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杨净 萧箫 发自 凹非寺
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+ O7 a2 x( V* L4 F5 o1 W国内玩家打造中国ChatGPT的劲头,甚至都有点谷歌微软争先恐后那味了。
) t0 y9 a' c5 K最具代表性的玩家有两位,一个是有着互联网基因优势的百度,一个是人工智能领域A股龙头企业科大讯飞,都率先做出了产品跟进和规划。
7 m% O/ [1 Y' Q9 ~百度方面,正式宣布推出类似产品,“文心一言”一而再地宣布提前上线时间,生态加盟者也如火如荼地推进;科大讯飞那边,则很快明确了具体发布时间。
" |( ]% h' l( I% g大厂都这么做,背后究竟有什么考量?为何非得要抢占这个热点风口?8 D* K" U5 H. Q+ }6 f
最新消息,科大讯飞首次正面给出了回应,核心归结就两点:5 Q6 [! }, Y# ?% }, c
第一,确实在搞。
, A$ f- ^. F$ o5 P第二,确实有大机会,而且有信心实现ChatGPT类似的技术阶跃进步。9 m. g' r4 \: U8 Z6 x$ T
在新华网访谈中,关于外界争议和对ChatGPT的疑问,科大讯飞副总裁、研究院执行院长刘聪回答了一切。: ~6 X D1 P2 M
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0 g1 T8 @/ v& _- J, p. C知己知彼:ChatGPT究竟“强”在哪里?
K7 H5 N D [. f! i+ e: a访谈中,刘聪主要回答了三大问题:
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" M; G8 [9 l. _, l( `( @, k- ChatGPT的突出优势是什么?
$ K. s+ J/ j" m - ChatGPT对产业具备什么价值?$ N: s2 T1 T/ ^' g8 E, s
- 科大讯飞为什么有信心做出ChatGPT?1 u% A( g& p0 C# t! p
3 |/ R, T( _) N e* T3 @首先是ChatGPT的突出优势。, ^2 P- B: [! M
从技术突破来看,ChatGPT已经进入认知智能发展的下一阶段。
2 L: k% ]# y& O9 p& L" }0 gChatGPT认为,认知智能的发展可以分为五个阶段,即知觉和感知阶段、表示和推理阶段、自主学习阶段、创造性思维阶段、自然交互和社会化阶段。
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△来源:ChatGPT
" ]4 g9 [4 T$ f2 U/ X对于落地应用而言,发展到第二阶段的AI已能较好完成特定领域中的指定任务。但ChatGPT更进一步具备了自主学习新知识的能力,进入认知智能的第三阶段。5 O% I2 H, e5 w6 T0 x
这一阶段,ChatGPT掌握了高价值信息记忆、多轮对话理解、复杂逻辑推理、多角色风格文本生成、新知识学习应用进化、代码理解生成等能力。' O$ G- a. b, K4 v3 q
正如刘聪所言,ChatGPT最突出的优势,是它展现出的交互式学习“类人”能力: M5 n. j0 P- a# Y' {, c5 L8 H
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它能在多轮交互中以“类人”的方式交流、学习和进步,可以自主、快速、不间断地学习各领域专业知识并达到人类专家水平。
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概括来说,相比传统认知智能,ChatGPT不仅在技术上拥有了“类人”自主学习特征,而且进一步展现出快速适应多领域、多场景的能力。1 t* z$ u) J/ V+ e ^: Q
值得一提的是,在斯坦福前不久的一项研究中,ChatGPT背后的AI模型GPT3.5,已经被认为可能具有人类心智能力。, q2 q) N' ` |
而直到2022年以前,GPT系列的所有大语言模型都还没有表现出类似能力。
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4 e+ W4 j: @2 y! k事实上,“ChatGPT是AI技术的一次飞跃”这一观点,已为学术界所公认,近期不少谷歌大牛纷纷涌向OpenAI追逐最新技术,也是这一观点的有力证明。
7 \! [- c4 f2 ?! V2 v, s+ R但若只是单纯技术上的突破,尚不足以引起产业界的重视。
1 Q0 Q4 r5 }& D0 p; d/ x刘聪直接承认“科大讯飞确实在做类ChatGPT产品,因为有大机会”,足以说明这一技术给产业界带来的价值:
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# [, z) e6 |7 s9 k) k5 m% r5 N类ChatGPT模型的持续发展,以NLP为代表的AI算法可能重构互联网和移动互联网产品形态,最终推动商业模式的变革与创新。
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% T n2 t7 H) M% ]9 w( R所以,ChatGPT究竟对产业界具有什么样的价值?访谈中刘聪提到的“科大讯飞有信心实现技术阶跃进步”,又究竟哪里来的信心?+ m4 M* i) x: e# t" e4 |: f8 H
从产业价值来看,无论是在教育、医疗这类能实现社会价值的领域,还是汽车、办公、机器人和工业这类依托AI实现“智造”的领域,都有ChatGPT的用武之地。
7 R2 b# K* Q& o9 R0 U$ `4 {" n以汽车这一场景为例,智能汽车就对交互系统提出了更高的要求。
' e M3 g; Q+ ]; K尤其是智能座舱中的虚拟数字助手,需要同时具备多角色风格文本生成、自然语言理解和多任务处理等能力,才能进一步提升用户交互舒适性。
0 I1 F- m6 S9 I/ F! X nChatGPT的自主学习能力,让系统能很好地学习并适应不同车主的风格和说话方式,迅速理解自然语言状态下提出的需求,并以车主想要的人设风格与其进行交流,相比现在车载AI“任务问答”的模式更加自然。
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: q+ @) C/ y1 L$ I2 K9 Q+ a- F以科大讯飞为例,刘聪就透露了未来大模型在行业中的应用方式:& D/ u5 l- r) N) U
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大模型在细分行业的实用性,将以“1+N”的架构呈现。; c3 H! I0 g1 V3 {- S
% H% a& X% T# D! f8 y/ E5 U2 O其中,“1”是通用认知智能大模型算法研发及高效训练底座平台,也就是类ChatGPT模型;“N”则是应用于教育、医疗、人机交互、办公、翻译、汽车、工业等多个行业领域的专用大模型。3 L: N( B- N% {- {
又以医学场景为例,基于大量医学教材、论文和病例,类ChatGPT通用认知智能结合医疗领域对话式AI系统,就能打造出“每个医生的专业AI诊疗助理、或是每个人的个性化AI健康助手”。
& f; m2 ?2 p4 }. g3 }8 w3 i& ^在此之前,科大讯飞在上述产业中,已完成了不少认知智能相关技术的落地。
, c% l1 F% o% E0 t9 U如教育领域的“因材施教”解决方案,已经用在5万多所学校、1.3亿多师生上;至于语音合成、机器翻译等技术,也已经在汽车、智能家电等领域参与应用。! ~8 i# U ^5 k9 {" e! \2 ~
不止产业。刘聪强调,科大讯飞的信心来源于“技术上的优势积累”:+ a7 C; B1 G6 f1 H7 d# H
" J; x9 g0 g @- A4 T4 S: X' W2 q多年来,我们在深度学习算法、大模型技术、行业大数据、知识图谱、多模态感知、系统工程技术方面有不少优势积累。
6 O' a8 c6 V) j$ \通过最近两个多月的系统分析和快速验证,我们非常有信心实现ChatGPT类似的技术阶跃进步,并在中文认知智能领域达到国际领先水平。- v% W. a3 j1 }+ m2 H) ?, O
4 q+ l( a8 [. @* w9 \3 j一方面是资金投入和研究团队的组建。科大讯飞与中科大合作,早在2017年就承建了认知智能全国重点实验室。. a( V1 g/ z N7 ^. ]' L& ~7 G
另一方面则是核心算法、数据和算力三方面的长期积累。' \ l# U: |% G+ M3 L
算法上,科大讯飞提出了知识与大模型融合统一的理解框架X-Reasoner,致力于弥补大模型模糊记忆技术短板;光是去年,就在认知领域取得了常识阅读理解挑战赛OpenBookQA等13项世界第一的成绩。1 B. M. A% o$ O0 \0 D3 c
数据上,科大讯飞积累了超过50TB的行业语料数据,目前活跃应用每天超10亿人次用户交互。# ]& L' l# y2 _' j0 ~2 b4 S
算力上,除了近几年稳定营收提供的资金保障外,算力上的国产替代也是一大考量因素。据官方数据,目前研发训练服务器已经开始进入国产化, 切换之后效率有的是原来平台的70~80%,有的效率更超过原平台的100%以上。) J' ~6 c7 M/ T! X; ]0 }+ I
最新消息,科大讯飞人工智能研发生产基地一期即将完工。这里面包含国家级人工智能开放创新平台、认知智能国家重点实验室等多个建设项目,自然也包括提供算力支撑的数据中心。0 N5 @5 e2 X, S
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8 p9 n9 ^5 s4 v. h+ a% S! n0 I2 r话虽如此,刘聪认为,在ChatGPT赛道上,国内外玩家确实存在技术与产业上的差异。
- k3 r/ ^# ? @0 i3 k但他表示,中国就是有必要做自己的ChatGPT。 v2 ]1 |3 z0 L& m2 B
此般言论如何看待,又当如何解读?
# w; E, t6 ^5 s( H中国版ChatGPT势在必行
( q8 y. W# C* x+ R5 ~首先,必须得承认的是,中美之间存在一定的技术和产业差距。
7 q* Q4 t3 q1 @5 z) B) R/ }5 n从技术来看,ChatGPT诞生于OpenAI多年技术积累之中,其背后的GPT系列模型自2018年起就开始反复迭代。更底层的技术支撑,更是源于谷歌2017年就提出Transformer架构,这一层面上我国仍存在技术代差。! }, b% J% s# F" v& ^, e K. B
更进一步具体到认知智能技术来看,中国信通院发布的《2021认知智能发展报告》中显示:
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\6 W7 y/ r a5 N$ b认知智能领域相关论文发表数量排名前10的机构中,有6所位于美国。
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9 m/ R8 [/ h7 q3 H d相关领域论文数量上,中国虽仅次于美国,但在质量上仍有差距。专利方面,我国相关专利申请数量于2017年超过美日韩。5 r! o$ R3 @# u0 A7 F
而在产业生态上,OpenAI自GPT-3开始就以开放接口的形式,与产业上的生态伙伴合作,养活了一大波AIGC玩家,其中18个月估值15亿美元的独角兽Jasper,就是典型案例。据gpt3demo网站统计,目前已有634个调用GPT-3系列模型开发的应用程序。
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但在产业方面,我国却具有先天的场景和数据优势。/ c7 y: m' Z- V
正如前述文章所说,中美之间AI应用落地存在行业路线差异。ChatGPT作为通用人工智能的代表,本身不是一项好生意。OpenAI背后如果没有稳定的“现金奶牛”支持,往往也难以存续。因此身处于国内市场大环境下的企业,通用路线往往不是一个最佳选择。7 d) y! G. L* {/ k
相比之下,垂直AI应用路线更受众人青睐,并已有深厚产业积累,如科大讯飞的认知智能技术已经在教育、医疗、金融、汽车、服务等多个领域落地,并构筑起了深厚的行业壁垒。! H3 s- _5 v2 B, o4 {) U
一旦实现类ChatGPT技术跃迁,就有先发优势快速落地,甚至有望实现ChatGPT应用落地的弯道超车。
/ R: T3 |4 U. V8 z9 z$ o- @) |# G1 w但仍然有一个问题尚未解答:为什么中国非得有自己的ChatGPT?又或是必须跟上ChatGPT热度不可?
5 y% C9 r, ]. P( r% J# g这就关系到ChatGPT给企业乃至产业带来的变革性价值。
) d: } A: K7 N3 P/ @( O对企业而言,ChatGPT提供了一种可行的技术路径。它所展现的初步的“智慧”,对于尤其是场景优势玩家来说,是一种全新的技术路径选择。
- x. t$ Q" O. Z1 D7 E& ]以前,基于场景探索的玩家,对于AI的探索可能处于“看山是山、看山不是山”的懵懂状态,现在出现了一座“更小,而且明知会有路的山”。
- i2 P3 }0 J' F% v( V/ t他们有场景有数据,可以率先吃掉ChatGPT红利。; H; y' X8 b/ l+ p5 c. o) r5 S
而从更为宏观的角度来看,ChatGPT带来的是一整个产业模式的变革和创新。5 E! C$ B7 }7 y6 S- l4 E' L: [
刘聪在访谈中,就谈到了ChatGPT给人机交互、信息分发、内容生产、AI for Science这四大模式带来的革新。* r* G( q) K# l7 l! @
比如人机交互方面,未来通过自然语言与智能产品交互,ChatGPT可以精准了解用户意图,调用系统各种软件和服务来满足需求,提高交互效率和成功率。
- x8 M- @/ A# v- e0 ]# D6 ?刘聪认为,有可能改变当前APP的使用方式,比如多个功能软件被整合,甚至出现“大一统”能力的超级通用APP。, ~: x5 m, B& Z/ r$ B
还有像已处于变革之中的AI for Science,ChatGPT会进一步加速其发展脚步,比如辅助生成论文摘要和文献综述,甚至还可能提出专业的研究建议、提供新的研究思路。
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8 _+ d4 n! Q9 |; E! M" h也正因为蕴含的这种变革与价值,ChatGPT也被认作是AlphaGo之后又一场关于AI的启蒙运动——
" k* k- L+ k8 \# t$ M) M6 s通过参与的方式,让全世界感知到超大语言模型的前景。, s( Z: k% N& `, _2 W1 c
事实上,从我国的技术和产业储备来看,我国不缺ChatGPT相关技术,而且有的是场景和数据。
, o* m" ~ V8 }& N1 ?1 l至少在上一次大浪淘沙留存下来的AI玩家,都有各自垂直场景的商业落地。" U& t' m, @1 Q h1 P+ z% Z
所以对于国内ChatGPT未来的发展进程,刘聪在访谈中再三强调:应该理性看待,毕竟存在一定差距,但也要对技术驱动的玩家有信心。# m& ?. w. e# f# X6 W, y% J) y
“成长的路上更应踏实前行,远离捧杀。”
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