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AI大模型,来得太早?

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AI大模型,来得太早?

AI大模型来得的确太早,早到人类社会被打了一个措手不及。

文|银箭财经

在首批被AI抢走工作岗位的人群出现后,时代的变革,已经彰显出了最凶狠的一面。

只不过,为之惴惴不安的终究只是充当工具的打工人。在ChatGPT向全世界证明了AI工具的应用价值,掀起了现象级行业热度之后,各大科技企业已然在欢欣振奋中,做好了拥抱未来的准备。

而事实上,国内人工智能行业的发展,要追溯到更早的时期。

一、ChatGPT问世前的中国AI大模型

很幸运的,这一场很可能分割两个时代的科技变革中,中国企业并没有缺席太久。

回顾人工智能发展史,1943年首次提出人工智能的概念后,AI人工智能作为一个科技概念,在研究所的讨论,以及科幻作品的幻想中,缓慢发展了近70年。直到2014年,聊天程序“尤金·古斯特曼”成为全世界首个通过“图灵测试”的AI产品,人工智能才算是真正意义上具备实际应用价值。

在AlphaGo击败当时中国围棋第一人柯洁的2017年,中国香港汉森机器人技术公司,推出了历史上首个获得公民身份的类人机器人“索菲亚”。此后人工智能技术开始进入快速发展窗口期,在2019年,AI大模型已经广泛应用于药品研发领域。

而这一年开始,阿里巴巴、字节跳动、百度等头部科技企业,也开始了对大模型产业的布局。经过两年多的积累,在ChatGPT扬名全球之前,国内科技行业第一梯队的企业和机构,就先后公布了各自的AI大模型项目。

以宣发时间为基准,据不完全统计,ChatGPT问世的2022年11月之前,国内正式发布的大模型系统,由时间先后排序分别为——

1.阿里巴巴在2021年4月19日发布的PLUG

在2020年OpenAI发布GPT-3,宣告人工智能进入“炼大模型”阶段后,阿里巴巴率先做出反应,在一年后发布了中文社区最大规模预训练语言模型 PLUG。由于主要功能都集中于文本生成领域,与GPT-3较为相似,在当时也有不少人将其称为“中文版GPT-3”。

2.智源研究院在2021年6月1日发布的“悟道2.0”

值得一提的是,悟道2.0不仅是国内首个超大预训练语言模型系统,也首次打破了AI大模型科技企业“专属”的刻板印象,成为第一个由研究机构牵头推出的大模型系统。参与到研发过程中的人员,不仅有清华、北大、人大、中科院等多个高校院所,也有一百多位来自阿里巴巴等企业的AI专家。

而且作为对标GPT-3的国产大模型系统,悟道2.0以1.75万亿的参数量,创造了当时全球最高纪录,超出了GPT-3近10倍。

3.中科院在2021年7月9日发布的“紫东太初”

由中科院自动化研究所研发的紫东太初,是一个跨模态通用人工智能平台,也是全球首个能够同时应用于视频、图文、语音三大领域的三模态预训练模型。这一系统摆脱了AI大模型“小说生成器”的刻板印象,也让各方面看到了AI工具广阔的应用前景。

目前紫东太初已经开始应用于法律服务领域,也将“失业恐慌”扩散到了律师等司法从业人员身上。

在此期间,也有华为、腾讯等头部科技企业,先后披露了各自的大模型系统项目,只是由于暂时还没有成品发布,因此也就不纳入统计。

可以说,同时期的大模型系统中,相比谷歌和OpenAI旗下产品而言,国产AI大模型已然稳稳立于第一梯队之中,实打实地赶上了时代变革的风口。

这也为随后的项目井喷,打下了坚实的基础。

二、科幻元素加持AI想象力,2023国内大模型项目井喷

其实,ChatGPT并没有想象中那么强大。

在人工智能的划分中,具备独立思考和学习能力,可以在没有人为因素干预的情况下,独立完成多元素任务的AI,被称之为强人工智能。而功能只局限于某一特定领域,依赖数据支持和人工标识的AI,则被称为弱人工智能。

仔细分析ChatGPT,作为一款“聊天机器人”,基于NLP逻辑的自然语言处理人工智能,除了与人类进行对话之外,它很难胜任其他的工作。作为一款弱人工智能,ChatGPT也缺乏自主辨识和分析能力,想要将其拿来充当生产工具,还需要人为进行大量的数据训练。

例如此前曾有市场消息称,OpenAI在肯尼亚以时薪低于2美元的价格雇佣“劳工”,重复进行手动数据标注和信息纠偏的工作,来满足ChatGPT的AI训练需求。而这种AI绑架人类进行廉价劳动的模式,也一度被讽刺为血汗工厂。

因此在我们看来,ChatGPT之所以能够引发现象级的社会现象,并不在于技术力和功能。而是其在一个恰当的时机,满足了人们对人工智能的想象。

至少在国内,随着互联网经济、无现金社会等等,以往只出现于科幻作品中的猜想逐渐成为现实,再加上《流浪地球》等科幻电影的爆火,人们也在热切期待,有生之年能够看到强人工智能的出现和普及。

而满足了基本社交对话需求的聊天机器人,也基本符合了大部分人对强人工智能的想象。因此,受到受众的影响,ChatGPT也成了许多科技创业公司的标靶,在天眼查中,与其相关的企业已经增加至70家。

除了基础的大语言模型训练系统外,更多的企业也开始关注生成式AI,也即是文字转图形的AI作图、文本续写的AI写作等AIGC领域。

这一点,从进入2023年以来,接踵而至的AI大模型项目中就能看出一二。

首先是2022年4月就对外披露,将推出“混元”AI大模型的腾讯。在ChatGPT爆火的第二个月,腾讯又在2022年12月继续放出消息,混元将迎来全新进展。

从腾讯透露的消息可以看出,暂名为混元助手的AI大模型,或许将和紫东太初一样,具备视频、图文、语言三大领域的AI生成能力。据传闻,腾讯将在5月份在微信和QQ端全面对接混元助手,如果传闻属实,很可能又将是一个现象级的爆款AI产品。

此外,还有复旦大学在2023年2月21日发布的“MOSS”、澜舟科技3月14日发布的“孟子”、百度3月16日发布的“文心一言”、清华大学3月28日发布的“ChatGLM-6B”、360于4月10日发布的“360智脑”、商汤科技4月10日发布的“日日新”、阿里巴巴4月11日发布的“通义千问”等等。尽管功能特色各不相同,但大体都可以归纳为“类ChatGPT”。

另外,早在2021年4月就曾透露研发“盘古NLP模型”的华为,在今年4月初再度确认盘古大模型即将亮相。1000亿参数量、40TB数据的盘古,能否像鸿蒙一样再次迎来满堂彩,也是值得所有人的期待。

再加上今年4月11日,搜狐网络大厦正式开业的“光年之外”,以及4月14日由雷军在微博透露,将在AI大模型领域发力的小米。下半年的国内AI大模型市场,可以预见又将是一场血雨腥风。

只不过面对今年上半年如同井喷般,不断涌现的“类ChatGPT”项目,我们还是忍不住思考,这真的是一件好事吗?

三、生产关系落后于生产力,AI大模型来得太早?

站在普通人的角度,汹涌而来的AI大模型,几乎可以称得上是洪水猛兽。

回顾人类发展史,每一场科技变革,每一项分割时代的技术出现时,都必然会消灭一批工作岗位。就像蒸汽机出现后的马车车夫、自动交换设备问世后的电话接线员、个人电脑普及后的打字员,以及ChatGPT等生成式AI出现后,面临失业的原画画师。

时代轰然前行,随意扬起的一粒灰尘,都是压在每个人肩上的大山。但也不能因为担忧部分群体承担时代进步的压力,就裹步不前。

严格来讲,工作岗位的消失,其背后是生产关系不匹配生产力发展,所导致的必然结果。AI大模型最理想的产业发展状态,本该是在潜移默化中逐步提升核心生产行业的效能后,再由B端影响C端,逐步深入每个人的日常生活之中。

然而ChatGPT的爆火,直接打乱了节奏,直接将AI大模型送到了C端市场也能广泛接触的位置。尚未完全适应AI生产工具的社会结构,自然在第一时间表现出了排斥。

面对能够极大加快工作效率,同时也能有效减少人力成本的AI工具,在降本增效的大环境下,企业自然会第一时间全面铺开。于是文案工作率先遭受冲击,而后在发现生成式AI暂时还无法取代商业写作后,变革的压力挤压到了插画、绘图工作上。

一般来说,一张商业插画的制作周期往往需要半个月到一个月左右的时间,而且不同水平的画师,其最终呈现出来的插画效果也参差不齐,还需要长时间的沟通和修改。而通过AI工具,很容易就能够通过文字转图形的功能,几秒钟快速生成一张高完成度插画,稍微进行修改就能投入使用。

两相对比,生成式AI对企业的运作效率提升,可谓是立竿见影。只不过现阶段的AI作画,还离不开专业画师进行大量的数据训练,而且AI智能不足的当下,成品的质量也难以保证,短时间内还无法完全取代商业插画师。

同时,生成式AI制作的插画,看似并不逊色于人工绘画,但本质上只是对已有资源的排列组合,很容易引发版权问题。虽说目前还没有相应的法律法规进行严格限定,但随着生成式AI的扩散,迟早也会发生侵权相关的官司。

最主要的,就像是工业机器的量产,取代人工作坊的低产量后,商品价格也会直线下跌。通过AI工具快速量产的插画,其价值也需要重新界定,很难再套用当前的插画标价。

插画定制价格的下跌,直接影响了插画制作公司的生存和盈利,同时也加深了定制方和作画方的矛盾。至少在当前,已经有很多企业公开声明,不接受插图提供方使用任何的生成式AI。

同样的遭遇,很可能会随着生成式AI的不断成熟,扩散到所有行业之中。如何衡量生成式AI的商业价值,对AI作品进行合理定价,很可能会是未来很长一段时间里,各行各业统一的争执所在。

AI大模型来得的确太早,早到人类社会被打了一个措手不及。但纵观已经停滞了近30年的人类科技,AI大模型的到来又有些太晚了。

我们能做的,或许还是尽快地接受和适应吧。

参考资料:

《一文概览人工智能(AI)发展历程》——知乎

《人工智能浪潮下,AI大模型“推波助澜”》——科技日报

《凯文·凯利:AI能解决多少问题,也能引发多少问题》——巴伦周刊

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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AI大模型,来得太早?

AI大模型来得的确太早,早到人类社会被打了一个措手不及。

文|银箭财经

在首批被AI抢走工作岗位的人群出现后,时代的变革,已经彰显出了最凶狠的一面。

只不过,为之惴惴不安的终究只是充当工具的打工人。在ChatGPT向全世界证明了AI工具的应用价值,掀起了现象级行业热度之后,各大科技企业已然在欢欣振奋中,做好了拥抱未来的准备。

而事实上,国内人工智能行业的发展,要追溯到更早的时期。

一、ChatGPT问世前的中国AI大模型

很幸运的,这一场很可能分割两个时代的科技变革中,中国企业并没有缺席太久。

回顾人工智能发展史,1943年首次提出人工智能的概念后,AI人工智能作为一个科技概念,在研究所的讨论,以及科幻作品的幻想中,缓慢发展了近70年。直到2014年,聊天程序“尤金·古斯特曼”成为全世界首个通过“图灵测试”的AI产品,人工智能才算是真正意义上具备实际应用价值。

在AlphaGo击败当时中国围棋第一人柯洁的2017年,中国香港汉森机器人技术公司,推出了历史上首个获得公民身份的类人机器人“索菲亚”。此后人工智能技术开始进入快速发展窗口期,在2019年,AI大模型已经广泛应用于药品研发领域。

而这一年开始,阿里巴巴、字节跳动、百度等头部科技企业,也开始了对大模型产业的布局。经过两年多的积累,在ChatGPT扬名全球之前,国内科技行业第一梯队的企业和机构,就先后公布了各自的AI大模型项目。

以宣发时间为基准,据不完全统计,ChatGPT问世的2022年11月之前,国内正式发布的大模型系统,由时间先后排序分别为——

1.阿里巴巴在2021年4月19日发布的PLUG

在2020年OpenAI发布GPT-3,宣告人工智能进入“炼大模型”阶段后,阿里巴巴率先做出反应,在一年后发布了中文社区最大规模预训练语言模型 PLUG。由于主要功能都集中于文本生成领域,与GPT-3较为相似,在当时也有不少人将其称为“中文版GPT-3”。

2.智源研究院在2021年6月1日发布的“悟道2.0”

值得一提的是,悟道2.0不仅是国内首个超大预训练语言模型系统,也首次打破了AI大模型科技企业“专属”的刻板印象,成为第一个由研究机构牵头推出的大模型系统。参与到研发过程中的人员,不仅有清华、北大、人大、中科院等多个高校院所,也有一百多位来自阿里巴巴等企业的AI专家。

而且作为对标GPT-3的国产大模型系统,悟道2.0以1.75万亿的参数量,创造了当时全球最高纪录,超出了GPT-3近10倍。

3.中科院在2021年7月9日发布的“紫东太初”

由中科院自动化研究所研发的紫东太初,是一个跨模态通用人工智能平台,也是全球首个能够同时应用于视频、图文、语音三大领域的三模态预训练模型。这一系统摆脱了AI大模型“小说生成器”的刻板印象,也让各方面看到了AI工具广阔的应用前景。

目前紫东太初已经开始应用于法律服务领域,也将“失业恐慌”扩散到了律师等司法从业人员身上。

在此期间,也有华为、腾讯等头部科技企业,先后披露了各自的大模型系统项目,只是由于暂时还没有成品发布,因此也就不纳入统计。

可以说,同时期的大模型系统中,相比谷歌和OpenAI旗下产品而言,国产AI大模型已然稳稳立于第一梯队之中,实打实地赶上了时代变革的风口。

这也为随后的项目井喷,打下了坚实的基础。

二、科幻元素加持AI想象力,2023国内大模型项目井喷

其实,ChatGPT并没有想象中那么强大。

在人工智能的划分中,具备独立思考和学习能力,可以在没有人为因素干预的情况下,独立完成多元素任务的AI,被称之为强人工智能。而功能只局限于某一特定领域,依赖数据支持和人工标识的AI,则被称为弱人工智能。

仔细分析ChatGPT,作为一款“聊天机器人”,基于NLP逻辑的自然语言处理人工智能,除了与人类进行对话之外,它很难胜任其他的工作。作为一款弱人工智能,ChatGPT也缺乏自主辨识和分析能力,想要将其拿来充当生产工具,还需要人为进行大量的数据训练。

例如此前曾有市场消息称,OpenAI在肯尼亚以时薪低于2美元的价格雇佣“劳工”,重复进行手动数据标注和信息纠偏的工作,来满足ChatGPT的AI训练需求。而这种AI绑架人类进行廉价劳动的模式,也一度被讽刺为血汗工厂。

因此在我们看来,ChatGPT之所以能够引发现象级的社会现象,并不在于技术力和功能。而是其在一个恰当的时机,满足了人们对人工智能的想象。

至少在国内,随着互联网经济、无现金社会等等,以往只出现于科幻作品中的猜想逐渐成为现实,再加上《流浪地球》等科幻电影的爆火,人们也在热切期待,有生之年能够看到强人工智能的出现和普及。

而满足了基本社交对话需求的聊天机器人,也基本符合了大部分人对强人工智能的想象。因此,受到受众的影响,ChatGPT也成了许多科技创业公司的标靶,在天眼查中,与其相关的企业已经增加至70家。

除了基础的大语言模型训练系统外,更多的企业也开始关注生成式AI,也即是文字转图形的AI作图、文本续写的AI写作等AIGC领域。

这一点,从进入2023年以来,接踵而至的AI大模型项目中就能看出一二。

首先是2022年4月就对外披露,将推出“混元”AI大模型的腾讯。在ChatGPT爆火的第二个月,腾讯又在2022年12月继续放出消息,混元将迎来全新进展。

从腾讯透露的消息可以看出,暂名为混元助手的AI大模型,或许将和紫东太初一样,具备视频、图文、语言三大领域的AI生成能力。据传闻,腾讯将在5月份在微信和QQ端全面对接混元助手,如果传闻属实,很可能又将是一个现象级的爆款AI产品。

此外,还有复旦大学在2023年2月21日发布的“MOSS”、澜舟科技3月14日发布的“孟子”、百度3月16日发布的“文心一言”、清华大学3月28日发布的“ChatGLM-6B”、360于4月10日发布的“360智脑”、商汤科技4月10日发布的“日日新”、阿里巴巴4月11日发布的“通义千问”等等。尽管功能特色各不相同,但大体都可以归纳为“类ChatGPT”。

另外,早在2021年4月就曾透露研发“盘古NLP模型”的华为,在今年4月初再度确认盘古大模型即将亮相。1000亿参数量、40TB数据的盘古,能否像鸿蒙一样再次迎来满堂彩,也是值得所有人的期待。

再加上今年4月11日,搜狐网络大厦正式开业的“光年之外”,以及4月14日由雷军在微博透露,将在AI大模型领域发力的小米。下半年的国内AI大模型市场,可以预见又将是一场血雨腥风。

只不过面对今年上半年如同井喷般,不断涌现的“类ChatGPT”项目,我们还是忍不住思考,这真的是一件好事吗?

三、生产关系落后于生产力,AI大模型来得太早?

站在普通人的角度,汹涌而来的AI大模型,几乎可以称得上是洪水猛兽。

回顾人类发展史,每一场科技变革,每一项分割时代的技术出现时,都必然会消灭一批工作岗位。就像蒸汽机出现后的马车车夫、自动交换设备问世后的电话接线员、个人电脑普及后的打字员,以及ChatGPT等生成式AI出现后,面临失业的原画画师。

时代轰然前行,随意扬起的一粒灰尘,都是压在每个人肩上的大山。但也不能因为担忧部分群体承担时代进步的压力,就裹步不前。

严格来讲,工作岗位的消失,其背后是生产关系不匹配生产力发展,所导致的必然结果。AI大模型最理想的产业发展状态,本该是在潜移默化中逐步提升核心生产行业的效能后,再由B端影响C端,逐步深入每个人的日常生活之中。

然而ChatGPT的爆火,直接打乱了节奏,直接将AI大模型送到了C端市场也能广泛接触的位置。尚未完全适应AI生产工具的社会结构,自然在第一时间表现出了排斥。

面对能够极大加快工作效率,同时也能有效减少人力成本的AI工具,在降本增效的大环境下,企业自然会第一时间全面铺开。于是文案工作率先遭受冲击,而后在发现生成式AI暂时还无法取代商业写作后,变革的压力挤压到了插画、绘图工作上。

一般来说,一张商业插画的制作周期往往需要半个月到一个月左右的时间,而且不同水平的画师,其最终呈现出来的插画效果也参差不齐,还需要长时间的沟通和修改。而通过AI工具,很容易就能够通过文字转图形的功能,几秒钟快速生成一张高完成度插画,稍微进行修改就能投入使用。

两相对比,生成式AI对企业的运作效率提升,可谓是立竿见影。只不过现阶段的AI作画,还离不开专业画师进行大量的数据训练,而且AI智能不足的当下,成品的质量也难以保证,短时间内还无法完全取代商业插画师。

同时,生成式AI制作的插画,看似并不逊色于人工绘画,但本质上只是对已有资源的排列组合,很容易引发版权问题。虽说目前还没有相应的法律法规进行严格限定,但随着生成式AI的扩散,迟早也会发生侵权相关的官司。

最主要的,就像是工业机器的量产,取代人工作坊的低产量后,商品价格也会直线下跌。通过AI工具快速量产的插画,其价值也需要重新界定,很难再套用当前的插画标价。

插画定制价格的下跌,直接影响了插画制作公司的生存和盈利,同时也加深了定制方和作画方的矛盾。至少在当前,已经有很多企业公开声明,不接受插图提供方使用任何的生成式AI。

同样的遭遇,很可能会随着生成式AI的不断成熟,扩散到所有行业之中。如何衡量生成式AI的商业价值,对AI作品进行合理定价,很可能会是未来很长一段时间里,各行各业统一的争执所在。

AI大模型来得的确太早,早到人类社会被打了一个措手不及。但纵观已经停滞了近30年的人类科技,AI大模型的到来又有些太晚了。

我们能做的,或许还是尽快地接受和适应吧。

参考资料:

《一文概览人工智能(AI)发展历程》——知乎

《人工智能浪潮下,AI大模型“推波助澜”》——科技日报

《凯文·凯利:AI能解决多少问题,也能引发多少问题》——巴伦周刊

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