不過我發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)酵，大家的情緒不再只是獵奇和興奮，一部分AI業(yè)內(nèi)人士，已經(jīng)率先進(jìn)入了ChatGPT冷靜期。
一位長(zhǎng)期從事NLP/AI的研究人士告訴我，NLP本來屬于長(zhǎng)期坐冷板凳的領(lǐng)域，ChatGPT對(duì)話中錯(cuò)誤隨處可見，LLM大語言模型的商業(yè)模式還不清晰，認(rèn)知智能剛剛劃過了冰山一角，對(duì)目前ChatGPT的一波波信息轟炸已經(jīng)審美疲勞了，是時(shí)候給ChatGPT降降溫了。
降溫是不可能降溫的，但找回常識(shí)和理性是必須的。
大膽預(yù)測(cè)，今年會(huì)是一個(gè)ChatGPT大年。
國產(chǎn)化的必然選擇，股市與投資者的熱捧，大量中國科技企業(yè)已經(jīng)切實(shí)在跟進(jìn)類ChatGPT，而且“chat”問答天然的低門檻和娛樂性，確實(shí)會(huì)吸引大量原本不關(guān)心技術(shù)的人開始玩AI。所以，盡管圍繞ChatGPT，有很多瘋狂炒作和無稽之談，但熱度勢(shì)必還會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。
當(dāng)然，如果你已經(jīng)對(duì)ChatGPT資訊有點(diǎn)審美疲勞了，好消息是，大部分人在“調(diào)戲”ChatGPT之后，獵奇心理也會(huì)消失。加上ChatGPT在應(yīng)用和體驗(yàn)上還需要迭代，個(gè)人關(guān)注度會(huì)下降，而能夠用ChatGPT帶來業(yè)務(wù)價(jià)值的產(chǎn)業(yè)關(guān)注度，還會(huì)持續(xù)保溫。
所以，ChatGPT接下來的發(fā)展，不是“要么火要么涼”那么兩極分化，而是會(huì)經(jīng)歷一個(gè)恒溫培育孵化的發(fā)展期。
擔(dān)心中國做不好ChatGPT的，不用急，一切才只是剛剛開始；認(rèn)為中國ChatGPT可以彎道超車的，不用嗨，新技術(shù)還是要按照規(guī)律按部就班地發(fā)展進(jìn)步。
從第一代生成式預(yù)訓(xùn)練模型GPT-1到GPT-4，這條路OpenAI走了五年。可以說，沒有對(duì)大模型的長(zhǎng)期投入與探索，是不可能一步登天，做出ChatGPT這樣的產(chǎn)品的。
那么，中國有沒有類似的AI企業(yè)，擁有支撐起類 ChatGPT的綜合實(shí)力呢？
通過國際權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)IDC新近發(fā)布的《2022 中國大模型發(fā)展白皮書》，我們可以一窺國內(nèi)大模型實(shí)力分布。
評(píng)估結(jié)果顯示，百度旗下的文心大模型表現(xiàn)非常突出，在市場(chǎng)格局中處于第一梯隊(duì)，產(chǎn)品能力、生態(tài)能力、應(yīng)用能力全面領(lǐng)先，給百度即將發(fā)布的生成式對(duì)話產(chǎn)品文心一言，提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。
讓我們暫時(shí)排除“支持國貨”的民族情緒，帶著理性和常識(shí)去探究一下，文心大模型的水平到底怎么樣？文心一言等類ChatGPT產(chǎn)品，究竟能為用戶和市場(chǎng)提供什么樣的價(jià)值？
拆解ChatGPT：
一匹以大模型為骨架的
“特洛伊木馬”
ChatGPT的出現(xiàn)，代表了大語言模型的突破，將對(duì)話式AI與NLP技術(shù)帶到了一個(gè)全新的高度，展現(xiàn)了AI的更多可能性和商用潛力。
上個(gè)世紀(jì)，信息哲學(xué)領(lǐng)軍人盧西亞諾·弗洛里迪就說過，“人工智能就像特洛伊木馬， 把一種更具包容性的計(jì)算/信息的范式引入哲學(xué)的城堡?！倍鳦hatGPT就是一匹看起來極其神奇的特洛伊木馬，令人類嘖嘖稱奇，擔(dān)心自己不再是城堡中唯一的萬物之靈。
當(dāng)然，歸根結(jié)底，AI也好，ChatGPT也好，都是一匹人造的木馬，由人類創(chuàng)造，也為人類所驅(qū)使。
ChatGPT這匹“特洛伊木馬”的出現(xiàn)，更大的意義在于，它代表了一個(gè)標(biāo)志——通過大模型這種方式，人工智能的知識(shí)瓶頸，是可以被打破的。
我們知道，算力、算法、數(shù)據(jù)，這AI三要素在當(dāng)下基本得到了滿足，帶來了AI技術(shù)應(yīng)用化的突破。但許多自然語言處理NLP任務(wù)，如機(jī)器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)、語言生成等，需要模型具有一定的語言知識(shí)和理解能力。張鈸院士曾提出：AI最重要的能力是知識(shí)。但知識(shí)，始終是AI的一個(gè)瓶頸。
ChatGPT的出現(xiàn)，標(biāo)志著知識(shí)瓶頸是可以被打破的。通過大模型，學(xué)習(xí)海量的語料庫，可以獲取豐富的語言知識(shí)，對(duì)語言中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、語義和邏輯，進(jìn)行識(shí)別和處理。
大家感覺ChatGPT特別神奇，好像真的有自主思維一樣，正是源自知識(shí)能力融入大模型后，在泛化性、通用性、遷移性上的強(qiáng)大表現(xiàn)。
它是一個(gè)標(biāo)志，也只是一個(gè)標(biāo)志。
因?yàn)镃hatGPT也并沒有徹底解決知識(shí)瓶頸，還存在一些局限性。比如由于中文語料不夠多，獲取的深度中文知識(shí)少，所以對(duì)中文的理解和問答效果都不如英文，經(jīng)常出現(xiàn)常識(shí)性錯(cuò)誤。
那么，問題來了。OpenAI又不向中國大陸開放服務(wù)，對(duì)于優(yōu)化ChatGPT的中文能力顯然不會(huì)投入太多資源。同時(shí)，AI又廣泛應(yīng)用在安防、識(shí)別、智慧城市等重要領(lǐng)域，安全性和可靠性也決定了，發(fā)展國產(chǎn)化ChatGPT，成為了必然的選擇。
好消息是，機(jī)會(huì)總是留給有準(zhǔn)備的人，中國AI過去多年間不斷積累升級(jí)，并沒有在大模型時(shí)代令我們失望。
自2018年預(yù)訓(xùn)練大模型成為風(fēng)潮后，中國AI領(lǐng)域快速跟進(jìn)，已經(jīng)積累了大模型所需要的全產(chǎn)業(yè)鏈要素，包括算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)集、算子庫、深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架、AI開發(fā)工具，以及多個(gè)領(lǐng)域的大模型產(chǎn)品。
人家牽出了盤亮條順的“特洛伊木馬”，中國科技企業(yè)將自家拉磨的驢包裝成汗血寶馬，顯然就不太合適了。國產(chǎn)大模型必須足夠優(yōu)秀，才能讓國人和企業(yè)放心支持。
IDC此時(shí)發(fā)布《2022中國大模型發(fā)展白皮書—— 元能力引擎筑基智能底座》，首提大模型評(píng)估框架，是一個(gè)大模型比武的好契機(jī)，讓我們可以綜合評(píng)估國產(chǎn)大模型的實(shí)力。
從文心的三輪驅(qū)動(dòng)，
稱稱國產(chǎn)大模型的重量
投資市場(chǎng)有句話，“在短期，市場(chǎng)是個(gè)投票器；在長(zhǎng)期，市場(chǎng)是個(gè)稱重器?！庇龅蕉唐陲L(fēng)口“豬也能在天上飛”，但長(zhǎng)期來看，任何公司和概念都要靠扎扎實(shí)實(shí)的核心能力，長(zhǎng)出翅膀，才能穿越風(fēng)雨，持續(xù)騰飛。
放到ChatGPT概念上也一樣，各種國產(chǎn)類ChatGPT產(chǎn)品出現(xiàn)，到底是騾子是馬，得拉出來遛遛。
此次《白皮書》中，IDC搭建了大模型評(píng)估框架V1.0，選取國內(nèi)主流廠商（N=9），從模型能力、工具平臺(tái)能力、開放性、應(yīng)用廣度、應(yīng)用深度、應(yīng)用生態(tài)共6大維度的11項(xiàng)指標(biāo)，進(jìn)行打分評(píng)估。結(jié)果顯示，百度文心大模型的產(chǎn)品能力、生態(tài)能力達(dá)到L4水平，應(yīng)用能力達(dá)到L3水平，處于第一梯隊(duì)。IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰認(rèn)為，百度文心大模型是其打造文心一言的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
現(xiàn)實(shí)進(jìn)展來看，百度率先打開局面，即將推出類ChatGPT的生成式對(duì)話產(chǎn)品文心一言。
《白皮書》中提到，“模型+工具平臺(tái)+生態(tài)” 三級(jí)協(xié)同，是OpenAI在開發(fā)GPT大模型過程中的核心思路，經(jīng)過長(zhǎng)期的積累，也更容易形成競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
我們不妨從這三個(gè)角度出發(fā)，去稱稱百度文心大模型的重量，究竟與OpenAI有何差距？
第一，大模型的產(chǎn)品能力。
模型層，是大模型的核心引擎，也是相關(guān)產(chǎn)品的主要優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)賽點(diǎn)。
ChatGPT的成功，得益于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，較強(qiáng)的模型開發(fā)和算法調(diào)優(yōu)能力，在NLP領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累，以及來自微軟的計(jì)算資源支撐等?？偟膩碚f，打造一個(gè)像ChatGPT這樣的大模型產(chǎn)品，需要對(duì)算法和技術(shù)有深入的理解，以及數(shù)據(jù)、算力等支持。
這方面，我們可以看到，百度要打造類ChatGPT產(chǎn)品，不是從零開始，而是有著長(zhǎng)期積累和綜合優(yōu)勢(shì)。
百度自2019年開始深入研發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型，發(fā)布了知識(shí)增強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)級(jí)大模型文心ERNIE1.0。在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)，將海量的知識(shí)積淀和自研的多源異構(gòu)知識(shí)圖譜，投入到文心大模型的預(yù)訓(xùn)練中，在知識(shí)的指導(dǎo)下，文心大模型的效率更高、效果更好，可解釋性更強(qiáng)。用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量級(jí)也有顯著優(yōu)勢(shì)，模型參數(shù)達(dá)到萬億級(jí)別。2020年開始將文心大模型應(yīng)用到搜索業(yè)務(wù)，可以說，百度在破解AI知識(shí)瓶頸這一問題上的探索，并不比OpenAI落后，更比國內(nèi)很多科技企業(yè)要早得多。
目前，困擾國產(chǎn)ChatGPT的算力資源和成本問題，百度也在開發(fā)文心大模型的過程當(dāng)中，與國內(nèi)外硬件伙伴合作尋找解決方案，百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)向下適配各種硬件，以支持文心大模型的開發(fā)、高性能訓(xùn)練、模型壓縮、服務(wù)部署的各種能力。
可以說，百度在大模型方面有著貫通全產(chǎn)業(yè)鏈的積累，能夠滿足類ChatGPT產(chǎn)品的開發(fā)需求，具有較強(qiáng)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
第二，應(yīng)用工具平臺(tái)。
大模型的落地應(yīng)用，是海外AI研究機(jī)構(gòu)很少提及，卻是產(chǎn)業(yè)智能化不可規(guī)避的問題。真實(shí)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，企業(yè)和開發(fā)者接入大模型的方式多種多樣，有的需要產(chǎn)品級(jí)的API接口，有的希望能夠開放深度定制，有的則對(duì)成本非常敏感。
所以，要讓大模型廣泛應(yīng)用，就必須平臺(tái)提供完善的成體系的全棧工具鏈，包括深度學(xué)習(xí)框架、基礎(chǔ)模型庫、數(shù)據(jù)集、端到端開發(fā)套件、API接口等，才能讓更多行業(yè)人員或開發(fā)者，能夠低門檻甚至零門檻的將大模型應(yīng)用于自己的業(yè)務(wù)中。
目前，ChatGPT還是沒有開源的，想要基于ChatGPT打造集成化的行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品，還不現(xiàn)實(shí)。這一點(diǎn)上，和飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)生態(tài)共享的文心大模型，可以借助飛槳龐大且豐富的工具平臺(tái)，以及AI開發(fā)社區(qū)，加速大模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，更快建立起商業(yè)閉環(huán)。
第三，行業(yè)生態(tài)。
正如OpenAI的首席執(zhí)行官山姆·奧特曼所說，ChatGPT的技術(shù)不應(yīng)該被保留在科技行業(yè)的狹小范圍內(nèi)，而應(yīng)該擁抱真實(shí)世界。
但是，大模型與千行百業(yè)的融合，充滿了未知的領(lǐng)域，要一個(gè)行業(yè)、一個(gè)行業(yè)去探索，與開發(fā)者、行業(yè)用戶、上下游產(chǎn)業(yè)共創(chuàng)，這是一個(gè)苦活重活，確實(shí)大模型走向產(chǎn)業(yè)、擁抱真實(shí)世界的更優(yōu)解。
生態(tài)建設(shè)上，百度文心大模型與飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)生態(tài)共享，前期已經(jīng)做了大量的工作。《白皮書》顯示，百度飛槳生態(tài)已經(jīng)凝聚了535萬開發(fā)者、服務(wù)20萬家企事業(yè)單位，與12家硬件伙伴聯(lián)合發(fā)布飛槳生態(tài)發(fā)行版、推動(dòng)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)與更多硬件適配，還與國內(nèi)科研院所、實(shí)驗(yàn)室以及高校強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，一同攻克AI技術(shù)難關(guān)，目前賦能了389所高校，服務(wù)747名教師，學(xué)分課培養(yǎng)10萬余名AI學(xué)子 。
在此基礎(chǔ)上，文心大模型與眾多頭部企業(yè)合作，融合了通用數(shù)據(jù)和行業(yè)特有知識(shí)，推出行業(yè)大模型系列，比如能源行業(yè)NLP大模型國網(wǎng)-百度·文心、金融行業(yè)NLP大模型浦發(fā)-百度·文心等，顯著提升了大模型在行業(yè)任務(wù)上的應(yīng)用效果，也在重點(diǎn)行業(yè)形成了大模型落地應(yīng)用的參考路徑，給全球大模型走向商業(yè)化，起到一定的示范作用。
“模型+工具平臺(tái)+生態(tài)”，三輪驅(qū)動(dòng)下，一點(diǎn)點(diǎn)將大模型推向廣闊的產(chǎn)業(yè)天地。
化解中國AI焦慮的
另一種思路：
大模型的產(chǎn)業(yè)突圍
ChatGPT火爆之后，大家可能聽到了類似的聲音，認(rèn)為中國科技企業(yè)不像OpenAI這樣長(zhǎng)期投入，中國AI缺乏元?jiǎng)?chuàng)新、底層創(chuàng)新，中國在ChatGPT上已經(jīng)落后了追趕要花很多錢……
其實(shí)梳理百度文心大模型的進(jìn)化史會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些都是一種科技自立焦慮心理的“暈輪效應(yīng)”，即因?yàn)槟硞€(gè)細(xì)分領(lǐng)域、垂直領(lǐng)域的短板，而放大到對(duì)中國AI整體能力的質(zhì)疑和虛無論，這顯然是不客觀的。至少在大模型這個(gè)領(lǐng)域，中國技術(shù)自信是很真實(shí)的。
ChatGPT熱潮也體現(xiàn)出，大模型成為發(fā)展AI技術(shù)的必然選擇。這也為化解中國AI焦慮，提供了另一種思路，那就是大模型的產(chǎn)業(yè)突圍。
IDC認(rèn)為，大模型將會(huì)助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)，為智能化升級(jí)帶來新范式。對(duì)行業(yè)用戶而言，大模型已表現(xiàn)出巨大的潛力，企業(yè)應(yīng)該盡早關(guān)注，在業(yè)務(wù)中布局。
但ChatGPT雖好，這類新技術(shù)在與行業(yè)融合時(shí)，實(shí)際中還會(huì)面對(duì)一系列適配問題，比如：
1.原始模型太大，難以在產(chǎn)線、礦山、園區(qū)等終端側(cè)部署。
2.需要與行業(yè)專精知識(shí)相結(jié)合，開發(fā)定制程度更高、更安全可靠的垂直應(yīng)用。
3.服務(wù)商自行開發(fā)類ChatGPT成本太高，難度很大，商業(yè)效益難保障。
所以，要打通ChatGPT等新AI技術(shù)向產(chǎn)業(yè)釋放的一系列關(guān)節(jié)，真是“尋龍分金看纏山，一重山是一重關(guān)”，有著千山萬水要過。這時(shí)候，圍繞文心大模型這樣的產(chǎn)業(yè)級(jí)平臺(tái)，去撬動(dòng)新技術(shù)的可能，或許才是真正的機(jī)遇所在。
在這個(gè)過程中，百度這樣的AI頭部玩家，接下來還需要做好三件事：
1.夯實(shí)AI基礎(chǔ)設(shè)施。通過文心大模型與飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，夯實(shí)AI基礎(chǔ)設(shè)施底座，加速類ChatGPT產(chǎn)品的開發(fā)，持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，提供基礎(chǔ)模型、豐富工具棧、API接口等必要資源，成為各行業(yè)都可以低門檻引入AI的創(chuàng)新底座。
2.進(jìn)一步加強(qiáng)生態(tài)開放。有活力的創(chuàng)新開發(fā)環(huán)境，才有中國AI應(yīng)用的百花齊放，頭部企業(yè)有責(zé)任為生態(tài)賦能，不斷向開發(fā)者釋放資源和支持。近日來，愛奇藝、集度汽車（通過Apollo）、小度、宇信科技、漢得信息、金蝶軟件、寶寶巴士、智聯(lián)招聘、太平洋汽車網(wǎng)等知名企業(yè)，都已經(jīng)加入了百度文心一言生態(tài)圈，獲得該AI技術(shù)的“加持”。據(jù)說，文心一言還將會(huì)推出生態(tài)伙伴計(jì)劃，全面支持伙伴，共同發(fā)展商業(yè)市場(chǎng)。
3.探索無人區(qū)，不斷推動(dòng)新技術(shù)與行業(yè)問題的結(jié)合。盡管每次AI領(lǐng)域的技術(shù)突破都會(huì)引發(fā)很大的輿論關(guān)注，但AI在行業(yè)當(dāng)中的滲透率只有10%左右，還有大量空白地帶是可以與AI相結(jié)合的，需要頭部企業(yè)去引導(dǎo)和探索，形成示范案例。
總之，中美AI或許在頂級(jí)科研、底層技術(shù)上有差距，但中國科技企業(yè)、從業(yè)者、開發(fā)者以及無數(shù)行業(yè)和企業(yè)，從來沒有“躺平”過，一直在追逐著新技術(shù)的腳步。這些要素疊加在一起，是文心大模型的重量，也是中國AI的重量。
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