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圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)@視(shi)覺(jiao)中国

文(wen) | 白(bai)馬(ma)商(shang)評(ping)

“都(dou)快(kuai)成(cheng)紅(hong)海(hai)了(le)。”當(dang)我(wo)和(he)壹(yi)個(ge)創(chuang)業(ye)者(zhe)聊(liao)起(qi)大模型的(de)時(shi)候(hou)，他(ta)直(zhi)接(jie)甩(shuai)了這(zhe)句(ju)話(hua)給(gei)我。

去(qu)年(nian)11月(yue)，OpenAI發(fa)布(bu)基(ji)於(yu)GPT-3.5的ChatGPT，瞬(shun)間(jian)引(yin)爆(bao)大模型的熱(re)潮(chao)。半(ban)年多(duo)的时间，中国出(chu)現(xian)了“百(bai)模大戰(zhan)”的局(ju)面(mian)，BAT等(deng)頭(tou)部(bu)互(hu)聯(lian)網(wang)公(gong)司(si)和人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)公司基本(ben)都對(dui)外(wai)宣(xuan)布了自(zi)己(ji)的大模型。

5月初(chu)，360掌(zhang)門(men)人周(zhou)鴻(hong)祎(yi)对外稱(cheng)，“如(ru)果(guo)不(bu)經(jing)過(guo)兩(liang)年的模仿(fang)和抄(chao)襲(xi)，上(shang)来就(jiu)說(shuo)自己能超(chao)越(yue)，那(na)才(cai)叫(jiao)吹(chui)牛(niu)呢(ne)。”僅(jin)仅一个月後(hou)，周鸿祎就表(biao)示(shi)，“我原(yuan)来说国內(nei)大模型跟(gen)国外差(cha)距(ju)两年，我收(shou)回(hui)这句话，今(jin)天(tian)已(yi)经接近(jin)国際(ji)水平。”

有(you)人感(gan)慨(kai)，半年就追(zhui)上ChatGPT了，大模型似(si)乎(hu)也(ye)不難(nan)。那么，大模型的核(he)心(xin)壁(bi)壘(lei)是(shi)什么？中国大模型到底什么水平？大模型在(zai)應(ying)用(yong)層(ceng)面最(zui)先(xian)突(tu)圍(wei)的方(fang)向(xiang)是什么？

沈(shen)為(wei)（化(hua)名(ming)）是某(mou)知(zhi)名985高(gao)校(xiao)教(jiao)授(shou)，多年從(cong)事(shi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)研(yan)究(jiu)，還(hai)曾(zeng)擔(dan)任(ren)过某头部券(quan)商首(shou)席(xi)分(fen)析(xi)師(shi)，我們(men)和他聊了聊，試(shi)图揭(jie)開(kai)大模型的迷(mi)霧(wu)。

GPT路(lu)徑(jing)跑(pao)通(tong)了，所(suo)以(yi)有了“百模大战”

白马商评：能不能用最通俗(su)簡(jian)單(dan)的語(yu)言(yan)解(jie)釋(shi)一下(xia)大模型，大模型是什么？和以往(wang)的AI模型有什么區(qu)別(bie)？

沈为：所謂(wei)大模型就是指(zhi)模型的參(can)數(shu)量(liang)大，但(dan)学術(shu)界(jie)並(bing)沒(mei)有一个清(qing)晰(xi)明(ming)確(que)的定(ding)義(yi)界定到底多大参数叫“大”，还在快速(su)研究发展(zhan)階(jie)段(duan)，一般(ban)来講(jiang)大模型的参数量達(da)到1億(yi)以上。

其(qi)實(shi)深(shen)度(du)学习的发展大致(zhi)经歷(li)了三(san)个阶段。第(di)一个阶段是2012-2017年，以图像(xiang)分割(ge)yolo、图像分類(lei)ResNet这種(zhong)特(te)定領(ling)域(yu)的小(xiao)模型为代(dai)表，参数量占(zhan)内存(cun)最多也就幾(ji)百MB。

2017年，Transformer的問(wen)世(shi)讓(rang)深度学习可(ke)以并行(xing)化計(ji)算(suan)，效(xiao)率(lv)更(geng)高，意(yi)味(wei)著(zhe)可以做(zuo)大模型的運(yun)算，隨(sui)后產(chan)生(sheng)了OpenAI GPT和谷(gu)歌(ge)Bert这类自然(ran)语言大模型。这一阶段誕(dan)生的是特定任務(wu)的大模型，模型参数突破(po)了1亿。

到了2020年前(qian)后，深度学习進(jin)入(ru)通用模型阶段，它(ta)的輸(shu)入就是一句帶(dai)空(kong)格(ge)的话，模型的作(zuo)用就是“填(tian)空”，以前是模型適(shi)配(pei)下遊(you)应用，现在是下游应用适配模型。这一阶段的模型代表包(bao)括(kuo)自然语言领域的GPT 3.5、GPT 4以及(ji)图像领域的Clip、DALLE、Stable Diffusion、Midjourney等等。这一阶段模型参数可以达到百亿、千(qian)亿級(ji)别。

白马商评：妳(ni)了解到最早(zao)研究大模型是哪(na)家(jia)企(qi)业或(huo)机構(gou)？有哪些(xie)成果？

沈为：最早是高校和科(ke)研机构做相(xiang)關(guan)的研究，我了解比(bi)較(jiao)早的是北(bei)京(jing)智源人工智能研究院(yuan)的悟(wu)道(dao)、鵬(peng)程(cheng)实驗(yan)室(shi)的腦(nao)海，现在产业界的研究也很(hen)同(tong)步(bu)了。学术界的研究有一些成果，但性(xing)能没有ChatGPT那么驚(jing)艷(yan)。

白马商评：短(duan)短几个月的时间，国内出现了“百模大战”的局面，推(tui)出大模型的公司已经数不过来了，你怎(zen)么看(kan)待(dai)这种现象(xiang)？

沈为：大模型肯(ken)定是趨(qu)勢(shi)，也一直有人在研究。之(zhi)前很多公司可能會(hui)小範(fan)围投(tou)入，做一些淺(qian)嘗(chang)輒(zhe)止(zhi)的研究；现在突然出现了ChatGPT这樣(yang)一个好(hao)产品(pin)，大家看到了明确的商业方向，于是都开始(shi)加(jia)大投入。

另(ling)一方面，很多公司面臨(lin)商业競(jing)爭(zheng)的壓(ya)力(li)，不做大模型可能就掉(diao)隊(dui)了，所以必(bi)須(xu)上马大模型項(xiang)目(mu)。

白马商评：周鸿祎最近说他收回“国内大模型跟国外差距两年”这句话，他認(ren)为今天已经接近国际水平。这才过去几个月的时间，大模型好像也不难嘛(ma)。你觉得(de)差距有多少(shao)？

沈为：差距看跟誰(shui)对標(biao)吧(ba)，我目前没有體(ti)验过360智脑的产品，不太(tai)好评價(jia)。但是国内有些生成式(shi)AI产品，我体验以后感觉跟ChatGPT还是有差距的，国内的大模型还需(xu)要(yao)努(nu)力。

重(zhong)資(zi)本投入下，只(zhi)有头部公司有机会？

白马商评：研发大模型的核心壁垒是什么？

沈为：大模型的核心壁垒包括数據(ju)、算力、算法(fa)。

从算力上看，訓(xun)練(lian)ChatGPT这样的生成式AI需要至(zhi)少1萬(wan)張(zhang)英(ying)偉(wei)达A100顯(xian)卡(ka)，单张显卡的价格目前是六(liu)七(qi)万，性能更優(you)的V100单价8万元(yuan)人民(min)幣(bi)，也就是说光(guang)算力投入至少就要达到六七个亿以上，只有少数头部公司和机构能承(cheng)担得起。对于商业机构而(er)言，花(hua)几个亿買(mai)一堆(dui)显卡，还不一定能产出成果，这是必须要思(si)考(kao)的问題(ti)。

接下来是数据和算法，算法比较好理(li)解，比如框(kuang)架(jia)开发、算法优化。数据方面，中国不缺(que)数据，甚(shen)至互联网数据比美(mei)国还要多，但是選(xuan)擇(ze)哪些数据去训练、采(cai)用什么样的方式處(chu)理，这些都是核心的壁垒。

白马商评：你平时会跟企业交(jiao)流(liu)嗎(ma)？非(fei)營(ying)利(li)性的研究机构和企业在研究上有什么区别？

沈为：我们会跟企业的研究部门有一些交流。跟企业交流我们会更加了解实际的业务需求(qiu)，有时候我们做的学术研究会更关註(zhu)技(ji)术前瞻(zhan)性，对落(luo)地(di)性要求不那么高；但企业一般更強(qiang)調(tiao)落地性。

白马商评：你有没有研究过国内的大模型？最看好哪家？

沈为：可能还是头部公司能跑出来吧。一是重资本的投入，只有头部公司有实力；二(er)是几家头部公司手(shou)裏(li)的数据更豐(feng)富(fu)；三是在人工智能领域已经有了一段时间的技术積(ji)累(lei)。

白马商评：你最看好的大模型应用是什么？

沈为：从技术角(jiao)度看，最先应用的应該(gai)是自然语言处理和图像领域，语音(yin)識(shi)别可能要晚(wan)一些。

大家看到比较多的用ChatGPT来寫(xie)文案(an)，这类内容(rong)创作的应用越来越多，其他我觉得像智能客(ke)服(fu)这种应用应该也会比较快。现在的一些智能客服很多时候理解不了用戶(hu)的需求，解決(jue)不了实际问题，如果让用户区分不出到底是人还是机器人，体验就会改(gai)善(shan)很多；包括游戲(xi)中的NPC，以前的对话是“写死(si)”的，现在漸(jian)渐可以互動(dong)了，玩(wan)家体验也会更好。

白马商评：你原来做过头部券商的首席分析师，从投资角度看，你觉得大模型有哪些机会？

沈为：资金(jin)炒(chao)作的邏(luo)輯(ji)是从应用到算法、模型，再(zai)到算力；产业的逻辑反(fan)而是相反的，算力是有明确的增(zeng)長(chang)預(yu)期(qi)的，所以英伟达最近上漲(zhang)很快、很多。投资者现在也明白了，谁家的大模型能跑出来、能變(bian)现还需要验證(zheng)，但是增加的资本投入大部分都投到了算力。经过反復(fu)炒作，普(pu)涨行情(qing)应该已经告(gao)一段落，后面需要逻辑验证和业績(ji)兌(dui)现。

我原来主(zhu)要看傳(chuan)媒(mei)互联网行业，比如前段时间比较强势的游戏板(ban)塊(kuai)，资本的逻辑一是应用大模型提(ti)升(sheng)研发效率、降(jiang)低(di)成本；二是大模型带来更好的体验，NPC角色(se)更智能，最后用户的粘(zhan)性提升、UP值(zhi)提升。当然，最終(zhong)可能还需要业绩验证。

人类無(wu)法左(zuo)右(you)AI，甚至无法左右自己的命(ming)运？

白马商评：我们看到包括奧(ao)特曼(man)、马斯(si)克(ke)都对人工智能的安(an)全(quan)性问题提出过担憂(you)，现在我们只知道通过大模型训练出现了智能化的結(jie)果，但训练过程像一个黑(hei)箱(xiang)，其实挺(ting)可怕(pa)的。你怎么看待安全问题？

沈为：在安全方面，首先我觀(guan)察(cha)到几个反常(chang)的现象。第一个是今年3月包括马斯克、蘋(ping)果公司联合(he)创始人史(shi)蒂(di)夫(fu)·沃(wo)茲(zi)尼(ni)亞(ya)克在内的1000多人簽(qian)署(shu)了一份(fen)公开信(xin)，呼(hu)籲(xu)暫(zan)停(ting)训练比GPT-4更强大的AI系(xi)統(tong)。

第二个是，今年5月谷歌首席科学家、已经75歲(sui)的“AI教父(fu)”傑(jie)弗(fu)里·辛(xin)頓(dun)辭(ci)職(zhi)，他離(li)开谷歌的直接原因(yin)是担忧人工智能的危(wei)險(xian)，甚至对自己一生从事的工作感到后悔(hui)。

第三个是近两年学术领域训练大模型新(xin)增了倫(lun)理討(tao)論(lun)。

目前来看，我觉得大模型还是可控(kong)的，没有大的问题；但是技术发展太快了，出圈(quan)以来短短几个月的时间，GPT就又(you)经历了几次(ci)叠(die)代，发展速度太快，越来越智能，会不会产生自主意识，不再聽(ting)人类的“使(shi)喚(huan)”，走(zou)向失(shi)控？这个问题是大家担心的。

白马商评：你觉得AI会不会造(zao)成大量失业？在AI面前，普通人怎么保(bao)住(zhu)工作？

沈为：从宏(hong)观上看我不觉得AI会造成大量的失业，人类總(zong)会有工作的，只是说人的工作内容会发生轉(zhuan)变。当然，从个体角度看肯定会出现结构性的失业，我们只能不斷(duan)学习。

白马商评：之前很多人说机器没有感情、缺乏(fa)想(xiang)象力，取(qu)代不了人类；现在既(ji)然人类大脑可以通过AI模擬(ni)出来，那人类的情欲(yu)、性欲是不是未(wei)来也可以模拟，荷(he)爾(er)蒙(meng)、多巴(ba)胺(an)这些不过是一种生物(wu)学的獎(jiang)勵(li)机制(zhi)嘛。

沈为：机器没有感情是当前的假(jia)設(she)，人工智能越来越接近人的思考模式，那是不是就会产生类似于人类的“感情”？只是他们和人类生活(huo)在不同的空间維(wei)度，就像《流浪(lang)地球(qiu)》里图恒(heng)宇(yu)的女(nv)兒(er)。人工智能可能会产生自己世界类似于人类的生物学意义上奖励机制。

白马商评：如果一切(qie)都可以计算、規(gui)劃(hua)、设置(zhi)，是不是有點(dian)无趣(qu)？

沈为：AI的行为并不是人类预測(ce)和规划的，而是他自我强化、自我训练的结果，《流浪地球》里MOSS的决策(ce)是自己做的，而不是服从人类给的指令(ling)。

白马商评：矽(gui)基文明取代碳(tan)基文明是不是确定性的方向？

沈为：这个问题超綱(gang)了。按(an)照(zhao)目前的发展趋势可能是这样的，就像《流浪地球》里真(zhen)正(zheng)主宰(zai)人类命运的是MOSS，而不是人类；但现实中也有可能技术会停滯(zhi)在某个阶段，跨(kua)不过去，畢(bi)竟(jing)技术发展不是線(xian)性的。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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