AI大模型扎堆上線,你覺(jué)得誰(shuí)能強(qiáng)勢(shì)出圈?

        資迅| 2024-01-28| 0


        撰文 / 涂彥平 編輯 / 黃大路 設(shè)計(jì) / 趙昊然

        ChatGPT在這個(gè)春天霸占了中文互聯(lián)網(wǎng),普通人面對(duì)它多生出興奮和焦慮交織的復(fù)雜情緒,而大公司不甘落后,紛紛宣布自己也在做類(lèi)似的AI大模型。

        繼3月16日百度發(fā)布文心一言之后,4月7日,阿里云官宣大模型通義千問(wèn)開(kāi)始邀請(qǐng)測(cè)試。

        4月8日,在人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上,華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇分享了盤(pán)古大模型的進(jìn)展及應(yīng)用。他透露,華為盤(pán)古大模型正在推動(dòng)人工智能開(kāi)發(fā)從“作坊式”到“工業(yè)化”升級(jí)。

        接下來(lái),有多場(chǎng)大模型相關(guān)發(fā)布會(huì)扎堆舉辦。

        4月10日,商湯“日日新SenseNova”大模型體系問(wèn)世;4月11日,毫末智行自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若發(fā)布;由昆侖萬(wàn)維和奇點(diǎn)智源合作研睜塌發(fā)的天工大模型3.5發(fā)布在即,并將于4月17日啟動(dòng)邀請(qǐng)測(cè)試;5月6日,科大訊飛“1+N認(rèn)知智能大模型”即將發(fā)布……

        互聯(lián)網(wǎng)巨頭、人工智能公司、智能硬件公司、自動(dòng)駕駛公司等各方力量,都積極參與到大模型這一場(chǎng)盛宴中來(lái)。

        行業(yè)監(jiān)管也迅速出手。4月11日,國(guó)家網(wǎng)信辦發(fā)布通知,就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見(jiàn)稿)》面向社會(huì)公開(kāi)征求意見(jiàn)。


        根據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語(yǔ)言模型專家吳軍的說(shuō)法,ChatGPT背后是一個(gè)叫做語(yǔ)言模型的數(shù)學(xué)模型在發(fā)揮作用,這項(xiàng)語(yǔ)言模型技術(shù)早在1972年就已經(jīng)有了,是由他的導(dǎo)師弗萊德里克·賈里尼克(Fred Jelinek)在IBM期間帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)出來(lái)的。

        只是到了今天,由于算力不斷提升,語(yǔ)言模型已經(jīng)從最初基于概率預(yù)測(cè)的模型發(fā)展到基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,并逐步走向大模型的時(shí)代。

        復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬曾亂好這樣描述大模型的能力飛躍:“當(dāng)模型規(guī)模較小時(shí),模型的性能和參數(shù)大致符合比例定律,即模型的性能提升和參數(shù)增長(zhǎng)基本呈線性關(guān)系。然而,當(dāng) GPT-3/ChatGPT 這種千億級(jí)別的大規(guī)模模型被提出后,人們發(fā)現(xiàn)其可以打破比例定律,實(shí)現(xiàn)模型能力質(zhì)的飛躍。這些能力也被稱為大模型的‘涌現(xiàn)能力’(如理解人類(lèi)指令等)。”

        每當(dāng)有革命性的技術(shù)誕生,無(wú)一不是由其在具體行業(yè)的商用化應(yīng)用來(lái)實(shí)質(zhì)性地推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步。作為連接技術(shù)生態(tài)和商業(yè)生態(tài)的橋梁,大模型也將在很多行業(yè)應(yīng)用落地。

        只是,這波來(lái)勢(shì)兇猛的大模型熱,究竟會(huì)催生萬(wàn)物生長(zhǎng)改變?nèi)f千業(yè)態(tài),還是繼區(qū)塊鏈、元宇宙之后又一個(gè)看上去很美的泡沫?


        無(wú)限想象空間?

        特斯拉將Transformer大模型引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中,拉開(kāi)了AI大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的開(kāi)端。大模型在自動(dòng)駕駛行業(yè)的應(yīng)用將提升系統(tǒng)的感知和決策能力,已經(jīng)被視為自動(dòng)駕駛能力提升的核心驅(qū)動(dòng)力。


        4月2日,百度正式發(fā)布百度自動(dòng)駕駛云Apollo Cloud2.0。百度智能駕駛事業(yè)群副總裁、智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)總經(jīng)理高果榮表示,Apollo Cloud2.0基于大模型實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎,大模型的能力積累了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎,從海量數(shù)據(jù)中能夠精準(zhǔn)找到自動(dòng)駕駛面向不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。

        “在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,BEV(Bird''s Eye View,鳥(niǎo)瞰視圖)是當(dāng)前主流的技術(shù)路線,未來(lái)可以朝著多模態(tài)、通用智能的方向發(fā)展。”商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家、絕影智能汽車(chē)事業(yè)群總裁王曉剛表示。

        他認(rèn)為,在通用人工智能時(shí)代,輸入提示詞和多模態(tài)內(nèi)容,就可以生成多模態(tài)的數(shù)據(jù),更重要的是,可以用自然語(yǔ)言生成對(duì)任務(wù)的描述,用非常靈活的方式覆蓋大量的長(zhǎng)尾悉陪圓問(wèn)題和開(kāi)放性的任務(wù),甚至是一些主觀描述。

        王曉剛舉了一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明AI和AGI處理任務(wù)的不同。給定一張圖片,判斷是否需要減速,AI和AGI的反應(yīng)有什么不一樣呢?


        現(xiàn)有的AI系統(tǒng),會(huì)首先做物體檢測(cè),然后再物體框里做文字識(shí)別,最后做決策。整個(gè)過(guò)程中每一個(gè)模塊都是事先定義好的任務(wù)。

        而在通用人工智能下,給定圖像,人們只需要用自然語(yǔ)言去問(wèn)問(wèn)題,比如,“這個(gè)圖標(biāo)是什么意思?我們應(yīng)該做什么?”模型本身不會(huì)發(fā)生變化,它會(huì)通過(guò)自然語(yǔ)言的方式給出一系列邏輯推理,最后得出結(jié)論。比如,它會(huì)說(shuō),“前面限速30公里/小時(shí)”“前面100米是學(xué)校區(qū)域”“有小孩”“應(yīng)該小心駕駛”“將車(chē)速降到30公里/小時(shí)以下”等。

        王曉剛還指出,智能駕駛汽車(chē)領(lǐng)域有“數(shù)據(jù)飛輪”的說(shuō)法,通用人工智能時(shí)代則會(huì)產(chǎn)生“智慧飛輪”,人和模型之間可以互動(dòng),通過(guò)人的反饋,模型能更好地理解人需要它展示什么樣的能力,而去解鎖更多技能。從數(shù)據(jù)飛輪升級(jí)到智慧飛輪,可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)共智。

        商湯基于多模態(tài)大模型,可做到數(shù)據(jù)的感知閉環(huán)和決策閉環(huán)。從前端自動(dòng)采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù),到利用大模型進(jìn)行自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和產(chǎn)品檢測(cè),“能夠幾百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。

        華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部總裁尤鵬也表示,“整個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注是整個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域準(zhǔn)確率、效率、成本最高的一部分”,這部分的效率直接影響到自動(dòng)駕駛算法和駕駛等級(jí)的提升。他透露,華為云正在做預(yù)訓(xùn)練標(biāo)注大模型,支撐后續(xù)的自動(dòng)駕駛算法的訓(xùn)練,可能會(huì)在幾個(gè)月后會(huì)發(fā)布。

        除了自動(dòng)駕駛,很多行業(yè)人士相信,智能座艙也將在大模型的賦能下有著質(zhì)的提升,尤其將為人機(jī)交互打開(kāi)新的大門(mén)。

        百度集團(tuán)資深副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總裁李震宇認(rèn)為人工智能將重塑汽車(chē)空間,人與汽車(chē)的關(guān)系將會(huì)截然不同。“未來(lái),我們相信每輛汽車(chē)都會(huì)搭載一個(gè)數(shù)字虛擬人。未來(lái)的數(shù)字虛擬人不僅可以模擬人的外形,還可以注入靈魂,真正擁有對(duì)人類(lèi)意圖的理解……同時(shí)也不再是單一以前場(chǎng)景的車(chē)機(jī)助理的身份,而會(huì)轉(zhuǎn)化成全能助理。”

        他相信,隨著通用人工智能的發(fā)展,智能座艙將成為汽車(chē)創(chuàng)新的新焦點(diǎn),將會(huì)重塑其空間,屆時(shí)用戶和車(chē)企之間的距離將縮短,用戶和品牌之間的關(guān)系將更為緊密。“擁有自然語(yǔ)言交流能力的智能車(chē)可以讓車(chē)企與用戶直接進(jìn)行一對(duì)一的對(duì)話。當(dāng)汽車(chē)成為全能助理后,車(chē)企將面對(duì)用戶需求爆發(fā)式的增長(zhǎng)。”

        王曉剛稱,在智能座艙板塊,通用人工智能可以使基模型具備對(duì)空間環(huán)境的理解、用戶狀態(tài)的感知、多模態(tài)指令解析及多輪邏輯對(duì)話、內(nèi)容生成等一系列能力,進(jìn)而賦能包括情緒感知、智能助手、基于情感的對(duì)話、創(chuàng)意內(nèi)容生成、個(gè)性交互等一系列功能,不斷地提升個(gè)性化體驗(yàn),進(jìn)一步拓展應(yīng)用場(chǎng)景。

        “智能汽車(chē)是通用人工智能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)的一個(gè)非常好的場(chǎng)景,我們已經(jīng)有人機(jī)共駕。”王曉剛表示,“未來(lái)我們希望車(chē)和模型之間能夠產(chǎn)生更有效的互動(dòng),那就完成了從人到車(chē)到模型這樣一個(gè)互動(dòng)閉環(huán),能夠讓通用人工智能為我們提供更好的駕乘體驗(yàn),解鎖無(wú)限的想象空間。”

        只是,消費(fèi)者距離這種有著“無(wú)限的想象空間”的汽車(chē)生活還有多遠(yuǎn),沒(méi)有人說(shuō)得出答案。


        希望在于將來(lái)

        想象是美好的,不過(guò),挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)。

        “過(guò)去我們一年要做大概1000萬(wàn)幀的自動(dòng)駕駛圖像的人工標(biāo)定,請(qǐng)外包公司進(jìn)行標(biāo)定,大概6到8元錢(qián)一張,一年的成本接近一個(gè)億。但是當(dāng)我們使用軟件2.0的大模型通過(guò)訓(xùn)練的方式進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)定,效果會(huì)非常可怕——過(guò)去需要用一年做的事情基本上三個(gè)小時(shí)就能完成,效率是人的1000倍。”理想汽車(chē)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO李想OK表示,“對(duì)于員工來(lái)說(shuō),他們會(huì)感覺(jué)用拳頭打架遇到了拿槍的。”

        他認(rèn)為,在這樣的狀況下,如何能夠讓軟件2.0和現(xiàn)有人才進(jìn)行融合,為他們提供怎樣的全新工作流程、激勵(lì)機(jī)制,如何去選用任用人才,給全行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。

        更大的挑戰(zhàn)可能還在于中外大模型技術(shù)的差距。

        3月25日,在2023中國(guó)發(fā)展高層論壇上,360創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO周鴻祎表示,目前來(lái)看,中國(guó)大語(yǔ)言模型和GPT-4的差距在兩到三年時(shí)間,GPT的技術(shù)方向已經(jīng)明確,不存在難以逾越的技術(shù)障礙,中國(guó)在場(chǎng)景化、工程化、產(chǎn)品化、商業(yè)化方面擁有巨大優(yōu)勢(shì),應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持長(zhǎng)期主義精神,迎頭趕上。


        4月9日,由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)主辦的人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上,融匯金信CTO李長(zhǎng)亮認(rèn)為,未來(lái)做通用大模型的和做場(chǎng)景的分層很清晰,沒(méi)有中間態(tài)。做通用大模型需要大量的算力、數(shù)據(jù)、人員、資源等,只有有很強(qiáng)技術(shù)儲(chǔ)備和資源調(diào)配能力的大公司才能做,中小創(chuàng)業(yè)公司在這條賽道上會(huì)很難;在垂直應(yīng)用上,基于大模型的發(fā)展,結(jié)合場(chǎng)景的know-how做一些創(chuàng)新應(yīng)用,則會(huì)有無(wú)數(shù)的企業(yè)誕生。

        他還認(rèn)為,中國(guó)在大模型這個(gè)產(chǎn)業(yè)賽道上是很有機(jī)會(huì)的,因?yàn)樵谥形膱?chǎng)景下,我們更懂我們自己的語(yǔ)言,沉淀了大量的中文知識(shí),會(huì)迅速追趕并超越。

        我們也注意到,計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語(yǔ)言模型專家吳軍在4月3日晚得到的一場(chǎng)直播中則給當(dāng)下的ChatGPT熱潑了盆冷水。他直言ChatGPT在中國(guó)被過(guò)度炒作了,中國(guó)的大部分研究機(jī)構(gòu)是做不了的。


        在他看來(lái),ChatGPT的原理很簡(jiǎn)單,但是在工程上要想做到,其實(shí)蠻困難,因?yàn)镃hatGPT太耗資源,光硬件的成本就要差不多10億美元,這還沒(méi)算電錢(qián)。ChatGPT訓(xùn)練一次要耗多少電?吳軍的說(shuō)法是,大概是3000輛特斯拉的電動(dòng)汽車(chē),每輛跑到20萬(wàn)英里,把它跑死,這么大的耗電量,才夠訓(xùn)練一次。這是非常花錢(qián)的一件事。

        他的結(jié)論是,ChatGPT不算是一項(xiàng)新的技術(shù)革命,帶不來(lái)什么新機(jī)會(huì),最后可能的一個(gè)結(jié)果就是給幾家大的做云計(jì)算的公司交錢(qián)。

        由ChatGPT帶起的大模型熱,最終會(huì)在各行各業(yè)開(kāi)花結(jié)果,還是盛名之下其實(shí)難副?不妨把這個(gè)問(wèn)題交給時(shí)間。

        本文由汽車(chē)商業(yè)評(píng)論原創(chuàng)出品
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