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自2022年11月Chat GPT上線(xiàn)后，短短2個(gè)月的時(shí)間內，月活躍用戶(hù)就已突破1億，成為史上用戶(hù)增長(cháng)速度最快的消費級應用程序。
目前Chat GPT也已更新至4.0版本。新版GPT-4在諸多能力上也進(jìn)行了優(yōu)化，以文字生產(chǎn)領(lǐng)域為例，GPT-4能實(shí)現作詩(shī)、寫(xiě)郵件、寫(xiě)廣告、劇本和小說(shuō)。采用AIGC技術(shù)所撰寫(xiě)的高考作文，在不到1分鐘的時(shí)間，完成了40多篇文章，獲得專(zhuān)家打分48分的成績(jì)，擊敗了75%的考生。
在此背景下，國內大廠(chǎng)紛紛跟進(jìn)推出屬于自身的AI大模型。比如說(shuō)，百度的“文心一言大模型”，騰訊的“混元大模型”，阿里的“通義大模型”，華為的“盤(pán)古大模型”等等。
而在二級市場(chǎng)上，Chat GPT的火爆也直接帶火了和AI相關(guān)的概念股。以人臉識別、大數據、智能交互技術(shù)、產(chǎn)品及服務(wù)提供商漢王科技為例，按照漢王科技對外公布的業(yè)績(jì)預告來(lái)看，公司在2022年歸屬于上市公司股東的凈利潤為：-9800萬(wàn)元至-14000萬(wàn)元。長(cháng)期的虧損，讓漢王科技在1月30日以前的市值僅有40.85億元左右。
但進(jìn)入到今年2月份以后，漢王科技的股價(jià)一路上漲，甚至在今年3月時(shí)，股價(jià)曾達到30.66元/股的最高點(diǎn)。這一股價(jià)若是和今年1月份時(shí)期的15.34元/股相比，漲幅比例接近1倍。
但硬幣的另一面卻是關(guān)于Chat GPT的爭議聲音越來(lái)越大。3月30日，人工智能和數字政策中心向美國聯(lián)邦貿易委員會(huì )投訴，試圖阻止向消費者發(fā)布強大的AI系統。次日，意大利隱私監管機構宣布境內暫時(shí)禁用Chat GPT。4月2日，在三星引入Chat GPT不到20天的時(shí)間內，已先后出現三次泄密事件等等。
針對以上問(wèn)題，在美國當地時(shí)間5月16日召開(kāi)的Open AI首次聽(tīng)證會(huì )上，圍繞著(zhù)外界所關(guān)注的由AI所產(chǎn)生的版權侵害，虛假內容、失業(yè)問(wèn)題，數據安全等問(wèn)題也展開(kāi)了相關(guān)討論。
本次接受質(zhì)詢(xún)的對象包括Open AI CEO Sam Altman，IBM副總裁兼首席安全官Christina Montgomery，紐約大學(xué)教授Gary Marcus。而本次聽(tīng)證會(huì )上的一些核心內容，也讓我們提前感知到未來(lái)Chat GPT行業(yè)發(fā)生的一些變化。
一、Chat GPT發(fā)展依然坎坷
針對3月29日，科學(xué)界聯(lián)名呼吁：所有AI實(shí)驗室立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI系統，為期至少6個(gè)月的聯(lián)名信。
作為聯(lián)名信簽署人之一的Gary Marcus在會(huì )上解釋道，簽署聯(lián)名信并不是要求暫停AI研發(fā)，而是希望在具備規范、安全的AI管理措施之前，暫停部署比GPT-4更大的AI模型。若現階段將這些具備超級功能的AI，全部交給普通人使用，這未免太過(guò)于冒進(jìn)了。
對此，Sam Altman解釋道，未來(lái)6個(gè)月內Open AI暫無(wú)推出類(lèi)似于GPT-5的計劃。因為現階段Open AI對部署更高版本的Chat GPT仍存在諸多顧慮。但與此同時(shí)，Sam Altman也提出了一個(gè)靈魂問(wèn)題：若我們暫停6個(gè)月的AI研發(fā)，很有可能就會(huì )與時(shí)代脫節，6個(gè)月之后我們要怎么辦呢？還要再停6個(gè)月嗎？
如Sam Altman所言，若超級AI大模型需不斷保持自身優(yōu)勢的話(huà)，則需要對模型進(jìn)行不斷反復的訓練，但在訓練過(guò)程中也產(chǎn)生了諸多問(wèn)題。比如說(shuō)，高成本和商業(yè)化問(wèn)題。
以Chat GPT為例，2018年Open AI在訓練GPT-1時(shí)，所用到的參數數量和數據訓練量分別為1.17億和5GB。但在2020年訓練GPT-3時(shí)，以上兩項數字則分別增長(cháng)到1750億和45 TB，GPT-4的訓練參數量更是高達1.6萬(wàn)億。
另?yè)﨩pen Al發(fā)布的相關(guān)數據顯示，訓練13億參數的GPT-3 XL模型訓練一次消耗的算力約為27.5 PF-days，訓練1750億參數的完整GPT-3模型則會(huì )消耗算力3640 PF-days（以一萬(wàn)億次每秒速度計算，需要3640天完成）。
龐大的數據量以及算力決定了搭建AI模型為典型的重資金產(chǎn)業(yè)。以GPT-3模型消耗的算力3640 PF-days來(lái)看，相關(guān)證券機構測算，保守估計前期成本至少投入在200多億元。并且Chat GPT在前期訪(fǎng)問(wèn)階段初始投入近十億美元，單日電費數萬(wàn)美元。訓練階段，單次訓練約為百萬(wàn)至千萬(wàn)美元。
然而，在高成本的背后，目前關(guān)于整個(gè)Chat GPT不管是在TOC端還是TOB端的商業(yè)化仍不清晰。以TOB端為例，Chat GPT若想要完全打開(kāi)TOB端市場(chǎng)，也面臨著(zhù)諸多現實(shí)問(wèn)題。
一方面，如何打消TOB端的諸多顧慮，進(jìn)而讓TOB敢用Chat GPT。比如說(shuō)，目前TOB端普遍擔心因使用Chat GPT而產(chǎn)生數據泄露風(fēng)險，進(jìn)而對企業(yè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生諸多不利影響。
但正如美國NIST（國家標準與技術(shù)研究院）發(fā)布了《AI風(fēng)險管理框架1.0》所提到的那樣，AI模型的優(yōu)化可解釋性和隱私增強性之間會(huì )存在矛盾；或者在數據較稀疏的情況下，隱私增強技術(shù)可能導致有效性降低。過(guò)度關(guān)注某一方面特性，例如：高度安全但不公平的系統、有效但不透明和不可解釋的系統以及不準確但安全、隱私增強和透明的系統都是不可取的。
另一方面，對標圍繞TOB端的SaaS產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)看，TOB端產(chǎn)品只有給企業(yè)帶來(lái)真正“降本增效”的價(jià)值，企業(yè)才愿意付費。但由于TOB端行業(yè)的分散性、差異性、多而亂的特點(diǎn)，行業(yè)很難形成規模效應。
目前國內SaaS產(chǎn)業(yè)所走的“以低價(jià)換取市場(chǎng)份額”的路線(xiàn)，也決定了當前國內和SaaS相關(guān)的企業(yè)，除具有先發(fā)優(yōu)勢的阿里云實(shí)現盈利，絕大多數企業(yè)仍以虧損為主。
那么未來(lái)Chat GPT在為T(mén)OB端服務(wù)時(shí)，其價(jià)格到底要如何制定呢？是走SaaS行業(yè)以?xún)r(jià)換量的路線(xiàn)，或是將價(jià)格定得很高，只服務(wù)小部分企業(yè)呢？但不管走哪個(gè)路線(xiàn)，均決定了Chat GPT在TOB端想要實(shí)現盈利，并非易事。
另外考慮到當前全球經(jīng)濟進(jìn)入到新一輪下行周期，未來(lái)諸多行業(yè)業(yè)績(jì)承壓已是不爭的事實(shí)。因此，不管是投資機構，或是大廠(chǎng)又是否有足夠的現金流和足夠的耐心，來(lái)真正探索出各類(lèi)“超級AI大模型”的盈利，這里仍值得商榷。
二、生成式AI仍面臨外部多重壓力
若成本和收益問(wèn)題超級AI大模型內部需面臨的問(wèn)題，來(lái)自外部的種種質(zhì)疑也決定了生成式AI后續的發(fā)展并不明朗。
其一，如何對AI公司進(jìn)行監管。Sam Altman提出的建議如下：對AI廠(chǎng)商提供許可證，并吊銷(xiāo)不符合政府標準的廠(chǎng)商的許可證。為AI大模型創(chuàng )建一套安全標準，包括評估其風(fēng)險，大模型必須通過(guò)一些安全測試；指派第三方專(zhuān)家獨立審核AI產(chǎn)品的各方面指標，支持創(chuàng )立一個(gè)為AI制定相關(guān)標準的國際組織，由美國領(lǐng)導。同時(shí)，Sam Altman和Gary Marcus均呼吁成立專(zhuān)門(mén)的TOG機構，負責對AI的監管。
事實(shí)上，Sam Altman 和 Gary Marcus所提出的這些建議，也的確符合未來(lái)超級AI大模型的需要。比如說(shuō)，對標國內的網(wǎng)約車(chē)拍照和金融支付拍照的發(fā)放來(lái)看，政府監管加強后，能讓行業(yè)從此前的野蠻生長(cháng)階段逐漸回歸到理性增長(cháng)階段。
但仍需要指出的是，因全球不同國家的文化、政治差異性較大，又疊加自2022年全球地緣沖突的不斷升級和加劇，一套全球可行的AI式標準制定未來(lái)估計需要很長(cháng)的時(shí)間才能制定。在尚無(wú)清晰的標準下，也決定了未來(lái)超級AI大模型的出海業(yè)務(wù)，將面臨著(zhù)層層壓力。
其二，如何解決反壟斷問(wèn)題。在聽(tīng)證會(huì )上，參議員Cory Booke提出了一個(gè)問(wèn)題：Open AI由微軟支持，Anthropic則由谷歌支持。那么，未來(lái)隨著(zhù)這些公司的規模越來(lái)越大，其必然也會(huì )對人們的生活影響越來(lái)越大，并有可能在商業(yè)上實(shí)現壟斷。
對此，Sam Altman則解釋道AI大模型的研發(fā)相對困難，只有少數企業(yè)能夠研發(fā)出AI大模型。這并不會(huì )造成壟斷，反而會(huì )在一定程度上降低監管難度。但坦白來(lái)說(shuō)，Sam Altman的解釋并不成立。一方面，如上文所述，基于研發(fā)AI大模型對企業(yè)的資金、技術(shù)均要求極高，目前AI大模型也的確被掌握在大廠(chǎng)手中。
但另一方面，從國內多個(gè)行業(yè)的經(jīng)驗來(lái)看，當大廠(chǎng)完全主導后，行業(yè)必然會(huì )出現壟斷現象，比如網(wǎng)約車(chē)行業(yè)、在線(xiàn)貨運平臺、外賣(mài)行業(yè)等等。而隨著(zhù)各國政府對本國反壟斷法律法規政策制定的愈發(fā)完善，不排除后續各國政府對由超級AI大模型所產(chǎn)生的壟斷問(wèn)題，監管只會(huì )更加嚴格。
其三，針對外界所關(guān)注的由Open AI所產(chǎn)生的版權以及版權付費問(wèn)題。Sam Altman則表示，未來(lái)Open AI會(huì )拿出相關(guān)政策保護地方新聞業(yè)的發(fā)展。但對于內容創(chuàng )作者版權權益的問(wèn)題，Sam Altman并沒(méi)有給出明確的回復。
事實(shí)上，對于Sam Altman的不回復雖能理解，畢竟Chat GPT在內容創(chuàng )作上需海量的內容作為支撐，而從國內內容平臺給到創(chuàng )作者的收益來(lái)看，Open AI若是真正為創(chuàng )作者付費的話(huà)，這必然會(huì )加重Chat GPT的成本投入。
但坦白來(lái)說(shuō)，Chat GPT對創(chuàng )作者內容的隨意抓取，并且不付費的方式，無(wú)異于殺雞取卵。一旦后續內容創(chuàng )作者進(jìn)行聯(lián)合，全面抵制Open AI的這種做法，未來(lái)GPT更高版本是否能繼續保持優(yōu)勢，仍有待觀(guān)察。
而從現階段來(lái)看這種情況已經(jīng)出現，比如說(shuō)，去年柏林兩位藝術(shù)家搭建了一個(gè)名為“我正在被用來(lái)訓練嗎”的網(wǎng)站，藝術(shù)家可以檢索自己的作品是否進(jìn)入了AI訓練數據庫。但Chat GPT所面臨的問(wèn)題并非個(gè)案，而是國內外AI大模型公司都必須要思考的問(wèn)題。
三、AI大模型是否會(huì )引發(fā)大規模失業(yè)？
在聽(tīng)證會(huì )上，Gary Marcus指出人們不應該小看AI對就業(yè)帶來(lái)的影響。事實(shí)上，Gary Marcus的擔憂(yōu)并非空穴來(lái)風(fēng)。此前IBM曾宣布：暫緩可以被AI取代的崗位的招聘，約7800人將被永久淘汰。
微軟也宣布將于6月底進(jìn)行裁員，裁員對象主要為記者和編輯，并將在未來(lái)加大力度使用AI技術(shù)取代人類(lèi)新聞編輯。“新上崗”的AI算法將會(huì )代替人類(lèi)編輯選取可報道的新聞事件、改寫(xiě)新聞標題、尋找文章配圖等工作。
但Sam Altman卻認為，目前GPT-4仍能被人類(lèi)很好的所控制和使用，它會(huì )讓一些工作自動(dòng)化，甚至被替代掉。但人類(lèi)利用AI大模型可以擁有更多能力、更多時(shí)間追求自己喜歡的事物，這將創(chuàng )造出更多工作機會(huì )。
IBM的Christina和Sam Altman有著(zhù)一致的觀(guān)點(diǎn)。她認為，AI大模型“將會(huì )改變每一項工作”，如今的工作重點(diǎn)應該是做好新老工作的過(guò)渡。到2030年，IBM將培訓3000萬(wàn)個(gè)人掌握當今社會(huì )所需的技能。
事實(shí)上，Sam Altman和Christina說(shuō)法并非沒(méi)有道理?，F階段，AIGC的確可以創(chuàng )作海量的內容，但AIGC畢竟只是工具，缺乏人類(lèi)的情感和思考能力。而人類(lèi)的情感和思考能力，在諸多工作崗位中發(fā)揮著(zhù)重要作用。
以?xún)热輨?chuàng )作為例，作家余華曾指出：從我們目前對那個(gè)GPT的理解
就他的能力，如果他要寫(xiě)小說(shuō)的話(huà)，他大概能寫(xiě)出中庸的小說(shuō)。但他不會(huì )寫(xiě)出充滿(mǎn)了個(gè)性的小說(shuō)，因為他是大量的那種文本，他可能把小說(shuō)寫(xiě)得很完美，但是其實(shí)是很平庸。
在以電商行業(yè)的客服崗位為例，從事多年電商客服工作的李洋洋告訴我們，在處理客戶(hù)的售后過(guò)程中，最為核心的地方在于需根據和客戶(hù)溝通過(guò)程中的語(yǔ)氣、文字，推測出當前客戶(hù)的情感，并做到有針對性地處理客戶(hù)的問(wèn)題。若單純使用AI大模型回復客戶(hù)售后問(wèn)題，這不但無(wú)法處理好客戶(hù)的問(wèn)題，反而還會(huì )降低售后質(zhì)量。
而且拉長(cháng)維度來(lái)看，若未來(lái)各類(lèi)AI大模型具備和人類(lèi)一樣的情感，這必然會(huì )引發(fā)世界范圍內的恐慌，不排除AI大模型會(huì )出現被關(guān)停的命運。但當AI大模型之充當輔助性工具后，也面臨著(zhù)一個(gè)問(wèn)題。即它的能力和價(jià)格是否匹配，ToC端又是否愿意付費呢？
結語(yǔ)：
事實(shí)上，任何新興事物從成熟到發(fā)展，從來(lái)都是不走直線(xiàn)走曲線(xiàn)。但相較于其他行業(yè)而言，AI大模型所牽扯到的失業(yè)問(wèn)題、各種法律風(fēng)險、壟斷問(wèn)題、成本和收益等等，均注定了國內外任何一家AI大模型廠(chǎng)商在未來(lái)AI大模型商業(yè)化的探索之路上都難言輕松，對于后續AI大模型的發(fā)展是否能達到市場(chǎng)預期，仍需要時(shí)間來(lái)觀(guān)察。
營(yíng)業(yè)執照公示信息
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