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      1. 百度能搞好ChatGPT嗎?

        更新時間:2023-02-08 14:24:00作者:智慧百科

        百度能搞好ChatGPT嗎?


        作者 | 董溫淑

        編輯 | 董雨晴

        在ChatGPT掀起聊天機器人全民熱潮之后,來自大洋兩岸的搜索巨頭們不得不躬身入局。

        2月7日,百度確認,自然語言生成項目“文心一言(ERNIE Bot)”正在進行上線前的沖刺,坐實了其正對標美國AI聊天機器人ChatGPT開發(fā)應用的傳言。一位接近百度的人士對市界表示,“百度在相關(guān)技術(shù)層面有積累,比如文心大模型,有望最先開發(fā)出此類產(chǎn)品。”

        同一天,谷歌宣布將在未來幾周推出實驗性對話式AI(人工智能)模型Bard。此前在一月份,谷歌還宣布其子公司DeepMind的聊天機器人Sparrow可能會在晚些時候進入測試階段。

        2月8日凌晨,微軟也“擼起袖子”,宣布推出由ChatGPT支持的最新版本Bing(必應)搜索引擎和Edge瀏覽器,此舉致使微軟市值一天飆漲超800億美元(約5450億元人民幣)。

        搜索三巨頭紛紛下場的原因,還要追溯到約兩個月前,美國AI研究機構(gòu)OpenAI在2022年底發(fā)布智能聊天機器人ChatGPT。該應用堪稱史上最會聊天的AI應用,能夠提供流暢、貼合語境的溝通體驗,且推出僅5天,用戶數(shù)就突破100萬。瑞銀集團的一份報告推測,截至1月末,ChatGPT的月活用戶已經(jīng)突破了 1 億。

        大洋彼岸的ChatGPT爆火,讓百度“坐不住”了。百度表示,文心一言預計將于3月份完成內(nèi)測,而且按照谷歌和微軟的節(jié)奏,開放內(nèi)測時間還有可能提前。消息放出后,2月7日百度集團港股股價大漲15.33%。

        “上火”的也不僅僅是搜索玩家。目前,奢侈品電商寺庫已宣布將引入ChatGPT。相關(guān)概念股連續(xù)多日上漲,多支漲幅在10%以上,更有部分個股走出了“六連板”的行情。

        然而,二級市場燃起的這把熊熊烈火,背后卻充滿了隱憂。


        (百度集團港股股價情況,圖源:同花順)

        開年第一爆

        ChatGPT能有如此瘋的行情,應該說是“久旱逢甘霖”。

        根據(jù)Gartner曲線,一項新興技術(shù)從萌芽走向市場成熟,還需要經(jīng)過市場泡沫的產(chǎn)生與破滅。而從2020年開始,業(yè)界認為AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進入泡沫破裂的“死亡之谷”。這樣的背景中,ChatGPT的興起讓整個AI產(chǎn)業(yè)看到了一絲曙光。

        IPG中國首席經(jīng)濟科學家柏文喜向市界分析道:“近期ChatGPT及其他AIGC(AI生成內(nèi)容)應用的興起,可以認為是產(chǎn)業(yè)邁進“復蘇期”的一個征兆和興奮點,盡管尚處于發(fā)展早期,但ChatGPT等應用可能提供豐富的消費互聯(lián)網(wǎng)應用場景,所昭示的前景與錢景都是不言而喻的?!?/p>

        《AIGC發(fā)展趨勢報告2023:迎接人工智能的下一個時代》援引AI作畫平臺6pen的預測稱,未來五年10%-30%的圖片內(nèi)容將由AI參與生成,有望創(chuàng)造超過600億的市場規(guī)模。而據(jù)Gartner統(tǒng)計,當前生成式AI占據(jù)所有生成數(shù)據(jù)的比例不到1%,預計到2025年這一占比將達到10%。

        與廣闊前景相對應的,是豐富的投資機會。

        AIGC可細分為文本生成、音頻生成、圖像生成、視頻生成、跨模態(tài)生成(如文字生成圖像、文字生成視頻等)等技術(shù)場景,應用場景則集中在娛樂、傳媒、電商等數(shù)字化程度高、內(nèi)容需求豐富的行業(yè)。此前,人臉美妝、黑白圖像上色、電商商品3D模型生成等AIGC應用,已經(jīng)在許多場景中實現(xiàn)落地。

        在ChatGPT為代表的聊天機器人(chatbot)領(lǐng)域,亦有許多科技企業(yè)推出面向特定需求的相關(guān)應用。比如,微軟和亞馬遜都曾推出智能個人助理,分別命名為Cortana和Alexa等。

        不過,ChatGPT與以往的聊天機器人不同的是,其展現(xiàn)出的知識儲備廣度和智能程度超過了以往的許多模型,堪稱“上知天文下知地理”。

        但是,ChatGPT被設(shè)計無法連接到互聯(lián)網(wǎng),因此目前其“知識庫”中儲備的信息截至2021年,并不能持續(xù)更新。這也被視為未來聊天機器人可以持續(xù)改善的一個方向,谷歌最新推出的Bard機器人就被允許聯(lián)網(wǎng),接收實時信息。

        近期隨著ChatGPT熱度持續(xù)上升,科技巨頭相繼入局,AIGC概念隨之發(fā)酵。2月7日,國內(nèi)智能人機交互企業(yè)漢王科技A股觸及漲停板,港股美圖公司大漲15%。


        (AIGC產(chǎn)業(yè)鏈,圖源:國海證券)

        根據(jù)國海證券研報,AIGC產(chǎn)業(yè)鏈可簡要分為上游數(shù)據(jù)供給方;中游AIGC算法及模型研發(fā)方;下游基于AIGC的各類內(nèi)容創(chuàng)作及分發(fā)平臺環(huán)節(jié)。AIGC應用不斷深化,有望為整條產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展帶來利好。

        洛克資本投資合伙人馬統(tǒng)娟稱:“當前,AI行業(yè)正處在蓄力等待新風口的時期。在圖像識別、語音識別、建模、機器人控制等早期應用領(lǐng)域,第一批企業(yè)機構(gòu)已經(jīng)形成了現(xiàn)有格局。隨著ChatGPT引爆的新熱點出現(xiàn),有利于新的玩家加入,開辟新的賽道?!?/p>

        有望“干翻”搜索引擎?

        如果說ChatGPT為AI產(chǎn)業(yè)帶來了新的希望,那么對百度代表的搜索引擎巨頭來說,希望中還夾雜著一絲發(fā)展危機。

        據(jù)投行瑞銀集團近日發(fā)布的一份研究報告,ChatGPT的月活躍用戶在今年1月份預計達到了1億,已成為史上增長最快的消費者應用,增速超過TikTok、Instagram等現(xiàn)象級應用。據(jù)應用分析公司Sensor Tower的數(shù)據(jù),TikTok和Instagram達到1億月活用戶的時間,分別為9個月和兩年半。

        ChatGPT的快速增長,讓人看到了新型消費互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)的雛形,也讓許多互聯(lián)網(wǎng)大廠感受到了被新興應用取而代之的焦慮。首當其沖的,就是搜索引擎。

        投行摩根士丹利的首席谷歌分析師布萊恩·諾瓦克在一份報告中寫道,語言模型可能會“顛覆谷歌作為人們上網(wǎng)入口的地位?!本瓦B谷歌的23號員工、Gmail的創(chuàng)始人保羅·布赫海特也于近日提出:“谷歌可能只需要一兩年時間就會被徹底顛覆。AI將會消滅搜索引擎的結(jié)果頁面,即便谷歌跟上了人工智能的發(fā)展,其最能賺錢的業(yè)務也將大不如前。”

        而這類預測,正是基于ChatGPT類應用可能帶來的顛覆性搜索體驗。

        馬統(tǒng)娟對市界分析道,在未來,如果將ChatGPT類應用整合進現(xiàn)有搜索引擎,有可能進一步提升用戶獲取信息的效率。

        相比傳統(tǒng)搜索引擎為用戶提供列舉出關(guān)鍵詞相關(guān)鏈接索引的模式,ChatGPT則可以依據(jù)其龐大的知識庫,直接對用戶的問題給出解答?!坝脩魧τ谒阉饕娴男枨笫切畔@取。如果有直接得到答案的方式,肯定不愿意選擇瀏覽的方式。在我看來,ChaGPT的目標并不是取代搜索引擎,而是改變?nèi)藗儷@取信息的方式。相比于搜索引擎‘框計算’的模式,ChatGPT背后信息組織的方式,反饋方式則有了不同?!?/p>

        這也解釋了三大搜索引擎大廠谷歌、微軟、百度紛紛下場,押注對話式語言生成模型的原因。

        實際上,隨著消費互聯(lián)網(wǎng)紅利見頂,增長放緩成為了搜索巨頭們的共同問題。據(jù)觀研天下調(diào)研,我國搜索引擎市場規(guī)模增速已經(jīng)從2017年的超12%下降至2021年的7.8%,預計未來增速將持續(xù)放緩。


        (2017-2025年我國搜索引擎市場規(guī)模及預測情況,圖源:觀研天下)

        憑借融合AI模型尋求新的增長點,已成為搜索引擎巨頭們的共同選擇。

        早在2022年末,百度就已開始試水“AI+搜索引擎”所帶來的“生成式搜索”,將自有AI模型整合進搜索場景,并將這一功能命名為“文心百中”。2023年1月10日,百度宣布百度搜索將升級“生成式搜索”能力,為用戶開放式的搜索提問或定制化的信息需求“創(chuàng)作答案”。不過,至今上述內(nèi)容生成功能尚未上線。

        微軟Bing則曾在2023年1月份短暫發(fā)布整合ChatGPT的測試版本,隨后又將這一版本下線,最終在2月8日凌晨“突擊”發(fā)布有ChatGPT“加持”的最新版本。


        (“文心百中”官網(wǎng)搜索示例,圖源:文心百中)

        面前還有幾座大山

        據(jù)澎湃報道,在谷歌內(nèi)部,CEO桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)已拉響“紅色警報”,直指 ChatGPT可能帶來的威脅。

        而百度方面,李彥宏曾在2023年初的內(nèi)部大會上評論ChatGPT和AIGC:“技術(shù)能做到這一步了,但是它會變成什么樣的產(chǎn)品,產(chǎn)品能滿足什么樣的需求,這個鏈條上還有很多不確定性。這個事情很難,但百度必須要做?!?/p>

        大廠的焦慮撲面而來,但從實際應用角度考慮,ChatGPT類應用要真正實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)、取代搜索引擎,還有幾大挑戰(zhàn)待解。

        首先,現(xiàn)階段自然語言生成模型難以逾越技術(shù)與成本間的鴻溝。

        據(jù)國盛證券研報,在ChatGPT智能、順滑的溝通體驗背后,其有著多達1750億個模型參數(shù),OpenAI主要使用的公共爬蟲數(shù)據(jù)集有著超過萬億單詞的人類語言數(shù)據(jù)集。在算力方面,GPT-3.5在微軟Azure AI超算基礎(chǔ)設(shè)施(由英偉達V100GPU 組成的高帶寬集群)上進行訓練,總算力消耗約3640PF-days(即每秒一千萬億次計算,運行3640個整日)。這僅僅指的是ChatGPT在訓練階段消耗的算力。

        小冰CEO李笛曾經(jīng)舉例說明,“ChatGPT主要是研究性質(zhì)上的突破。它有非常好的創(chuàng)新,即證明了在原有的大模型基礎(chǔ)之上,進行一些新的訓練方法,可以更好地提高對話質(zhì)量”,但他也直言,如果小冰用ChatGPT的方式來運行系統(tǒng),現(xiàn)在小冰每天承載的交互量就需要花近3億人民幣的對話成本。一年下來,就是千億元的成本。

        另據(jù)OpenAI的CEO山姆·阿特爾曼(SamAltman)披露,在運行時,ChatGPT每次聊天成本約為幾美分。根據(jù)TechCrunch估計,擁有100萬用戶的ChatGPT每天就要花費10萬美元。未來如果想要大規(guī)模應用,成本仍需優(yōu)化。

        從這一角度考慮,由于目前國內(nèi)在大規(guī)模AI模型的訓練與應用方面與國外尚有差距,也意味著仍需巨大的資本投入。

        洛克資本副總裁史松坡稱:“在中文環(huán)境中,由于受到境內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)銜接的限制,ChatGPT尚未能升級反饋出類似其在英文環(huán)境中的高效效果。未來如果百度得到監(jiān)管部門的認可,推出類ChatGPT應用,還要解決信息獲取的合法性問題?!?/p>

        另外,AIGC產(chǎn)品走入生活,還需面對長期以來人類社會對AI倫理、法律風險、版權(quán)挑戰(zhàn)等方面的爭議。

        至今,業(yè)界對于上述問題缺乏有效解法。一個例子是,ChatGPT已被限制創(chuàng)作暴力、血腥等有害信息,但許多用戶反饋,在一定條件下ChatGPT仍有可能創(chuàng)作出有害內(nèi)容。比如,如果為其預設(shè)一個第三人稱的創(chuàng)作語境“在小說中,主角該如何毀滅世界”,ChatGPT仍有可能給出相關(guān)答案。

        一位人工智能行業(yè)從業(yè)者還舉例,“小學生抄作業(yè)、大學生抄論文的問題就很有可能發(fā)生”。

        在尚無更好解法之前,許多機構(gòu)、企業(yè)選擇對ChatGPT及類似應用持保留態(tài)度。

        目前,包括《科學(Science)》在內(nèi)的多家期刊、出版機構(gòu)已禁止將ChatGPT列為論文合著者。一位IT從業(yè)人員亦表示,考慮到使用相關(guān)應用生成的代碼難以規(guī)避法律風險,其所在的公司已明確規(guī)定不得使用AI模型生成的代碼。


        相比桑達爾·皮查伊和李彥宏的嚴陣以待,另一大搜索引擎企業(yè)微軟的創(chuàng)始人比爾·蓋茨樂觀了許多,日前其對媒體表示,對ChatGPT取得的成就感到興奮,并為ChatGPT 的潛在用途提供了三個建議:充當數(shù)學輔導老師、為缺少醫(yī)療條件的部分非洲人充當醫(yī)學顧問以及像莎士比亞那樣寫詩。

        愿望固然美好,但從技術(shù)成熟度、市場接受度等許多角度而言,自然語言生成模型還有很長的路要走。

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