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作者 | Ben

編輯 | 石亞瓊

近日，國內(nèi)開源大佬，PingCAP聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO黃東旭發(fā)表了“萬字長文剖析數(shù)據(jù)庫發(fā)展新趨勢”，其中特別提到：“在 ChatGPT出來之前，我一直認為 AI 存在過度炒作的成分，但 ChatGPT 真的讓我感到驚喜，讓我體會到 AI 的價值，它并非直接取代工程師，而是提升工程師的生產(chǎn)效率。這類工具與企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)有業(yè)務(wù)的結(jié)合將會是接下來非常值得關(guān)注的趨勢?！?/p>

現(xiàn)在的ChatGPT是人見人愛，花見花開。

可是ChatGPT不開源啊，這意味著在不久的將來，一方面終端用戶隨時可能要為各種各樣的ChatGPT應(yīng)用付費，另一方面每一家開發(fā)ChatGPT應(yīng)用的公司又要為OpenAI和微軟們付費。

就像是層層嵌套起來的蘋果稅，對終端用戶和內(nèi)容開發(fā)者都可能是巨大的負擔(dān)。

據(jù)公開信息，ChatGPT每一次對話的成本是幾美分，從商業(yè)化產(chǎn)品的角度來說，OpenAI拿到了史上最低的獲客成本。

也因此在2月初，僅僅正式上線了2個月的ChatGPT超過Tiktok，成為互聯(lián)網(wǎng)歷史上最快突破1億月活的應(yīng)用。為了達成這個小目標(biāo)，年輕的Tiktok用了9個月，再之前的App Store花了兩年時間。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

但是對于OpenAI而言，用戶量未必能形成門檻，從獲客到實現(xiàn)商業(yè)價值，既有DeepMind們的直接競爭，同時也會面臨開源生態(tài)的挑戰(zhàn)，如何維護最安全的護城河永遠都是個大問題。

在后移動互聯(lián)網(wǎng)時代，開源是一把雙刃劍

開源，或者不開源，再或者于未來的某個時間節(jié)點開源，是一道很難，也沒有標(biāo)準答案的選擇題（可以試一下ChatGPT給出的答案）。

從歷史來看，OpenAI旗下的ChatGPT、DALL·E 2都和開源社區(qū)有著千絲萬縷的聯(lián)系。

從現(xiàn)在事實來看，ChatGPT沒有開源，DALL·E 2也沒有開源。

去年年中開始，DALL·E 2引領(lǐng)的AI圖像生成領(lǐng)域經(jīng)歷了一波過山車式的行情，或許可以為ChatGPT提供一些參考。

2022年4月，OpenAI宣布推出用35億個參數(shù)訓(xùn)練的GPT-3轉(zhuǎn)化器模型DALL·E 2，不久后的2022年7月，Midjourney也通過其官方渠道宣布了開放測試版。

他們都是閉源的，雖然吸引到了公眾的注意，但是被Stability AI于2022年8月推出的開源Stable Diffusion摘了桃子。在影響力和應(yīng)用方面，Stable Diffusion迅速超過了與其存在競爭關(guān)系的Midjourney和DALL·E 2。

對于一個非完全商業(yè)形態(tài)的產(chǎn)品而言，開源之后鋪天蓋地的仿制品會把產(chǎn)品的缺陷放大一萬倍。

雖然Stability AI迅速拿到了1億美元融資，但其摘桃時間有不合理的嫌疑，結(jié)果是AI圖像生成過早出現(xiàn)在終端市場，在陷入版權(quán)、道德、倫理問題的同時，關(guān)注度也開始直線下滑。

不開源可能會被開源打敗，但過早開源也許確實并不是正確選擇。

OpenAI的官方聲音語焉不詳，不確定未來是否會開源GPT3.5。并且，微軟享有ChatGPT的版權(quán)，就更不太可能將其開源。

在躍躍欲試的開源社區(qū)中，高度相似的產(chǎn)品遲早會出現(xiàn)，即使訓(xùn)練大模型的成本能構(gòu)成門檻，但有錢的金主怕是已經(jīng)望眼欲穿。

眼下，谷歌的Bard、百度的文心一言已經(jīng)拍馬殺到，留給ChatGPT的窗口期恐怕也不會很長。

此外，后移動互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)接近尾聲，從Web3在阿爾法世代和Z世代的影響力及接受程度來看，科技巨頭對于用戶數(shù)據(jù)的壟斷遲早會被打破。

假如用戶問ChatGPT的每個隱私問題都被它鎖定，那么隱私和安全又將成為無解的難題。重生的AI是否會成為網(wǎng)絡(luò)平權(quán)的切入點，或?qū)⒔挥砷_源生態(tài)來打破。

無論如何，ChatGPT已經(jīng)開啟了大幕的一角，一切或?qū)⒈恢貥?gòu)，資本躍躍欲試，這個時代不容錯過。

鲇魚效應(yīng)

ChatGPT用光速突破了大眾對AI的刻板認知，我們會拭目以待誰將打破其最快月活過億記錄。

如果哪家科技巨頭表示不擔(dān)心ChatGPT會幫助競爭對手超過自己，那一定是言不由衷。

如果哪家巨頭真的不擔(dān)心ChatGPT所帶來的變革，那他很可能在不久之后就要面臨出局。

就像曾經(jīng)并稱Top3 AI Labs的小群體中，除了OpenAI、DeepMind之外應(yīng)該還有一家，但是不查一下的話還真想不起來。之前就有人說Top3來自Fair自己的公關(guān)，現(xiàn)在看，特別是從能力上來說，大概率Fair確實和它背后的Meta一起掉隊了。

ChatGPT上線以來，在外界看來承壓最大的一定是谷歌，畢竟除了考試作弊，ChatGPT最先顛覆的很可能就是搜索引擎。

但其實，壓力給到了所有人，包括微軟，甚至也包括OpenAI自己。

谷歌還有DeepMind可以抵擋一陣，其他很多家大廠就真的是裸奔了。

好巧不巧的是，在ChatGPT上線的這幾個月里，北美的科技巨頭們共同經(jīng)歷了一輪波瀾壯闊的裁員，這也許是巧合，但巧合太多的時候，偶然中勢必有其必然性。

ChatGPT像一條鲇魚，攪渾了池水，它超乎尋常的快，迫使巨頭和創(chuàng)業(yè)公司今后必須拿出看家本領(lǐng)，加速創(chuàng)新。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

ChatGPT或許是未來十年科技領(lǐng)域最大變革的起點，當(dāng)然，同時代的元宇宙和Web3也很酷，但是沒有AI加速，他們可能要五年、十年后才能落地。

此外，少有人關(guān)注的是，ChatGPT或?qū)㈤_始影響未來網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的UI設(shè)計，正如喬布斯所奉行的極簡主義：less is more，少即是多。

如果單從視覺角度來說，ChatGPT的極簡風(fēng)絕對是加分項；再從用戶體驗的角度來看，鋒利的工具應(yīng)該最簡單，最直接。

未來，有了AI加持，各種操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件基于現(xiàn)有交互方式的UI恐怕遲早會被時間所拋棄，涉及到元宇宙的各種XR設(shè)備和ChatGPT這樣的AI太配了。

再考慮到OpenAI旗下還有DALL·E 2這樣的怪獸級應(yīng)用，衷心希望AI加持的計算機圖形學(xué)能夠讓宏大、真實的開放世界成為現(xiàn)實。

大力出奇跡

這兩年來，每逢開年，就到了微軟秀“鈔能力”的時刻。

2022年1月18日，微軟宣布以687億美元全現(xiàn)金收購游戲廠商動視暴雪，連夜刷屏朋友圈。并且，從GPT通過不斷玩“我的世界”等各種游戲修煉升級來看，沙盒與開放世界之間可能會被AI更快打通。

2023年1月24日，微軟宣布與OpenAI擴大合作伙伴關(guān)系，作為兩家公司合作伙伴關(guān)系的第三階段，微軟將向OpenAI進行一項為期多年、價值數(shù)十億美元的投資，以加速其在人工智能（AI）領(lǐng)域的技術(shù)突破。

微軟未在聲明中具體給出投資的具體規(guī)模，但此前據(jù)知情人士透露，數(shù)額將高達100億美元。

與此相比，據(jù)幾家科技巨頭最新披露的財報測算，裁員11000人大概要花近10億美元。

從另一個維度看，全球現(xiàn)金儲備最多的Top10公司中，微軟現(xiàn)金儲備1365億美元，排第二；谷歌1211億美元排第三；Meta582億美元排第八。

可以說Top3 AI Labs背后的大佬都不缺錢，但在“好鋼用在刀刃上”這件事情上，谷歌和Meta分別都不幸押中了自動駕駛和元宇宙這樣的超級現(xiàn)金黑洞，長坡厚雪的花錢，地主家的余糧也會捉襟見肘。

AI無疑也要花很多錢，據(jù)公開信息GPT3每訓(xùn)練一次要花近1200萬美元，且其原理決定每更新一個新時間段的參數(shù)，就要徹底重新訓(xùn)練一次，不但大部分初創(chuàng)公司承擔(dān)不起，巨頭也不會三天兩頭去訓(xùn)練它。

而這也正是ChatGPT大力出奇跡的佐證，成功試水的同時標(biāo)志著AI已經(jīng)來到、或接近“高投入高產(chǎn)出”的時間節(jié)點。

在微軟和 OpenAI 的戰(zhàn)略合作計劃中，GPT 3.5的所有模型，包括 ChatGPT，都在Azure的AI超級計算集群上訓(xùn)練，這也盤活了微軟在云端的算力資產(chǎn)。

而OpenAI對 ChatGPT所采用的名為“從人類反饋中強化學(xué)習(xí)”(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)全新訓(xùn)練方法，需要大量真人作為對話方提供輔助訓(xùn)練，這在人力成本愈發(fā)高企的時代，推高成本的同時，也加高了項目本身的門檻。

慢既是快

同樣是大模型，GPT 3.5的參數(shù)并不多，為什么它能最先破圈？

來自個人粗淺認知的解答是玩游戲，玩游戲讓AI學(xué)得快、學(xué)得深、學(xué)得透。

其實GPT的訓(xùn)練過程相當(dāng)漫長，但最終詮釋了“慢既是快”。

或許萬億級的海量參數(shù)可以讓大模型無所不知、無所不曉。但算力不代表算法，聰明的AI需要邏輯，而邏輯不單來自讓AI干活，還要讓它在玩兒中長大。

之前一直很疑惑，為什么GPT要花那么長的時間才能學(xué)會玩“我的世界”這種看似幼稚的沙盒游戲。

如果有機會深入了解，或許才有可能解讀“慢既是快”這樣偏向玄學(xué)的問題。

從公開信息可見，DeepMind最喜歡下圍棋，Sony的人工智能比較愛玩賽車。

而OpenAI涉獵最廣，似乎什么游戲都玩。其實DeepMind等其他家AI實驗室也是什么游戲都會涉獵的，但OpenAI的贏面比較大，比如2018年就率先在DOTA 2中擊敗人類組隊。

2019年開始，OpenAI、DeepMind、Microsoft Research（微軟自己的實驗室早期還在線，漸漸就陷入大廠不如創(chuàng)業(yè)公司的問題）等機構(gòu)就一起組織了玩“我的世界”比賽“MineRL”。

OpenAI為了讓模型學(xué)會在“我的世界”里最簡單的操作刨木頭，前后訓(xùn)練了大約7萬小時，而這通常是學(xué)齡前小朋友看十分鐘就能學(xué)會的。

OpenAI生生通過視頻預(yù)訓(xùn)練模型VPT的海量數(shù)據(jù)標(biāo)注，讓AI像郭靖一樣不單背下了全本九陰真經(jīng)、也學(xué)會了降龍十八掌。

玩游戲讓OpenAI跑通了大量新模型，經(jīng)過70000小時訓(xùn)練，OpenAI的行為克隆模型能夠理解真人游戲視頻中的精髓，從此AI開始有機會成為游戲中的骨灰級玩家。

成立于2015年的OpenAI在2022年成功出圈當(dāng)然不是偶然的，頂級AI實驗室們經(jīng)過這么多年在學(xué)術(shù)上互相啟發(fā)、在課余時間一起打怪升級，已分別訓(xùn)練出大量模型。

而在游戲中所表現(xiàn)出的水準又恰恰真實反映出了AI公司的能力值，雖然看起來不務(wù)正業(yè)，卻和彎道超車的邏輯不謀而合。

雖然國內(nèi)的AI公司有十倍于GPT3參數(shù)的大模型，但是AI的能力更像是太極，在圓潤和綿綿不絕中那個出乎意料的發(fā)力點。

尾聲

這篇文章只是一個小起點，旨在提出不成熟的問題，也不求能夠快速找到答案，36氪ToB產(chǎn)業(yè)報道希望有機會與關(guān)注這個領(lǐng)域的各界人士一起見證、共同探討人工智能的蛻變。