阿里大模型也來了,聊聊我的幾點看法

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近日,阿里版ChatGPT“通義千問”官宣對外開放企業邀測,不少人也已經拿到了邀請碼進入測試。那么,回顧目前有關大模型應用的消息,當前這一領域的發展,已經行進至了哪一階段?一起來看看作者的分析與看法。

距離阿里大模型推出時間越來越近,市場上的聲音也比較雜,由于近期張勇剛剛宣布了阿里巴巴成立24年來最重要的組織變革決定,大模型隸屬的云智能集團由逍遙子直接負責,這件事就變得更加微妙起來。

《新眸》也第一時間拿到了阿里大模型的測試邀請碼,體驗下來最直觀的感覺是,可圈可點,反應速度還不錯,但無論是百度還是阿里,大模型還停留在transformer水平,并沒有涌現出對于文本出色的理解能力。

總體上說,通義千問和文心一言在能力上還是旗鼓相當,但這才剛剛開始,相比文本問答能力,其實我們更好奇“通義千問”接下來的動作。

因為就行業層面來看,由于字節跳動節奏感未知(原阿里M6大模型帶頭人現加入字節AI Lab),第一梯隊的關注點更多落在了騰訊、百度、阿里和華為身上,一是這幾家公司都有這方面的底蘊和人才技術儲備,二是因為從業務上看,這幾家大廠都需要大模型的支持。

現在百度已經勇敢地邁出了第一步,發布了初階版本的文心一言,但囿于當時百度比較激進的品牌打法,導致外界對于阿里大模型的期望更大了,但據《合縱投研》披露出的信息,現在阿里大模型仍處于追趕GPT 3.5的階段,距離GPT 4還有一段路要走。

造成這種“卡脖子”的關鍵因素主要有3塊:一是數據量,這個權重占比30%左右;二是大模型結構的創新性,目前國內還做不成高層級的架構,這個權重占比在40%-50%左右;最后的30%權重是工程化落地,現在這塊國內也沒有比較好的參照。

再聯想到Open AI以及它背后的GPT的進化邏輯,大家已經開始意識到,這次的AGI較量已經不單單是財力和人力上的比拼,而是從理論、到工程、到產品,再到商業、人文上的全面的顛覆,回到阿里大模型這件事上,或許我們更應該把關注點放在大模型和阿里現有業務模塊的應用上。

清華大學智能產業研究院院長、中國工程院院士張亞勤曾在近期聊到過這個話題,他認為可以把GPT這個系列的生成式AI模型看作一個由大模型組成的AI操作系統,和當年PC上的windows,以及移動的安卓、IOS基本具有相似的意義。

而一個新的操作系統的誕生,往往意味著下面的硬件、上面的應用都會被重構,形成一個全新的生態。甚至他還斷言,如果說PC互聯網的生態價值是1X,移動互聯網的生態價值是10X,那么AI生態至少是100X。

張亞勤的判斷很大程度上來源于微軟和Open AI的結合,有了GPT 4的加持,微軟曾經一度式微的業務板塊都變得富有想象力,其中就包括此前被打得節節敗退的搜索業務Bing。

這也解釋了為什么包括百度、阿里、華為在內的大廠們都紛紛押注大模型,說白了,chatGPT就是一個鉤子,如果你還把目光放在大模型會如何顛覆搜索場景,那我只能說你不僅不懂大模型,而且不懂商業玩法,這也是很多大廠選擇下場的真正原因,即便它現在看起來還比較模糊。

確切地說,這和幾年前被資本催熟的“假風口”有著本質上的不同,LLM、包括AGI是已經得到微軟驗證的真風口,甚至還一度被埃隆·馬斯克警告——人工智能正在朝著人類不可控的方向演進。

很顯然,馬斯克的擔憂更多的是倫理和道德層面上的,這也是人工智能這門科學最讓人敬畏的地方,一旦被別有用心的人和公司操縱,它極有可能帶來比較大的災難。但如果我們在規范和法律標準下看LLM和AGI,它明顯是個很好的工具,就像是一個人類智慧收納盒,通過大模型的方式進行能力輸出。

結合目前微軟的動作來看,大模型在云計算、文本辦公、搜索領域都有著很好的契合點。不難推測,國內的大模型方向也會依葫蘆畫瓢,先從這幾個方面開始試點,巧合的是,這幾塊業務阿里都有,云有阿里云、文本辦公有釘釘、搜索有夸克。

更重要的是,阿里還有微軟手上沒有的底牌——電商。電商是阿里巴巴的根基,但就像亞馬遜之于貝索斯,面對直播電商、興趣電商等各種勢力的崛起,地盤被沖擊,這塊一直是阿里巴巴這些年難以言說的“心病”。

所以對于阿里來說,大模型得做、而且必須要做,即便增收路徑模糊,但它也有可能是一個很好的智能工具,而且,要遠比前些年搭建的數據中臺想象力更高一些,前端的靈活性,其實可以讓阿里找到新的增長可能性。

關于LLM和AGI,現在大家的想法還是比較局限的,就比如針對“大模型究竟會顛覆什么”這個問題,我們在給出答案時,可能更傾向于回答“大模型不能顛覆什么”。造成這種局面的原因,既有大眾認知水平的因素,也有行業發展現狀的因素。

這就跟看科幻片同一個道理,早在10幾年前,我們就能在美國大片里看到各種智能的場景,但事實上,即便發展至今,我們距離所謂的AGI還有很長一段路要走,但可以確定的是,以百度、阿里為首的大廠紛紛下場后,真正的人工智能浪潮已經開啟。

在長達10年的移動互聯網浪潮中,生活中很多場景被顛覆,衣食住行,無一例外。但如果你深究的話,這種變化的根本原因其實是由供需端在成本因素上推動的,總有性價比更高的方案出現,然后替代掉老舊的方案,這是數字經濟時代的新法則。

所以如果我們把視角放在大模型的供需視角來看,會發現,這個市場還遠未被很好地開發。就像在特斯拉出來前,沒有人會想到當年的全球霸主豐田汽車會受到如此大的挑戰,按照這個邏輯推演的話,現在市面上所有的判斷,都不可信,或者說不可全信。

也許再過一年后,隨著這些大廠陸續把大模型應用起來,做到既好用,又實惠,可能我們對大模型的理解或許會更客觀些。

最后聊聊大家最關心的失業話題,這個問題很顯然過于杞人憂天了。

很多時候,我們往往過度高估了人工智能,而低估了我們自己的創造力。

作者:桑明強

來源公眾號:新眸(ID:xinmouls),專注于全球商業科技研究

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題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議。

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