文|銀箭財經(jīng)
在首批被AI搶走工作崗位的人群出現(xiàn)后，時代的變革，已經(jīng)彰顯出了最兇狠的一面。
只不過，為之惴惴不安的終究只是充當(dāng)工具的打工人。在ChatGPT向全世界證明了AI工具的應(yīng)用價值，掀起了現(xiàn)象級行業(yè)熱度之后，各大科技企業(yè)已然在歡欣振奮中，做好了擁抱未來的準備。
而事實上，國內(nèi)人工智能行業(yè)的發(fā)展，要追溯到更早的時期。
一、ChatGPT問世前的中國AI大模型
很幸運的，這一場很可能分割兩個時代的科技變革中，中國企業(yè)并沒有缺席太久。
回顧人工智能發(fā)展史，1943年首次提出人工智能的概念后，AI人工智能作為一個科技概念，在研究所的討論，以及科幻作品的幻想中，緩慢發(fā)展了近70年。直到2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”成為全世界首個通過“圖靈測試”的AI產(chǎn)品，人工智能才算是真正意義上具備實際應(yīng)用價值。
在AlphaGo擊敗當(dāng)時中國圍棋第一人柯潔的2017年，中國香港漢森機器人技術(shù)公司，推出了歷史上首個獲得公民身份的類人機器人“索菲亞”。此后人工智能技術(shù)開始進入快速發(fā)展窗口期，在2019年，AI大模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于藥品研發(fā)領(lǐng)域。
而這一年開始，阿里巴巴、字節(jié)跳動、百度等頭部科技企業(yè)，也開始了對大模型產(chǎn)業(yè)的布局。經(jīng)過兩年多的積累，在ChatGPT揚名全球之前，國內(nèi)科技行業(yè)第一梯隊的企業(yè)和機構(gòu)，就先后公布了各自的AI大模型項目。
以宣發(fā)時間為基準，據(jù)不完全統(tǒng)計，ChatGPT問世的2022年11月之前，國內(nèi)正式發(fā)布的大模型系統(tǒng)，由時間先后排序分別為——
1.阿里巴巴在2021年4月19日發(fā)布的PLUG
在2020年OpenAI發(fā)布GPT-3，宣告人工智能進入“煉大模型”階段后，阿里巴巴率先做出反應(yīng)，在一年后發(fā)布了中文社區(qū)最大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型 PLUG。由于主要功能都集中于文本生成領(lǐng)域，與GPT-3較為相似，在當(dāng)時也有不少人將其稱為“中文版GPT-3”。
2.智源研究院在2021年6月1日發(fā)布的“悟道2.0”
值得一提的是，悟道2.0不僅是國內(nèi)首個超大預(yù)訓(xùn)練語言模型系統(tǒng)，也首次打破了AI大模型科技企業(yè)“專屬”的刻板印象，成為第一個由研究機構(gòu)牽頭推出的大模型系統(tǒng)。參與到研發(fā)過程中的人員，不僅有清華、北大、人大、中科院等多個高校院所，也有一百多位來自阿里巴巴等企業(yè)的AI專家。
而且作為對標GPT-3的國產(chǎn)大模型系統(tǒng)，悟道2.0以1.75萬億的參數(shù)量，創(chuàng)造了當(dāng)時全球最高紀錄，超出了GPT-3近10倍。
3.中科院在2021年7月9日發(fā)布的“紫東太初”
由中科院自動化研究所研發(fā)的紫東太初，是一個跨模態(tài)通用人工智能平臺，也是全球首個能夠同時應(yīng)用于視頻、圖文、語音三大領(lǐng)域的三模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。這一系統(tǒng)擺脫了AI大模型“小說生成器”的刻板印象，也讓各方面看到了AI工具廣闊的應(yīng)用前景。
目前紫東太初已經(jīng)開始應(yīng)用于法律服務(wù)領(lǐng)域，也將“失業(yè)恐慌”擴散到了律師等司法從業(yè)人員身上。
在此期間，也有華為、騰訊等頭部科技企業(yè)，先后披露了各自的大模型系統(tǒng)項目，只是由于暫時還沒有成品發(fā)布，因此也就不納入統(tǒng)計。
可以說，同時期的大模型系統(tǒng)中，相比谷歌和OpenAI旗下產(chǎn)品而言，國產(chǎn)AI大模型已然穩(wěn)穩(wěn)立于第一梯隊之中，實打?qū)嵉刳s上了時代變革的風(fēng)口。
這也為隨后的項目井噴，打下了堅實的基礎(chǔ)。
二、科幻元素加持AI想象力，2023國內(nèi)大模型項目井噴
其實，ChatGPT并沒有想象中那么強大。
在人工智能的劃分中，具備獨立思考和學(xué)習(xí)能力，可以在沒有人為因素干預(yù)的情況下，獨立完成多元素任務(wù)的AI，被稱之為強人工智能。而功能只局限于某一特定領(lǐng)域，依賴數(shù)據(jù)支持和人工標識的AI，則被稱為弱人工智能。
仔細分析ChatGPT，作為一款“聊天機器人”，基于NLP邏輯的自然語言處理人工智能，除了與人類進行對話之外，它很難勝任其他的工作。作為一款弱人工智能，ChatGPT也缺乏自主辨識和分析能力，想要將其拿來充當(dāng)生產(chǎn)工具，還需要人為進行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。
例如此前曾有市場消息稱，OpenAI在肯尼亞以時薪低于2美元的價格雇傭“勞工”，重復(fù)進行手動數(shù)據(jù)標注和信息糾偏的工作，來滿足ChatGPT的AI訓(xùn)練需求。而這種AI綁架人類進行廉價勞動的模式，也一度被諷刺為血汗工廠。
因此在我們看來，ChatGPT之所以能夠引發(fā)現(xiàn)象級的社會現(xiàn)象，并不在于技術(shù)力和功能。而是其在一個恰當(dāng)?shù)臅r機，滿足了人們對人工智能的想象。
至少在國內(nèi)，隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、無現(xiàn)金社會等等，以往只出現(xiàn)于科幻作品中的猜想逐漸成為現(xiàn)實，再加上《流浪地球》等科幻電影的爆火，人們也在熱切期待，有生之年能夠看到強人工智能的出現(xiàn)和普及。
而滿足了基本社交對話需求的聊天機器人，也基本符合了大部分人對強人工智能的想象。因此，受到受眾的影響，ChatGPT也成了許多科技創(chuàng)業(yè)公司的標靶，在天眼查中，與其相關(guān)的企業(yè)已經(jīng)增加至70家。
除了基礎(chǔ)的大語言模型訓(xùn)練系統(tǒng)外，更多的企業(yè)也開始關(guān)注生成式AI，也即是文字轉(zhuǎn)圖形的AI作圖、文本續(xù)寫的AI寫作等AIGC領(lǐng)域。
這一點，從進入2023年以來，接踵而至的AI大模型項目中就能看出一二。
首先是2022年4月就對外披露，將推出“混元”AI大模型的騰訊。在ChatGPT爆火的第二個月，騰訊又在2022年12月繼續(xù)放出消息，混元將迎來全新進展。
從騰訊透露的消息可以看出，暫名為混元助手的AI大模型，或許將和紫東太初一樣，具備視頻、圖文、語言三大領(lǐng)域的AI生成能力。據(jù)傳聞，騰訊將在5月份在微信和QQ端全面對接混元助手，如果傳聞屬實，很可能又將是一個現(xiàn)象級的爆款A(yù)I產(chǎn)品。
此外，還有復(fù)旦大學(xué)在2023年2月21日發(fā)布的“MOSS”、瀾舟科技3月14日發(fā)布的“孟子”、百度3月16日發(fā)布的“文心一言”、清華大學(xué)3月28日發(fā)布的“ChatGLM-6B”、360于4月10日發(fā)布的“360智腦”、商湯科技4月10日發(fā)布的“日日新”、阿里巴巴4月11日發(fā)布的“通義千問”等等。盡管功能特色各不相同，但大體都可以歸納為“類ChatGPT”。
另外，早在2021年4月就曾透露研發(fā)“盤古NLP模型”的華為，在今年4月初再度確認盤古大模型即將亮相。1000億參數(shù)量、40TB數(shù)據(jù)的盤古，能否像鴻蒙一樣再次迎來滿堂彩，也是值得所有人的期待。
再加上今年4月11日，搜狐網(wǎng)絡(luò)大廈正式開業(yè)的“光年之外”，以及4月14日由雷軍在微博透露，將在AI大模型領(lǐng)域發(fā)力的小米。下半年的國內(nèi)AI大模型市場，可以預(yù)見又將是一場血雨腥風(fēng)。
只不過面對今年上半年如同井噴般，不斷涌現(xiàn)的“類ChatGPT”項目，我們還是忍不住思考，這真的是一件好事嗎？
三、生產(chǎn)關(guān)系落后于生產(chǎn)力，AI大模型來得太早？
站在普通人的角度，洶涌而來的AI大模型，幾乎可以稱得上是洪水猛獸。
回顧人類發(fā)展史，每一場科技變革，每一項分割時代的技術(shù)出現(xiàn)時，都必然會消滅一批工作崗位。就像蒸汽機出現(xiàn)后的馬車車夫、自動交換設(shè)備問世后的電話接線員、個人電腦普及后的打字員，以及ChatGPT等生成式AI出現(xiàn)后，面臨失業(yè)的原畫畫師。
時代轟然前行，隨意揚起的一?；覊m，都是壓在每個人肩上的大山。但也不能因為擔(dān)憂部分群體承擔(dān)時代進步的壓力，就裹步不前。
嚴格來講，工作崗位的消失，其背后是生產(chǎn)關(guān)系不匹配生產(chǎn)力發(fā)展，所導(dǎo)致的必然結(jié)果。AI大模型最理想的產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀態(tài)，本該是在潛移默化中逐步提升核心生產(chǎn)行業(yè)的效能后，再由B端影響C端，逐步深入每個人的日常生活之中。
然而ChatGPT的爆火，直接打亂了節(jié)奏，直接將AI大模型送到了C端市場也能廣泛接觸的位置。尚未完全適應(yīng)AI生產(chǎn)工具的社會結(jié)構(gòu)，自然在第一時間表現(xiàn)出了排斥。
面對能夠極大加快工作效率，同時也能有效減少人力成本的AI工具，在降本增效的大環(huán)境下，企業(yè)自然會第一時間全面鋪開。于是文案工作率先遭受沖擊，而后在發(fā)現(xiàn)生成式AI暫時還無法取代商業(yè)寫作后，變革的壓力擠壓到了插畫、繪圖工作上。
一般來說，一張商業(yè)插畫的制作周期往往需要半個月到一個月左右的時間，而且不同水平的畫師，其最終呈現(xiàn)出來的插畫效果也參差不齊，還需要長時間的溝通和修改。而通過AI工具，很容易就能夠通過文字轉(zhuǎn)圖形的功能，幾秒鐘快速生成一張高完成度插畫，稍微進行修改就能投入使用。
兩相對比，生成式AI對企業(yè)的運作效率提升，可謂是立竿見影。只不過現(xiàn)階段的AI作畫，還離不開專業(yè)畫師進行大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而且AI智能不足的當(dāng)下，成品的質(zhì)量也難以保證，短時間內(nèi)還無法完全取代商業(yè)插畫師。
同時，生成式AI制作的插畫，看似并不遜色于人工繪畫，但本質(zhì)上只是對已有資源的排列組合，很容易引發(fā)版權(quán)問題。雖說目前還沒有相應(yīng)的法律法規(guī)進行嚴格限定，但隨著生成式AI的擴散，遲早也會發(fā)生侵權(quán)相關(guān)的官司。
最主要的，就像是工業(yè)機器的量產(chǎn)，取代人工作坊的低產(chǎn)量后，商品價格也會直線下跌。通過AI工具快速量產(chǎn)的插畫，其價值也需要重新界定，很難再套用當(dāng)前的插畫標價。
插畫定制價格的下跌，直接影響了插畫制作公司的生存和盈利，同時也加深了定制方和作畫方的矛盾。至少在當(dāng)前，已經(jīng)有很多企業(yè)公開聲明，不接受插圖提供方使用任何的生成式AI。
同樣的遭遇，很可能會隨著生成式AI的不斷成熟，擴散到所有行業(yè)之中。如何衡量生成式AI的商業(yè)價值，對AI作品進行合理定價，很可能會是未來很長一段時間里，各行各業(yè)統(tǒng)一的爭執(zhí)所在。
AI大模型來得的確太早，早到人類社會被打了一個措手不及。但縱觀已經(jīng)停滯了近30年的人類科技，AI大模型的到來又有些太晚了。
我們能做的，或許還是盡快地接受和適應(yīng)吧。
參考資料：
《一文概覽人工智能（AI）發(fā)展歷程》——知乎
《人工智能浪潮下，AI大模型“推波助瀾”》——科技日報
《凱文·凱利：AI能解決多少問題，也能引發(fā)多少問題》——巴倫周刊