《電子技術(shù)應(yīng)用》
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人工智能的2024:大模型太雷同,,卷應(yīng)用的時(shí)候到了

2024-01-03
來源:第一財(cái)經(jīng)
關(guān)鍵詞: 人工智能 大模型

“一年前,大部分的企業(yè)都沒有和大語言模型打過交道,。”戴爾集團(tuán)的首席技術(shù)官John Roese近期接受第一財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示,,只有極少數(shù)的公司是例外,。

現(xiàn)在大模型的進(jìn)展極快,不少公司都在擁抱它,,尋找生成式AI的突破口,。John Roese認(rèn)為明年會(huì)是生成式AI真正轉(zhuǎn)變到來的時(shí)候,。與此同時(shí),那些準(zhǔn)備在其業(yè)務(wù)中落地生成式AI的公司會(huì)發(fā)現(xiàn),,這項(xiàng)技術(shù)既可能用于財(cái)務(wù),、也可能用于售后,還可能用于編程等,。每一項(xiàng)應(yīng)用都需要配置相當(dāng)多的資金和人力,,不明智的選擇會(huì)帶來大量的資源浪費(fèi)和時(shí)間成本,同時(shí)“會(huì)被競爭對(duì)手甩到后面,,這是很有風(fēng)險(xiǎn)的事情,。”

OpenAI是人工智能曠野里醒目的坐標(biāo),,是其他企業(yè)模仿和追逐的對(duì)象,,以至于業(yè)內(nèi)認(rèn)為現(xiàn)在的大模型都太雷同了。到了2024年,,應(yīng)用端的突破也許比大模型本身更值得期待,。

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大模型“太雷同”

OpenAI打響了人工智能階段性突圍的一槍。

這之后,,美國,、中國等地的科技公司的恐懼和熱情都被激發(fā)出來了??謶謥碜杂诒粫r(shí)代拋棄的風(fēng)險(xiǎn),,熱情則來自于科技企業(yè)內(nèi)嵌的、對(duì)創(chuàng)新的追求,。

美國參與大模型角逐的公司包括了科技巨頭如谷歌,、Meta等,初創(chuàng)企業(yè)則有OpenAI,、Anthropic等,;中國則有百度、阿里等頭部科技企業(yè),,智譜,、百川智能等初創(chuàng)公司。最熱鬧的時(shí)候,,中國企業(yè)就發(fā)布了近百個(gè)大模型,。

但在不少業(yè)內(nèi)人士看來,國內(nèi)外的大模型企業(yè)在做類似的工作,。

“技術(shù)上面沒有本質(zhì)的區(qū)別,,側(cè)重點(diǎn)不一樣,像Llama就是做一個(gè)通用的技術(shù)模型開源出去。GPT本身是閉源的,,主要是做ChatGPT對(duì)話能力,。我們?cè)趯?duì)齊方面要做得很好,上下文長度可以做得很長,,每個(gè)(大模型)既有雷同的地方又有自己的特色,。”螞蟻集團(tuán)副總裁徐鵬此前接受第一財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示,。

現(xiàn)在行業(yè)里面最大的問題其實(shí)就是“太雷同了”,,小冰公司CEO李笛同樣表示,,目前各家公司都沿著同一條路徑往前走,,缺乏多樣性,這與創(chuàng)新精神違背,?!拔覀冇械臅r(shí)候認(rèn)為創(chuàng)新是追趕,其實(shí)創(chuàng)新不是追趕,,而是有自己新的方法,,去實(shí)現(xiàn)自己的優(yōu)勢(shì)?!?/p>

大模型之間的相似性也不難理解,。

ChatGPT的驟然出現(xiàn),令許多企業(yè)措手不及,。他們的首先目標(biāo)是觀察和了解,,OpenAI是如何通過一個(gè)創(chuàng)業(yè)的團(tuán)隊(duì),做到令人吃驚的智能水平,。它是人工智能荒野里的醒目坐標(biāo),,其他企業(yè)現(xiàn)在能做的是,先追上這個(gè)目標(biāo),。

“中國還處于追趕的階段,,很多東西在這個(gè)方面投入比較大,比如說百度,、騰訊,、阿里等等都是先做到跟GPT類似的水平?!毙禊i說,,“但是我相信在這之后可以有很多創(chuàng)新的點(diǎn),可以做到不一樣的東西,,只是現(xiàn)在這個(gè)階段還是處在追齊GPT能力的階段,。”

重復(fù)造輪子的游戲不會(huì)一直持續(xù)下去,因?yàn)樗璧脑牧蠈?shí)在是太多,,也太貴了,,而且并非每個(gè)國家都能得到,并非每個(gè)企業(yè)都能支付高昂的價(jià)格,。

“大模型它太貴了,,恰恰因?yàn)樗F了,所以我覺得這件事情很快會(huì)走到一個(gè)好的路上,,因?yàn)槟悴惶赡軣芫谩,,F(xiàn)在大模型是一個(gè)2萬張卡的游戲,而且這還不一定能看到結(jié)果,。所以,,我相信很快就會(huì)有變化?!崩畹褜?duì)記者說,。

現(xiàn)在大模型的運(yùn)算,嚴(yán)重依賴英偉達(dá)的GPU,,以至于后者的價(jià)格已經(jīng)被炒高數(shù)倍,。對(duì)于中國的大模型企業(yè),更難的一點(diǎn)在于,,美國實(shí)施的出口禁令,,已經(jīng)令英偉達(dá)的高性能芯片無法持續(xù)為中企所用。

李笛佩服的一家企業(yè)是任天堂,,這家企業(yè)更善于充分利用現(xiàn)有技術(shù),。

任天堂、微軟和索尼是主機(jī)游戲的三大廠商,。三家企業(yè)都有自己的主打硬件產(chǎn)品,,以及為數(shù)眾多的游戲產(chǎn)品。任天堂的主打硬件平臺(tái)為Nintedo,,微軟是Xbox,,而索尼則是Playstation。

“跟微軟和索尼比起來,,任天堂不是堆最先進(jìn)的硬件,,而是榨干成熟技術(shù)最后一點(diǎn)能力。這個(gè)很重要的,,大模型也不能解決所有的事情,,它離解決所有的事情還很遠(yuǎn),所以還是要靠整個(gè)系統(tǒng)不停幫它彌補(bǔ),?!崩畹驯硎尽?/p>

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“做正確的選擇”

“現(xiàn)在很多吃大模型這碗飯的時(shí)候,大家做的都是偏雷同的”,,在徐鵬看來,,還是要從應(yīng)用入手,說不定更容易走出新路,,“應(yīng)用是可以做出來非常多不一樣?xùn)|西的”,。

這部分的原因在于開源社區(qū)的發(fā)展。

在國外有開源模型LIama和Llama2等,,國內(nèi)也有阿里云的魔搭開源社區(qū)等,。開源模型的存在,給應(yīng)用企業(yè)帶來了創(chuàng)新上的便利,,而不用從頭開始以大量的財(cái)力去訓(xùn)練基礎(chǔ)的模型,。

“如果大家都把力量放在大模型應(yīng)用的創(chuàng)新上面,我覺得會(huì)讓我們看到大模型在什么地方,,還有做得不到位的地方,,還有很大的提升的空間,,反過來促進(jìn)大模型技術(shù)的發(fā)展,。”徐鵬表示,,“我覺得應(yīng)該讓應(yīng)用的生態(tài)更加繁榮,,這樣才能推動(dòng)模型的發(fā)展。現(xiàn)在至少看起來應(yīng)用生態(tài)方面還不夠繁榮,,應(yīng)用的場景還沒有那么豐富,。”

John Roese在最近一場溝通會(huì)上表示,,2024年的時(shí)候,,生成式AI將從2023年的純理論的探討階段進(jìn)入到業(yè)務(wù)應(yīng)用階段。美國的Google,、OpenAI以及國內(nèi)的阿里巴巴,、百度等都陸續(xù)推出了生成式AI的技術(shù),但是還沒有多少客戶把它系統(tǒng)性地投入到實(shí)用中,,而更多還是在理論探討的階段,。

“今年有一些走得比較靠前的企業(yè),開始對(duì)生成式AI做了各種各樣的實(shí)驗(yàn),,在想清楚他們要怎樣去用,,到2024年我們會(huì)看到真正轉(zhuǎn)變的到來”, John Roese說,,現(xiàn)在大家已經(jīng)越來越懂得如何讓這些生成式AI進(jìn)入生產(chǎn)當(dāng)中,,從理論階段進(jìn)入到業(yè)務(wù)應(yīng)用階段。

對(duì)于生成式AI,眾多科技企業(yè)都列出了長長的愿望清單,,比如利用AI改變做財(cái)務(wù)的方式,、人力資源管理的方式、雇傭人員的方式,,編寫代碼的方式以及銷售的模式,。“戴爾科技集團(tuán)就找到了380個(gè)項(xiàng)目能夠用上生成式AI的,?!盝ohn Roese對(duì)記者說。

但John Roese提醒,,“現(xiàn)實(shí)是當(dāng)我們即將步入2024年的時(shí)候,,要去實(shí)施生成式AI的時(shí)候會(huì)很快地認(rèn)識(shí)到,生成式AI的項(xiàng)目都非常大,,需要占用大量的人力物力財(cái)力,。”這樣的話,,當(dāng)一家企業(yè)面臨上百項(xiàng),,甚至是上千項(xiàng)選擇的時(shí)候,有限的資源投入哪些項(xiàng)目就是艱難的選擇,。企業(yè)要根據(jù)生成式AI有多少人來用,,多少人有訪問權(quán)來決定投入的大小。是不是只有高管用,,還是銷售人員,、技術(shù)人員用,還是所有的客戶都能訪問,?這沒有標(biāo)準(zhǔn)的答案,。

“每一個(gè)企業(yè)的資源有限,只能做其中的幾個(gè),,比如說選其中的3到4個(gè)來實(shí)施,,所以明年CIO和企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者必須做一個(gè)決定,在他們選出來的比如500個(gè)項(xiàng)目中有哪幾個(gè)要優(yōu)先實(shí)施,。一旦優(yōu)先的項(xiàng)目選對(duì)了,,對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生正向的影響當(dāng)然是好事;如果選錯(cuò)了,,會(huì)出現(xiàn)大量的資源的浪費(fèi),。有些項(xiàng)目上投了生成式AI但又沒有產(chǎn)生效果,就會(huì)被競爭對(duì)手甩到后面,,這是很有風(fēng)險(xiǎn)的事情,?!盝ohn Roese認(rèn)為,“明年我們要?jiǎng)澐州p重緩急,,就是在所有可以用生成式AI的用例當(dāng)中哪幾個(gè)是優(yōu)先事項(xiàng),,做正確的選擇?!?/p>


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爆款不可求

企業(yè)把人工智能部署到內(nèi)部的時(shí)候,,初始階段面臨的是難以估測(cè)的運(yùn)營成本。

“明年隨著企業(yè)開始使用這些科技,,我們將會(huì)發(fā)現(xiàn)從訓(xùn)練成本到運(yùn)營成本的轉(zhuǎn)變,。”

John Roese介紹了一個(gè)戴爾的例子來說明這個(gè)問題,。戴爾正在建立一個(gè)內(nèi)部系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)?zāi)P?,其中一個(gè)項(xiàng)目的訓(xùn)練需要花費(fèi)3個(gè)月左右的時(shí)間、用到至少20個(gè)服務(wù)器,,以進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)和優(yōu)化,。在測(cè)試階段,整體運(yùn)營成本是未知的,,因?yàn)樵谙到y(tǒng)的部署階段,,任何戴爾員工都可以向系統(tǒng)提問任何關(guān)于產(chǎn)品和技術(shù)知識(shí)的問題,而系統(tǒng)都會(huì)提供簡練,、充分的回答,。但是戴爾的測(cè)試顯示:即便只將該系統(tǒng)開放給應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的大約6000員工,,系統(tǒng)每月將會(huì)產(chǎn)生巨大的5000萬左右的用戶互動(dòng)量,。他因此認(rèn)為,在2024年,,企業(yè)可能需要停止將成本投入放在建立模型或培訓(xùn)模型上,,而是應(yīng)該開始考慮在企業(yè)中“運(yùn)營”一個(gè)大模型的成本。

“我們?cè)?024年將有可能看到許多針對(duì)該話題經(jīng)濟(jì)層面的討論,?!盝ohn Roese表示,

“明年我們需要很好地審視一下,,如果非常有用的話,,即使成本非常高,我們也愿意做,?!?/p>

AI技術(shù)能否落地,對(duì)于使用者來說,,關(guān)鍵是其投入產(chǎn)出比是否合適,。

“還是要看一項(xiàng)應(yīng)用的最終商業(yè)效果,,拿很大的算力陪別人聊天,掙不到錢的話,,沒有辦法回本,,算力再多也不合理?!崩畹驯硎?。

目前為止在全球范圍內(nèi)缺乏成功的AI TO C的產(chǎn)品,也缺乏成功的TO B的產(chǎn)品,。好的一面是,,企業(yè)都有機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)好的面向C端的AI產(chǎn)品,一個(gè)AI作為驅(qū)動(dòng)力的2B的產(chǎn)品也在等待著被發(fā)現(xiàn),。

創(chuàng)新的魅力也在于其不可預(yù)測(cè)性,。

明年出現(xiàn)生成式AI爆款應(yīng)用,是可遇不可求的事情,。從過往經(jīng)驗(yàn)來看,,一些應(yīng)用短期沖上熱榜,獲得大量關(guān)注的可能性不小,,但能夠持續(xù)成長的產(chǎn)品則非常之少,。

“我對(duì)于應(yīng)用的發(fā)展持著‘潤物細(xì)無聲’的觀念,真正好的東西一定會(huì)出現(xiàn),,但是可能不會(huì)突然之間成為爆款,。它在擅長的領(lǐng)域里一直在發(fā)展,一直帶來一些改變,,這些改變積累到一定程度之后會(huì)成為所謂的爆款,。”徐鵬說,。

技術(shù)變革到來的時(shí)候,,站在最前沿的人常常看不到全貌,。CTO們喜歡說,,人們常常高估技術(shù)的短期收益,而低估其長期影響,。人工智能同樣如此,。

“這樣一個(gè)大潮起來的時(shí)候,我們希望看清它到底帶來的東西是什么,,它的能力邊界到底在什么地方,,而不是盲目做太多不切實(shí)際的幻想。但是,,又不能離開這個(gè)幻想,,因?yàn)橹挥谢孟氩庞袆?dòng)力,,才有更多的人愿意去做一些看上去不靠譜的事情,”徐鵬認(rèn)為,,應(yīng)該有一定的機(jī)制支持長期投入,,然后找到AI的核心應(yīng)用場景,找到它真正能夠帶來變化的東西,。

技術(shù)的發(fā)展不是一飛沖天,。人工智能發(fā)展史上,也經(jīng)歷過數(shù)次起落,。這一輪生成式AI的發(fā)展恐怕也將如此,,它會(huì)在某一個(gè)時(shí)間段出現(xiàn)停頓,然后“突然不知道誰又解決行業(yè)里的難題,,大家又一起繼續(xù)前進(jìn),。”李笛表示,。


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