·即使是微軟恐怕也得面對一種現實:在AI驅動的世界里,跨越一鍵之距展開競爭的成本相當高,特別是在即便盈利能力強的科技巨頭也不得不密切關注凈利潤之際。
·報告稱,普通的信息搜索查詢和可帶來收入的查詢之間存在巨大差異,ChatGPT在后者上的劣勢是“極其明顯的”。
(相關資料圖)
微軟公司首席執行官薩蒂亞?納德拉在達沃斯論壇年會上。
“人工智能(AI)技術將徹底改變微軟的所有產品。”1月17日,微軟公司首席執行官薩蒂亞?納德拉(Satya Nadella)在達沃斯論壇年會上表示,該公司計劃將ChatGPT等AI工具整合到其所有產品中。
早在納德拉正式宣布這一戰略計劃前,就有媒體不斷曝出微軟的一系列舉動:1月4日,消息人士稱微軟正準備在其必應(Bing)搜索引擎中加入ChatGPT;9日,消息人士稱微軟正在將OpenAI(ChatGPT的開發者)的人工智能技術納入其辦公軟件;10日,報道稱微軟正就向OpenAI投資100億美元開展談判;16日,微軟表示將其云服務Azure接入 OpenAI。
通過加碼目前最炙手火熱的AI公司,微軟全面擁抱人工智能的姿態已經非常明顯。這會給微軟帶來一定風險:ChatGPT的準確性還難以保證,且這類人工智能工具會帶來高昂的成本。《華爾街日報》分析稱,即使是微軟恐怕也得面對一種現實:在AI驅動的世界里,跨越一鍵之距展開競爭的成本相當高,特別是在即便盈利能力強的科技巨頭也不得不密切關注凈利潤之際。
微軟為什么要加碼OpenAI?
人工智能文本生成工具ChatGPT一經推出便獲廣泛關注,前所未有地在不到一周時間里就聚集了100萬用戶,并且不是曇花一現。據全球網站分析工具Similarweb的數據,最近ChatGPT主頁的日訪問量超過了2000萬次——是ChatGPT推出兩周后該網站日點擊量的近兩倍。
“ChatGPT的功能很強大,對于在這個行業的研究人員來說,ChatGPT的水準可謂是相當驚艷了。”北京智源人工智能研究院NLP/多模態模型研究負責人伍昱對澎湃科技表示。
1月17日,微軟稱正迅速采取行動,把OpenAI開發的AI工具納入自家的產品和服務,其中包括ChatGPT。納德拉在達沃斯論壇年會上對《華爾街日報》表示:“微軟的每個產品都將擁有其中一些相同的AI能力,從而獲得徹底改變。”
OpenAI是一家AI研究實驗室,由營利性公司OpenAI LP和非營利性母公司OpenAI Inc組成,擁有熱門圖像創建工具DALL·E等。2015年,OpenAI作為一家非盈利組織成立,目標是以安全的方式實現通用人工智能(AGI),使全人類平等收益,而不是為公司的股東創造利潤。但在2019年,OpenAI從非營利組織轉變為有“利潤上限”的營利組織,并建立了一個獨特的結構——投資回報有上限(投資利潤不超過投資額的100倍),任何超出的部分都將返還給非營利組織。
2019年,微軟對OpenAI投資10億美元。2022年10月,微軟又宣布將把OpenAI的人工智能繪畫產品DALL·E 2與微軟的多種產品集成,包括新的平面設計應用微軟設計(Microsoft Design),以及必應的圖像生成器。
根據彭博社匯編的數據,如果此次再向OpenAI投入100億美元,這筆投資將輕松超過微軟迄今為止的任何投資,包括1999年斥資50億美元購買美國電話電報公司(AT&T)股票以換取新的有線網絡接入,以及1997年斥資10億美元收購康卡斯特公司(Comcast)的股份。
在生成式人工智能突飛猛進的一年后,微軟有意加強與OpenAI的合作不足為奇。但這一消息對谷歌來說卻是一個不愿見到的動向:ChatGPT等技術的問題回答功能可能威脅到谷歌核心的搜索業務。
2022年11月30日,ChatGPT的推出促使谷歌管理層在內部拉響了“紅色警報”。微軟是谷歌在網絡搜索領域最大的競爭對手,盡管必應在全球網絡搜索市場上的份額仍只有個位數百分比。自ChatGPT推出以來,谷歌母公司Alphabet股價已累計下挫近10%,是大型科技股中表現最差的,這相當于同期納斯達克指數百分比跌幅的三倍。
《福布斯》預測,2023年微軟支持的OpenAI和谷歌之間將爆發全面戰爭。
“一直以來谷歌都是對OpenAI跟的最緊的,OpenAI能拿出的東西,谷歌不出意外在最多3-6個月時間里都能拿出來。Search+Chat(搜索+聊天),谷歌并沒有落后多少。”北京智源人工智能研究院研究員曹越對澎湃科技表示。
谷歌也有關于大眾行為的數據庫,可以用來賺取利益。根據StatCounter的數據,至少從2009年開始,谷歌提供了超過90%的全球互聯網搜索服務。即使微軟在2009年年中推出了自己的必應搜索工具,也沒能真正撼動谷歌的市場份額。
谷歌在ChatGPT問世之前采取的策略是,用聊天機器人的技術來增強搜索引擎的使用體驗。在2021年5月的I/O大會上,谷歌就展示了其最新的人工智能系統LaMDA,稱其可以使回答更加“合情合理”,讓對話更自然地進行。但目前,谷歌仍不愿向公眾發布LaMDA,部分原因在乎LaMDA存在較高的誤差,且容易對用戶造成傷害。
ChatGPT還“不靠譜”
但要將ChatGPT應用于搜索,還有許多問題需要解決。
ChatGPT的運作機制決定了所產生的回答準確性難以保證,信息來源難以回溯。《科學美國人》報道稱,資深的科學家也無法準確分辨ChatGPT撰寫的科學論文。在一項測試中,專家錯誤地將32%的生成摘要識別為真實摘要,將14%的真實摘要識別為生成的。
“ChatGPT的預訓練依托于大型語料庫,而語料庫來源于互聯網上實際發生的語言使用場景。一方面,這使得其無法避免地帶有虛假信息、歧視偏見信息,另一方面,也往往容易忽略冷門信息。”上海人工智能研究院研究員陳逸君對澎湃科技表示。
Bernstein分析師馬克·什穆利克(Mark Shmulik)在最近的一份報告中說,普通的信息搜索查詢和可帶來收入的查詢之間存在巨大差異,ChatGPT在后者上的劣勢是“極其明顯的”。
陳逸君認為,對于虛假信息、歧視偏見信息等問題,可以從數據預處理上過濾不良信息,同時在模型中增強對相關信息的檢測識別,屏蔽或回避相關問答,這在ChatGPT中已有體現(詳見澎湃科技報道《肯尼亞工人訓練ChatGPT,看大量有害內容心理受傷》)。對于忽略冷門信息,可以在特征工程上加以改進,調整模型在不同信息上的的注意力權重。
對于ChatGPT的內容偏見問題,曹越也表示,“本質上深度學習方法都是擬合數據,偏見本身是存在于數據之中的,如果真的要解決偏見問題,可能還是從數據入手最為合理。”
除了這些問題之外,陳逸君提出,ChatGPT缺乏邏輯推理能力,在需要推論演繹的任務上容易給出荒謬的答案,未來需要在模型中做出改進,使其能在語料的基礎上自我推理,達到邏輯完備,甚至超越人類的認知。
人工智能成本高昂
最終,考慮到所需的算力,納入ChatGPT等AI工具對谷歌和微軟來說可能都是成本高昂的。
“通過嵌入(embed)API,錯誤內容和偏見問題在技術路徑上容易解決。真正要解決的是成本問題,以及融合到現有搜索引擎索引方式的工程問題。”清華大學交叉信息研究院助理教授吳翼告訴澎湃科技。
摩根士丹利的分析師布萊恩·諾瓦克(Brian Nowak)估計,ChatGPT每次查詢的成本大約是谷歌傳統搜索查詢成本的七倍。如果OpenAI能夠獲得微軟Azure云服務的最低價格區間,這個成本倍數可能會下降到四倍。但即便如此也仍然是一個相當大的差距,反映出微軟在將ChatGPT和其他OpenAI工具更進一步嵌入到其產品中時可能承擔的成本。
這樣的成本壓力看起來是不合時宜的。投資者目前更關注谷歌和微軟這兩家公司的利潤,因為預計今年的收入增長將大幅放緩。Alphabet今年的運營利潤率預計為27%,比2022年有所下降,但仍比疫情暴發前的3年平均水平高出約五個百分點。與此同時,預計微軟的利潤率將連續第三年保持在40%以上——這是自1999年以來未曾有過的成就。
這可能解釋了為何微軟最終選擇跟隨其他主要科技公司一起裁員。緩,裁員人數不到其員工總數的5%。這是該公司八年多來規模最大的一次裁員。許多人預計谷歌母公司Alphabet將很快采取類似行動。
在投資者都想要看到企業減少支出的時候,如何增加開支就成了一個連ChatGPT都無法回答的問題。
OpenAI含金量有多高?
與此同時,微軟將賭注壓在OpenAI上是否合理?
Semafor的報道稱,微軟投資100億美元,是在賭OpenAI將遠遠領先于其他以ChatGPT類似產品為基礎的人工智能公司,但OpenAI很可能會面臨來自Stability AI等公司的激烈競爭。目前尚不清楚這批新的人工智能公司將如何建立“護城河”和“網絡效應”,如果沒有這些,就很難在消費科技領域賺錢。
與OpenAI相似,Stability AI也在2022年異軍突起,其AI繪畫產品Stable Diffusion,相比訂閱制的Midjourney、付費也不一定用得上的DALL·E,憑借稀缺的開源特征早早積累下了相當規模的用戶群體,去年10月的估值達10億美元,成為AIGC(人工智能生成內容)領域的第一家獨角獸企業。
在曹越看來,Stability AI和OpenAI可能不是競爭對手。“OpenAI在當前這個時代引領科研和產業界發展,也就是說,‘在GPT-3沒有出來之前能夠有做出GPT-3的能力’是獨一份的。而Stability AI是通過(顯)卡的堆積,希望可以迅速跟進OpenAI的最前沿進展,但遠未能證明其引領能力。而從商業化的角度講,OpenAI的每個產品,只要有卡有人,可能都可以迅速復現。”
吳翼也認同Stability AI和OpenAI沒有可比性,“Stability AI是個開源合作模式的公司,本身沒有核心產品。OpenAI有自己的基礎設施和技術團隊,本質上是開源和閉源的差異。OpenAI的核心優勢是先發并且技術強很多,商業布局也走得更前面。換句話說,Stability AI還需要從商業上證明自己,而OpenAI不需要,OpenAI要證明的是能不能真正實現自己所說的。”
曹越總結稱,創造(Create)和復制(Re-produce)是不同的,復制永遠只能跟隨,而創造才能引領。
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