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當(dāng)前通訊!朱璘:ChatGPT背后是顛覆性技術(shù) 中國(guó)AI差距在哪
時(shí)間:2023-02-21 18:15:53

近期ChatGPT突然爆火,2個(gè)月內(nèi)猛增1億用戶,科技巨頭爭(zhēng)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(yīng)用前景潛力。這一不斷被提及討論和試用體驗(yàn)的“聊天機(jī)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(jī)的面世?!眲P旋創(chuàng)投董事總經(jīng)理朱璘說(shuō),她并不認(rèn)為ChatGPT的突然爆火是曇花一現(xiàn),相反,她認(rèn)為ChatGPT不只是一個(gè)現(xiàn)象級(jí)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(yīng)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(xiàn)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(nèi)的生成式AI以及背后的大模型技術(shù)是否具有長(zhǎng)期投資價(jià)值,國(guó)內(nèi)企業(yè)在這方面又有什么應(yīng)用發(fā)展機(jī)會(huì)呢?


(資料圖)

凱旋創(chuàng)投董事總經(jīng)理朱璘認(rèn)為,ChatGPT不只是一個(gè)現(xiàn)象級(jí)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(yīng)用的可能。

澎湃新聞:您認(rèn)為包括ChatGPT在內(nèi)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(xiàn)的概念還是具有長(zhǎng)期價(jià)值的應(yīng)用技術(shù)?

朱璘: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(duì)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(rèn)為,ChatGPT不只是一個(gè)現(xiàn)象級(jí)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?nèi)祟?lèi)如何學(xué)習(xí)、掌握知識(shí)這件事。因此,我覺(jué)得ChatGPT的出現(xiàn)非常有意思,也將可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

我個(gè)人非??春冒–hatGPT在內(nèi)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(xiàng)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(xí)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(jī)會(huì)可能更多屬于大廠,因?yàn)樾枰欢康臄?shù)據(jù)量級(jí)為基礎(chǔ),且需要大量的資金、時(shí)間、人才的投入,以及一定的容錯(cuò)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?nèi)粘D軌蜷L(zhǎng)期使用的一些應(yīng)用里。

當(dāng)然,具體投資情況還是要看企業(yè)項(xiàng)目如何,如果大家能運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)踏實(shí)做些事,而不是急著趕這一波熱點(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(xiàn)商業(yè)化,在這一過(guò)程中需要注意什么?

朱璘:從投資人角度來(lái)說(shuō),我認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司一定會(huì)發(fā)掘出很多有意思的應(yīng)用,就像當(dāng)年iPhone面世時(shí),我們也無(wú)法預(yù)測(cè)究竟哪個(gè)APP會(huì)火,但這類(lèi)的應(yīng)用一定有很多,因?yàn)榇竽P图夹g(shù)帶來(lái)的是一種深層的改變。

剛才也說(shuō)到,企業(yè)應(yīng)該聚焦的是如何把GPT、Diffusion這類(lèi)基礎(chǔ)模型做到應(yīng)用上,特別是一些可以日常長(zhǎng)期使用的應(yīng)用上,這往往和算法層面有關(guān),需要降低應(yīng)用成本,否則AI訓(xùn)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(yīng)用成本,企業(yè)在基于大模型訓(xùn)練應(yīng)用時(shí),可以考慮如何用更少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出更好的結(jié)果,或者把較大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做小,減少模型層數(shù),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(shù)據(jù)才能渲染出更好的模型,以ChatGPT為例,雖然它的數(shù)據(jù)量不是很大,但卻使用了非常專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注??傊?,通過(guò)更好的數(shù)據(jù)和模型,并降低模型層數(shù)和數(shù)據(jù)量,才可能降低算力成本。

因此,對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō),需要考慮技術(shù)、算法層面的調(diào)整,把模型做細(xì),這其中有很多技術(shù)難關(guān)有待攻克。而在考慮數(shù)據(jù)層面時(shí),要注意如果數(shù)據(jù)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DALL·E,它們的畫(huà)風(fēng)就有所不同,因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)源導(dǎo)致訓(xùn)練的圖片庫(kù)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(shù)據(jù),怎么把這些數(shù)據(jù)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(guó)創(chuàng)業(yè)者比較擅長(zhǎng)UI、吸引流量,而將文字、圖像、語(yǔ)音、3D等多模態(tài)結(jié)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(jī)會(huì)跑通?

朱璘:從AIGC領(lǐng)域來(lái)看,ChatGPT和AI作畫(huà)工具midjourney、DALL·E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?yàn)檫€涉及到對(duì)人類(lèi)知識(shí)庫(kù)的理解和認(rèn)知,而作畫(huà)主要是將語(yǔ)言轉(zhuǎn)化成觸發(fā),也是基于ChatGPT大模型語(yǔ)言理解之上的應(yīng)用。

AIGC主要是基于大模型,需要花費(fèi)大量時(shí)間和資金投入,因此一般來(lái)說(shuō),只有國(guó)內(nèi)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(chǔ)上做應(yīng)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(shù)據(jù)做訓(xùn)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(yīng)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(jī)會(huì)。對(duì)大公司來(lái)說(shuō),可能是人才、投資、不同知識(shí)模型的積累;但對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō),只要沒(méi)有政策或合規(guī)限制,就可以基于最好的模型去做應(yīng)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(jī)會(huì)?

朱璘:類(lèi)GPT、Diffusion這樣的基礎(chǔ)大模型基礎(chǔ)上生成的各類(lèi)應(yīng)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(yīng)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(yī)療等方面,在影視內(nèi)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(yīng)用前景。在AIGC和元宇宙的結(jié)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(yīng)用方面,也有發(fā)展機(jī)會(huì)。

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

這其中,最具挑戰(zhàn)性的還是多模態(tài)應(yīng)用。調(diào)用多個(gè)大模型生成以往沒(méi)有的全新應(yīng)用,不僅需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)公司對(duì)用戶需求有深度了解,還需要對(duì)技術(shù)有獨(dú)到的認(rèn)知,我覺(jué)得非常有可能會(huì)跑出新一代的平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品,也相信肯定會(huì)有屬于這個(gè)時(shí)代的字節(jié)跳動(dòng)、美團(tuán)、微博出現(xiàn)。

當(dāng)然,除了AIGC之外,從基礎(chǔ)設(shè)施層面來(lái)看,AI算力是支撐背后大語(yǔ)言模型訓(xùn)練的硬件基礎(chǔ),算法則包括模型架構(gòu)和優(yōu)化方法,決定著模型的核心技能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日趨復(fù)雜,以 ChatGPT 為代表的底層模型已達(dá)千億參數(shù)量級(jí),多模態(tài)趨勢(shì)給預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)量級(jí)帶來(lái)數(shù)量級(jí)的飛躍,帶來(lái)對(duì) AI 算力需求的顯著提升。這就帶來(lái)了一些大的機(jī)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實(shí)現(xiàn)大模型商業(yè)化的落地。算法方面的機(jī)會(huì),則是怎樣在現(xiàn)有條件下,用更少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出更適宜的算法模型,以此達(dá)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(guó)外在技術(shù)上的差距主要在哪?

朱璘: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(duì)現(xiàn)有事物的分析,后者則是生成新的知識(shí)和內(nèi)容,這兩類(lèi)之間其實(shí)是一個(gè)巨大的跨越。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)AI研發(fā)主要集中在分析式AI方面,國(guó)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(gòu)Transformer時(shí),就認(rèn)為這一技術(shù)可以引發(fā)機(jī)器對(duì)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(shù)量、模型層數(shù)的劇增,需要投入巨額資金和大量的時(shí)間、人才,且結(jié)果充滿不確定性,國(guó)內(nèi)企業(yè)并沒(méi)有在這一領(lǐng)域繼續(xù)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)隨著國(guó)內(nèi)資金的大量投入、創(chuàng)業(yè)人才的涌入,基礎(chǔ)研究的不斷深入,再加上原本中國(guó)創(chuàng)業(yè)公司就很有優(yōu)勢(shì)的場(chǎng)景商業(yè)化能力、流量吸引和變現(xiàn)能力以及快速迭代效率,有理由相信目前的技術(shù)差距可以不斷縮小。

澎湃新聞:國(guó)內(nèi)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?

朱璘:AI技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)三件事——算法、算力和數(shù)據(jù)。算法主要取決于要有足夠的工程師,算力則對(duì)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(shù)據(jù)方面,大模型主要是基于人類(lèi)知識(shí),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(duì)于模型訓(xùn)練影響很大,因此,數(shù)據(jù)對(duì)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。

關(guān)鍵詞: chatgpt aigc 創(chuàng)業(yè)公司

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