傅盛:大模型普及化时代到来,应用开发者应笑醒在深夜

2023-07-25
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因为和知名投资人朱啸虎在朋友圈关于大模型创业的一场争论,猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛一时之间几乎成为大模型创业者的代言人。在7月21日由长江商学院于杭州主办的2023长江独角兽峰会上,傅盛以"ChatGPT时代如何创业"为题发表演讲。

在演讲中,傅盛提到了他那只名叫"三万"的狗,也讲到了他与朱啸虎的争论,但他更重要的内容是在向外界介绍猎豹刚刚推出的基于行业大模型为企业解锁专家级数字员工"聚言"。傅盛认为,ChatGPT的出现将引发商业世界的重大变革,伴随开源模型的发展,更多依托大模型的应用将会涌现,应用生态将决定大模型公司的商业价值,与其争论不如躬身入局。

以下节选自傅盛现场演讲内容:

朋友圈的争论让傅盛成为大模型创业的热门代言人。

ChatGPT的本质是个大号计算器

ChatGPT刚出来的时候,大家围绕它争论很多,为什么一款聊天软件可以改变世界?我从2016年开始投身于人工智能,当时创办了猎户星空和猎豹移动,做人脸识别和语音识别,当时人工智能界认为人脸识别、语音识别后就是语义理解,可以一条路走下去,后来发现语义理解是非常难的,语义理解实际上是人工智能技术的一个皇冠。

我们经常讲智能,什么叫智能?事实上所有的生物都拥有智能,它对现实世界的理解、反应、预测,语言尤其是能够描述虚拟和逻辑的语言,几乎是人类和动物的唯一区别。如何判断一个机器是否具有人的智能,就是运用语言测试,也就是著名的图灵测试(编者注:图灵测试由艾伦·麦席森·图灵提出,指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后,如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。)

语言这件事看上去很简单,对于人来说习以为常,但对机器来说非常困难。人工智能一旦攻克语言理解,它离通用人工智能就不远了。一个程序就可以做所有的事情,跟人一样。

其实在ChatGPT出现之前我是不信的,语义理解这件事,我们一直有两条技术路线:一条是"教育"神经网络,一条是"神经网络"自学,绝大部分公司选择了第一条,类似学外语,先学各种单词、语法,再写作文;第二种则类似我们学母语,把一个孩子扔在你身边,说话就行了。"神经网络"自学就是把大量的文本给神经网络,不告诉它每个词之间的意思和关联,它通过文本的阅读,自己找到词和词间关系,并建立对词的理解。

我现在的理解ChatGPT是个大号计算器,不断计算下一个词的概率,这种词概率的推断是如此符合人类的预期,因此产生了人一样的语言理解力和表达力,也产生了逻辑和推理能力。譬如我问ChatGPT,我家的狗为什么叫三万这个名字?我给它一个提示:这只狗是我在宠物医院收养的,被前主人送过来的时候手术费要三万,因为被撞骨折了。后来,那个主人就消失了,但是三万块钱没有人付。ChatGPT能够依据我给的信息,推断三万这个名字是由于手术费需要支付三万元。

ChatGPT引发的变革及机会

ChatGPT出现之前,对话系统更像鹦鹉学舌,虽然能部分匹配内容,但是系统并不完全理解具体的含义;ChatGPT出现之后,对话系统是建立在对语义理解的基础之上的,尽管也会说错,但都是"一本正经"地胡说八道。

这是一次人机交互的变革,以前很多人的工作都是把人类的语言翻译成机器听得懂的语言,ChatGPT第一次以人为中心,无论怎么说,机器都可以按照你的意图去做,会极大地简化成本。交互的变化可能会让今天所有的软件设备端都会重做一遍。

ChatGPT带来的第二个变化是生产力变革,数字化员工会成为企业的标配。硅谷以前的创业团队融来的钱基本上都是用来雇人,今天大概一半的钱都是用来购买算力,购买数字化员工,实现内部的高效运营。ChatGPT的出现会首先替代在电脑前工作的人的工作,电脑终于有一天可以不要人来操作了,可以自运行了。

微软刚刚公布了Copilot售价,股价盘中飙升了6%。你只需要一个月付30美元,就就可以拥有一个随时在线,不会跟你吵架,不会闹情绪,不会辞职,不会请假的助理。我跟朋友讨论,微软会不会成为这个星球上第一个过10万亿美金的公司,因为它现在不再是简单地输出技术,它在输出数字员工,输出劳动力。

未来的人族只有两类人:一种是AI的驾驭者,有主动、开放学习的心态,有好奇心,善于思考和提问,永远在创造;另一种是躺平享受者,被动、封闭,持证明对错的心态,技能将逐步被替代。

我跟朱啸虎其实也算朋友,要不然看不到朋友圈,前段时间我们在朋友圈吵了一顿,第二天上头条了,这反映了当前大家对行业趋势不同的看法。

大模型会不会一统天下?我觉得不会,因为可能只有少数公司会去角逐大模型,大部分公司并不具备这样的能力,但将大模型和行业结合,便产生了垂直大模型,这件事目前看起来还是有机会的;此外可以结合大模型去开发应用,也就是前面所说的"所有的软件和设备可能都要被重做一遍",应用变得很关键;其他人用就好了,科技本身是为人服务的,不应该所有人都卷进去。

应用生态决定大模型公司的商业价值

未来企业竞争的一个核心因素,就是私有数据和私有经验,个体公司的流程并不被大模型者知晓时,可能就会有独特的竞争力。因此我的结论是"大模型不会吞噬一切"。大模型是建立在公开数据之上的,其实今天的私有数据是远远大于公开数据的,所以今天大模型做不到。

大模型不会吞噬一切的第二个原因是开源社区正在极大降低大模型的开发成本,百花齐放的时代正在到来,"大模型统治世界的现象",我现在可以肯定地说几乎不可能出现,三个月前大家还会觉得ChatGPT会不会一统江湖,现在我可以肯定是不会的。

7月18日,Meta公司发布了首个开源人工智能模型Llama的商业版本 Llama 2,根据现在的各种评测文档,包括我们团队自己也在看,除了代码能力差一些,其实很多地方已经开始接近ChatGPT了。开源社区的狂热浪潮会让具备基础能力的大模型普及化,以后私有化大模型就是白菜价,即你可能会非常便宜地使用私有化大模型。

OpenAI非常伟大,但是它做的并不是一个所有人不会做的事,它所使用的技术在人工智能界并不是一个特别神秘的技术。所以我那天发了朋友圈,Llama一出来不知道有多少公司要哭晕在厕所,但更多公司会笑醒在深夜,不用担心被大模型釜底抽薪了,大不了就用自己的大模型。

更重要的是,大模型的应用一点也不单薄,应用生态反而会决定大模型公司的商业价值。大模型时代,猎豹移动也在行动,包括做行业垂直大模型,To B/C大模型应用,使用数字员工等。不久前猎户星空推出了基于大模型技术的深度应用——专家级数字员工"聚言"。

大模型出现颠覆了很多我们过去对技术的认知,今天讨论到底大模型有意义还是应用有意义,其实我觉得都不是最有意义的事情,其实说实话我也不知道我跟朱啸虎到底谁会笑到最后,但我相信很多价值是创造出来的。

科技就是这样,有时你等了10年,什么也没有发生,但有时几个月发生的事情就会影响未来,所以我认为所有的创业者要做的就是把自己的产品打磨好,也许机会会在你的面前,好奇心和行动力才是我们的竞争根本。

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