隨著ChatGPT登臺亮相，從科技從業(yè)者,，到投資圈,，再到普羅大眾，越來越多人再次關(guān)注到了“過氣”的AI,，及其所能帶來的價值和改變,。

商業(yè)界也的確源源不斷貢獻(xiàn)著更多新的素材：OpenAI和微軟的聯(lián)姻讓性能提升,、成本降低成為可能；Google,、Meta窮追不舍更新動作,；國內(nèi)，百度,、字節(jié),、騰訊等大廠，以及眾多創(chuàng)業(yè)公司,，都開始從自己擅長的角度切入競爭……

為了幫助讀者能夠持續(xù)關(guān)注由ChatGPT引發(fā)的科技圈海嘯,，36氪推出「Chat AI」欄目，從中立的第三方視角,，探索,、分析每一次熱點背后的商業(yè)觀點。

作者 | Ben

剛剛看過了“文心一言”發(fā)布會,，從大模型本身來說已無需過度解讀,。

從發(fā)布會可見，國內(nèi)廠商的優(yōu)勢更多還是在應(yīng)用和商業(yè)化方面,。

發(fā)布會”讓復(fù)雜的世界更簡單“的副標(biāo)題則讓人印象深刻,。

讓復(fù)雜的世界更簡單

也因此想對百度提出一些建議。

其中比較重要的一點是,，能否運用“文心一言”+商業(yè)人工智能模型的能力讓復(fù)雜的“車”變得更簡單些,？

在這個人工智能可能顛覆一切的時代,，在軟件重新定義了一遍汽車之后之后，如何用人工智能重新定義汽車或?qū)⑹菍I廠商大模型能力全面的考驗,。

如果說“簡單”是人作為個體的終極追求之一,，起碼個人對車的需求也確實如此。

不需要大屏,，也不需要智能座艙,，只希望車是精確、快捷的點到點工具,，能將原來半個小時的路程再多縮短5-10分鐘,，但這樣的車已經(jīng)越來越少。

過去幾年,，智能化讓乘用車愈加復(fù)雜,，據(jù)說一輛車的代碼總量已經(jīng)達(dá)到億行級，甚至超過最先進(jìn)的戰(zhàn)斗機(jī)一個數(shù)量級,。

分辨不出這個說法是褒義還是貶義,，但它畢竟只是個車而已，或許一萬行,、一百萬行代碼就足夠了,，為什么要弄得那么復(fù)雜呢？

在智能化的路線上,，終端消費者非但沒有體驗到高等級自動駕駛的紅利,，卻還要為系統(tǒng)巨大的冗余和Bug買單。

我們更希望看到人工智能可以在這些有價值的地方落地,。

站在人工智能的角度,，百度和谷歌高度類似，在對大模型投入研發(fā)的同時,，為自動駕駛所投入的精力只怕會更多一些,。

古話說“學(xué)貴有恒，人貴有?！?，很難說OpenAI是不是因為足夠?qū)Ｗⅲ栽诖竽Ｐ蜕下氏热〉昧送黄啤?/p>

但在下一步,，能否借助大模型的能力,，從底層實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)級的顛覆，比如泛出行行業(yè)的輔助駕駛,、高等級自動駕駛,、汽車機(jī)器人等賽道；再比如泛內(nèi)容行業(yè)的元宇宙賽道,，或許才是諸如谷歌,、百度之類AI大廠們一定要扳回一局的發(fā)力點,。

在未來可見的時間軸內(nèi)，大模型對行業(yè)的顛覆越快越好,、越猛烈越好,。

已經(jīng)能明確感受到，產(chǎn)業(yè)界也紛紛將啟動第四次工業(yè)革命的希望寄托于AI和大模型,。

1 緊張的倒計時

近兩周以來,，幾乎每一次見人都會被問道兩個問題：你們怎么看3月16號“文心一言”的發(fā)布？GPT4真的會發(fā)布么,？

說實話,，關(guān)于這兩個問題，很難聽到,、也很難預(yù)先給出有建設(shè)性的觀點,、意見、或小道消息,。

但還是會一遍又一遍的求證,、與被求證。

我的回答是,，不如把這些問題交給ChatGPT,，看看2021年的智能能否解決2023年的疑惑。

還可以想象,，3.16的下午和晚間估計會充斥著大量ChatGPT寫的“文心一言”發(fā)布會報道,。

倒計時3天，環(huán)境變量開始不斷增加,。

3月14日,，商湯發(fā)布了多模態(tài)、多任務(wù)通用大模型“書生（INTERN）2.5”,，并在商湯參與的通用視覺開源平臺OpenGVLab開源,。

北京時間3月15日凌晨，谷歌官方宣布,，正式開放其 PaLM 大型語言模型 API,，并將在 Gmail、Docs 等中陸續(xù)提供 AI 功能,，幫助企業(yè)“從簡單的自然語言提示中生成文本,、圖像、代碼,、視頻,、音頻等”。

但是這些消息幾乎石沉大海,。

因為幾乎與谷歌同時,，OpenAI真的發(fā)布了GPT4,。

盡管GPT4公布的信息中隱藏了太多秘密，按其官方披露“GPT-4通常缺乏對其絕大多數(shù)訓(xùn)練前數(shù)據(jù)在2021年9月中斷后發(fā)生的事件的知識,，并且不從其經(jīng)驗中學(xué)習(xí),。”模型訓(xùn)練參數(shù)的截至?xí)r間甚至早于GPT3.5的12月31日,。

但是GPT4所展示出來的能力卻令人嘆為觀止，谷歌PaLM可以說被直接釘上了背景墻,。

“文心一言”頓時壓力陡增,，但幾乎已經(jīng)沒有什么可調(diào)整空間。

從GPT3.5到ChatGPT,，再到GPT4,，OpenAI讓一切都變快了，讓行業(yè),、讓產(chǎn)業(yè)在狂風(fēng)暴雨般的節(jié)奏中重新認(rèn)識了AI,，甚至讓普通人也在試圖理解那些只應(yīng)該出現(xiàn)在論文中晦澀難懂的術(shù)語。

在這樣的時候,，能夠保持清醒是一件難得的事情,，特別是身處風(fēng)暴眼中的那些同樣具備大模型能力的AI大廠。

谷歌倉促應(yīng)戰(zhàn),，其結(jié)果比差強(qiáng)人意更差,；此后，Meta只能用討巧的方式發(fā)布開源大語言模型LLaMA,，并號稱優(yōu)于ChatGPT,，當(dāng)然，是否真的超越就仁者見仁智者見智了,。

事實上,，在C端市場不要說超越、哪怕是達(dá)到或接近ChatGPT用戶過億的速度,，幾乎已經(jīng)是不可能完成的任務(wù),，而更難的則是在使用體驗上實現(xiàn)突破。

2 保持冷靜

當(dāng)百度在一個月前宣布3.16發(fā)布“文心一言”的時候,，各界反響熱烈,，甚至海外媒體同樣高度關(guān)注。作為國內(nèi)用戶,，期望當(dāng)然很大,，但或許會失望的隱憂也同樣存在。

近些年來,，很少有哪項技術(shù)像ChatGPT一般出道即巔峰,，在早期階段就被如此寄予厚望,。之前的自動駕駛、XR也曾經(jīng)被推上神壇,，但它們畢竟還有著明確的落地場景,。

而AI則不然，商業(yè)化曾經(jīng)是初代AI公司們很難回避的痛點,。而當(dāng)ChatGPT開始顛覆AI1.0的時候,，壓力給到了所有人。

單憑揣測,，多數(shù)人應(yīng)該不會對“文心一言”有太高的預(yù)期,，只要真實的展示應(yīng)有的水準(zhǔn)就好。

并且這一次,，當(dāng)看到百度在提前一周推送的直播預(yù)熱頁面中,，副標(biāo)題低調(diào)的寫道：

“百度使命 · 用科技讓復(fù)雜的世界更簡單”。

直覺是“文心一言”的發(fā)布會不會有太多驚喜,，更可能是一場太極,。包括外界的一些猜測，比如“大概率不會開放大范圍公測”,、“API接口的排隊周期可能會很長,、審核可能會很嚴(yán)格”等等，或許答案都是肯定的,。

不能否認(rèn),，這個副標(biāo)題其實很巧妙，對新一代AI技術(shù)的內(nèi)核提煉得精準(zhǔn)而直接,，“大道至簡”代表了一種終極追求,，也絕不是朝夕之間就能夠?qū)崿F(xiàn)。

去年,，在ChatGPT正式發(fā)布前不久,，Salesforce 副總裁兼首席科學(xué)家Silvio Savarese 曾寫了一篇文章“If You Can Say It，You Can Do It：The Age of Conversational AI”,。

文章從人類對未知空間的探索入手,，逐漸揭示出作者關(guān)于對話式AI的核心觀點：

“最好的工具不僅功能強(qiáng)大且易于使用，而是因為它們易于使用而強(qiáng)大”,。

這也和”讓復(fù)雜的世界更簡單“有著相同的邏輯,。

起碼，我們現(xiàn)在已經(jīng)來到了讓“可能”逐漸變成“現(xiàn)實”的階段,。

3 破局之道,，依靠生態(tài)挖掘AI在B端的產(chǎn)業(yè)價值

2022 年，Gartner 將生成式 AI 列為 五大影響力技術(shù)之一，MIT 科技評論也將 AI 合成數(shù)據(jù)列為 2022 年十大突破性技術(shù)之一,，甚至將 Generative AI 稱為是 AI 領(lǐng)域過去十年最具前景的進(jìn)展,。

而作為底層技術(shù)，大模型和多模態(tài)模型讓 AIGC 成為全新的平臺級應(yīng)用,，但是多模態(tài)大模型的能力上限應(yīng)該遠(yuǎn)不止于此,。

據(jù)百度發(fā)布會介紹，一個月以來,，“文心一言”的朋友圈已經(jīng)有了650多個成員,，如何賦能生態(tài)，如何構(gòu)建完美的數(shù)據(jù)閉環(huán)才是對大模型能力真正的考驗,。

此前,，以視覺識別技術(shù)為代表的初代AI創(chuàng)業(yè)公司們，也曾通過大量訓(xùn)練基于行業(yè)應(yīng)用場景的AI商業(yè)模型,，試圖在垂直領(lǐng)域中找到AI的落地場景。

其中的不少嘗試被市場證明是偽命題,，比如在人臉識別等不可或缺的應(yīng)用場景中,，商業(yè)化的天平最終向硬件廠商傾斜。

而有待證偽的領(lǐng)域或許也包括百度投入重注的自動駕駛和智能汽車,。

回到B端市場永遠(yuǎn)無法回避的問題,，產(chǎn)品和服務(wù)有沒有價值，要看市場痛點到底是什么,？

2月,，百度剛剛宣布下個月將發(fā)布“文心一言”，主機(jī)廠的反應(yīng)大概是最積極的,，據(jù)不完全統(tǒng)計,，僅僅兩三天的時間，就有長城,、紅旗,、吉利、東風(fēng)日產(chǎn),、哪吒,、愛馳、零跑等十余家車企宣布加入“文心一言”的朋友圈,。

在汽車這個大賽道,，主機(jī)廠的痛點已經(jīng)明盤，2023年一開年,，降價促銷突然成了主旋律,，如何通過差異化突圍是未來長期都要面臨的挑戰(zhàn)。

人工智能會不會是一根救命稻草呢？

歐陽明高院士在2月17日舉辦的中國電動汽車百人會論壇（2023）專家媒體溝通會上表示：ChatGPT將會引發(fā)人工智能新一輪的革命,，對智能駕駛也會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,。雖然目前車企與ChatGPT的合作大多還處于人車溝通的階段，但可以預(yù)見的是,，未來隨著智能駕駛的不斷進(jìn)化,，ChatGPT的模型和技術(shù)邏輯也將逐漸應(yīng)用在自動駕駛情境之下。

對于百度和“文心一言”生態(tài)圈的合作伙伴而言,，不如一起加快顛覆自己,，總好過被革命。

人工智能不代表壟斷,，從長線看也不可能一家獨大,，開源與否對于AI來說已經(jīng)并不重要，從基礎(chǔ)層以上為生態(tài)伙伴賦能對于各垂域來說有著更大的價值,。

汽車行業(yè)如此,，在廣闊的B端市場，企業(yè)們還是應(yīng)該接受即將被顛覆的事實,，已經(jīng)少有賽道能獨善其身,。

4 文無第一 武無第二

在大力出奇跡的當(dāng)下，關(guān)于AI的大模型軍備競賽已經(jīng)不亞于槍林彈雨的戰(zhàn)場,，沒有人甘愿做第二,。

第二名的代價就是：公眾可以帶著微笑聽ChatGPT一本正經(jīng)的胡說八道，像是對待自己說謊的孩子,；而Bert只說錯一句話,，就像是高鐵車廂中大聲喧嘩的熊孩子被薅住脖子，人人都想喊打,。

但事實是,，當(dāng)?shù)诙τ诖罅客惖赖耐婕铱赡芏际且环N奢望，更不用說躍躍欲試的新選手們,。

ChatGPT是自帶顛覆屬性橫空出世的,，不但有著跨語種的強(qiáng)大知識整合和內(nèi)容生成能力，在對話中甚至能感受到微妙的情緒變化,，這種微妙的人性也是它更吸引人的地方,。

ChatGPT發(fā)布之后，軍備競賽進(jìn)一步升級,，OpenAI,、谷歌、Meta,、百度,，都開始大幅提高自己AI大模型的迭代頻率,，從原來的年縮短到以季度或更低的頻率來計算。

對百度而言,，未來在這個戰(zhàn)場上要保住一席之地,，在成本控制、創(chuàng)新能力,、人才儲備等維度都需要不斷加碼,。

據(jù)報道，由OpenAI 所提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示：在2016 年,，OpenAI 員工總數(shù) 52 人,，平均年薪不到20萬美元，云計算成本在 230 萬美元左右,；到 2019 年,，OpenAI 的員工平均薪酬變化不大，云計算的支出則接近 3100 萬美元,，增長了 12 倍,。

這對國內(nèi)AI公司，將成本是投在算力上,、還是人力上或許提供了一些差異化的觀點,。

從中長線來看，大模型對于提升人類學(xué)習(xí)能力,、改變知識結(jié)構(gòu)的影響必然越發(fā)明顯。

這中間一定存在著巨大的市場機(jī)會,。

替代不一定是使用人工智能的目的,，但大模型對實體經(jīng)濟(jì)中薪酬結(jié)構(gòu)的影響則不容忽視。

有外媒曾報道,，谷歌對ChatGPT進(jìn)行過一次內(nèi)部測試,，結(jié)果顯示其代碼輸出能力已經(jīng)可以通過谷歌L3級軟件工程師的職級測試，該崗位在谷歌所對應(yīng)的年薪接近20萬美元,。

這也是對百度的另一點建議,，是不是可以借助“文心一言”大模型的能力為改善國人的學(xué)習(xí)能力做一些有效的嘗試。

5 尾聲：AI再也不是“可愛”的小孩了

一直以來,，在媒體報導(dǎo)中,，OpenAI的上一代大模型GPT3.5大概相當(dāng)于人類9歲的IQ，真實性很難考據(jù),，畢竟它做國內(nèi)各省的高考試卷,，通常都能過一本線。

從2022年11月,，到2023年3月,，只用了不到半年的時間，GPT4已經(jīng)能高分通過律考之類世界上最難的考試。

我們大可以試著把不同的AI,、不同的大模型看成一群小朋友,，他們天資不同，有的贏在起跑線,，有的累倒在中途,，希望有新面孔能在中后程脫穎而出。

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