打造中国最大的
AI信息汇总平台


Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图

大模型的发展仍需时间来观察。

自 2022年11月Chat GPT上线后,短短2个月的时间内,月活跃用户就已突破1亿,成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图1

图源:西南证券

目前Chat GPT也已更新至4.0版本。新版GPT-4在诸多能力上也进行了优化,以文字生产领域为例,GPT-4能实现作诗、写邮件、写广告、剧本和小说。采用AIGC技术所撰写的高考作文,在不到1分钟的时间,完成了40多篇文章,获得专家打分48分的成绩,击败了75%的考生。

在此背景下,国内大厂纷纷跟进推出属于自身的AI大模型。比如说,百度的“文心一言大模型”,腾讯的“混元大模型”,阿里的“通义大模型”,华为的“盘古大模型”等等。

而在二级市场上,Chat GPT的火爆也直接带火了和AI相关的概念股。以人脸识别、大数据、智能交互技术、产品及服务提供商汉王科技为例,按照汉王科技对外公布的业绩预告来看,公司在2022年归属于上市公司股东的净利润为:-9800万元至-14000万元。长期的亏损,让汉王科技在1月30日以前的市值仅有40.85亿元左右。

但进入到今年2月份以后,汉王科技的股价一路上涨,甚至在今年3月时,股价曾达到30.66元/股的最高点。这一股价若是和今年1月份时期的15.34元/股相比,涨幅比例接近1倍。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图2

图源:雪球

但硬币的另一面却是关于Chat GPT的争议声音越来越大。3月30日,人工智能和数字政策中心向美国联邦贸易委员会投诉,试图阻止向消费者发布强大的AI系统。次日,意大利隐私监管机构宣布境内暂时禁用Chat GPT。4月2日,在三星引入Chat GPT不到20天的时间内,已先后出现三次泄密事件等等。

针对以上问题,在美国当地时间5月16日召开的Open AI首次听证会上,围绕着外界所关注的由AI所产生的版权侵害,虚假内容、失业问题,数据安全等问题也展开了相关讨论。

本次接受质询的对象包括Open AI CEO Sam Altman,IBM副总裁兼首席安全官Christina Montgomery,纽约大学教授Gary Marcus。而本次听证会上的一些核心内容,也让我们提前感知到未来Chat GPT行业发生的一些变化。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图3

图源:Open AI听证会

01.Chat GPT发展依然坎坷

针对3月29日,科学界联名呼吁:所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统,为期至少6个月的联名信。

作为联名信签署人之一的Gary Marcus在会上解释道,签署联名信并不是要求暂停AI研发,而是希望在具备规范、安全的AI管理措施之前,暂停部署比GPT-4更大的AI模型。若现阶段将这些具备超级功能的AI,全部交给普通人使用,这未免太过于冒进了。

对此,Sam Altman解释道,未来6个月内Open AI暂无推出类似于GPT-5的计划。因为现阶段Open AI对部署更高版本的Chat GPT仍存在诸多顾虑。但与此同时,Sam Altman也提出了一个灵魂问题:若我们暂停6个月的AI研发,很有可能就会与时代脱节,6个月之后我们要怎么办呢?还要再停6个月吗?

如Sam Altman所言,若超级AI大模型需不断保持自身优势的话,则需要对模型进行不断反复的训练,但在训练过程中也产生了诸多问题。比如说,高成本和商业化问题。

以Chat GPT为例,2018年Open AI在训练GPT-1时,所用到的参数数量和数据训练量分别为1.17亿和5GB。但在2020年训练GPT-3时,以上两项数字则分别增长到1750亿和45 TB,GPT-4的训练参数量更是高达1.6万亿。

另据Open Al发布的相关数据显示,训练13亿参数的GPT-3 XL模型训练一次消耗的算力约为27.5 PF-days,训练1750亿参数的完整GPT-3模型则会消耗算力3640 PF-days(以一万亿次每秒速度计算,需要3640天完成)。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图4

图源:Open Al

庞大的数据量以及算力决定了搭建AI模型为典型的重资金产业。以GPT-3模型消耗的算力3640 PF-days来看,相关证券机构测算,保守估计前期成本至少投入在200多亿元。并且Chat GPT在前期访问阶段初始投入近十亿美元,单日电费数万美元。训练阶段,单次训练约为百万至千万美元。

然而,在高成本的背后,目前关于整个Chat GPT不管是在TOC端还是TOB端的商业化仍不清晰。以TOB端为例,Chat GPT若想要完全打开TOB端市场,也面临着诸多现实问题。

一方面,如何打消TOB端的诸多顾虑,进而让TOB敢用Chat GPT。比如说,目前TOB端普遍担心因使用Chat GPT而产生数据泄露风险,进而对企业业务产生诸多不利影响。

但正如美国NIST(国家标准与技术研究院)发布了《AI风险管理框架1.0》所提到的那样,AI模型的优化可解释性和隐私增强性之间会存在矛盾;或者在数据较稀疏的情况下,隐私增强技术可能导致有效性降低。过度关注某一方面特性,例如:高度安全但不公平的系统、有效但不透明和不可解释的系统以及不准确但安全、隐私增强和透明的系统都是不可取的。

另一方面,对标围绕TOB端的SaaS产业的发展来看,TOB端产品只有给企业带来真正“降本增效”的价值,企业才愿意付费。但由于TOB端行业的分散性、差异性、多而乱的特点,行业很难形成规模效应。

目前国内SaaS产业所走的“以低价换取市场份额”的路线,也决定了当前国内和SaaS相关的企业,除具有先发优势的阿里云实现盈利,绝大多数企业仍以亏损为主。

那么未来Chat GPT在为TOB端服务时,其价格到底要如何制定呢?是走SaaS行业以价换量的路线,或是将价格定得很高,只服务小部分企业呢?但不管走哪个路线,均决定了Chat GPT在TOB端想要实现盈利,并非易事。

另外考虑到当前全球经济进入到新一轮下行周期,未来诸多行业业绩承压已是不争的事实。因此,不管是投资机构,或是大厂又是否有足够的现金流和足够的耐心,来真正探索出各类“超级AI大模型”的盈利,这里仍值得商榷。

02.生成式AI仍面临外部多重压力

若成本和收益问题超级AI大模型内部需面临的问题,来自外部的种种质疑也决定了生成式AI后续的发展并不明朗。

其一,如何对AI公司进行监管。Sam Altman提出的建议如下:对AI厂商提供许可证,并吊销不符合政府标准的厂商的许可证。为AI大模型创建一套安全标准,包括评估其风险,大模型必须通过一些安全测试;指派第三方专家独立审核AI产品的各方面指标,支持创立一个为AI制定相关标准的国际组织,由美国领导。同时,Sam Altman和Gary Marcus均呼吁成立专门的TOG机构,负责对AI的监管。

事实上,Sam Altman 和 Gary Marcus所提出的这些建议,也的确符合未来超级AI大模型的需要。比如说,对标国内的网约车拍照和金融支付拍照的发放来看,政府监管加强后,能让行业从此前的野蛮生长阶段逐渐回归到理性增长阶段。

但仍需要指出的是,因全球不同国家的文化、政治差异性较大,又叠加自2022年全球地缘冲突的不断升级和加剧,一套全球可行的AI式标准制定未来估计需要很长的时间才能制定。在尚无清晰的标准下,也决定了未来超级AI大模型的出海业务,将面临着层层压力。

其二,如何解决反垄断问题。在听证会上,参议员Cory Booke提出了一个问题:Open AI由微软支持,Anthropic则由谷歌支持。那么,未来随着这些公司的规模越来越大,其必然也会对人们的生活影响越来越大,并有可能在商业上实现垄断。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图5

图源:Open AI听证会

对此,Sam Altman则解释道AI大模型的研发相对困难,只有少数企业能够研发出AI大模型。这并不会造成垄断,反而会在一定程度上降低监管难度。但坦白来说,Sam Altman的解释并不成立。一方面,如上文所述,基于研发AI大模型对企业的资金、技术均要求极高,目前AI大模型也的确被掌握在大厂手中。

但另一方面,从国内多个行业的经验来看,当大厂完全主导后,行业必然会出现垄断现象,比如网约车行业、在线货运平台、外卖行业等等。而随着各国政府对本国反垄断法律法规政策制定的愈发完善,不排除后续各国政府对由超级AI大模型所产生的垄断问题,监管只会更加严格。

其三,针对外界所关注的由Open AI所产生的版权以及版权付费问题。Sam Altman则表示,未来Open AI会拿出相关政策保护地方新闻业的发展。但对于内容创作者版权权益的问题,Sam Altman并没有给出明确的回复。

事实上,对于Sam Altman的不回复虽能理解,毕竟Chat GPT在内容创作上需海量的内容作为支撑,而从国内内容平台给到创作者的收益来看,Open AI若是真正为创作者付费的话,这必然会加重Chat GPT的成本投入。

但坦白来说,Chat GPT对创作者内容的随意抓取,并且不付费的方式,无异于杀鸡取卵。一旦后续内容创作者进行联合,全面抵制Open AI的这种做法,未来GPT更高版本是否能继续保持优势,仍有待观察。

而从现阶段来看这种情况已经出现,比如说,去年柏林两位艺术家搭建了一个名为“我正在被用来训练吗”的网站,艺术家可以检索自己的作品是否进入了AI训练数据库。但Chat GPT所面临的问题并非个案,而是国内外AI大模型公司都必须要思考的问题。

03.AI大模型是否会引发大规模失业?

在听证会上,Gary Marcus指出人们不应该小看AI对就业带来的影响。事实上,Gary Marcus的担忧并非空穴来风。此前IBM曾宣布:暂缓可以被AI取代的岗位的招聘,约7800人将被永久淘汰。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图6

图源:推特

微软也宣布将于6月底进行裁员,裁员对象主要为记者和编辑,并将在未来加大力度使用AI技术取代人类新闻编辑。“新上岗”的AI算法将会代替人类编辑选取可报道的新闻事件、改写新闻标题、寻找文章配图等工作。

但Sam Altman却认为,目前GPT-4仍能被人类很好的所控制和使用,它会让一些工作自动化,甚至被替代掉。但人类利用AI大模型可以拥有更多能力、更多时间追求自己喜欢的事物,这将创造出更多工作机会。

IBM的Christina和Sam Altman有着一致的观点。她认为,AI大模型“将会改变每一项工作”,如今的工作重点应该是做好新老工作的过渡。到2030年,IBM将培训3000万个人掌握当今社会所需的技能。

事实上,Sam Altman和Christina说法并非没有道理。现阶段,AIGC的确可以创作海量的内容,但AIGC毕竟只是工具,缺乏人类的情感和思考能力。而人类的情感和思考能力,在诸多工作岗位中发挥着重要作用。

以内容创作为例,作家余华曾指出:从我们目前对那个GPT的理解

就他的能力,如果他要写小说的话,他大概能写出中庸的小说。但他不会写出充满了个性的小说,因为他是大量的那种文本,他可能把小说写得很完美,但是其实是很平庸。

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图7

图源:网图

在以电商行业的客服岗位为例,从事多年电商客服工作的李洋洋告诉我们,在处理客户的售后过程中,最为核心的地方在于需根据和客户沟通过程中的语气、文字,推测出当前客户的情感,并做到有针对性地处理客户的问题。若单纯使用AI大模型回复客户售后问题,这不但无法处理好客户的问题,反而还会降低售后质量。

而且拉长维度来看,若未来各类AI大模型具备和人类一样的情感,这必然会引发世界范围内的恐慌,不排除AI大模型会出现被关停的命运。但当AI大模型之充当辅助性工具后,也面临着一个问题。即它的能力和价格是否匹配,ToC端又是否愿意付费呢?

结语

事实上,任何新兴事物从成熟到发展,从来都是不走直线走曲线。但相较于其他行业而言,AI大模型所牵扯到的失业问题、各种法律风险、垄断问题、成本和收益等等,均注定了国内外任何一家AI大模型厂商在未来AI大模型商业化的探索之路上都难言轻松,对于后续AI大模型的发展是否能达到市场预期,仍需要时间来观察。

本文来自微信公众号“DoNews”(ID:ilovedonews),作者:曹双涛

欢迎免费使用GPT对话,感受ChatGPT的魅力!AI爱好者 – 最具实力的中文AI交流社区平台 (aiahz.com)

长按扫描二维码进群领资源

Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷插图8
赞(0) 打赏
未经允许不得转载:AI爱好者 » Open AI首次听证会:Chat GPT拐点已现,未来发展依然坎坷

评论 抢沙发

欢迎来到AI爱好者

我们旨在打造一个最具实力的中文AI交流社区平台,致力于为所有AI爱好者,创业者和使用者提供优质服务. 我们的宗旨是为广大用户提供免费解决方案,您可以通过问答形式提出与AI相关的任何问题.

AI社区AI工具

安全服务战略合作伙伴:麒麟盾 SCDN

觉得文章有用就打赏一下文章作者

非常感谢你的打赏,我们将继续提供更多优质内容,让我们一起创建更加美好的网络世界!

微信扫一扫打赏

登录

找回密码

注册