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安全、價格戰(zhàn)、大力出奇跡,大模型“四小龍”暢談如何通往AGI

AIGC行業(yè)資訊1年前 (2024)更新 jzawxc
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6月14日至6月15日,為期兩天的2024年智源大會在北京舉行。會上,除智源研究院公布的近20項研究進展令人目不暇接外,被稱為國內(nèi)大模型“四小龍”的首席執(zhí)行官(CEO)們罕見聚首,也吸引了眾多人工智能從業(yè)者、愛好者的目光。

這場名為“尖峰對話:通往agi(通用人工智能)之路”的圓桌論壇由智源人工智能研究院院長王仲遠主持,在近一小時的對話中,他與百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川,月之暗面創(chuàng)始人、CEO楊植麟,智譜AI CEO張鵬,面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO李大海一起探討了在通向AGI的路上大模型扮演的角色、AI安全與倫理,以及大模型“價格戰(zhàn)”等問題。

過去一年多時間,面對大模型的飛速發(fā)展,中國公司經(jīng)歷了恐慌期、投入期和迭代期,已經(jīng)實現(xiàn)了從“追趕到并跑”的研發(fā)之路,并逐漸開啟商業(yè)化。但隨著行業(yè)格局開始明晰,價格戰(zhàn)、AI安全和倫理,以及能否“大力出奇跡”等話題都成為行業(yè)爭論話題,這也讓本次圓桌格外受到關注。

大模型“四小龍”談“價格戰(zhàn)”:擴產(chǎn)降本還是營銷噱頭?

“價格戰(zhàn)”無疑是今年5月以來大模型領域的最大熱詞。率先“開卷”的是人工智能公司深度求索(DeepSeek),其發(fā)布的第二代MoE大模型DeepSeek-V2號稱“性能與GTP-4(OpenAI公司旗下的一款生成式模型)一致,但價格只有GPT-4的百分之一”。隨后,智譜AI、字節(jié)跳動、阿里、百度、科大訊飛、騰訊等眾多企業(yè)紛紛跟進,價格先被打入“厘時代”,隨后更有企業(yè)“掀桌”般地宣布“全面免費”。

那么,現(xiàn)場的四位大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)首席執(zhí)行官們又將如何看待大模型“價格戰(zhàn)”?

智譜AI曾是大模型降價潮的最早跟進者之一。談及這一問題,智譜AI CEO張鵬認為,“價格戰(zhàn)”是通過技術創(chuàng)新降低成本并推動大模型普及的手段,這一策略可以促進AI大模型成為像水電一樣的基礎設施,從宏觀角度看,也有利于中國AI大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

“很長時間以來,智譜的價格一直都是行業(yè)內(nèi)較低的,技術能夠把成本的空間釋放出來,使得企業(yè)ROI(投資回報率)大于1?!睆堸i說。但張鵬也提示,過分關注成本削減和低價策略,可能對商業(yè)可持續(xù)性構成挑戰(zhàn)。

在此前接受包括新京報在內(nèi)的采訪時,王小川曾明確表示,百川并不會“摻和”到價格戰(zhàn)當中。在這次圓桌論壇中,他卻分析了“’價格戰(zhàn)’對中國發(fā)展大模型的益處?!痹谒磥?,“價格戰(zhàn)”一方面可以降低普通企業(yè)使用大模型的成本,擴大市場;另一方面,可以讓一些原本自主訓練大模型比較“吃力”的企業(yè),直接轉(zhuǎn)化為大模型的使用者,減少投入和浪費。

“我觀察到,之前大家在恐慌的時候,因為不知道大模型為何物,很多企業(yè)但凡有點技術能力,都說我自己要訓大模型,買卡。明明是消費者、使用方,但都想轉(zhuǎn)型成為一個大模型的供給方,這會帶來很多人才、資金和社會資源的浪費。”王小川稱。在價格戰(zhàn)之后,很多企業(yè)就開始清醒了,他就會退回成為大模型的用戶,消耗也會減少很多。

面壁智能CEO李大海則判斷,“價格戰(zhàn)”多多少少還是有一些營銷的成分在,但他相信,未來API(應用程序接口) 價格一定會比現(xiàn)在這個還要便宜,并且大家都有利潤,這才是健康的方式,并且這才真的讓各個行業(yè)落地。

月之暗面創(chuàng)始人、CEO楊植麟認為,最終的價格戰(zhàn)會回歸價值本身。他的判斷是,未來用于推理的算力將顯著超過用于訓練的算力。此后,C端(用戶端)的推理成本將顯著低于獲客成本。在這兩個前提之下,AI(人工智能)能做的事情可能會超過人做的事情?!暗侥菚r就可能會產(chǎn)生新的商業(yè)模式,不像是今天在 B端(商業(yè)端)用 API 去打價格戰(zhàn),而是普惠的AI,根據(jù)產(chǎn)生的價值來分潤?!睏钪谗敕Q說。

安全、價格戰(zhàn)、大力出奇跡,大模型“四小龍”暢談如何通往AGI

“尖峰對話:通往AGI(通用人工智能)之路”的圓桌論壇。圖|受訪者供圖

什么是通用人工智能:邊際成本為零還是無法量化?

從專家系統(tǒng)到機器視覺、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,再到現(xiàn)在的生成式大模型,人工智能的每一次突破,都讓人類通往AGI的幻想有了更具象的可能,那么,到底什么才是AGI?

王小川通過比喻來理解AGI,即大模型能不能“造醫(yī)生”。之所以選擇這一指標,是因為AGI的第一個變化是大模型開始具有思考、學習、溝通、共情甚至多模態(tài)處理能力,就像是醫(yī)生,既需要多模態(tài),也需要減少幻覺,同時需要有強大的記憶能力、查文獻能力、推理能力,如果把行業(yè)上能共識的能力都投射到做醫(yī)生的標準中,那么這便可以成為一個指標——“人造醫(yī)生”就是AGI。

李大海則嘗試從經(jīng)濟學的角度定義AGI。在他看來,一個理想中的AGI,就是去執(zhí)行任何任務的時候,邊際成本都已經(jīng)降為零。去年行業(yè)里大家推動大模型落地時,很多場景還需要做微調(diào),這個過程的邊際成本就很高。“我們相信,隨著模型能力的提升,大模型門檻越來越低,成本也越來越接近于0的時候,AGI基本也就到來了?!崩畲蠛Uf。

楊植麟提出AGI的定義重要,但不需完全量化,在他看來社會對AGI的準備比具體定義更為關鍵。不過楊植麟還表示,在短期內(nèi),確實需要這樣一種量化的定義,“因為如果完全沒有量化,也自然無法衡量AGI開發(fā)的進度,從而影響整體發(fā)展”。

張鵬則認為,對人工智能的發(fā)展而言,沒人能夠說清楚什么是AGI,反而可能是一件好事,這意味著還有更多未知空間等待探索。“如果能把一件事情說得非常量化、非常清晰,那么天花板估計也就觸手可及了”張鵬說。

Scaling Law(規(guī)模效應)也在通往AGI的道路上被反復提及,這個類似于大模型版的“大力出奇跡”的法則,成功塑造出了OpenAI,但也面臨著浪費資源等質(zhì)疑。

楊植麟屬于Scaling Law的堅定擁護者。在他看來,模型的“大”依然是第一性原理,現(xiàn)在最大的問題是解決怎么取得原本稀缺或者不存在的數(shù)據(jù),以及如何高效地形成規(guī)模效應。

但王小川則有點處于“中間派”。他認為,光靠Scaling Law是不夠的,因為Scaling Law只能無比逼近AGI,達到AGI還需要不同維度符號和連接的融合,即需找新的范式轉(zhuǎn)化。

智譜AI CEO張鵬和面壁智能CEO李大海的觀點,則更為保守。張鵬認為,Scaling Law肯定是AGI的基石,但是不是基石之一還是個問號。李大海則強調(diào),大模型一定是當前通往 AGI 這個方向上能走得最遠的重要技術,但依然需要將Agent (智能體)轉(zhuǎn)化為自身能力,從而更大的探索大模型的訓練。

人類離AI安全風險有多遠?

隨著人工智能的發(fā)展,一些安全風險也逐步顯現(xiàn),甚至一些社會問題也逐漸顯現(xiàn),比如訓練數(shù)據(jù)的濫用、個人隱私保護、失業(yè)等,這些話題也同樣在圓桌論壇中被提及。

楊植麟認為,AI安全非常重要,但不是當前最急迫的事情,AI安全需要長期布局。AI安全的挑戰(zhàn)主要集中在兩個層面:一是防范用戶惡意操縱模型,例如通過prompt injection(提示注入)誘導模型執(zhí)行不當行為,這要求模型設計需具備抵御此類攻擊的能力;二是確保模型自身行為的可控性,即模型應遵循一套類似于“AI法律”的規(guī)則體系,無論面對何種指令或內(nèi)在思考,都能堅守既定的行為邊界,不偏離正軌。

在王小川看來,AI安全需要從意識形態(tài)安全、人類文明安全及現(xiàn)實功能安全三方面考量。首先,意識形態(tài)安全是底線。其次,AI反噬人類甚至導致人類滅絕的科幻情節(jié)是不會發(fā)生的。最后,他更傾向于將AI視為服務人類文明繁榮與延續(xù)的工具,AI與人類共生,共同推動文明進步,而非設定限制。

李大海則認為,現(xiàn)階段,AI安全的重點集中在基礎安全與內(nèi)容安全兩大領域,需要確保技術運行的穩(wěn)定性與輸出內(nèi)容的合規(guī)性,隨著大模型技術的演進,未來的安全挑戰(zhàn)將更為復雜。張鵬則表示智譜注重AI安全,已經(jīng)簽署了負責任的AI承諾書。

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