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朱璘:ChatGPT是顛覆性技術(shù),中國AI產(chǎn)業(yè)差距在哪里
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2023-02-22 10:14:41   瀏覽:4183次  

導讀:近期ChatGPT突然爆火,2個(gè)月內猛增1億用戶(hù),科技巨頭爭相布局業(yè)務(wù),大量資本跟進(jìn)投入,足以見(jiàn)得它的受歡迎程度和應用前景潛力。這一不斷被提及討論和試用體驗的聊天機器人,并不僅僅是陪聊這么簡(jiǎn)單,而是可能成為人們工作、生活的實(shí)用工具,甚至取代部分人的...

近期ChatGPT突然爆火,2個(gè)月內猛增1億用戶(hù),科技巨頭爭相布局業(yè)務(wù),大量資本跟進(jìn)投入,足以見(jiàn)得它的受歡迎程度和應用前景潛力。這一不斷被提及討論和試用體驗的“聊天機器人”,并不僅僅是陪聊這么簡(jiǎn)單,而是可能成為人們工作、生活的實(shí)用工具,甚至取代部分人的工作。

“我記得上次引發(fā)全民興趣和討論的還是iPhone手機的面世。”凱旋創(chuàng )投董事總經(jīng)理朱說(shuō),她并不認為ChatGPT的突然爆火是曇花一現,相反,她認為ChatGPT不只是一個(gè)現象級的產(chǎn)品,其背后的GPT3.5更是一種顛覆性的技術(shù),在各行各業(yè)都有落地應用的可能。

與此前同樣突然備受關(guān)注的“元宇宙”相比,ChatGPT背后的技術(shù)能力,使得它不僅是存在于想象之中,而是成為真切發(fā)生的現實(shí),是人工智能有望賦能不同產(chǎn)業(yè)的最新實(shí)踐。那么,包括ChatGPT在內的生成式AI以及背后的大模型技術(shù)是否具有長(cháng)期投資價(jià)值,國內企業(yè)在這方面又有什么應用發(fā)展機會(huì )呢?

凱旋創(chuàng )投董事總經(jīng)理朱認為,ChatGPT不只是一個(gè)現象級的產(chǎn)品,其背后的GPT3.5更是一種顛覆性的技術(shù),在各行各業(yè)都有落地應用的可能。

澎湃新聞:您認為包括ChatGPT在內的生成式AI以及背后的大模型技術(shù)有什么投資價(jià)值,它是曇花一現的概念還是具有長(cháng)期價(jià)值的應用技術(shù)?

朱:

技術(shù)本身和投資是否活躍,其實(shí)是兩個(gè)維度的事。我先說(shuō)技術(shù),ChatGPT和iPhone在技術(shù)層面和對人類(lèi)生活的影響上是非常接近的,甚至前者比后者的技術(shù)更為顛覆。我認為,ChatGPT不只是一個(gè)現象級的產(chǎn)品,它背后的GPT3.5更是一種顛覆性的底層技術(shù)。它所帶來(lái)的不僅是工作會(huì )被取代的問(wèn)題,更深層的影響在于它可能會(huì )改變人類(lèi)如何學(xué)習、掌握知識這件事。因此,我覺(jué)得ChatGPT的出現非常有意思,也將可能產(chǎn)生深遠的影響。

我個(gè)人非?春冒–hatGPT在內的生成式AI以及背后的大模型技術(shù)的投資價(jià)值,它的顛覆性在于提升了理解力、智能程度,這是一項技術(shù)革命。ChatGPT已經(jīng)可以作為一種生產(chǎn)力工具幫助某些行業(yè)了,我們的學(xué)習模式也將因此和過(guò)去有所不同。

不過(guò),從投資角度看,模型層方向上的機會(huì )可能更多屬于大廠(chǎng),因為需要一定量的數據量級為基礎,且需要大量的資金、時(shí)間、人才的投入,以及一定的容錯率。創(chuàng )業(yè)公司需要考慮更多的是如何利用大模型把各類(lèi)產(chǎn)品更好落地,并將其融入我們日常能夠長(cháng)期使用的一些應用里。

當然,具體投資情況還是要看企業(yè)項目如何,如果大家能運用這項技術(shù)踏實(shí)做些事,而不是急著(zhù)趕這一波熱點(diǎn),行業(yè)就會(huì )有一個(gè)良性的發(fā)展。

澎湃新聞:企業(yè)如何借助GPT3.5等大模型技術(shù)實(shí)現商業(yè)化,在這一過(guò)程中需要注意什么?

朱:

從投資人角度來(lái)說(shuō),我認為創(chuàng )業(yè)公司一定會(huì )發(fā)掘出很多有意思的應用,就像當年iPhone面世時(shí),我們也無(wú)法預測究竟哪個(gè)APP會(huì )火,但這類(lèi)的應用一定有很多,因為大模型技術(shù)帶來(lái)的是一種深層的改變。

剛才也說(shuō)到,企業(yè)應該聚焦的是如何把GPT、Diffusion這類(lèi)基礎模型做到應用上,特別是一些可以日常長(cháng)期使用的應用上,這往往和算法層面有關(guān),需要降低應用成本,否則AI訓練成本太高,在商業(yè)模式上不一定能跑得通。

為了降低大模型的應用成本,企業(yè)在基于大模型訓練應用時(shí),可以考慮如何用更少的數據訓練出更好的結果,或者把較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )做小,減少模型層數,這方面也需要技術(shù)較高的算法工程師。此外,只有更好的數據才能渲染出更好的模型,以ChatGPT為例,雖然它的數據量不是很大,但卻使用了非常專(zhuān)業(yè)的數據標注?傊,通過(guò)更好的數據和模型,并降低模型層數和數據量,才可能降低算力成本。

因此,對創(chuàng )業(yè)公司來(lái)說(shuō),需要考慮技術(shù)、算法層面的調整,把模型做細,這其中有很多技術(shù)難關(guān)有待攻克。而在考慮數據層面時(shí),要注意如果數據源不同,最終跑出的模型就會(huì )有所不同。比如AI作畫(huà)工具midjourney和DALLE,它們的畫(huà)風(fēng)就有所不同,因為不同的數據源導致訓練的圖片庫有所不同。

與此同時(shí),創(chuàng )業(yè)公司還需要考慮,他們能提供什么樣的產(chǎn)品,讓市場(chǎng)上的哪些人去使用,以及他們有哪些數據,怎么把這些數據用好,需要渲染出什么模型。我們也希望在這些方面看到創(chuàng )業(yè)者的思考和創(chuàng )新,將產(chǎn)品更好落地。此外,中國創(chuàng )業(yè)者比較擅長(cháng)UI、吸引流量,而將文字、圖像、語(yǔ)音、3D等多模態(tài)結合,也很有商業(yè)價(jià)值,這可能需要一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程。

澎湃新聞:在與ChatGPT有關(guān)的AIGC領(lǐng)域,什么樣的商業(yè)模式有機會(huì )跑通?

朱:

從AIGC領(lǐng)域來(lái)看,ChatGPT和AI作畫(huà)工具midjourney、DALLE并非處于同一層面。從底層上講,語(yǔ)言難度實(shí)際上高于圖像難度,因為還涉及到對人類(lèi)知識庫的理解和認知,而作畫(huà)主要是將語(yǔ)言轉化成觸發(fā),也是基于ChatGPT大模型語(yǔ)言理解之上的應用。

AIGC主要是基于大模型,需要花費大量時(shí)間和資金投入,因此一般來(lái)說(shuō),只有國內較大的互聯(lián)網(wǎng)公司才能真正推出自己的大模型,大家再在這一基礎上做應用。比如,百度、阿里巴巴就在這一領(lǐng)域投入了很久,其中涉及布局算力,通過(guò)大量數據做訓練等工作。這類(lèi)大模型也不一定用在他們自己的主要業(yè)務(wù)中,而是作為通用技術(shù)應用在很多領(lǐng)域之中。

目前,AIGC領(lǐng)域的投資還處于非常早期的萌芽階段,但其實(shí)各行各業(yè)都有機會(huì )。對大公司來(lái)說(shuō),可能是人才、投資、不同知識模型的積累;但對創(chuàng )業(yè)公司來(lái)說(shuō),只要沒(méi)有政策或合規限制,就可以基于最好的模型去做應用。

澎湃新聞:您看好AIGC這一投資方向嗎,其中有哪些發(fā)展機會(huì )?

朱:

類(lèi)GPT、Diffusion這樣的基礎大模型基礎上生成的各類(lèi)應用毫無(wú)疑問(wèn)是我們關(guān)注的重點(diǎn)。只要產(chǎn)業(yè)能落地,應用領(lǐng)域其實(shí)有很多。比如,AIGC在娛樂(lè )、游戲、工業(yè)、教育、醫療等方面,在影視內容輔助、編程輔助工具、虛擬客服功能等領(lǐng)域都有較大的應用前景。在A(yíng)IGC和元宇宙的結合上,比如通過(guò)AI生成畫(huà)面、虛擬人、3D模型以及語(yǔ)音交互等的應用方面,也有發(fā)展機會(huì )。

我覺(jué)得今年下半年,國內AIGC領(lǐng)域中可能會(huì )有一些不錯的企業(yè)出現,這也是基于國內外大模型的推出和開(kāi)源情況。

這其中,最具挑戰性的還是多模態(tài)應用。調用多個(gè)大模型生成以往沒(méi)有的全新應用,不僅需要創(chuàng )業(yè)公司對用戶(hù)需求有深度了解,還需要對技術(shù)有獨到的認知,我覺(jué)得非常有可能會(huì )跑出新一代的平臺級產(chǎn)品,也相信肯定會(huì )有屬于這個(gè)時(shí)代的字節跳動(dòng)、美團、微博出現。

當然,除了AIGC之外,從基礎設施層面來(lái)看,AI算力是支撐背后大語(yǔ)言模型訓練的硬件基礎,算法則包括模型架構和優(yōu)化方法,決定著(zhù)模型的核心技能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )日趨復雜,以 ChatGPT 為代表的底層模型已達千億參數量級,多模態(tài)趨勢給預訓練模型的參數量級帶來(lái)數量級的飛躍,帶來(lái)對 AI 算力需求的顯著(zhù)提升。這就帶來(lái)了一些大的機會(huì ),比如,怎樣可以以最高性?xún)r(jià)比的解決方案幫助客戶(hù)實(shí)現大模型商業(yè)化的落地。算法方面的機會(huì ),則是怎樣在現有條件下,用更少的數據訓練出更適宜的算法模型,以此達到降本增效的目的,這里面想象空間很大,還有很多事情值得創(chuàng )業(yè)公司去做。

澎湃新聞:如何看待整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,我們與國外在技術(shù)上的差距主要在哪?

朱:

從技術(shù)上看,AI模型可分為分析式AI(Analytical AI)和生成式AI (Generative AI)兩類(lèi),前者主要基于對現有事物的分析,后者則是生成新的知識和內容,這兩類(lèi)之間其實(shí)是一個(gè)巨大的跨越。

近年來(lái),國內AI研發(fā)主要集中在分析式AI方面,國外則在這之外,也將大量資金和時(shí)間投入在了生成式AI的研發(fā)上。比如Google在2017年推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構Transformer時(shí),就認為這一技術(shù)可以引發(fā)機器對語(yǔ)言理解力的質(zhì)變,因此一直沒(méi)有停止這方面的開(kāi)發(fā)和投入。

但由于參數量、模型層數的劇增,需要投入巨額資金和大量的時(shí)間、人才,且結果充滿(mǎn)不確定性,國內企業(yè)并沒(méi)有在這一領(lǐng)域繼續跟進(jìn),所以就慢慢有了差距。要想 “彎道超車(chē)”比較難,不過(guò)隨著(zhù)國內資金的大量投入、創(chuàng )業(yè)人才的涌入,基礎研究的不斷深入,再加上原本中國創(chuàng )業(yè)公司就很有優(yōu)勢的場(chǎng)景商業(yè)化能力、流量吸引和變現能力以及快速迭代效率,有理由相信目前的技術(shù)差距可以不斷縮校

澎湃新聞:國內AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目前存在什么困難和阻礙,希望得到哪些支持?

朱:

AI技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)三件事算法、算力和數據。算法主要取決于要有足夠的工程師,算力則對資金投入、高算力的GPU都有要求,這方面我們也面臨“卡脖子”的問(wèn)題,需要得到政策上的支持。

而在數據方面,大模型主要是基于人類(lèi)知識,包括互聯(lián)網(wǎng)所提供的大量豐富語(yǔ)料。語(yǔ)料質(zhì)量如何對于模型訓練影響很大,因此,數據對于做出特別好的大模型來(lái)說(shuō)也是一大需要解決的問(wèn)題。

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