Vào ngày thứ 136 sau khi hô hào "trở thành OpenAI phiên bản Trung Quốc", Wang Huiwen đã bán Light Years Away cho Meituan.
Vào ngày 29 tháng 6 năm 2023, Meituan đã thông báo trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông rằng họ sẽ mua lại toàn bộ 100% vốn cổ phần của "Light Years Beyond" vào ngày 29 tháng 6 năm 2023. Tổng giá mua bao gồm: 233,673 triệu đô la Mỹ tiền mặt + cam kết của Khoản nợ 366,924 triệu đô la Mỹ + 1 nhân dân tệ, tổng cộng khoảng 2,065 tỷ nhân dân tệ.
Thật khó để tưởng tượng rằng công ty khởi nghiệp mô hình quy mô lớn đầu tiên được thành lập bởi một ông chủ lớn ở Trung Quốc sẽ kết thúc theo cách này, cái kết này đã để lại vô số nghi ngờ và đồn đoán trên thị trường.
Từ góc độ kinh doanh tổng thể, việc mua lại Meituan từ cách xa hàng năm ánh sáng chỉ là một thương vụ mua lại thông thường giữa các doanh nghiệp. Nhưng đối với ngành AI trong nước, thương vụ mua lại này dường như cho thấy làn sóng khởi nghiệp quy mô lớn về AI mới nóng trong nửa năm nay đang hạ nhiệt.
Thị trường vốn có nhận thức trực quan hơn về nhiệt độ nước của ngành. Kể từ ngày 26 tháng 6, các cổ phiếu khái niệm AI như HKUST Xunfei, Kunlun Wanwei và 360 đã cùng nhau giảm mạnh.
Không chỉ ở Trung Quốc, mọi người thậm chí không còn theo đuổi ChatGPT, thứ từng được đổ xô đến.
Theo dữ liệu từ công cụ phân tích dữ liệu website SimilarWeb, tốc độ tăng trưởng lượt truy cập của ChatGPT trong giai đoạn đầu rất đáng kinh ngạc, tốc độ tăng trưởng hàng tháng là 131,6% trong tháng 1, 62,5% trong tháng 2 và 55,8% trong tháng 3. Nó chậm lại đáng kể trong tháng 4, với tốc độ tăng trưởng theo tháng là 12,6% và sang tháng 5, con số này chỉ còn 2,8%.
Khi sự phổ biến của mô hình lớn không còn, người ta dễ nghĩ đến câu hỏi: Liệu mô hình lớn có phải là cơ hội tốt để khởi nghiệp?
Rõ ràng, không có câu trả lời chuẩn cho câu hỏi này, và ngay cả ý kiến của các ông lớn cũng khá khác nhau. Chỉ vài ngày trước, Fu Sheng, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Cheetah Mobile, và Zhu Xiaohu, Giám đốc điều hành của Quỹ đầu tư mạo hiểm GSR, đã "tranh cãi" trong vòng bạn bè về việc này.
Sự không nhất quán về nhận thức của mô hình lớn không chỉ tập trung vào cá nhân. Khi các doanh nhân, nhà đầu tư và người yêu cầu đều có những định kiến về nhận thức, thì việc "thận trọng và bảo thủ" với các mô hình lớn đã trở thành trạng thái chung của hầu hết người chơi.
Tại Hội nghị thường niên năm 2023 của China Film Capital được tổ chức vào ngày 16 tháng 6, đã có một cuộc thảo luận sôi nổi giữa các nhà đầu tư của China Film Capital và các công ty công nghệ tiêu dùng và công nghệ cứng được đầu tư về cách ngành này đón nhận các mô hình quy mô lớn và AIGC .
Từ góc độ của "Jiazi Guangnian", thị trường mô hình quy mô lớn rất cần những tiếng nói hợp lý, tốc độ đổi mới không thể dừng lại và nhiều vấn đề vẫn chưa được làm rõ - liệu có thể đúc được mô hình quy mô lớn không? Làm thế nào để đúc? Các vấn đề khi tham gia mô hình lớn là gì? Liệu quá trình thương mại hóa các mô hình lớn trong tương lai có lặp lại những sai lầm của ngành công nghiệp AI trước đây?
Cho dù mọi người có lo lắng đến mức nào, thì gần như chắc chắn rằng ngành công nghiệp này sẽ áp dụng mô hình lớn - câu hỏi đặt ra là theo cách nào.
1. Nhà đầu tư thận trọng
Baichuan Intelligent, Lianyuan Technology, Lingxin Intelligent, Xihu Xinchen, MiniMax... Từ đầu năm 2023 đến nay, các công ty khởi nghiệp quy mô lớn trong nước lần lượt xuất hiện, lý lịch của mỗi doanh nhân đều đủ sáng sủa, và thế mạnh của từng doanh nghiệp là vốn hóa cao.được các bên chấp thuận.
Trong thời gian đó, không có gì lạ khi một doanh nhân ngôi sao nào đó rời bỏ công việc của mình để bắt đầu kinh doanh và tham gia vào một mô hình lớn để có được nguồn tài chính khổng lồ.
Ví dụ, vào ngày 1 tháng 6, có thông tin rằng MiniMax, một công ty khởi nghiệp mô hình quy mô lớn trong nước, sắp hoàn thành vòng gọi vốn hơn 250 triệu đô la Mỹ, và định giá của công ty đã vượt quá 1,2 tỷ đô la Mỹ;
Vào thời điểm đó, tin tức về tài chính của Light Years Away vừa được mua lại bởi Meituan thậm chí còn khó hiểu hơn, Wang Huiwen từng phủ nhận rằng công ty đã nhận được khoản tài trợ 230 triệu đô la Mỹ từ Source Code, Tencent, Wuyuan và Suhua. nhưng khoản tài trợ này cuối cùng đã bị từ chối.Nó đã được xác nhận vì thông báo mua lại do Meituan đưa ra.
Làn sóng các nhà đầu tư theo đuổi các doanh nhân khiến mọi người nghĩ rằng mô hình lớn sẽ kích hoạt toàn bộ vòng tròn đầu tư mạo hiểm AI trong nước, nhưng thực tế không phải vậy. Trên thực tế, ngoại trừ các đội ngôi sao có hào quang của riêng họ, các nhà đầu tư có nhiều khả năng chờ xem và kiểm tra hoạt động kinh doanh quy mô lớn hơn, và chỉ một số ít người thực sự chi tiền thật.
Ngay từ đầu năm nay, khi làn sóng ChatGPT càn quét thế giới, "Jiazi Guangnian" đã lần đầu tiên trao đổi quan điểm với một số nhà đầu tư. Trong thời gian đó, hầu hết mọi người đều học hỏi nhanh và mời các chuyên gia về phổ biến khoa học trong công ty.
Vào thời điểm đó, đã có một cuộc thảo luận sôi nổi trong lĩnh vực AI: ChatGPT có phải là khoảnh khắc của iPhone trong thế giới trí tuệ nhân tạo? Về vấn đề này, câu trả lời mà Xianfeng đưa ra là không nên vội vàng kết luận. “Chúng tôi chưa chắc tác động này lớn đến mức nào, nhưng chúng tôi nghĩ rằng nó (mô hình lớn) chắc chắn sẽ thay đổi điều gì đó.” Li Kang, phó chủ tịch của Xianfeng, cho biết.
Tuy nhiên, một số tổ chức đầu tư đã bày tỏ lo ngại về mô hình lớn. Một nhà đầu tư thị trường sơ cấp nói với "Jiazi Guangnian" rằng ông rất lo lắng về phản ứng thái quá của Trung Quốc. Sau sự bùng nổ của ChatGPT, các kho khái niệm AI trong nước đã bùng nổ. "Thị trường sơ cấp và thứ cấp của chúng ta phải xem xét liệu khoản đầu tư liên quan được đưa vào có thể tạo ra lợi nhuận tương ứng hay không. Nếu vì lợi ích ngắn hạn, loại đầu tư này cuối cùng sẽ dễ dàng trở nên lãng phí, bởi vì bạn đã không thực sự thúc đẩy sự phát triển của công nghệ , nhưng đó là một khoản đầu tư mang tính khái niệm."
Theo quan điểm của ông, các nhà đầu tư nên tập trung vào khám phá nhiều ngành khoa học cơ bản có tác động đến tương lai của nhân loại, đây là sức mạnh công nghệ thực sự với giá trị thị trường tiềm năng sâu sắc. "Cần phải hòa nhập với sự năng động của thị trường, cũng như giá trị thị trường và tiến bộ xã hội thực sự trong tương lai. Chúng ta không được chạy theo một cách mù quáng. Chúng ta phải hiểu rõ điều gì có thể thay đổi tương lai. Nó không nên là bong bóng trong một làn sóng."
Tuy nhiên, một học viên FA nói với "Jiazi Guangnian": "Gần đây, các nhà đầu tư đã dần bắt đầu đầu tư vào các dự án mô hình quy mô lớn, nhưng số tiền không lớn."
"Vấn đề cốt yếu vẫn là nhận thức không đầy đủ." Về thái độ thận trọng của các nhà đầu tư, Zhang Gaonan, đối tác quản lý của Huaying Capital, đã đưa ra cách hiểu của riêng mình. Ông nói thêm: "Hầu như không ai có thể xác định rõ ràng mô hình lớn. Chúng ta cần xác định ranh giới của mô hình lớn trước khi thảo luận về nó. Mô hình lớn mà bạn đề cập và mô hình lớn mà tôi đề cập có lẽ không giống nhau".
Theo quan điểm của một số người, sự thận trọng của các nhà đầu tư có thể là một tín hiệu tiêu cực đối với tinh thần kinh doanh quy mô lớn và nó đang dội một gáo nước lạnh vào các mô hình quy mô lớn. Nhưng nhìn từ khách quan mà nói, cẩn trọng không có nghĩa là cự tuyệt, suy nghĩ thấu đáo mới là cái ôm lấy lý trí, càng đáng quý hơn.
Cho dù là nhà đầu tư, doanh nhân hay công ty truyền thống hy vọng chuyển đổi và nâng cấp hoạt động kinh doanh của chính họ với sự trợ giúp của các mô hình lớn, họ cần làm rõ hai vấn đề trước khi thực sự tham gia vào thị trường mô hình lớn—giới hạn năng lực của mô hình lớn là gì và liệu họ có cần giới thiệu một mô hình lớn không?
2. Trước khi đi theo mô hình lớn, hãy làm rõ hai câu hỏi
Khi một công nghệ mới xuất hiện, câu hỏi cốt lõi trong thế giới kinh doanh là: công nghệ này có thể được sử dụng ở đâu và như thế nào?
Điều này đặc biệt quan trọng đối với mô hình lớn và cũng là câu hỏi mà các công ty chưa thực sự bước vào mô hình lớn cần cân nhắc kỹ.
Để trả lời câu hỏi này, trước tiên cần phác họa ranh giới khả năng của mô hình lớn.
Điểm đặc biệt của mô hình lớn là thuật toán bên trong mô hình của nó là một hộp đen khổng lồ, quá trình tạo ra mô hình lớn là không thể giải thích và không thể đoán trước nên rất khó xác định ranh giới khả năng của nó. Nhưng điều chắc chắn là mô hình lớn có mục đích chung không phải là thuốc chữa bách bệnh.
Lin Yonghua, phó chủ tịch kiêm kỹ sư trưởng của Viện nghiên cứu Zhiyuan, từng đề cập trong một chia sẻ rằng từ góc độ triển khai công nghiệp, "mô hình lớn + học hỏi nhanh" không thể thay thế mọi thứ.
Cô ấy đề cập thêm rằng đối với nhiều nhiệm vụ cụ thể hoặc nhiệm vụ mới, việc học gợi ý có thể cho phép mô hình lớn đưa ra kết quả cần thiết thông qua nhiều vòng gợi ý, nhưng mô hình lớn "không thể nhớ" quá trình này và nếu nhà phát triển thêm toàn bộ gợi ý vào mỗi cuộc gọi, một mặt, nó có thể làm cho nó ngày càng dài hơn và vượt quá khả năng bối cảnh của mô hình lớn, mặt khác, nó chắc chắn sẽ dẫn đến chi phí của mỗi suy luận tăng lên và hiệu quả sẽ khó khăn kiểm soát. Sự bất ổn này càng nguy hiểm hơn trong giai đoạn đổ bộ của những sản phẩm được đầu tư tiền thật.
Zhang Yitian, chuyên gia chính của Trung tâm đổi mới giọng nói quốc gia, cũng cho biết tại cuộc họp thường niên của Huaying Capital vào năm 2023: “Mô hình lớn là một logic tổng quát, và những gì nó mang lại chỉ là một cụm từ vựng tối ưu, không có nguyên nhân và giữa câu trả lời và câu hỏi. Cái chúng ta nhận được chỉ là 'kết quả' cần nhận diện chứ không phải 'đáp số'. Vậy mô hình lớn liệu có thể áp dụng trực tiếp vào các lĩnh vực nghiêm túc như giáo dục, y tế, và công lý có thể là một vấn đề. Nhưng nó hỗ trợ việc ra quyết định. Nó có ý nghĩa. Về mặt trực tiếp tạo ra kết quả, nếu nó được thương mại hóa và sản xuất, chúng tôi nghĩ rằng vẫn còn một chặng đường dài."
Do đó, có một sự đồng thuận trong ngành rằng trong tương lai mỗi ngành sẽ có mô hình dọc của riêng mình và điểm mấu chốt là làm thế nào để tích hợp các khả năng của mô hình chung với dữ liệu ngành của chính công ty.
Nhưng trước khi thực sự cân nhắc triển khai dự án mô hình quy mô lớn, doanh nhân cần cân nhắc một câu hỏi quan trọng hơn nhưng dễ bị bỏ qua: mô hình quy mô lớn có phải là “nhu cầu” duy nhất của doanh nghiệp?
Về vấn đề này, một nhóm mô hình quy mô lớn đa phương thức trong nước đã từng nói với "Jiazi Guangnian" rằng liệu các mô hình quy mô lớn có "chỉ cần" đối với các doanh nghiệp hay không thì cần phải được hiểu từ nhiều góc độ. Đối với một số doanh nghiệp, việc không giới thiệu mô hình quy mô lớn đồng nghĩa với việc mất đi lợi thế cạnh tranh trên thị trường và họ phải sử dụng mô hình quy mô lớn để giành được sự ưu ái của khách hàng - đây cũng là "điều cần thiết".
Nhưng ở một mức độ nào đó, đây là tâm lý thị trường trong những ngày đầu của các công nghệ mới nổi. Về lâu dài, việc công nghiệp hóa các công nghệ mới nổi về cơ bản sẽ được thúc đẩy bởi nhu cầu kinh doanh. Lúc này, doanh nghiệp có cần mô hình lớn hay không cần xem xét nhiều yếu tố.
Ngoài các vấn đề triển khai dự án cụ thể, các công ty cũng cần xem xét vấn đề bảo mật dữ liệu và tác động của các mô hình lớn đối với cấu trúc thị trường ban đầu.
Hai vấn đề này đã thường xuyên xuất hiện trong thời đại thông tin, kỹ thuật số và không thể loại bỏ được, trong thời đại thông minh, những vấn đề này có thể xuất hiện một cách tinh vi hơn.
"Nhiều công ty tiêu dùng hoặc dựa trên nền tảng, nếu họ không ngần ngại nắm lấy mô hình lớn, thì mô hình lớn có khả năng gây phản ứng dữ dội đối với ngành, bởi vì điều đó có nghĩa là ngành này dễ dàng bị chuyển giao khỏi ngành. Ngưỡng gia nhập và chìa khóa nhận thức ." Zhang Yitian nói.
Trong bối cảnh chuyển đổi kỹ thuật số, hầu hết các ngành đã đạt được chuyển đổi kỹ thuật số và nâng cấp thông qua các công nghệ như dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Nhưng đồng thời, các doanh nghiệp truyền thống cũng đã bàn giao một lượng lớn dữ liệu ngành cho các nhà sản xuất công nghệ kỹ thuật số, các nhà cung cấp công nghệ kỹ thuật số đã trở thành một bộ phận chính không thể bỏ qua trong ngành và cấu trúc thị trường ban đầu đã bị thay đổi.
Tuy nhiên, do lượng dữ liệu trong các ngành như công nghiệp và xây dựng ít, khó kết nối dữ liệu giữa các ngành kinh doanh nên các doanh nghiệp truyền thống vẫn duy trì rào cản cạnh tranh cao.
Zhang Yitian nói: "Hiện tại, ngành xây dựng là ngành được bảo vệ tốt nhất trong bối cảnh số hóa. Bây giờ việc thông tin hóa ngành xây dựng, ngoại trừ một Glodon có thể lập ngân sách, không có người khổng lồ nào có thể chen vào. Tại sao? Bởi vì Kiến trúc có bản vẽ thiết kế, bản vẽ xây dựng, bản vẽ bảo trì, bản vẽ quy hoạch, bản vẽ lưu trữ và tám bản vẽ khác, tất cả các bản vẽ đều không được kết nối với nhau và các cơ quan chính phủ không nhận ra nhau. toàn bộ tòa nhà đủ cao, vì vậy ngành xây dựng đã duy trì sự đa dạng hóa của loại hình cạnh tranh này, chúng ta thường cho rằng sự đa dạng hóa sự cạnh tranh là nguồn sinh khí và sức mạnh để phát triển công nghiệp ”.
Do đó, trước làn sóng mô hình quy mô lớn, đối với những doanh nghiệp có tiêu chuẩn ngành và lợi thế cạnh tranh chưa hoàn hảo, việc có nên đón nhận mô hình quy mô lớn vô điều kiện hay không là câu hỏi mà mỗi công ty cần cân nhắc kỹ lưỡng.
3. Không có câu trả lời chuẩn cho việc triển khai kỹ thuật của các mô hình lớn
Đối với những người tham gia đã đầu tư tiền thật vào thị trường mô hình lớn, điều tiếp theo cần làm là giải quyết vấn đề triển khai dự án thực tế.
Về vấn đề này, ngành công nghiệp đã dần dần hình thành một sự đồng thuận rằng trong tương lai, mô hình lớn và mô hình nhỏ sẽ bổ sung cho nhau trong quá trình thực hiện công nghiệp.
Lin Yonghua từng nói rằng các kịch bản diện tích hẹp đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng khái quát hóa thấp sẽ phù hợp hơn với mô hình "mô hình nhỏ + học chuyển giao". Chẳng hạn như kiểm tra công nghiệp, kiểm tra chất lượng công nghiệp, phân tích hình ảnh y tế, v.v.
Ngoài ra, Xuan Xiaohua, người sáng lập Huayuan Computing, cũng cho biết mô hình kinh doanh của các công ty AI trong tương lai là tích hợp mô hình lớn chung được điều khiển bởi dữ liệu lớn và mô hình dữ liệu nhỏ được điều khiển bởi kiến thức cho các ngành dọc để đạt được hai- dẫn động bánh xe.
Zhang Gaonan cũng nói với "Jiazi Guangnian": "Khi doanh nghiệp tối ưu hóa mô hình của riêng họ hoặc đào tạo mô hình dọc, họ có thể kết hợp với các mô hình lớn. Họ không cần dữ liệu nhiều chiều như mô hình lớn và họ không cần áp dụng đầy đủ các mô hình lớn.Tuy nhiên, công nghệ mô hình lớn có thể được kết hợp với các công nghệ khác để tạo thành một mô hình ngành dọc với yêu cầu về sức mạnh tính toán thấp, điều này rất dễ hiểu và nó hoàn toàn không phải là một ứng dụng đơn giản của các mô hình lớn.”
Ví dụ, đối với vấn đề "ảo ảnh" của các mô hình lớn đã bị chỉ trích nhiều lần, có thể cần phải kết hợp thế hệ công nghệ AI trước đó để giải quyết nó trong thời gian ngắn.
"Có nhiều nguyên nhân dẫn đến ảo giác, và có thể là do dữ liệu tương đối thưa thớt và không đủ trong một lĩnh vực nhất định. Trong trường hợp này, chúng tôi cần cung cấp thêm dữ liệu cho mô hình để đào tạo. Ngoài ra, khi người dùng đặt câu hỏi, hãy cung cấp rõ ràng Hơn nữa thông tin cơ bản cũng là một cách để giảm ảo giác, hay hạ “nhiệt độ”. Đôi khi ảo giác xảy ra do các câu hỏi không đủ đầy đủ, thiếu nền tảng và tiền đề. Vì vậy, câu hỏi cũng rất quan trọng, và kỹ thuật là chìa khóa. Trong Ngoài ra, nếu người dùng thực sự muốn giải quyết các vấn đề chính xác 100%, họ vẫn có thể cần sử dụng sơ đồ tri thức, sơ đồ tri thức có thể đảm bảo tính chính xác của suy luận logic, cũng như các công nghệ mới hơn bao gồm 'mô hình thế giới' do Yann Lecun, người đứng đầu đề xuất. của Meta AI ”, Wu Xuening, CTO của Jinyou.com cho biết.
Ngoài việc kết hợp với thế hệ công nghệ AI trước đây, nó cũng là một phần quan trọng để kết hợp quá trình đào tạo các mô hình lớn với dữ liệu công nghiệp chất lượng cao.
Ví dụ, với tư cách là một cơ sở dữ liệu kết hợp phục vụ nền tảng AI PaaS, Tianyun Data đã trải qua hơn mười năm và hiện nó đã đạt đến giai đoạn kết hợp với các mô hình lớn.
Li Congwu, phó chủ tịch của Tianyun Data, cho biết sự kết hợp giữa chính nó và mô hình lớn sẽ được xem xét từ hai khía cạnh - thứ nhất, cách kết hợp dữ liệu miền riêng với mô hình lớn. Ví dụ: Tianyun Data đã hoàn thành một dự án diễn giải chính sách tương tự cho Ủy ban Điều tiết Chứng khoán Trung Quốc. Bằng cách kết hợp nhiều dữ liệu khác nhau như quy định, tiền lệ và diễn giải, Tianyun Data đã tạo ra các diễn giải về hành vi vi phạm, tương tự như quá trình xử phạt của tòa án. dữ liệu cần giải mã nguyên nhân dẫn đến vi phạm.
Thứ hai, Tianyun Data đã phát triển cơ sở dữ liệu lai và là một trong những công ty sớm nhất ở Trung Quốc. Ngay từ khoảng năm 2018, Tianyun Data đã đề xuất khái niệm cơ sở dữ liệu gốc AI, thực tế tương tự như cơ sở dữ liệu vectơ hỗ trợ các mô hình lớn ngày nay.
Nói chung, không có câu trả lời tiêu chuẩn nào cho việc triển khai kỹ thuật của các mô hình lớn.
Trên con đường trí tuệ nhân tạo, Trung Quốc chắc chắn sẽ đi một con đường khác với các nước khác. Rất khó để phân biệt ưu điểm và nhược điểm của hai con đường, và chúng dựa nhiều hơn vào các lựa chọn thực tế trong các điều kiện quốc gia khác nhau.
Li Kang, phó chủ tịch của Xianfeng, đã từng so sánh "Jiazi Guangnian" trong một cuộc phỏng vấn, và nó dường như vẫn còn được áp dụng cho đến ngày nay: "Thật không công bằng khi sử dụng thành công của OpenAI để mô tả nhiều vấn đề của các doanh nhân trong nước. Nó giống như hai người đánh bài vậy. Không giống nhau, đối phương đột nhiên chơi lớn liền một trận tuôn ra, ngươi cứ nói hắn chơi tốt, ta quá cẩn thận, thắng ta tại sao không nói?"
Zhang Yitian chia sẻ rằng từ quan điểm của chính quyền trung ương, các mô hình lớn, bao gồm các vấn đề về trí tuệ nhân tạo, là một công cụ chiến lược quan trọng để giành thế chủ động trong cạnh tranh toàn cầu và là một chiến lược quan trọng để thúc đẩy sự phát triển nhảy vọt của khoa học và công nghệ nước tôi. tối ưu hóa và nâng cấp công nghiệp hóa, và bước nhảy vọt tổng thể về nguồn lực năng suất.
"Khi báo cáo của Đại hội Đảng Cộng sản Trung Quốc lần thứ 20 nói về các vấn đề công nghiệp, nó đã đề xuất trí tuệ nhân tạo tách biệt với thế hệ công nghệ thông tin mới. Do đó, từ quan điểm chính sách, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và quy mô lớn mô hình quy mô không chỉ là vấn đề kỹ thuật và vấn đề công nghiệp, mà còn là cạnh tranh cốt lõi của nền kinh tế quốc gia. Vấn đề quyền lực, từ góc độ sâu hơn, là vấn đề chính trị, và mọi người nên hiểu vấn đề này từ góc độ cao hơn."
Nếu chúng ta nhảy ra khỏi Trung Quốc và kéo dài thời gian phát triển công nghệ, sự náo động do ChatGPT gây ra có thể chỉ là một điểm trong lịch sử phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo và mọi phán đoán có thể là quá sớm.
Rốt cuộc, ngay cả những kỹ thuật viên đã đắm mình trong tuyến đầu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trong một thời gian dài cũng chưa đạt được sự đồng thuận về tương lai của trí tuệ nhân tạo và đang vô cùng lo lắng.
Trong cuốn sách nổi tiếng gần đây "Tại sao sự vĩ đại không thể được lên kế hoạch", các tác giả Kenneth Stanley và Joel Lehman viết: "Chúng ta phải đối mặt với một thực tế khó chịu là chúng ta không thể xác định liệu có bất kỳ quy tắc ngón tay cái nào có thể là hướng dẫn đáng tin cậy trong việc theo đuổi các mục tiêu của AI hay không. ."
Tại Hội nghị Trí Viễn Bắc Kinh 2023 vừa kết thúc cách đây không lâu, Huang Tiejun, Giám đốc Viện Nghiên cứu Trí Viễn, cũng có nỗi lo lắng rất tương tự. Anh trực tiếp dùng bốn chữ "không thể đóng cửa" làm tiêu đề bài phát biểu cho lễ bế mạc. Anh ấy nói: "Chúng tôi đang ở trong một trạng thái không chắc chắn. Near AGI này có mạnh hơn chúng tôi không? Nó có thông minh hơn chúng tôi không? Hay khi nào nó sẽ vượt qua chúng tôi? Tôi không biết. Chúng tôi đang ở trong tình trạng hoàn toàn lạc lõng kiểm soát."
Cuối bài phát biểu bế mạc, ông kết luận bằng câu này: "Nếu chúng ta có thể đối phó với rủi ro với nhiệt huyết giống như khi đầu tư vào các mô hình lớn, thì ít nhất cũng có thể nắm bắt được tương lai. Nhưng, bạn có tin rằng con người có thể làm được không?" nó? Tôi không biết."
Nhìn vào tất cả các công nghệ và ngành công nghiệp, "cảm giác mất kiểm soát" này từ các kỹ thuật viên cốt lõi tuyến đầu không phổ biến trong các lĩnh vực khác. Bây giờ, hầu hết mọi người đang băng qua sông bằng cách cảm nhận những viên đá. Mỗi công ty tham gia thị trường ngày nay đều có tiềm năng trở thành người tiên phong trong vùng đất công nghệ còn nguyên sơ.
Và thời gian là bằng chứng tốt nhất để chứng minh tất cả.
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Các mô hình quy mô lớn đã tăng vọt trong nửa năm và chỉ có một số nhà đầu tư bỏ tiền thật
Tác giả｜Lưu Dương Nam
Nguồn｜Jiazi Light Year
Vào ngày thứ 136 sau khi hô hào "trở thành OpenAI phiên bản Trung Quốc", Wang Huiwen đã bán Light Years Away cho Meituan.
Vào ngày 29 tháng 6 năm 2023, Meituan đã thông báo trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông rằng họ sẽ mua lại toàn bộ 100% vốn cổ phần của "Light Years Beyond" vào ngày 29 tháng 6 năm 2023. Tổng giá mua bao gồm: 233,673 triệu đô la Mỹ tiền mặt + cam kết của Khoản nợ 366,924 triệu đô la Mỹ + 1 nhân dân tệ, tổng cộng khoảng 2,065 tỷ nhân dân tệ.
Thật khó để tưởng tượng rằng công ty khởi nghiệp mô hình quy mô lớn đầu tiên được thành lập bởi một ông chủ lớn ở Trung Quốc sẽ kết thúc theo cách này, cái kết này đã để lại vô số nghi ngờ và đồn đoán trên thị trường.
Từ góc độ kinh doanh tổng thể, việc mua lại Meituan từ cách xa hàng năm ánh sáng chỉ là một thương vụ mua lại thông thường giữa các doanh nghiệp. Nhưng đối với ngành AI trong nước, thương vụ mua lại này dường như cho thấy làn sóng khởi nghiệp quy mô lớn về AI mới nóng trong nửa năm nay đang hạ nhiệt.
Thị trường vốn có nhận thức trực quan hơn về nhiệt độ nước của ngành. Kể từ ngày 26 tháng 6, các cổ phiếu khái niệm AI như HKUST Xunfei, Kunlun Wanwei và 360 đã cùng nhau giảm mạnh.
Không chỉ ở Trung Quốc, mọi người thậm chí không còn theo đuổi ChatGPT, thứ từng được đổ xô đến.
Theo dữ liệu từ công cụ phân tích dữ liệu website SimilarWeb, tốc độ tăng trưởng lượt truy cập của ChatGPT trong giai đoạn đầu rất đáng kinh ngạc, tốc độ tăng trưởng hàng tháng là 131,6% trong tháng 1, 62,5% trong tháng 2 và 55,8% trong tháng 3. Nó chậm lại đáng kể trong tháng 4, với tốc độ tăng trưởng theo tháng là 12,6% và sang tháng 5, con số này chỉ còn 2,8%.
Khi sự phổ biến của mô hình lớn không còn, người ta dễ nghĩ đến câu hỏi: Liệu mô hình lớn có phải là cơ hội tốt để khởi nghiệp?
Rõ ràng, không có câu trả lời chuẩn cho câu hỏi này, và ngay cả ý kiến của các ông lớn cũng khá khác nhau. Chỉ vài ngày trước, Fu Sheng, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Cheetah Mobile, và Zhu Xiaohu, Giám đốc điều hành của Quỹ đầu tư mạo hiểm GSR, đã "tranh cãi" trong vòng bạn bè về việc này.
Tại Hội nghị thường niên năm 2023 của China Film Capital được tổ chức vào ngày 16 tháng 6, đã có một cuộc thảo luận sôi nổi giữa các nhà đầu tư của China Film Capital và các công ty công nghệ tiêu dùng và công nghệ cứng được đầu tư về cách ngành này đón nhận các mô hình quy mô lớn và AIGC .
Từ góc độ của "Jiazi Guangnian", thị trường mô hình quy mô lớn rất cần những tiếng nói hợp lý, tốc độ đổi mới không thể dừng lại và nhiều vấn đề vẫn chưa được làm rõ - liệu có thể đúc được mô hình quy mô lớn không? Làm thế nào để đúc? Các vấn đề khi tham gia mô hình lớn là gì? Liệu quá trình thương mại hóa các mô hình lớn trong tương lai có lặp lại những sai lầm của ngành công nghiệp AI trước đây?
Cho dù mọi người có lo lắng đến mức nào, thì gần như chắc chắn rằng ngành công nghiệp này sẽ áp dụng mô hình lớn - câu hỏi đặt ra là theo cách nào.
1. Nhà đầu tư thận trọng
Baichuan Intelligent, Lianyuan Technology, Lingxin Intelligent, Xihu Xinchen, MiniMax... Từ đầu năm 2023 đến nay, các công ty khởi nghiệp quy mô lớn trong nước lần lượt xuất hiện, lý lịch của mỗi doanh nhân đều đủ sáng sủa, và thế mạnh của từng doanh nghiệp là vốn hóa cao.được các bên chấp thuận.
Trong thời gian đó, không có gì lạ khi một doanh nhân ngôi sao nào đó rời bỏ công việc của mình để bắt đầu kinh doanh và tham gia vào một mô hình lớn để có được nguồn tài chính khổng lồ.
Ví dụ, vào ngày 1 tháng 6, có thông tin rằng MiniMax, một công ty khởi nghiệp mô hình quy mô lớn trong nước, sắp hoàn thành vòng gọi vốn hơn 250 triệu đô la Mỹ, và định giá của công ty đã vượt quá 1,2 tỷ đô la Mỹ;
Vào thời điểm đó, tin tức về tài chính của Light Years Away vừa được mua lại bởi Meituan thậm chí còn khó hiểu hơn, Wang Huiwen từng phủ nhận rằng công ty đã nhận được khoản tài trợ 230 triệu đô la Mỹ từ Source Code, Tencent, Wuyuan và Suhua. nhưng khoản tài trợ này cuối cùng đã bị từ chối.Nó đã được xác nhận vì thông báo mua lại do Meituan đưa ra.
Làn sóng các nhà đầu tư theo đuổi các doanh nhân khiến mọi người nghĩ rằng mô hình lớn sẽ kích hoạt toàn bộ vòng tròn đầu tư mạo hiểm AI trong nước, nhưng thực tế không phải vậy. Trên thực tế, ngoại trừ các đội ngôi sao có hào quang của riêng họ, các nhà đầu tư có nhiều khả năng chờ xem và kiểm tra hoạt động kinh doanh quy mô lớn hơn, và chỉ một số ít người thực sự chi tiền thật.
Vào thời điểm đó, đã có một cuộc thảo luận sôi nổi trong lĩnh vực AI: ChatGPT có phải là khoảnh khắc của iPhone trong thế giới trí tuệ nhân tạo? Về vấn đề này, câu trả lời mà Xianfeng đưa ra là không nên vội vàng kết luận. “Chúng tôi chưa chắc tác động này lớn đến mức nào, nhưng chúng tôi nghĩ rằng nó (mô hình lớn) chắc chắn sẽ thay đổi điều gì đó.” Li Kang, phó chủ tịch của Xianfeng, cho biết.
Tuy nhiên, một số tổ chức đầu tư đã bày tỏ lo ngại về mô hình lớn. Một nhà đầu tư thị trường sơ cấp nói với "Jiazi Guangnian" rằng ông rất lo lắng về phản ứng thái quá của Trung Quốc. Sau sự bùng nổ của ChatGPT, các kho khái niệm AI trong nước đã bùng nổ. "Thị trường sơ cấp và thứ cấp của chúng ta phải xem xét liệu khoản đầu tư liên quan được đưa vào có thể tạo ra lợi nhuận tương ứng hay không. Nếu vì lợi ích ngắn hạn, loại đầu tư này cuối cùng sẽ dễ dàng trở nên lãng phí, bởi vì bạn đã không thực sự thúc đẩy sự phát triển của công nghệ , nhưng đó là một khoản đầu tư mang tính khái niệm."
Theo quan điểm của ông, các nhà đầu tư nên tập trung vào khám phá nhiều ngành khoa học cơ bản có tác động đến tương lai của nhân loại, đây là sức mạnh công nghệ thực sự với giá trị thị trường tiềm năng sâu sắc. "Cần phải hòa nhập với sự năng động của thị trường, cũng như giá trị thị trường và tiến bộ xã hội thực sự trong tương lai. Chúng ta không được chạy theo một cách mù quáng. Chúng ta phải hiểu rõ điều gì có thể thay đổi tương lai. Nó không nên là bong bóng trong một làn sóng."
Tuy nhiên, một học viên FA nói với "Jiazi Guangnian": "Gần đây, các nhà đầu tư đã dần bắt đầu đầu tư vào các dự án mô hình quy mô lớn, nhưng số tiền không lớn."
"Vấn đề cốt yếu vẫn là nhận thức không đầy đủ." Về thái độ thận trọng của các nhà đầu tư, Zhang Gaonan, đối tác quản lý của Huaying Capital, đã đưa ra cách hiểu của riêng mình. Ông nói thêm: "Hầu như không ai có thể xác định rõ ràng mô hình lớn. Chúng ta cần xác định ranh giới của mô hình lớn trước khi thảo luận về nó. Mô hình lớn mà bạn đề cập và mô hình lớn mà tôi đề cập có lẽ không giống nhau".
Theo quan điểm của một số người, sự thận trọng của các nhà đầu tư có thể là một tín hiệu tiêu cực đối với tinh thần kinh doanh quy mô lớn và nó đang dội một gáo nước lạnh vào các mô hình quy mô lớn. Nhưng nhìn từ khách quan mà nói, cẩn trọng không có nghĩa là cự tuyệt, suy nghĩ thấu đáo mới là cái ôm lấy lý trí, càng đáng quý hơn.
Cho dù là nhà đầu tư, doanh nhân hay công ty truyền thống hy vọng chuyển đổi và nâng cấp hoạt động kinh doanh của chính họ với sự trợ giúp của các mô hình lớn, họ cần làm rõ hai vấn đề trước khi thực sự tham gia vào thị trường mô hình lớn—giới hạn năng lực của mô hình lớn là gì và liệu họ có cần giới thiệu một mô hình lớn không?
2. Trước khi đi theo mô hình lớn, hãy làm rõ hai câu hỏi
Khi một công nghệ mới xuất hiện, câu hỏi cốt lõi trong thế giới kinh doanh là: công nghệ này có thể được sử dụng ở đâu và như thế nào?
Điều này đặc biệt quan trọng đối với mô hình lớn và cũng là câu hỏi mà các công ty chưa thực sự bước vào mô hình lớn cần cân nhắc kỹ.
Để trả lời câu hỏi này, trước tiên cần phác họa ranh giới khả năng của mô hình lớn.
Điểm đặc biệt của mô hình lớn là thuật toán bên trong mô hình của nó là một hộp đen khổng lồ, quá trình tạo ra mô hình lớn là không thể giải thích và không thể đoán trước nên rất khó xác định ranh giới khả năng của nó. Nhưng điều chắc chắn là mô hình lớn có mục đích chung không phải là thuốc chữa bách bệnh.
Lin Yonghua, phó chủ tịch kiêm kỹ sư trưởng của Viện nghiên cứu Zhiyuan, từng đề cập trong một chia sẻ rằng từ góc độ triển khai công nghiệp, "mô hình lớn + học hỏi nhanh" không thể thay thế mọi thứ.
Cô ấy đề cập thêm rằng đối với nhiều nhiệm vụ cụ thể hoặc nhiệm vụ mới, việc học gợi ý có thể cho phép mô hình lớn đưa ra kết quả cần thiết thông qua nhiều vòng gợi ý, nhưng mô hình lớn "không thể nhớ" quá trình này và nếu nhà phát triển thêm toàn bộ gợi ý vào mỗi cuộc gọi, một mặt, nó có thể làm cho nó ngày càng dài hơn và vượt quá khả năng bối cảnh của mô hình lớn, mặt khác, nó chắc chắn sẽ dẫn đến chi phí của mỗi suy luận tăng lên và hiệu quả sẽ khó khăn kiểm soát. Sự bất ổn này càng nguy hiểm hơn trong giai đoạn đổ bộ của những sản phẩm được đầu tư tiền thật.
Zhang Yitian, chuyên gia chính của Trung tâm đổi mới giọng nói quốc gia, cũng cho biết tại cuộc họp thường niên của Huaying Capital vào năm 2023: “Mô hình lớn là một logic tổng quát, và những gì nó mang lại chỉ là một cụm từ vựng tối ưu, không có nguyên nhân và giữa câu trả lời và câu hỏi. Cái chúng ta nhận được chỉ là 'kết quả' cần nhận diện chứ không phải 'đáp số'. Vậy mô hình lớn liệu có thể áp dụng trực tiếp vào các lĩnh vực nghiêm túc như giáo dục, y tế, và công lý có thể là một vấn đề. Nhưng nó hỗ trợ việc ra quyết định. Nó có ý nghĩa. Về mặt trực tiếp tạo ra kết quả, nếu nó được thương mại hóa và sản xuất, chúng tôi nghĩ rằng vẫn còn một chặng đường dài."
Do đó, có một sự đồng thuận trong ngành rằng trong tương lai mỗi ngành sẽ có mô hình dọc của riêng mình và điểm mấu chốt là làm thế nào để tích hợp các khả năng của mô hình chung với dữ liệu ngành của chính công ty.
Nhưng trước khi thực sự cân nhắc triển khai dự án mô hình quy mô lớn, doanh nhân cần cân nhắc một câu hỏi quan trọng hơn nhưng dễ bị bỏ qua: mô hình quy mô lớn có phải là “nhu cầu” duy nhất của doanh nghiệp?
Về vấn đề này, một nhóm mô hình quy mô lớn đa phương thức trong nước đã từng nói với "Jiazi Guangnian" rằng liệu các mô hình quy mô lớn có "chỉ cần" đối với các doanh nghiệp hay không thì cần phải được hiểu từ nhiều góc độ. Đối với một số doanh nghiệp, việc không giới thiệu mô hình quy mô lớn đồng nghĩa với việc mất đi lợi thế cạnh tranh trên thị trường và họ phải sử dụng mô hình quy mô lớn để giành được sự ưu ái của khách hàng - đây cũng là "điều cần thiết".
Nhưng ở một mức độ nào đó, đây là tâm lý thị trường trong những ngày đầu của các công nghệ mới nổi. Về lâu dài, việc công nghiệp hóa các công nghệ mới nổi về cơ bản sẽ được thúc đẩy bởi nhu cầu kinh doanh. Lúc này, doanh nghiệp có cần mô hình lớn hay không cần xem xét nhiều yếu tố.
Ngoài các vấn đề triển khai dự án cụ thể, các công ty cũng cần xem xét vấn đề bảo mật dữ liệu và tác động của các mô hình lớn đối với cấu trúc thị trường ban đầu.
Hai vấn đề này đã thường xuyên xuất hiện trong thời đại thông tin, kỹ thuật số và không thể loại bỏ được, trong thời đại thông minh, những vấn đề này có thể xuất hiện một cách tinh vi hơn.
"Nhiều công ty tiêu dùng hoặc dựa trên nền tảng, nếu họ không ngần ngại nắm lấy mô hình lớn, thì mô hình lớn có khả năng gây phản ứng dữ dội đối với ngành, bởi vì điều đó có nghĩa là ngành này dễ dàng bị chuyển giao khỏi ngành. Ngưỡng gia nhập và chìa khóa nhận thức ." Zhang Yitian nói.
Trong bối cảnh chuyển đổi kỹ thuật số, hầu hết các ngành đã đạt được chuyển đổi kỹ thuật số và nâng cấp thông qua các công nghệ như dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Nhưng đồng thời, các doanh nghiệp truyền thống cũng đã bàn giao một lượng lớn dữ liệu ngành cho các nhà sản xuất công nghệ kỹ thuật số, các nhà cung cấp công nghệ kỹ thuật số đã trở thành một bộ phận chính không thể bỏ qua trong ngành và cấu trúc thị trường ban đầu đã bị thay đổi.
Tuy nhiên, do lượng dữ liệu trong các ngành như công nghiệp và xây dựng ít, khó kết nối dữ liệu giữa các ngành kinh doanh nên các doanh nghiệp truyền thống vẫn duy trì rào cản cạnh tranh cao.
Zhang Yitian nói: "Hiện tại, ngành xây dựng là ngành được bảo vệ tốt nhất trong bối cảnh số hóa. Bây giờ việc thông tin hóa ngành xây dựng, ngoại trừ một Glodon có thể lập ngân sách, không có người khổng lồ nào có thể chen vào. Tại sao? Bởi vì Kiến trúc có bản vẽ thiết kế, bản vẽ xây dựng, bản vẽ bảo trì, bản vẽ quy hoạch, bản vẽ lưu trữ và tám bản vẽ khác, tất cả các bản vẽ đều không được kết nối với nhau và các cơ quan chính phủ không nhận ra nhau. toàn bộ tòa nhà đủ cao, vì vậy ngành xây dựng đã duy trì sự đa dạng hóa của loại hình cạnh tranh này, chúng ta thường cho rằng sự đa dạng hóa sự cạnh tranh là nguồn sinh khí và sức mạnh để phát triển công nghiệp ”.
Do đó, trước làn sóng mô hình quy mô lớn, đối với những doanh nghiệp có tiêu chuẩn ngành và lợi thế cạnh tranh chưa hoàn hảo, việc có nên đón nhận mô hình quy mô lớn vô điều kiện hay không là câu hỏi mà mỗi công ty cần cân nhắc kỹ lưỡng.
3. Không có câu trả lời chuẩn cho việc triển khai kỹ thuật của các mô hình lớn
Đối với những người tham gia đã đầu tư tiền thật vào thị trường mô hình lớn, điều tiếp theo cần làm là giải quyết vấn đề triển khai dự án thực tế.
Về vấn đề này, ngành công nghiệp đã dần dần hình thành một sự đồng thuận rằng trong tương lai, mô hình lớn và mô hình nhỏ sẽ bổ sung cho nhau trong quá trình thực hiện công nghiệp.
Lin Yonghua từng nói rằng các kịch bản diện tích hẹp đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng khái quát hóa thấp sẽ phù hợp hơn với mô hình "mô hình nhỏ + học chuyển giao". Chẳng hạn như kiểm tra công nghiệp, kiểm tra chất lượng công nghiệp, phân tích hình ảnh y tế, v.v.
Ngoài ra, Xuan Xiaohua, người sáng lập Huayuan Computing, cũng cho biết mô hình kinh doanh của các công ty AI trong tương lai là tích hợp mô hình lớn chung được điều khiển bởi dữ liệu lớn và mô hình dữ liệu nhỏ được điều khiển bởi kiến thức cho các ngành dọc để đạt được hai- dẫn động bánh xe.
Zhang Gaonan cũng nói với "Jiazi Guangnian": "Khi doanh nghiệp tối ưu hóa mô hình của riêng họ hoặc đào tạo mô hình dọc, họ có thể kết hợp với các mô hình lớn. Họ không cần dữ liệu nhiều chiều như mô hình lớn và họ không cần áp dụng đầy đủ các mô hình lớn.Tuy nhiên, công nghệ mô hình lớn có thể được kết hợp với các công nghệ khác để tạo thành một mô hình ngành dọc với yêu cầu về sức mạnh tính toán thấp, điều này rất dễ hiểu và nó hoàn toàn không phải là một ứng dụng đơn giản của các mô hình lớn.”
Ví dụ, đối với vấn đề "ảo ảnh" của các mô hình lớn đã bị chỉ trích nhiều lần, có thể cần phải kết hợp thế hệ công nghệ AI trước đó để giải quyết nó trong thời gian ngắn.
"Có nhiều nguyên nhân dẫn đến ảo giác, và có thể là do dữ liệu tương đối thưa thớt và không đủ trong một lĩnh vực nhất định. Trong trường hợp này, chúng tôi cần cung cấp thêm dữ liệu cho mô hình để đào tạo. Ngoài ra, khi người dùng đặt câu hỏi, hãy cung cấp rõ ràng Hơn nữa thông tin cơ bản cũng là một cách để giảm ảo giác, hay hạ “nhiệt độ”. Đôi khi ảo giác xảy ra do các câu hỏi không đủ đầy đủ, thiếu nền tảng và tiền đề. Vì vậy, câu hỏi cũng rất quan trọng, và kỹ thuật là chìa khóa. Trong Ngoài ra, nếu người dùng thực sự muốn giải quyết các vấn đề chính xác 100%, họ vẫn có thể cần sử dụng sơ đồ tri thức, sơ đồ tri thức có thể đảm bảo tính chính xác của suy luận logic, cũng như các công nghệ mới hơn bao gồm 'mô hình thế giới' do Yann Lecun, người đứng đầu đề xuất. của Meta AI ”, Wu Xuening, CTO của Jinyou.com cho biết.
Ngoài việc kết hợp với thế hệ công nghệ AI trước đây, nó cũng là một phần quan trọng để kết hợp quá trình đào tạo các mô hình lớn với dữ liệu công nghiệp chất lượng cao.
Ví dụ, với tư cách là một cơ sở dữ liệu kết hợp phục vụ nền tảng AI PaaS, Tianyun Data đã trải qua hơn mười năm và hiện nó đã đạt đến giai đoạn kết hợp với các mô hình lớn.
Li Congwu, phó chủ tịch của Tianyun Data, cho biết sự kết hợp giữa chính nó và mô hình lớn sẽ được xem xét từ hai khía cạnh - thứ nhất, cách kết hợp dữ liệu miền riêng với mô hình lớn. Ví dụ: Tianyun Data đã hoàn thành một dự án diễn giải chính sách tương tự cho Ủy ban Điều tiết Chứng khoán Trung Quốc. Bằng cách kết hợp nhiều dữ liệu khác nhau như quy định, tiền lệ và diễn giải, Tianyun Data đã tạo ra các diễn giải về hành vi vi phạm, tương tự như quá trình xử phạt của tòa án. dữ liệu cần giải mã nguyên nhân dẫn đến vi phạm.
Thứ hai, Tianyun Data đã phát triển cơ sở dữ liệu lai và là một trong những công ty sớm nhất ở Trung Quốc. Ngay từ khoảng năm 2018, Tianyun Data đã đề xuất khái niệm cơ sở dữ liệu gốc AI, thực tế tương tự như cơ sở dữ liệu vectơ hỗ trợ các mô hình lớn ngày nay.
Nói chung, không có câu trả lời tiêu chuẩn nào cho việc triển khai kỹ thuật của các mô hình lớn.
Trên con đường trí tuệ nhân tạo, Trung Quốc chắc chắn sẽ đi một con đường khác với các nước khác. Rất khó để phân biệt ưu điểm và nhược điểm của hai con đường, và chúng dựa nhiều hơn vào các lựa chọn thực tế trong các điều kiện quốc gia khác nhau.
Li Kang, phó chủ tịch của Xianfeng, đã từng so sánh "Jiazi Guangnian" trong một cuộc phỏng vấn, và nó dường như vẫn còn được áp dụng cho đến ngày nay: "Thật không công bằng khi sử dụng thành công của OpenAI để mô tả nhiều vấn đề của các doanh nhân trong nước. Nó giống như hai người đánh bài vậy. Không giống nhau, đối phương đột nhiên chơi lớn liền một trận tuôn ra, ngươi cứ nói hắn chơi tốt, ta quá cẩn thận, thắng ta tại sao không nói?"
Zhang Yitian chia sẻ rằng từ quan điểm của chính quyền trung ương, các mô hình lớn, bao gồm các vấn đề về trí tuệ nhân tạo, là một công cụ chiến lược quan trọng để giành thế chủ động trong cạnh tranh toàn cầu và là một chiến lược quan trọng để thúc đẩy sự phát triển nhảy vọt của khoa học và công nghệ nước tôi. tối ưu hóa và nâng cấp công nghiệp hóa, và bước nhảy vọt tổng thể về nguồn lực năng suất.
"Khi báo cáo của Đại hội Đảng Cộng sản Trung Quốc lần thứ 20 nói về các vấn đề công nghiệp, nó đã đề xuất trí tuệ nhân tạo tách biệt với thế hệ công nghệ thông tin mới. Do đó, từ quan điểm chính sách, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và quy mô lớn mô hình quy mô không chỉ là vấn đề kỹ thuật và vấn đề công nghiệp, mà còn là cạnh tranh cốt lõi của nền kinh tế quốc gia. Vấn đề quyền lực, từ góc độ sâu hơn, là vấn đề chính trị, và mọi người nên hiểu vấn đề này từ góc độ cao hơn."
Nếu chúng ta nhảy ra khỏi Trung Quốc và kéo dài thời gian phát triển công nghệ, sự náo động do ChatGPT gây ra có thể chỉ là một điểm trong lịch sử phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo và mọi phán đoán có thể là quá sớm.
Rốt cuộc, ngay cả những kỹ thuật viên đã đắm mình trong tuyến đầu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trong một thời gian dài cũng chưa đạt được sự đồng thuận về tương lai của trí tuệ nhân tạo và đang vô cùng lo lắng.
Trong cuốn sách nổi tiếng gần đây "Tại sao sự vĩ đại không thể được lên kế hoạch", các tác giả Kenneth Stanley và Joel Lehman viết: "Chúng ta phải đối mặt với một thực tế khó chịu là chúng ta không thể xác định liệu có bất kỳ quy tắc ngón tay cái nào có thể là hướng dẫn đáng tin cậy trong việc theo đuổi các mục tiêu của AI hay không. ."
Tại Hội nghị Trí Viễn Bắc Kinh 2023 vừa kết thúc cách đây không lâu, Huang Tiejun, Giám đốc Viện Nghiên cứu Trí Viễn, cũng có nỗi lo lắng rất tương tự. Anh trực tiếp dùng bốn chữ "không thể đóng cửa" làm tiêu đề bài phát biểu cho lễ bế mạc. Anh ấy nói: "Chúng tôi đang ở trong một trạng thái không chắc chắn. Near AGI này có mạnh hơn chúng tôi không? Nó có thông minh hơn chúng tôi không? Hay khi nào nó sẽ vượt qua chúng tôi? Tôi không biết. Chúng tôi đang ở trong tình trạng hoàn toàn lạc lõng kiểm soát."
Cuối bài phát biểu bế mạc, ông kết luận bằng câu này: "Nếu chúng ta có thể đối phó với rủi ro với nhiệt huyết giống như khi đầu tư vào các mô hình lớn, thì ít nhất cũng có thể nắm bắt được tương lai. Nhưng, bạn có tin rằng con người có thể làm được không?" nó? Tôi không biết."
Nhìn vào tất cả các công nghệ và ngành công nghiệp, "cảm giác mất kiểm soát" này từ các kỹ thuật viên cốt lõi tuyến đầu không phổ biến trong các lĩnh vực khác. Bây giờ, hầu hết mọi người đang băng qua sông bằng cách cảm nhận những viên đá. Mỗi công ty tham gia thị trường ngày nay đều có tiềm năng trở thành người tiên phong trong vùng đất công nghệ còn nguyên sơ.
Và thời gian là bằng chứng tốt nhất để chứng minh tất cả.