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文 | 白馬商評(píng)

【資料圖】

" 都快成紅海了。" 當(dāng)我和一個(gè)創(chuàng)業(yè)者聊起大模型的時(shí)候，他直接甩了這句話給我。

去年 11 月，OpenAI 發(fā)布基于 GPT-3.5 的 ChatGPT，瞬間引爆大模型的熱潮。半年多的時(shí)間，中國(guó)出現(xiàn)了 " 百模大戰(zhàn) " 的局面，BAT 等頭部互聯(lián)網(wǎng)公司和人工智能公司基本都對(duì)外宣布了自己的大模型。

5 月初，360 掌門(mén)人周鴻祎對(duì)外稱，" 如果不經(jīng)過(guò)兩年的模仿和抄襲，上來(lái)就說(shuō)自己能超越，那才叫吹牛呢。" 僅僅一個(gè)月后，周鴻祎就表示，" 我原來(lái)說(shuō)國(guó)內(nèi)大模型跟國(guó)外差距兩年，我收回這句話，今天已經(jīng)接近國(guó)際水平。"

有人感慨，半年就追上 ChatGPT 了，大模型似乎也不難。那么，大模型的核心壁壘是什么？中國(guó)大模型到底什么水平？大模型在應(yīng)用層面最先突圍的方向是什么？

沈?yàn)椋ɑ┦悄持?985 高校教授，多年從事機(jī)器學(xué)習(xí)研究，還曾擔(dān)任過(guò)某頭部券商首席分析師，我們和他聊了聊，試圖揭開(kāi)大模型的迷霧。

GPT 路徑跑通了，所以有了 " 百模大戰(zhàn) "

白馬商評(píng)：能不能用最通俗簡(jiǎn)單的語(yǔ)言解釋一下大模型，大模型是什么？和以往的 AI 模型有什么區(qū)別？

沈?yàn)椋核^大模型就是指模型的參數(shù)量大，但學(xué)術(shù)界并沒(méi)有一個(gè)清晰明確的定義界定到底多大參數(shù)叫 " 大 "，還在快速研究發(fā)展階段，一般來(lái)講大模型的參數(shù)量達(dá)到 1 億以上。

其實(shí)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段。第一個(gè)階段是 2012-2017 年，以圖像分割 yolo、圖像分類 ResNet 這種特定領(lǐng)域的小模型為代表，參數(shù)量占內(nèi)存最多也就幾百 MB。

2017 年，Transformer 的問(wèn)世讓深度學(xué)習(xí)可以并行化計(jì)算，效率更高，意味著可以做大模型的運(yùn)算，隨后產(chǎn)生了 OpenAI GPT 和谷歌 Bert 這類自然語(yǔ)言大模型。這一階段誕生的是特定任務(wù)的大模型，模型參數(shù)突破了 1 億。

到了 2020 年前后，深度學(xué)習(xí)進(jìn)入通用模型階段，它的輸入就是一句帶空格的話，模型的作用就是 " 填空 "，以前是模型適配下游應(yīng)用，現(xiàn)在是下游應(yīng)用適配模型。這一階段的模型代表包括自然語(yǔ)言領(lǐng)域的 GPT 3.5、GPT 4 以及圖像領(lǐng)域的 Clip、DALLE、Stable Diffusion、Midjourney 等等。這一階段模型參數(shù)可以達(dá)到百億、千億級(jí)別。

白馬商評(píng)：你了解到最早研究大模型是哪家企業(yè)或機(jī)構(gòu)？有哪些成果？

沈?yàn)椋鹤钤缡歉咝：涂蒲袡C(jī)構(gòu)做相關(guān)的研究，我了解比較早的是北京智源人工智能研究院的悟道、鵬程實(shí)驗(yàn)室的腦海，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界的研究也很同步了。學(xué)術(shù)界的研究有一些成果，但性能沒(méi)有 ChatGPT 那么驚艷。

白馬商評(píng)：短短幾個(gè)月的時(shí)間，國(guó)內(nèi)出現(xiàn)了 " 百模大戰(zhàn) " 的局面，推出大模型的公司已經(jīng)數(shù)不過(guò)來(lái)了，你怎么看待這種現(xiàn)象？

沈?yàn)椋捍竽Ｐ涂隙ㄊ勤厔?shì)，也一直有人在研究。之前很多公司可能會(huì)小范圍投入，做一些淺嘗輒止的研究；現(xiàn)在突然出現(xiàn)了 ChatGPT 這樣一個(gè)好產(chǎn)品，大家看到了明確的商業(yè)方向，于是都開(kāi)始加大投入。

另一方面，很多公司面臨商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的壓力，不做大模型可能就掉隊(duì)了，所以必須上馬大模型項(xiàng)目。

白馬商評(píng)：周鴻祎最近說(shuō)他收回 " 國(guó)內(nèi)大模型跟國(guó)外差距兩年 " 這句話，他認(rèn)為今天已經(jīng)接近國(guó)際水平。這才過(guò)去幾個(gè)月的時(shí)間，大模型好像也不難嘛。你覺(jué)得差距有多少？

沈?yàn)椋翰罹嗫锤l(shuí)對(duì)標(biāo)吧，我目前沒(méi)有體驗(yàn)過(guò) 360 智腦的產(chǎn)品，不太好評(píng)價(jià)。但是國(guó)內(nèi)有些生成式 AI 產(chǎn)品，我體驗(yàn)以后感覺(jué)跟 ChatGPT 還是有差距的，國(guó)內(nèi)的大模型還需要努力。

重資本投入下，只有頭部公司有機(jī)會(huì)？

白馬商評(píng)：研發(fā)大模型的核心壁壘是什么？

沈?yàn)椋捍竽Ｐ偷暮诵谋趬景〝?shù)據(jù)、算力、算法。

從算力上看，訓(xùn)練 ChatGPT 這樣的生成式 AI 需要至少 1 萬(wàn)張英偉達(dá) A100 顯卡，單張顯卡的價(jià)格目前是六七萬(wàn)，性能更優(yōu)的 V100 單價(jià) 8 萬(wàn)元人民幣，也就是說(shuō)光算力投入至少就要達(dá)到六七個(gè)億以上，只有少數(shù)頭部公司和機(jī)構(gòu)能承擔(dān)得起。對(duì)于商業(yè)機(jī)構(gòu)而言，花幾個(gè)億買(mǎi)一堆顯卡，還不一定能產(chǎn)出成果，這是必須要思考的問(wèn)題。

接下來(lái)是數(shù)據(jù)和算法，算法比較好理解，比如框架開(kāi)發(fā)、算法優(yōu)化。數(shù)據(jù)方面，中國(guó)不缺數(shù)據(jù)，甚至互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比美國(guó)還要多，但是選擇哪些數(shù)據(jù)去訓(xùn)練、采用什么樣的方式處理，這些都是核心的壁壘。

白馬商評(píng)：你平時(shí)會(huì)跟企業(yè)交流嗎？非營(yíng)利性的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)在研究上有什么區(qū)別？

沈?yàn)椋何覀儠?huì)跟企業(yè)的研究部門(mén)有一些交流。跟企業(yè)交流我們會(huì)更加了解實(shí)際的業(yè)務(wù)需求，有時(shí)候我們做的學(xué)術(shù)研究會(huì)更關(guān)注技術(shù)前瞻性，對(duì)落地性要求不那么高；但企業(yè)一般更強(qiáng)調(diào)落地性。

白馬商評(píng)：你有沒(méi)有研究過(guò)國(guó)內(nèi)的大模型？最看好哪家？

沈?yàn)椋嚎赡苓€是頭部公司能跑出來(lái)吧。一是重資本的投入，只有頭部公司有實(shí)力；二是幾家頭部公司手里的數(shù)據(jù)更豐富；三是在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有了一段時(shí)間的技術(shù)積累。

白馬商評(píng)：你最看好的大模型應(yīng)用是什么？

沈?yàn)椋簭募夹g(shù)角度看，最先應(yīng)用的應(yīng)該是自然語(yǔ)言處理和圖像領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別可能要晚一些。

大家看到比較多的用 ChatGPT 來(lái)寫(xiě)文案，這類內(nèi)容創(chuàng)作的應(yīng)用越來(lái)越多，其他我覺(jué)得像智能客服這種應(yīng)用應(yīng)該也會(huì)比較快。現(xiàn)在的一些智能客服很多時(shí)候理解不了用戶的需求，解決不了實(shí)際問(wèn)題，如果讓用戶區(qū)分不出到底是人還是機(jī)器人，體驗(yàn)就會(huì)改善很多；包括游戲中的 NPC，以前的對(duì)話是 " 寫(xiě)死 " 的，現(xiàn)在漸漸可以互動(dòng)了，玩家體驗(yàn)也會(huì)更好。

白馬商評(píng)：你原來(lái)做過(guò)頭部券商的首席分析師，從投資角度看，你覺(jué)得大模型有哪些機(jī)會(huì)？

沈?yàn)椋嘿Y金炒作的邏輯是從應(yīng)用到算法、模型，再到算力；產(chǎn)業(yè)的邏輯反而是相反的，算力是有明確的增長(zhǎng)預(yù)期的，所以英偉達(dá)最近上漲很快、很多。投資者現(xiàn)在也明白了，誰(shuí)家的大模型能跑出來(lái)、能變現(xiàn)還需要驗(yàn)證，但是增加的資本投入大部分都投到了算力。經(jīng)過(guò)反復(fù)炒作，普漲行情應(yīng)該已經(jīng)告一段落，后面需要邏輯驗(yàn)證和業(yè)績(jī)兌現(xiàn)。

我原來(lái)主要看傳媒互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如前段時(shí)間比較強(qiáng)勢(shì)的游戲板塊，資本的邏輯一是應(yīng)用大模型提升研發(fā)效率、降低成本；二是大模型帶來(lái)更好的體驗(yàn)，NPC 角色更智能，最后用戶的粘性提升、UP 值提升。當(dāng)然，最終可能還需要業(yè)績(jī)驗(yàn)證。

人類無(wú)法左右 AI，甚至無(wú)法左右自己的命運(yùn)？

白馬商評(píng)：我們看到包括奧特曼、馬斯克都對(duì)人工智能的安全性問(wèn)題提出過(guò)擔(dān)憂，現(xiàn)在我們只知道通過(guò)大模型訓(xùn)練出現(xiàn)了智能化的結(jié)果，但訓(xùn)練過(guò)程像一個(gè)黑箱，其實(shí)挺可怕的。你怎么看待安全問(wèn)題？

沈?yàn)椋涸诎踩矫妫紫任矣^察到幾個(gè)反常的現(xiàn)象。第一個(gè)是今年 3 月包括馬斯克、蘋(píng)果公司聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫 · 沃茲尼亞克在內(nèi)的 1000 多人簽署了一份公開(kāi)信，呼吁暫停訓(xùn)練比 GPT-4 更強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)。

第二個(gè)是，今年 5 月谷歌首席科學(xué)家、已經(jīng) 75 歲的 "AI 教父 " 杰弗里 · 辛頓辭職，他離開(kāi)谷歌的直接原因是擔(dān)憂人工智能的危險(xiǎn)，甚至對(duì)自己一生從事的工作感到后悔。

第三個(gè)是近兩年學(xué)術(shù)領(lǐng)域訓(xùn)練大模型新增了倫理討論。

目前來(lái)看，我覺(jué)得大模型還是可控的，沒(méi)有大的問(wèn)題；但是技術(shù)發(fā)展太快了，出圈以來(lái)短短幾個(gè)月的時(shí)間，GPT 就又經(jīng)歷了幾次迭代，發(fā)展速度太快，越來(lái)越智能，會(huì)不會(huì)產(chǎn)生自主意識(shí)，不再聽(tīng)人類的 " 使喚 "，走向失控？這個(gè)問(wèn)題是大家擔(dān)心的。

白馬商評(píng)：你覺(jué)得 AI 會(huì)不會(huì)造成大量失業(yè)？在 AI 面前，普通人怎么保住工作？

沈?yàn)椋簭暮暧^上看我不覺(jué)得 AI 會(huì)造成大量的失業(yè)，人類總會(huì)有工作的，只是說(shuō)人的工作內(nèi)容會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變。當(dāng)然，從個(gè)體角度看肯定會(huì)出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性的失業(yè)，我們只能不斷學(xué)習(xí)。

白馬商評(píng)：之前很多人說(shuō)機(jī)器沒(méi)有感情、缺乏想象力，取代不了人類；現(xiàn)在既然人類大腦可以通過(guò) AI 模擬出來(lái)，那人類的情欲、性欲是不是未來(lái)也可以模擬，荷爾蒙、多巴胺這些不過(guò)是一種生物學(xué)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制嘛。

沈?yàn)椋簷C(jī)器沒(méi)有感情是當(dāng)前的假設(shè)，人工智能越來(lái)越接近人的思考模式，那是不是就會(huì)產(chǎn)生類似于人類的 " 感情 "？只是他們和人類生活在不同的空間維度，就像《流浪地球》里圖恒宇的女兒。人工智能可能會(huì)產(chǎn)生自己世界類似于人類的生物學(xué)意義上獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。

白馬商評(píng)：如果一切都可以計(jì)算、規(guī)劃、設(shè)置，是不是有點(diǎn)無(wú)趣？

沈?yàn)椋篈I 的行為并不是人類預(yù)測(cè)和規(guī)劃的，而是他自我強(qiáng)化、自我訓(xùn)練的結(jié)果，《流浪地球》里 MOSS 的決策是自己做的，而不是服從人類給的指令。

白馬商評(píng)：硅基文明取代碳基文明是不是確定性的方向？

沈?yàn)椋哼@個(gè)問(wèn)題超綱了。按照目前的發(fā)展趨勢(shì)可能是這樣的，就像《流浪地球》里真正主宰人類命運(yùn)的是 MOSS，而不是人類；但現(xiàn)實(shí)中也有可能技術(shù)會(huì)停滯在某個(gè)階段，跨不過(guò)去，畢竟技術(shù)發(fā)展不是線性的。

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