對話傅盛：人類是否會(huì)停止進(jìn)化？
財(cái)富中文網(wǎng)
2023-09-08
ChatGPT引發(fā)全球生成式AI熱潮，大模型以及圍繞大模型相關(guān)的應(yīng)用項(xiàng)目如磅礴之勢涌現(xiàn)。
擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的巨頭、在垂直領(lǐng)域有深厚積淀的公司、創(chuàng)業(yè)公司，誰將率先突圍？哪些細(xì)分業(yè)務(wù)場景有望迎來用戶和收入的爆發(fā)性增長？哪些基礎(chǔ)能力會(huì)被視作“核心壁壘”？通用大模型將如何改變我們的生活？
8月31日，2023年《財(cái)富》40U40創(chuàng)想會(huì)在上海舉辦。針對以上諸多問題，獵豹移動(dòng)董事長兼首席執(zhí)行官、獵戶星空董事長傅盛給出了他的答案。
以下是《財(cái)富》中國執(zhí)行主編章勱聞與傅盛的對話（有刪減）：
《財(cái)富》：最近你在文章中談到，應(yīng)用生態(tài)決定大模型的商業(yè)價(jià)值。站在這個(gè)領(lǐng)域的最前沿，你能否先盤點(diǎn)一下全球范圍內(nèi)有哪些大模型？它們都有什么樣的生態(tài)設(shè)計(jì)，而在你的理解當(dāng)中，什么樣的生態(tài)設(shè)計(jì)會(huì)催生百花齊放的應(yīng)用？
傅盛：應(yīng)用生態(tài)決定大模型的商業(yè)價(jià)值，為什么這么說？其實(shí)，和我們的直覺不同，一個(gè)行業(yè)的催生，應(yīng)用占了很大比重。比如說iPhone出現(xiàn)以后，蘋果市值很高，但是蘋果上面的商業(yè)應(yīng)用的價(jià)值也很高。大模型也可以延續(xù)這個(gè)邏輯，即應(yīng)用成為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈里面最重要的部分。
第一類做法是開放。在國外，OpenAI首當(dāng)其沖，開放能力越來越強(qiáng)。你可以拿它來開發(fā)應(yīng)用API。前兩天它推出了企業(yè)版，把3.5版直接做微調(diào)，就可以適用于企業(yè)（TO B應(yīng)用）。你也可以用ChatGPT直接做插件。除此之外它還和微軟合作。
在國內(nèi)就更不用說了，大概涌現(xiàn)出七八十個(gè)大模型，和OpenAI都很像，都是開放接口讓你調(diào)用，并針對你開發(fā)的應(yīng)用進(jìn)行收費(fèi)，以云的方式存在。在國外OpenAI是最領(lǐng)先的，但是谷歌、蘋果明年也要推，亞馬遜下半年要推，競爭格局還不好說。未來，誰越開放，越可能產(chǎn)生更多的應(yīng)用，或者說生態(tài)。
還有一類做法是開源。比如說Facebook加入晚了，就把大模型開源。它為什么這么做？因?yàn)檫@樣Facebook上會(huì)產(chǎn)生很多應(yīng)用，它能把這些殺手锏應(yīng)用變成它的中流砥柱。
《財(cái)富》：Facebook把它開源大模型商業(yè)使用的限制清除掉了，方便了大量的商業(yè)場景開發(fā)，是不是這樣？
傅盛：所有的中小型開發(fā)者不需要申請就能商用，但是月活過十億用戶規(guī)模的公司就需要申請。所以非常明顯，F(xiàn)acebook就是在幫助中小開發(fā)者迅速完成自己大模型能力的積累。
《財(cái)富》：微軟CEO接受采訪時(shí)說，好的AI平臺(tái)要有民主化。你怎么理解民主化？
傅盛：大家對AI的恐懼就是覺得它的能力很強(qiáng)，如果我們被AI控制了，它的能力超過任何一個(gè)組織。目前肉眼可見，它的智商很快會(huì)超過人。我理解他所說的民主化是讓AI更加分散，讓每個(gè)組織都能有所貢獻(xiàn)；而不是說，因?yàn)橐患医M織調(diào)節(jié)了一個(gè)語料，就能讓AI變得很危險(xiǎn)。
今天我們要特別重視AI安全，一個(gè)恐怖分子搞一顆核彈，或者一個(gè)攻擊計(jì)劃，這都是要命的。微軟CEO的提議就是，大家一起參與進(jìn)AI的開發(fā)建設(shè)中，去中心化，決策權(quán)由整個(gè)組織去完成。但是我覺得我們離這個(gè)目標(biāo)還有很長的路要走。
《財(cái)富》：你在最近分享的一篇文章中，畫過一個(gè)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的金字塔。從塔尖到塔底，難度不斷降低，機(jī)會(huì)不斷增加。所以現(xiàn)在對創(chuàng)業(yè)者來說，難度和機(jī)會(huì)的最佳結(jié)合點(diǎn)在哪里？
傅盛：金字塔塔尖就是以O(shè)penAI為代表的千億、萬億參數(shù)級別的大模型，往下是基于行業(yè)的大模型，再往下就是大模型的ToB、ToC的應(yīng)用，再往下就是各行各業(yè)的應(yīng)用大模型。一個(gè)創(chuàng)業(yè)者如果不是特別以技術(shù)為核心，就應(yīng)該想想每個(gè)行業(yè)里怎么能把大模型用起來，這樣能使得你的效率比沒用大模型時(shí)提升40%-50%。
比如說，網(wǎng)站招標(biāo)有很多數(shù)據(jù)，查起來很費(fèi)勁。如果用大模型來理解，就非常容易發(fā)生交互，甚至提供決策模型，包括我們自己內(nèi)部也做了一個(gè)BrainstormGPT，你需要一個(gè)idea，你就找?guī)讉€(gè)我們定義的決策，比如說有人做財(cái)務(wù)，有人做營銷，有人做法務(wù)，他們開一個(gè)會(huì)，做一個(gè)方案，然后討論一段時(shí)間就出一份很詳細(xì)的行業(yè)調(diào)查報(bào)告，這種AI Agents我們公司就在試圖跑通。
《財(cái)富》：你上一個(gè)時(shí)代做出過橫跨平臺(tái)的應(yīng)用，下一輪會(huì)怎么選擇最佳的競爭切入點(diǎn)？你的產(chǎn)品組合是什么樣的？背后有什么樣的商業(yè)邏輯？
傅盛：坦率地說，大模型特別新，技術(shù)迭代非常快，所以我們也在摸索。我們自研做了行業(yè)垂直大模型，百億參數(shù)級別的，基于行業(yè)大模型我們又推出了私有化應(yīng)用叫聚言，現(xiàn)在正在跟很多行業(yè)合作。
舉個(gè)例子，以前機(jī)器人最大的問題是不夠智能，在餐廳場景，把餐廳銷售信息錄入機(jī)器人系統(tǒng)，你得人工輸入，很麻煩?，F(xiàn)在拍上菜單就可以根據(jù)你的菜品信息做智能推薦；在虛擬網(wǎng)頁上結(jié)合你企業(yè)的實(shí)際或者產(chǎn)品的特點(diǎn)就可以回答。
例如在企業(yè)內(nèi)部行政方面，一個(gè)員工咨詢請婚假，如果是ChatGPT回答，就是請參考當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)和你公司的請婚假手冊。這句話聽著沒有問題，但是確實(shí)沒有用。而我們把企業(yè)員工手冊提供給聚言，它就可以說，根據(jù)本公司規(guī)定大概能夠請幾天婚假，各種問題全部可以回答；另一個(gè)就是剛才說的BrainstormGPT。最后，基于大模型的能力，進(jìn)入家庭的機(jī)器人也一定會(huì)出現(xiàn)，這也是我們主攻方向。
《財(cái)富》：如果說人類進(jìn)化的秘密是語言的誕生，那么這是歷史上第一次機(jī)器發(fā)展出語言的能力，是不是意味著機(jī)器也會(huì)開始進(jìn)化？
傅盛：首先機(jī)器一直在進(jìn)化，無論是芯片還是智能能力。這次大家震驚，是因?yàn)槿祟惇?dú)有的語言能力被它學(xué)會(huì)了。由于有了基本的推理和邏輯（而不是代碼學(xué)出來的邏輯），來幫助你分析的時(shí)候，這種自主進(jìn)化肯定是會(huì)出現(xiàn)的。
例如在開源模型做微調(diào)，就需要高質(zhì)量的語料，以前這些必須靠人去做。今天最簡單的方法就是GPT4.0去生成高質(zhì)量的語料，用AI訓(xùn)練AI。我相信微調(diào)層已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，有一天讓AI給自己寫一個(gè)底層算法也能寫出來，這一定會(huì)發(fā)生。
《財(cái)富》：人類越來越依賴機(jī)器代替我們?nèi)ナ褂谜Z言，會(huì)不會(huì)意味著人類進(jìn)化減慢呢？
傅盛：我是樂觀主義者，首先我們是基于基因的進(jìn)化，本身就很慢；但是，我們的智力值會(huì)因此提升。有種說法，人是生命2.0，我們大部分的決定是大腦決定的，大腦怎么決定是外部信息的接入產(chǎn)生的思維模式。今天，大語言模型出來后，知識(shí)面急速擴(kuò)大，這個(gè)時(shí)候反而使得你獲取知識(shí)、學(xué)習(xí)知識(shí)的速度急速加強(qiáng)。所以這對人的創(chuàng)造力爆發(fā)是很有好處的——也就是說注意力被分配到對人類進(jìn)化的更重要的地方去了。
《財(cái)富》：大模型的語料是從人類現(xiàn)有知識(shí)中選取的。今天有很多擔(dān)憂，比如說新的論文也在GPT的協(xié)助下不斷誕生，這會(huì)不會(huì)阻礙人們對新的知識(shí)的探索？
傅盛：好奇心是人類的天性，這是基因里自帶的；但是，大語言模型沒有好奇心，它像是一個(gè)大號(hào)計(jì)算器——原理就是計(jì)算下一個(gè)詞是什么。如果每個(gè)詞的輸入都符合語言邏輯，那就被你理解了。
而人的好奇心會(huì)因知識(shí)的增長而不斷被激發(fā)。一個(gè)人為什么要讀萬卷書，行千里路？因?yàn)槟憧吹脑蕉?，好奇心越?qiáng)，創(chuàng)造力越強(qiáng)，所以大語言模型可以幫助我們持續(xù)提升能力和眼界。
但是現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)也有一個(gè)擔(dān)憂：GPT學(xué)的知識(shí)太多了太快了，很快就會(huì)把人類的文字學(xué)完了，會(huì)不會(huì)造成語料匱乏？我認(rèn)為也不對，我們放在互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容是知識(shí)結(jié)構(gòu)的冰山一角，比如說今天我們之間的對話，其實(shí)都是構(gòu)成知識(shí)的組成部分，這部分還沒有被發(fā)掘，值得發(fā)掘的東西還非常多。
《財(cái)富》：未來的HR注定要同時(shí)面對人類員工和數(shù)字員工?，F(xiàn)在僅僅面對人類員工，就已經(jīng)產(chǎn)生了很多、很復(fù)雜的挑戰(zhàn)，比如多元的問題、發(fā)生性別和種族之間的沖突等等。未來同樣的問題會(huì)不會(huì)發(fā)生在人類員工和數(shù)字員工之間呢？
傅盛：技術(shù)的使用本質(zhì)上是在加強(qiáng)平等。因?yàn)樵诩夹g(shù)不夠普及的時(shí)候，掌握技術(shù)就可以變成一種超級權(quán)力；但是，現(xiàn)在大語言模型是自然語言接口，不需要學(xué)習(xí)很多生僻、或者難懂的知識(shí)就可以用它。所以那些主動(dòng)性和好奇心足夠強(qiáng)的人，可以借用大語言模型放大自己的能力。
以前這種能力，要通過10年的刻苦學(xué)習(xí)。而這些甚至?xí)芡獠織l件的影響，譬如出生時(shí)候沒那么好的教育資源，沒去過好的大學(xué)，很多東西不懂就是不懂——這個(gè)壁壘太深了。但今天有了大模型的使用，當(dāng)初因?yàn)闆]有機(jī)會(huì)上大學(xué)的人，只要會(huì)用大模型就可以把工作做好。
看未來，數(shù)字員工一定會(huì)越來越多，這無法改變。但是數(shù)字員工多了以后，企業(yè)增效可能會(huì)給所有員工更好的福利，把邊界擴(kuò)得更大，長期來講，肯定會(huì)最終促進(jìn)人與人之間的平等。（財(cái)富中文網(wǎng)）
財(cái)富中文網(wǎng)所刊載內(nèi)容之知識(shí)產(chǎn)權(quán)為財(cái)富媒體知識(shí)產(chǎn)權(quán)有限公司及/或相關(guān)權(quán)利人專屬所有或持有。未經(jīng)許可，禁止進(jìn)行轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制及建立鏡像等任何使用。
