或称为行业模型、垂直模型。

基于多种情景的“套壳”就发生在以上研发过程。

例如在预训练阶段,会出现“数据套壳”,此前爆出因为中文数据质量差,有国内团队用ChatGPT输出的数据进行训练。

在调优阶段,也会出现“微调套壳”,但其中不乏优秀产品,例如Perplexity。该AI问答引擎微调了GPT-3.5,性能显著提升,但比GPT-4的费用低,速度快。前一周,Perplexity完成B轮融资,估值5.2亿美元。

不过,以上几种“套壳”都具备相当一部分的技术含量。而我们平时最常说的“套壳”是指简单粗暴地套开源或者ChatGPT,技术门槛相当低,也可以称之为“借壳”。

目前,国内很多“借壳”ChatGPT向用户收费。虽然这一行为已经涉嫌侵权,只不过因为OpenAI在国内没有代理商,无法起诉。

但这不代表“借壳”者可以肆意妄为。

根据2023年7月出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》,对于来源于中国境外向境内提供生成式人工智能服务不符合法律、行政法规和本办法规定的,国家网信部门应当通知有关机构采取技术措施和其他必要措施予以处置。其中,构成犯罪的,依法追究刑事责任。

但《办法》也在多处放宽了监管要求,并增加了鼓励人工智能技术发展的措施。

例如,明确生成式AI实施算法的“备案制”,此前预期则是审核许可制。

例如,《办法》规定,利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务,适用本办法。而在4月的《征求意见稿》第二条中,只要是向境内用户提供服务,不论是“研发”生成式AI还是“利用”生成式AI,都属于监管范围。

我们可以推测,“研发”和“利用”画出了模型“借壳”和“微调”法律适用范围的不同。在当前国内AI创业场景中,完全不“套壳”可能行不通。但开发者技术门槛越高,“研发”含量越高,就越不容易触及监管底线。

03 “三重叙诡”或涉嫌欺诈

最后,回到李一舟事件,你会发现这厮玩的居然是“三重叙诡”。

一开始,他说他是“自研”模型,但其平台却是“借壳”组合,当你以为他只是“借壳”,面具下面却是“盗用”。

从目前来看,国内很多模型都是开发者“微调”开源模型Stable Diffusion而来。

据「市界」报道:一位名为“兔狲”的AI绘图模型开发者发现,自己微调的3个模型被一舟智能“盗用”,其中两个模型是他与Liblib平台签署了独家协议合同。炼丹科技创始人忠忠,独立开发者娜乌斯嘉等人发现,自己在其他平台发布的模型出现在了一舟智能的官网首页。

对开发者而言,最直接的影响是他们无法从自己制作的模型产品中获得任何收益。“兔狲”训练模型时间多达半年,租赁算力花费2万元,购买英伟达显卡花费8万元。

目前,合计97个模型,除1个模型为Stable Diffusion XL官方模型外,其余均为国内或国外开发者所制作第三方模型。

这就让人不禁想问一句,如此光明正大地搬运国内开发者模型,还对学员称“自研”模型,不怕被告两头诈骗吗?

不过,有律师表示不明确是否构成“诈骗”,因为AI相关的内容和课程的含义本身比较宽泛,只要在用户付费后,提供了约定的相关资料,就不能说诈骗。至于这些资料是否符合用户的预期,属于合同履行的问题。

但可以肯定的是,李一舟的AI课不仅涉嫌违反《广告法》和《反不正当竞争法》,构成虚假宣传的不正当竞争行为,而且涉嫌违反《消费者权益保护法》,侵犯消费者的知情权、公平交易权等。

目前,LiblibAI已经发布声明,表示密切关注此事件,并可能采取法律措施来追究侵权责任,为被侵权的创作者维权声讨。

据报道,目前愿意共同发声的开发者人数,已经达到了17人,对应25个模型。虽然单个赔付金额不大,但如果有律师来搞集体诉讼,结果就很难预料了。

参考资料:

  • 《Sora封的第一个“神”,塌了》,市界 董温淑 董雨晴
  • 《大模型套壳祛魅:质疑套壳,理解套壳》,甲子光年 赵健
  • 《李一舟再陷两大硬核争议:一舟智能未获备案涉嫌非法运营,盗用AI绘图模型》,鞭牛士 鞭牛士
  • 《清华博士网红“AI课卖了5000万”?AI课程乱象调查》,澎湃新闻 范佳来 史若彤 郭思航
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