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智東西4月18日報道，近日，GTIC 2023中國AIGC創新峰會在北(bei)京圓滿落幕(mu)，20+位產學界(jie)重磅嘉賓(bin)分享了大(da)模(mo)型與生(sheng)成式AI的(de)前沿創新、商業前景、算力進化、創業機會與投(tou)資(zi)策(ce)略。峰會現場座無虛席、人(ren)氣爆棚(peng)，交流氛圍熱(re)烈，全天到會觀眾超過(guo)千(qian)人(ren)，全網直播人(ren)數(shu)高達420萬(wan)人(ren)次。
在大會開放環節圓桌對話中，智一科技聯合創始人、總編輯張國仁與竹間智能總裁&COO孫彬、優必選語音技術科學家黃東延、創世伙伴資本合伙人梁宇以“狂飆(biao)的ChatGPT如何掀起新一輪科技(ji)革命(ming)？”為主題，一(yi)起探討(tao)了(le)關于(yu)技術(shu)、產(chan)業(ye)、投資的人工智能（AI）熱點話題，將現場氣氛(fen)推向高潮。
▲圓桌(zhuo)對話環節，從(cong)左到右(you)依次是：智(zhi)一科(ke)技聯(lian)合(he)創始人、總(zong)(zong)編輯張國仁(ren)，竹(zhu)間智(zhi)能總(zong)(zong)裁&COO孫彬(bin)，優必選語音技術科(ke)學家黃東延，創世伙伴資本合(he)伙人梁宇
作(zuo)為創業者的代(dai)表(biao)，孫(sun)彬所(suo)在(zai)的竹間智(zhi)能，是(shi)知名自然(ran)語言(yan)技術AI服務(wu)商，由前微(wei)軟(ruan)（亞洲(zhou)）互聯(lian)網(wang)工程院副(fu)院長簡仁(ren)賢于(yu)2015年(nian)創辦，過去8年(nian)一(yi)直(zhi)深耕NLP（自然(ran)語言(yan)處理）賽道(dao)，2022年(nian)全面投入大(da)(da)語言(yan)模型與生成式(shi)AI的產品開發，結合大(da)(da)語言(yan)模型、知識圖譜(pu)、與應(ying)用(yong)，加速新AI 2.0落地。
優必(bi)選科(ke)(ke)技(ji)(ji)語音技(ji)(ji)術科(ke)(ke)學家黃東延是業內技(ji)(ji)術專家代表，其所(suo)在的(de)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能和人(ren)(ren)形(xing)(xing)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)公司優必(bi)選科(ke)(ke)技(ji)(ji)，今年(nian)(nian)1月31日正式向港交所(suo)遞(di)交招股書。成立(li)11年(nian)(nian)來，優必(bi)選在人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能算法和人(ren)(ren)形(xing)(xing)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)本(ben)體技(ji)(ji)術上取得了重大(da)突破，已發(fa)布多種智(zhi)能服務(wu)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)。截(jie)至2022年(nian)(nian)，在特(te)斯拉等行業巨頭剛(gang)剛(gang)推(tui)出人(ren)(ren)形(xing)(xing)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)的(de)情(qing)況下，優必(bi)選Walker作為目前全球唯一(yi)能夠量產交付(fu)的(de)人(ren)(ren)形(xing)(xing)機(ji)(ji)器人(ren)(ren)，已經(jing)在2020年(nian)(nian)迪拜世博會期間提供服務(wu)，并成功出口到沙特(te)NEOM新未來城。
投資人代表梁(liang)宇所在(zai)的(de)(de)創世伙伴資本（CCV），是一(yi)家專注于(yu)發現早期投資機會的(de)(de)雙(shuang)幣基金，其核心管理團隊15年(nian)來保持了每(mei)年(nian)一(yi)個獨(du)角(jiao)獸的(de)(de)速(su)度(du)，投中多個賽道的(de)(de)第(di)一(yi)股，且80%的(de)(de)項(xiang)目都在(zai)A輪領投。梁(liang)宇個人專注于(yu)搜(sou)索引(yin)擎領域，并常年(nian)關注人工(gong)(gong)智能、AIGC（人工(gong)(gong)智能內容生成）領域。
這場圓桌對話精彩紛呈、干貨滿滿，從創業者、技術專家和投資者的角度出發，全面分析了ChatGPT引爆的AI新浪潮，從技術演進的必然結果，聊到創業者如何在業(ye)務層(ceng)面實(shi)現顛覆創新，在面對大廠的資金、算力等優勢下仍能實現業務突破與領跑。
今年已被視作通用人(ren)工智能發展的元(yuan)年，大模型和生成式(shi)AI正(zheng)在(zai)涌進千行(xing)百(bai)業。現在(zai)才僅僅是開始。
一、ChatGPT爆火出人意料！大模型打開AI落地大門
作為現象級產品的聊天機器人ChatGPT已經是AI領域的最火概念，上線2個月用戶數破億，熱度迅速蔓延至各行各業。對話開始，張國仁先跟大家聊了聊當初ChatGPT爆火時最大的感受。
▲智一科(ke)技聯合(he)創(chuang)始(shi)人、總編輯張國仁(ren)
“確實在(zai)意料之外。”梁宇坦率地說，連發布ChatGPT的(de)OpenAI團隊自(zi)己都沒想到，這會引爆(bao)所有(you)人的(de)熱情(qing)。他認為這種擁(yong)有(you)“暴力(li)參數”的(de)大模型帶來的(de)范式改變，現在(zai)還(huan)只是一個開始(shi)。
最近一段時間，他在和學界、產業界、投資界的朋友交流時發現，大家對此的興奮度大多來自于“大模(mo)型除了已經展現出來的(de)能力外，究竟將來還能干什么？”，這個(ge)問題背后也(ye)衍生出了更多(duo)(duo)的話題，而投資機構更看重的，就是更多(duo)(duo)的創業機會(hui)在(zai)哪里。
身處更加垂直的智能服務機器人領域，黃東延談道，之前他們判斷大模型想要超過人類預期可能還需要三到五年時間，“去年11月30日，看到ChatGPT的驚艷表現后，我們知道人工智能真正賦能到各行各業，智能機器人走進千家萬戶的(de)時間到了(le)。”
當前，優(you)必選科技已將智能(neng)(neng)視覺、智能(neng)(neng)語(yu)音(yin)交互等AI技術(shu)與服(fu)務(wu)機器人相結合。目前的(de)(de)智能(neng)(neng)語(yu)音(yin)交互的(de)(de)自動語(yu)音(yin)識別（ASR）在某(mou)些場(chang)景下(xia)基本(ben)上能(neng)(neng)夠(gou)達到人類(lei)(lei)的(de)(de)期望，從文本(ben)到語(yu)音(yin)（TTS）播報也能(neng)(neng)夠(gou)達到人類(lei)(lei)語(yu)音(yin)的(de)(de)質量。在自然語(yu)言處理(li)交互部分(fen)，已有的(de)(de)傳統交互技術(shu)還達不到人類(lei)(lei)的(de)(de)需求，而ChatGPT的(de)(de)出現遠遠超過了(le)預期，體驗效果十(shi)分(fen)驚艷。
和ChatGPT同處于NLP賽道的竹間智能，對于GPT就更不陌生了。孫彬將ChatGPT驚艷的地方總結為兩類：首先是其封裝模式是對話，但給了用戶超出對話期望的文章生成、產出，歐美很多中小學生全部拉上線后產生了第一輪火爆；其次是大語言模型帶來的優勢，其可能帶來用語言、對話驅動應用并改變知識問答方式，甚至是改變應用結構的趨勢。這讓行業內外的人士對大語言模型有了認知，并超過了所有人的期望。“也就是開了(le)一扇門。”他說。
二、“AI的iPhone時刻”是市場預言，技術創新不多，但工程能力驚艷
隨著ChatGPT越來越熱，行業中也出現了很多不同的聲音。英偉達CEO黃仁勛夸贊ChatGPT的問世是AI的iPhone時刻，但深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主、Meta AI首席科學家的楊立昆（Yann LeCun）從技術的角度來評價，認為ChatGPT沒有特別的創新，只是被很好地組合。張國仁也問(wen)(wen)了問(wen)(wen)在座(zuo)嘉(jia)賓們對(dui)于ChatGPT創新意義的看法。
幾位專家都(dou)認(ren)為(wei)這(zhe)兩(liang)種觀點并不沖突(tu)，應該從不同層面來看待。
“AI的iPhone時刻”的觀點，更多是從應用視角來看，梁宇將這一觀點視作“市場預言”。
黃東延談(tan)道，“iPhone時刻”實際上對應移動互聯網的到來，隨著(zhu)ChatGPT橫(heng)空出(chu)(chu)世，AI將在各行(xing)各業涌現出(chu)(chu)大量應用。
孫彬做了更細(xi)致地(di)拆解(jie)，ChatGPT帶來(lai)(lai)(lai)的(de)對(dui)話式大(da)語言模型(xing)可(ke)(ke)以(yi)變(bian)成一種計算(suan)力(li)量，成為智能(neng)(neng)平(ping)臺上的(de)資源能(neng)(neng)力(li)，企(qi)業(ye)能(neng)(neng)調(diao)用(yong)大(da)語言模型(xing)進(jin)行對(dui)話、驅動(dong)、生(sheng)(sheng)(sheng)成等。他用(yong)OS（操作系統）來(lai)(lai)(lai)形容大(da)語言模型(xing)的(de)發展(zhan)(zhan)趨勢，未來(lai)(lai)(lai)企(qi)業(ye)可(ke)(ke)以(yi)在此之上生(sheng)(sheng)(sheng)成更多應用(yong)。而應用(yong)百花齊放(fang)、重(zhong)新洗牌乃至出(chu)現(xian)井噴現(xian)象(xiang)，會(hui)進(jin)一步推動(dong)算(suan)力(li)、GPU的(de)發展(zhan)(zhan)。所以(yi)從黃仁勛的(de)視(shi)角來(lai)(lai)(lai)看，這是又一個(ge)iPhone時(shi)代產生(sheng)(sheng)(sheng)的(de)IT界軟硬件甚至生(sheng)(sheng)(sheng)態的(de)變(bian)化，這種說(shuo)法并不為過(guo)。
反(fan)過來(lai)，站在Meta的角度，2017年，DeepMind提出了人類(lei)反(fan)饋強化學習（RLHF），谷(gu)歌的論文(wen)神(shen)作《注(zhu)意力足矣》（Attention is All You Need）中提出了Transformer；2018年，OpenAI推出了擁有1.17億個參數(shu)的GPT-1模型。
孫彬談道，核心技術在前期已實現突破，只是此時產生了從量變到質變的突破，讓大家看到了效果，所以從技術角度來講沒有太大創新也是有道理的，但ChatGPT從工程能力、組合、使用方面來看非常驚艷，“未來業務層(ceng)面的(de)創新一定(ding)會百(bai)花齊放。”
“技術底層和(he)背(bei)后(hou)發展具有連(lian)續(xu)性。”梁(liang)宇(yu)說(shuo)，2017年Transformer的注(zhu)意力機制讓很多(duo)科(ke)研(yan)和(he)工程方向(xiang)轉(zhuan)向(xiang)，并就這一方向(xiang)去嘗試進行暴力參數和(he)算力堆疊(die)后(hou)，才出現了(le)ChatGPT這一成果。OpenAI也是經過(guo)了(le)很多(duo)次試探，只不過(guo)ChatGPT的對話形式突然(ran)能讓人立(li)刻感知到(dao)，因此極具病毒傳播效應。
從整體方法(fa)論(lun)來看，黃東延認為ChatGPT可以稱得上(shang)(shang)“顛覆式創新”：OpenAI在(zai)做(zuo)集成(cheng)的過程中(zhong)，試錯了(le)很(hen)多種算法(fa)，才(cai)發現“上(shang)(shang)帝給(gei)的秘密(mi)密(mi)碼(ma)”，去發現對(dui)話到底如何實現才(cai)能給(gei)人類(lei)(lei)帶來驚艷表現、如何將工(gong)程上(shang)(shang)的東西和人類(lei)(lei)價值(zhi)觀、倫理價值(zhi)等對(dui)齊。
▲優必選語音技術科學(xue)家黃東延
梁宇補充強調道，語言大模型只是大模型技術中的一個重要分支。“而當我們所有(you)的注意力被鎖(suo)在(zai)這(zhe)兒時(shi)，就有(you)可能是一個真的顛覆性時(shi)代來臨了。”
橫向來(lai)看(kan)，基于Transformer機制(zhi)正在訓(xun)練的(de)3D內(nei)容生成(cheng)模型(xing)(xing)、汽車行業3D環境感知(zhi)等不同(tong)(tong)領域模型(xing)(xing)等，即便不是語(yu)言(yan)模型(xing)(xing)，它們同(tong)(tong)樣(yang)也在基于Transformer實現突破(po)性進展。大量的(de)科學家和工程師正在連夜研究新的(de)科學成(cheng)果(guo)。
從底層模型角度來看，大語言模型的發展也許會集中在頭部的幾家，北美地區大廠的介入可能會將這一路徑鎖死，但這之外，垂直領域中的大模型也能夠自成一派，基于發動機之上產生的應用爆發會逐漸到來。我們今天看到的可感知的AI能力是由前端應用層帶來的。“所(suo)以(yi)，現在剛剛是(shi)一(yi)個甜點時(shi)刻(ke)。”梁宇說。
往(wang)后對(dui)于模型的(de)深入(ru)應(ying)用(yong)和(he)剖析(xi)，尤其(qi)是從文字到(dao)圖片到(dao)視頻，再到(dao)3D空間感知的(de)跨(kua)模態，這一連串技(ji)術的(de)橫(heng)跨(kua)突破將引發行業(ye)(ye)應(ying)用(yong)層(ceng)點(dian)爆，才(cai)有(you)可能(neng)真正迎(ying)來大規模應(ying)用(yong)和(he)商業(ye)(ye)化。
三、微軟+OpenAI組合優勢會領先多久？國內企業如何抓住獨特機會？?
華為創始人任正非先生最近在內部講話中提到，大模型將風起云涌，不止微軟一家。盡管如此，但微軟與OpenAI聯手的組合拳打得太猛，從OpenAI的GPT-4到微軟相關產品接二連三發布，都令同行感受到不小的壓力。就著這一話題，張國仁提問道：各位覺得像微軟+OpenAI這樣一對組合，它們的領先優勢到底能保持多久？
梁宇說，微軟和OpenAI的組(zu)合玩的是“生(sheng)態戰爭”。微(wei)軟為大(da)模型行業(ye)的(de)(de)競爭(zheng)與發(fa)展“打(da)了(le)個(ge)樣”，它迅速(su)將各個(ge)應(ying)用(yong)入(ru)口(kou)嵌入(ru)到Office全(quan)家桶里，將其(qi)門檻API化并直(zhi)接(jie)刷到地板(ban)價，讓其(qi)他企(qi)業(ye)覺得(de)不用(yong)不行，因為其(qi)余企(qi)業(ye)在做的(de)(de)事(shi)情還不如(ru)直(zhi)接(jie)用(yong)微(wei)軟的(de)(de)產(chan)品來的(de)(de)便宜(yi)。
這種將(jiang)各個行業的應用、用戶接(jie)入，形成(cheng)了“我的應用給你數據，你進一步(bu)調(diao)優，調(diao)優之后(hou)反吐回來(lai)(lai)這樣的數據飛輪(lun)”。未來(lai)(lai)，如果沒有較大意(yi)外，大語言模型加持下(xia)，它的滾動速度會越(yue)(yue)來(lai)(lai)越(yue)(yue)快，并在(zai)商(shang)業化上形成(cheng)持續的馬太效應。
擴(kuo)展來(lai)看(kan)，不(bu)同語(yu)(yu)言(yan)的(de)(de)模(mo)型(xing)對計(ji)算(suan)機的(de)(de)理解(jie)造成的(de)(de)障礙并不(bu)大，只是(shi)不(bu)一樣的(de)(de)代(dai)碼，更重要的(de)(de)是(shi)計(ji)算(suan)機編(bian)程(cheng)語(yu)(yu)言(yan)本身。從IT浪潮發展以來(lai)，美國軟件業已(yi)經形(xing)成從底(di)層(ceng)(ceng)堆疊、中間層(ceng)(ceng)到(dao)應用層(ceng)(ceng)的(de)(de)整個生態(tai)體系，也就(jiu)是(shi)軟件產業鏈。梁宇說：“代(dai)碼本身并不(bu)是(shi)問題(ti)，這個語(yu)(yu)言(yan)不(bu)太好，我們可以創造新(xin)的(de)(de)計(ji)算(suan)機語(yu)(yu)言(yan)，這往(wang)往(wang)會(hui)在美國本土發生。”因(yin)此(ci)在這種土壤下(xia)，用大語(yu)(yu)言(yan)模(mo)型(xing)去訓(xun)練生產進一步的(de)(de)計(ji)算(suan)機語(yu)(yu)言(yan)生產力工具的(de)(de)效率會(hui)急劇提(ti)升。
國(guo)內企(qi)業(ye)的(de)(de)機會在于“我們有(you)特別的(de)(de)環(huan)境”。訓(xun)(xun)練一個(ge)(ge)好的(de)(de)語(yu)(yu)言模型(xing)(xing)(xing)要覆蓋幾個(ge)(ge)維度，其中(zhong)非常重要的(de)(de)就是(shi)語(yu)(yu)料(liao)(liao)，目前(qian)中(zhong)文(wen)語(yu)(yu)料(liao)(liao)標注不如英文(wen)語(yu)(yu)料(liao)(liao)成熟，未(wei)來仍需(xu)業(ye)界(jie)共同努力(li)將好的(de)(de)語(yu)(yu)料(liao)(liao)作為訓(xun)(xun)練的(de)(de)基礎，然后在此基礎上慢(man)慢(man)滾動起來。其次(ci)，以醫(yi)療領(ling)(ling)域(yu)應用為例，一些(xie)患(huan)者數據(ju)按法律規定不能公開，國(guo)內企(qi)業(ye)可以用已有(you)語(yu)(yu)料(liao)(liao)訓(xun)(xun)練基于這(zhe)個(ge)(ge)行業(ye)的(de)(de)垂直模型(xing)(xing)(xing)，這(zhe)種(zhong)模型(xing)(xing)(xing)沒(mei)有(you)辦(ban)法被微軟、谷(gu)歌等大廠搶走；以及自動駕駛領(ling)(ling)域(yu)，路況(kuang)、三(san)維數據(ju)是(shi)國(guo)內市場獨有(you)的(de)(de)，基于此，我們訓(xun)(xun)練出來的(de)(de)信號(hao)模型(xing)(xing)(xing)、語(yu)(yu)言模型(xing)(xing)(xing)有(you)很(hen)大優(you)勢(shi)。
梁宇堅信，國內大(da)廠、中小企業、創企、投資公司(si)的(de)要素組合一(yi)定會(hui)百花齊放(fang)，長出和海(hai)外不一(yi)樣的(de)生態。
▲創世伙伴資本(ben)合(he)伙人(ren)梁宇(yu)
對于“微軟+OpenAI”組合(he)到底能走(zou)多遠(yuan)的(de)問題，黃東延認(ren)為，要看技(ji)術的(de)創(chuang)新能力和迭代開(kai)發的(de)速度。她(ta)對國(guo)(guo)內大(da)量小(xiao)型AI企(qi)業寄予厚望(wang)，相信受國(guo)(guo)內政策、市場以及(ji)教育水(shui)平提高的(de)影(ying)響，AI企(qi)業創(chuang)新正在加(jia)快，國(guo)(guo)內應用(yong)領域可能比其他國(guo)(guo)家(jia)的(de)范圍(wei)更(geng)大(da)，會誕生更(geng)多的(de)創(chuang)新方(fang)向(xiang)。
以優必選在(zai)做的(de)(de)(de)人(ren)形機(ji)(ji)器人(ren)領域為例，大(da)語(yu)言(yan)模型賦(fu)予(yu)(yu)機(ji)(ji)器人(ren)“大(da)腦(nao)”，使(shi)得語(yu)音交互(hu)的(de)(de)(de)體(ti)驗更加自(zi)然，而(er)機(ji)(ji)器人(ren)賦(fu)予(yu)(yu)大(da)語(yu)言(yan)模型“身(shen)體(ti)”，就是具身(shen)智能(neng)讓大(da)語(yu)言(yan)模型感知(zhi)周(zhou)圍環境，通過“視覺(jue)、聽覺(jue)、觸覺(jue)、味覺(jue)、嗅覺(jue)”來理解物理世(shi)界，獲(huo)取物理世(shi)界的(de)(de)(de)真實(shi)反饋，進一步學習變得更加智能(neng)，大(da)語(yu)言(yan)模型是連接虛擬和物理世(shi)界的(de)(de)(de)橋梁(liang)。ChatGPT的(de)(de)(de)應用會使(shi)其在(zai)語(yu)音交互(hu)、人(ren)機(ji)(ji)交互(hu)、導航、運動控制(zhi)、行為等方面(mian)有(you)很大(da)的(de)(de)(de)突破。
孫彬覺得兩者保持領先的時間還不好預判。在他看來，語言大模型能落在微軟這樣的產品體系當中，真正實現了技術能力(li)和(he)產(chan)品的組合，而這個組合一(yi)(yi)定會在(zai)整個賽道中領跑一(yi)(yi)段時間。不過從另外一(yi)(yi)個視(shi)角來看，任何提(ti)效(xiao)工具的(de)組合都(dou)只(zhi)是(shi)在(zai)效(xiao)能(neng)(neng)上提(ti)高，需要被人使用(yong)和運(yun)用(yong)，因此最終還是(shi)以人的(de)產出(chu)為準。在(zai)計算器(qi)、計算機的(de)加持下(xia)，人的(de)效(xiao)能(neng)(neng)的(de)確(que)不斷提(ti)升，但真正生(sheng)活的(de)價值是(shi)由人來創造的(de)。
他肯定地說，OpenAI和微軟是一個好的組合，其余做技術和相關產品的企業還需要追趕。但是從更宏觀的角度來看，“這(zhe)樣的組(zu)(zu)合能不能用(yong)到其它(ta)產業中，讓技術和產業完美組(zu)(zu)合起來”也(ye)很重要(yao)。國(guo)內市場很大、用戶群體龐雜，如果(guo)在(zai)此基礎上國(guo)內相關企業(ye)也(ye)能(neng)履(lv)行這個模式，可(ke)能(neng)會在(zai)不同賽道中領跑。
四、人才市場已發生質變，創業者焦慮的同時充滿希望
近段時間，大模型和生成式AI正引爆新一輪創業熱潮，從美團聯合創始人王慧文到搜狗創始人王小川，再到李開復宣布Project AI 2.0計劃，眾多知名業界大咖相繼入場。張國仁提問道：如何看待(dai)這一(yi)撥創業熱潮，最(zui)(zui)終(zhong)會(hui)像“百(bai)團大戰”一(yi)樣(yang)，經過幾輪淘汰后(hou)，最(zui)(zui)終(zhong)少數贏家(jia)通(tong)吃，還是有百(bai)花齊放(fang)的機會(hui)？
梁宇認為會是百花齊放。過去“百團大戰”實際上(shang)是打補貼，讓用戶能(neng)快速嘗試(shi)、沉淀(dian)下(xia)來。但現在的(de)(de)情況不是這樣，各個行業(ye)的(de)(de)創業(ye)者，不論是AI 1.0還是上(shang)一代(dai)在國(guo)內落地的(de)(de)計算(suan)機視覺領域，已經形成了相對(dui)成熟且有固定(ding)格局的(de)(de)產業(ye)環境和創業(ye)公司鏈條(tiao)。
在(zai)此(ci)基礎(chu)上，新的(de)語(yu)言、模型(xing)范(fan)式到來(lai)(lai)，我們(men)迎來(lai)(lai)了(le)開(kai)源(yuan)。過去這一(yi)行業沉(chen)淀(dian)的(de)客(ke)群關系、數據、商業循(xun)環智能(neng)(neng)在(zai)底層被(bei)(bei)加速。因此(ci)，當底層發動(dong)機被(bei)(bei)換了(le)，之前各個(ge)(ge)(ge)公司(si)在(zai)這個(ge)(ge)(ge)領(ling)域的(de)沉(chen)淀(dian)先(xian)應(ying)用到自己生產環境中的(de)可能(neng)(neng)會(hui)領(ling)先(xian)，再將序列重新梳(shu)理，原來(lai)(lai)百花齊放的(de)局面仍舊會(hui)百花齊放。很(hen)難想到，因為算力、更智能(neng)(neng)或(huo)者更像人等單一(yi)的(de)因素，會(hui)完全把過去一(yi)切的(de)商業努(nu)力都顛覆掉，因此(ci)，他(ta)對這個(ge)(ge)(ge)事情持相對現實的(de)態度。
據梁宇觀察，現在下場做大模型創業，與兩年前相比，“人(ren)才市(shi)場已經發(fa)生了(le)質變。”這一行業從(cong)高峰期到過去兩年，從(cong)某(mou)種程度(du)來說已進入(ru)下滑期和冰凍期。用經(jing)典的(de)Gartner曲線(xian)來解釋，就是(shi)希望之顛、絕望之谷(gu)。
ChatGPT的突然爆火、媒體的快速介入將其聲音放大，迎來了幾個領域的密度飆升，第一是資(zi)金的密度狂砸，第二是跟NLP領域相關的創(chuang)業者密(mi)度加碼，第三是企(qi)業家密(mi)度(du)，過(guo)去一兩年，創業者在創業環境(jing)中(zhong)相(xiang)對(dui)迷茫，過(guo)去的增長紅利好像(xiang)消失(shi)了，如今由(you)于大語言模型的推出，使得(de)人們和機器溝通(tong)的效率更順暢。
現在已經進入了完成不同的階段。他認為，我們目前討論的只是人和屏幕之間發生的革命性潛在變化，還沒有討論到把這種交互挪到機器人上，或者和現實世界可觸摸、可決策的領域會發生什么樣的質變。當虛擬世界(jie)(jie)進一步影(ying)響現實世界(jie)(jie)和物理世界(jie)(jie)，才(cai)會真正(zheng)融(rong)合到一起。
作為(wei)投資者，梁宇說：“最直觀的(de)感受就是(shi)’價格節(jie)節(jie)高’”。而創業公司(si)的(de)感受則更為(wei)復雜，一(yi)方面對于資金儲備和核心人才(cai)十分恐慌(huang)，但焦慮的(de)同時又充滿希望。
五、創企如何頂住大廠下場的壓力？主動躲開大象腳印！
有圈內人士調侃，OpenAI背后的創業者，是兩位從美國名校輟學的學霸，帶領兩位國外技術大牛干起來的。張國仁與在座嘉賓探討了這(zhe)樣的(de)(de)成功是否(fou)是偶然，以及什么樣的(de)(de)團隊適合(he)在AIGC領域創業。
孫彬認為，OpenAI CEO山姆·阿爾(er)特曼（Sam Altman）的成(cheng)功有必(bi)然性(xing)，在創辦(ban)OpenAI之前，阿爾特曼看了(le)很多行業，本身就是這(zhe)個領(ling)域(yu)的專業人士，產(chan)業圈子(zi)中有大量資金、產(chan)業大佬(lao)的幫助(zhu)，并且利用(yong)自(zi)己的資源(yuan)、人脈和資金堅持走了(le)下去(qu)。今天在大語言(yan)模型領(ling)域(yu)創業的話，也應該具備這(zhe)些條(tiao)件(jian)再去(qu)做。
他談道，從創業公司的視角來看，大語言模型一定是基于三件事：算力、足夠(gou)好的工程師、一定的數據，具備這三件(jian)事(shi)情(qing)才能(neng)事(shi)半(ban)功倍。然而現(xian)實情(qing)況是，目前大廠(chang)具備這些條(tiao)件(jian)，未(wei)來大語言模型的浪潮很有可能(neng)由大廠(chang)主導，隨(sui)后(hou)出現(xian)“大廠(chang)吃小”。最后(hou)的結局可能(neng)是，大語言模型不斷提升，幾個(ge)大模型在前面領(ling)跑，后(hou)面的模型逐(zhu)漸(jian)萎(wei)縮。
反過來看，大廠做的通用型語言模型是產業型的，因此，大(da)廠在(zai)大(da)語言模(mo)型這一產業中(zhong)一定會(hui)領跑，但突破(po)一定在(zai)科(ke)創公司。OpenAI的(de)例子證明了，大概率科創公司(si)在專業度(du)、突(tu)破(po)(po)性、靈活性都會(hui)實現突(tu)破(po)(po)，在各個(ge)行業、各個(ge)賽道和(he)技術點上的(de)突(tu)破(po)(po)，一定(ding)會(hui)是科創公司(si)拔得頭籌。
▲竹(zhu)間(jian)智能總(zong)裁&COO孫彬
梁宇同意孫彬的看法，大語言模型創業需要很(hen)深的技術功底、理解、工(gong)程實踐。國(guo)內大(da)廠有足夠(gou)(gou)算(suan)力(li)(li)、資金去領跑這一(yi)行(xing)業，即使現在(zai)不(bu)夠(gou)(gou)，這些資源也(ye)會進一(yi)步(bu)堆疊。更重要(yao)的(de)是大(da)廠對于NLP人(ren)才也(ye)具有很大(da)吸引力(li)(li)，不(bu)論是薪資還是高手之間的(de)交流上，大(da)家(jia)都愿意在(zai)這樣的(de)環境(jing)中。
但問題在于，基于這樣的認知，初創公司還有沒有機會？機會又在哪里？梁宇認為，初創(chuang)公司的(de)機會一定(ding)在相對(dui)容易(yi)的(de)應用層(ceng)，能找到一個垂直(zhi)產業進去，在這之中積累足夠多的(de)產業Know-How（技術(shu)訣竅），而這是(shi)語(yu)言模型不能實現的(de)。Know-How就(jiu)是(shi)系統(tong)、商業機會、產品，輔助在產業中的(de)公司提高效率、做(zuo)決(jue)策、減少浪費等。
他感慨道，做創新(xin)很(hen)難，創業公司(si)要(yao)躲(duo)開下一個可(ke)能要(yao)踩(cai)的“大(da)象腳印”，大(da)家對于主(zhu)流賽(sai)道都很(hen)興奮的同時(shi)，創業公司(si)更要(yao)主(zhu)動躲(duo)開“大(da)象腳印”。
例(li)如，一家明(ming)星AI創(chuang)企(qi)Jasper成立短短兩年就獲(huo)得成功，很快拿到(dao)將(jiang)近1億美(mei)元(yuan)的收入(ru)、10億美(mei)元(yuan)估值，結果ChatGPT發布、OpenAI來了(le)以后把這家創(chuang)企(qi)的“舞臺炸了(le)”。因為Jasper底層用的所有東(dong)西都來自OpenAI，并且可以完成的任務一模一樣，都是幫助文字工作者更(geng)好地寫(xie)東(dong)西。
而很(hen)多偉大的公司都是從很(hen)小的縫隙當中鉆出來(lai)并擴大，趁(chen)著大象(xiang)還沒(mei)注意到就先砍掉了大象(xiang)的腿(tui)。
六、大模型時代，讓垂直領域“術業有專攻”
當下全球企業都在接入ChatGPT，文心一言新聞發布會后一周，已經有超10萬家企業申請文心一言API調用服務測試。張國仁探討說，這是不是意味著這些(xie)企(qi)業(ye)無需(xu)在自研(yan)NLP等AI技術上投入了，只需(xu)要接入大公司(si)服務(wu)即(ji)可(ke)？大廠與中小企(qi)業(ye)之間的商業(ye)模式、利益(yi)分配情況會是什么樣的？
孫彬認為(wei)，這既是(shi)產業(ye)問(wen)題(ti)也(ye)是(shi)商(shang)(shang)業(ye)問(wen)題(ti)。商(shang)(shang)業(ye)問(wen)題(ti)一定是(shi)百花齊放的(de)，大語(yu)言模型的(de)優(you)勢可(ke)以(yi)讓(rang)那(nei)些專注在應用開發端，但是(shi)不擅長后端技術的(de)團隊快速調用大語(yu)言模型，并(bing)獲得商(shang)(shang)業(ye)收益，這種商(shang)(shang)業(ye)模式是(shi)有效的(de)并(bing)可(ke)以(yi)帶來社會效益。
和公有云、私有云的(de)(de)發展一樣，任何行業(ye)(ye)(ye)都(dou)有行業(ye)(ye)(ye)數據、行業(ye)(ye)(ye)壁壘，大模(mo)型中(zhong)的(de)(de)不(bu)可(ke)控性(xing)、知識的(de)(de)不(bu)正確(que)性(xing)，行業(ye)(ye)(ye)知識對話、企(qi)業(ye)(ye)(ye)對話當中(zhong)也(ye)會產(chan)生(sheng)很多錯(cuo)誤，能夠聊天、不(bu)能夠問(wen)答等，這些問(wen)題一定會存(cun)在(zai)，所以就需(xu)要專業(ye)(ye)(ye)團(tuan)隊(dui)來完成(cheng)這些企(qi)業(ye)(ye)(ye)、行業(ye)(ye)(ye)要完成(cheng)的(de)(de)事情。
過去幾年內大(da)模型很多，竹間智(zhi)能有(you)自己的大(da)模型也嘗試了國(guo)內外的模型，各(ge)有(you)優(you)(you)勢，所以今天如何把大(da)模型的優(you)(you)勢利用(yong)起來，并(bing)達(da)到最終應用(yong)效果，服務到頭部企業(ye)，讓應用(yong)更(geng)好用(yong)、寫作更(geng)有(you)效等(deng)，這些(xie)機會都是“術業(ye)有(you)專攻”。
退一步講(jiang)，以前街上會有制作帽(mao)子(zi)、鞋子(zi)、衣(yi)服(fu)全套的(de)商家，但后來就回歸到帽(mao)子(zi)做帽(mao)子(zi)、鞋子(zi)做鞋子(zi)、衣(yi)服(fu)做衣(yi)服(fu)。因此產業(ye)想要健(jian)康發展，就應該專(zhuan)(zhuan)業(ye)的(de)人做專(zhuan)(zhuan)業(ye)的(de)事，分(fen)工細致，讓每個技術團隊(dui)專(zhuan)(zhuan)注在大(da)模型開(kai)發上，給他們時間，讓他們去創新，而(er)應用(yong)開(kai)發團隊(dui)就專(zhuan)(zhuan)注在需求方面(mian)，帶來更(geng)多(duo)的(de)場景。
“我認(ren)為這(zhe)個賽道中，只要(yao)有需求就會有企業價值(zhi)存在。”孫(sun)彬說，“這(zhe)是一(yi)個百花(hua)齊(qi)放的(de)時(shi)代(dai)，希(xi)望資(zi)本團(tuan)隊能給(gei)科(ke)創團(tuan)隊多一(yi)點時(shi)間，讓我們在這(zhe)個土(tu)壤當(dang)中多做一(yi)點創新的(de)事情(qing)。”
七、前置安全風險考量，讓技術風險更可控
人工智能發展得越快，其版權、安全性等問題越受到關注。此前已經有人用AIGC去做一些令人不寒而栗的事，比如指導人通過特殊渠道購買槍支或制造危險化學品等等。基于此，張國仁拋出一個問題：AI引(yin)發(fa)的(de)安全風險會(hui)成(cheng)為阻礙技術發(fa)展的(de)障(zhang)礙嗎？可能(neng)的(de)解決(jue)途徑(jing)會(hui)是什么(me)？
黃東延談道，各方已經在采取措施來規避這些風險。首先從國(guo)家層(ceng)面上制定法律(lv)法規，相應公司在開發產品的過程中遵守這些法律法規；其次，技術人員要重視開發過程(cheng)的(de)安全(quan)，同時公司制定監管制度，過濾掉涉及數據、模型訓練過程中不好的東西。第三，要讓大眾提(ti)高安全意識(shi)。第四，制定(ding)安全、倫(lun)理、道德(de)、價(jia)值觀相關的標準，企(qi)業在開發過程(cheng)(cheng)中(zhong)將其嵌(qian)入。“眾(zhong)所周(zhou)知，人(ren)有兩面性，在這個過程(cheng)(cheng)中(zhong)，如何(he)把正面激發出來，就需要有中(zhong)心思想來指導這些人(ren)去做。”黃東延說。
孫彬認為(wei)大家不必(bi)過(guo)于擔(dan)憂，任何(he)科技(ji)剛出來時(shi)都會有正面性(xing)(xing)和(he)負面性(xing)(xing)，但仍要看(kan)重科技(ji)的創新性(xing)(xing)。
當汽車代替馬(ma)車時，雖然(ran)取代了(le)馬(ma)車夫，但(dan)也(ye)(ye)變(bian)革了(le)交通行(xing)業。計算機的出現也(ye)(ye)可(ke)能產(chan)生很(hen)多涉黃涉暴的負(fu)面影(ying)響，但(dan)它同樣帶(dai)動了(le)產(chan)業的發展。今天大語言模型等提效工具(ju)也(ye)(ye)是(shi)(shi)如此，它們一定(ding)會給行(xing)業帶(dai)來(lai)收益，但(dan)是(shi)(shi)也(ye)(ye)會帶(dai)來(lai)負(fu)面影(ying)響，關(guan)鍵是(shi)(shi)要做到可(ke)控。
竹間智能十分看重這幾點：首先是嚴(yan)格按照數據管理(li)(li)規范來處理(li)(li)客(ke)戶(hu)數據，避免客戶數據泄漏和惡意使用，保證安全性；第二，在人工智能生成的內容中，建立專業團隊來完成對惡意寫(xie)作情況的鑒別(bie)判別(bie)、阻(zu)止。將好(hao)技術(shu)引向正(zheng)確的方向，帶來(lai)收益(yi)，這才是王者之道。
八、通用人工智能已經在路上，到來時間比預期要快
最后，張國仁將話題拉回到一個探討AI未來的終極話題，大模型被視作是當前離通用人工智能最近的技術路徑，各位分別如(ru)何定義(yi)通(tong)用人(ren)工智能（AGI）？它(ta)要解(jie)決的終極問題是什么？
黃東延說，大模型的到來(lai)說明通用人工(gong)智(zhi)能(neng)在路上，并不是終極的。優必選也將深挖垂(chui)直領域，并會在大(da)模型方面做得越(yue)來越(yue)好。通用人(ren)工(gong)智能和垂(chui)直領域人(ren)工(gong)智能是相輔相成的，大(da)廠做通用人(ren)工(gong)智能，大(da)多數是提(ti)供一個(ge)平臺，垂(chui)直領域的人(ren)工(gong)智能則是產(chan)業上做深入開發。
梁宇認為通用人工智能一定會(hui)到來，而且時間不會(hui)太晚(wan)，甚至比預(yu)期要快。但通用人工智(zhi)能更多解(jie)決的是(shi)(shi)理性問(wen)題，它可以推理、學習(xi)、考試。計算機(ji)越來越像人，解(jie)決人10%、20%的效率(lv)、工作問(wen)題已經足夠。因為(wei)每個(ge)(ge)人自己就是(shi)(shi)一個(ge)(ge)大語(yu)言模型，當人日常(chang)進行語(yu)言交流時，其中有(you)90%的廢話，蘊含了大量(liang)情緒信號，只(zhi)有(you)10%真正有(you)用并被拿來做推理。
此外，人所有的感(gan)知來自于信號(hao)，觸覺(jue)、嗅覺(jue)、溫度的感(gan)知等。蘋果砸(za)下來后(hou)，牛頓發現(xian)萬有引力定律。但如(ru)果計(ji)算機沒有這種(zhong)感(gan)知信號(hao)，無論怎樣(yang)它都會被(bei)鎖死(si)在那個地方。
未來，通用人(ren)工智能一(yi)定會(hui)讓人(ren)很(hen)驚艷，完成(cheng)現在很(hen)多白領做的基(ji)礎(chu)性(xing)工作、推理(li)出(chu)很(hen)多蛋白質分子、在我們(men)不知道的情況下面做得更有(you)效率，但是很(hen)難和真正的人(ren)并駕齊(qi)驅。
孫彬認為，通用人工智(zhi)能(neng)的(de)確(que)是(shi)通過ChatGPT現象印證了(le)(le)一(yi)步、走(zou)近了(le)(le)一(yi)步，但我(wo)們更(geng)應該看到(dao)(dao)的(de)是(shi)，通(tong)用(yong)人工智能來(lai)了(le)以(yi)后產(chan)業的(de)變(bian)化。今天，大(da)語言(yan)模型會讓(rang)所(suo)有(you)應用(yong)的(de)交互方式發生改變(bian)，會讓(rang)以(yi)后陪伴家人用(yong)機器人來(lai)補(bu)充和完成(cheng)，會讓(rang)以(yi)后的(de)智能家居(ju)真(zhen)正(zheng)做到(dao)(dao)像《鋼鐵俠》賈維斯(si)一樣的(de)呼喚和使(shi)用(yong)，并改變(bian)很多辦公(gong)、書寫的(de)習慣(guan)。
通用人(ren)工智能的(de)(de)發展改變(bian)最(zui)多的(de)(de)是將來，因此，我們現在(zai)需(xu)要做(zuo)的(de)(de)是共建(jian)。孫彬(bin)說：“我們希(xi)望少(shao)走彎路(lu)，不要把煉大模型(xing)變(bian)成(cheng)煉丹，很多不是專業的(de)(de)團隊(dui)(dui)不要浪(lang)費資源(yuan)，能真正讓(rang)專業團隊(dui)(dui)聚焦在(zai)這里面形(xing)成(cheng)有(you)效產品，讓(rang)落地的(de)(de)團隊(dui)(dui)跟產業“握手”提(ti)高(gao)效率，讓(rang)產業發展更快，不要讓(rang)資本無端(duan)投入，讓(rang)時間(jian)、效率、團隊(dui)(dui)都(dou)走在(zai)正確的(de)(de)路(lu)上(shang)。”
同時他堅信：“我們(men)(men)會趕超其(qi)它國家(jia)，因為(wei)(wei)我們(men)(men)有最(zui)好(hao)的團(tuan)隊、最(zui)好(hao)的市場土壤、相(xiang)對(dui)來說過(guo)去二三十年行業(ye)里面(mian)的帶頭人，為(wei)(wei)什(shen)么我們(men)(men)不(bu)能成呢(ni)？”
結語：通用人工智能元年已至
從《2001太空漫游》、《鋼鐵俠》賈維斯到《流浪地球》的Moss，這些經典電影都為我們描繪出了人們對人工智能未來形態的想象與期待。看向未來，張國仁問道，假設從(cong)10年后回頭看今天這一波AIGC應用創新，對科(ke)技產業和人(ren)類社會的意義和影響會是怎樣？
梁宇感(gan)慨道，恐怕當(dang)回(hui)頭看時(shi)，會(hui)發(fa)現我(wo)們對未來十年做的預測肯定都是(shi)錯的，所以只能(neng)(neng)浪漫地想象一下。從(cong)十年之后看今(jin)天會(hui)發(fa)現，這是(shi)對計算(suan)機交互方式的改變，讓人們不再去(qu)學復雜(za)的語言(yan)就能(neng)(neng)和(he)計算(suan)機更自然的交流(liu)。
計算機發展到這一天也突然按照人類想象的那樣，好像有了一些智能，能夠和人去交互，而事實上這只是一個開始。今天可能某種程度上會成為通用(yong)人工智(zhi)能(neng)開始的(de)元年，從今(jin)天起，它們(men)慢慢像水和電(dian)一樣滲(shen)透到人(ren)們(men)的生活、工作、商業的方方面(mian)面(mian)里。
黃東(dong)延也相信，現(xian)在是(shi)通(tong)用人工智(zhi)能的起始點，大模型會滲(shen)透到人們(men)日常(chang)生活(huo)當中(zhong)去改變(bian)交(jiao)互方式、編碼方式。現(xian)在所有計算機要(yao)實(shi)現(xian)的功能都采用編碼形式，但未(wei)來人們(men)可(ke)能使用自然語言就可(ke)以實(shi)現(xian)任何機器人的功能編碼。暢想十(shi)年后，各(ge)個行業模型可(ke)能都會滲(shen)透到各(ge)行各(ge)業中(zhong)。
她借用優必選CEO周劍說的一句話：“讓智能機器人走進千家萬戶。”而ChatGPT的出現，使得他們看到智能(neng)機器人(ren)走進千家萬戶能(neng)成為現實。
孫彬提起竹(zhu)間智能(neng)帶(dai)頭人說過的一句話，未來每個(ge)人都應該(gai)(gai)擁有(you)自(zi)己的機器人。回望20年前我(wo)們身(shen)邊(bian)最智能(neng)的是(shi)什么？十年前我(wo)們怎(zen)么用手機和(he)智能(neng)體？十年后(hou)每個(ge)人都應該(gai)(gai)有(you)一個(ge)自(zi)己的智能(neng)體，幫自(zi)己做家務、工作等，在提高工作效能(neng)的同(tong)時，讓人們有(you)更(geng)多時間享受生活。
最后，張國仁總結道，十年(nian)(nian)后回(hui)看，應該有不(bu)少現(xian)(xian)在覺得習(xi)以為常(chang)的事情(qing)，到時(shi)候會(hui)變得不(bu)尋常(chang)，以當下視角而言，這就像(xiang)人們現(xian)(xian)在已經習(xi)慣(guan)使用電(dian)子支(zhi)付，與十年(nian)(nian)前或更早的采用現(xian)(xian)金支(zhi)付方式之間(jian)的關系，通用人工智能(neng)的發展可能(neng)也會(hui)類似這樣，同時(shi)帶(dai)來更廣(guang)泛和(he)深遠的影響。
