O ChatGPT tornou-se um produto fenomenal indiscutível na indústria global de tecnologia da informação.
Em nome da "inteligência artificial geral", ele conversa com seres humanos, ajuda as pessoas a redigir e-mails e cartas de advogados, responde algumas questões filosóficas esotéricas definitivas, escreve um código Python utilizável, responde a algumas questões que parecem exigir lógica complexa e progressiva, escreve um roteiro de filme baseado em algumas configurações de personagens, escreve um belo poema de amor, pega trabalhos de tese de estudantes universitários... Bill Gates disse que a importância do surgimento do ChatGPT é "nada menos do que o nascimento da Internet". O CEO da Microsoft, Satya Nadella, disse que era comparável à revolução industrial. Os entusiastas da inteligência artificial oral mais uma vez exclamaram que a "singularidade" está chegando. As pessoas comuns estão mais uma vez preocupadas com a possibilidade de seus empregos serem substituídos por assistentes completos de IA como o ChatGPT... Do "Deep Blue" da IBM ao AlphaGo do Google e depois ao ChatGPT da OpenAI, 25 anos se passaram Maturidade mental, isso é realmente algo que deixa a IA feliz.
Eu usei o ChatGPT para fazer muitas coisas indescritíveis e descobri que nem sempre é útil, mas pode dar melhores respostas e soluções para alguns problemas aparentemente mais difíceis. Por exemplo, se você perguntar se a BYD pode vencer a Tesla, ela pode fornecer algumas declarações claras e banais com muitas falácias factuais e nenhuma personalidade; mas se você perguntar como a direção autônoma mudará o design industrial de um carro, poderá fornecer uma discussão cheia de imaginação de dentro para fora em termos de inovação de chassis, mudanças internas, entretenimento digital e avanços na aparência. No geral, o ChatGPT é bastante imperfeito, especialmente em termos de fornecer uma precisão convincente, mas muitas vezes surpreende os humanos em áreas como fornecer um discurso informativo estruturado, abrir a imaginação e liberar a criatividade. Você não pode dizer que uso específico ele tem para você, mas pode ajudá-lo a alcançar e concluir algumas coisas triviais, redundantes e até mesmo criativas.
É um ChatGPT aparentemente inútil, mas útil, que parece ser útil, mas inútil, que levou sua controladora OpenAI a receber um investimento adicional de mais de 10 bilhões de dólares americanos da Microsoft. Demorou dois dias para ultrapassar 1 milhão de usuários, e o Facebook levou 305 dias;
Mas isso é o suficiente para deixar os unicórnios da IA da China com inveja.
Com 500 funcionários, a avaliação geral da empresa está próxima de 30 bilhões de dólares americanos. Esta é a OpenAI; com milhares de pessoas, a avaliação/valor de mercado da empresa é de, no máximo, 1 a 2 bilhões de dólares americanos. Este é um número de "pequenos gigantes" de IA na China.
Por causa da enorme lacuna entre a eficiência humana e o valor, e por causa da influência repentina do ChatGPT na sociedade real de todos os seres humanos, o nascimento do ChatGPT estimulou muito o campo da inteligência artificial na China. Muitas pessoas pularam novamente, sentindo que a lacuna entre a China e os Estados Unidos em inteligência artificial aumentou ainda mais, e a China ainda tem um longo caminho a percorrer para alcançar essa onda. Há também algumas pessoas que desejam discutir por que a China não tem seu próprio ChatGPT, e a conclusão ainda é que "a China carece de solo para inovação" e "as empresas chinesas de Internet estão envolvidas em transmissões ao vivo e compras de supermercado", que são irresponsáveis e ignorantes dos fatos.
As empresas de Internet chinesas não estão todas envolvidas em transmissão ao vivo e compras de supermercado. Elas estão envolvidas no desenvolvimento de semicondutores, pesquisa de modelos de IA e direção autônoma. As empresas de Internet americanas também são muito populares em transmissão ao vivo, compras de supermercado e, especialmente, finanças na Internet.
Como a empresa chinesa de Internet com mais acúmulo no campo de inteligência artificial e processamento semântico natural, a Baidu tem trabalhado em seu próprio modelo grande de aprendizado profundo "Paddle Paddle" (Paddle Paddle) nos últimos cinco anos e até usou seu próprio chip AI de uso geral "Kunlun Core" para treinar seu próprio modelo - eles são o ambiente básico e a premissa para o Baidu treinar seu próprio "ChatGPT". Alibaba, ByteDance e Didi também possuem modelos de treinamento semântico natural baseados em suas próprias necessidades. Pode-se dizer que, em termos de treinamento de modelos semânticos naturais complexos com dezenas de bilhões de parâmetros, as empresas e instituições de pesquisa chinesas não são fracas e seu ponto de partida não é inferior ao de suas contrapartes americanas – pelo menos por volta de 2016. Nos últimos anos, a lacuna entre os círculos de inteligência artificial chineses e americanos no campo de modelos de grande escala não é uma questão de consciência, ponto de partida e habilidade, mas uma questão de caminhos e métodos.
A lacuna entre a China e os Estados Unidos no campo dos modelos de diálogo humano-computador do tipo ChatGPT não é causada pela chamada regulamentação. Se você teve trocas francas com o ChatGPT sobre algumas questões religiosas, culturais, étnicas e geopolíticas mais ricas, você perceberá que por trás de sua aparente recusa e discussão prudente dessas questões, existem certas tendências de posição específicas que são sutilmente coincidentes com os valores dominantes geralmente reconhecidos na sociedade americana. Pode-se dizer que, para qualquer modelo complexo de semântica natural, o processo de construção do modelo, coleta de corpus, treinamento e ajuste de parâmetros é um processo de "revisão de conteúdo" baseado em um sistema de valores específico, e todos têm a consciência de manter seu sistema de valores. Não é uma questão de saber se devemos "gerar" a posição de valor da China no modelo semântico natural, mas como ela deve ser gerada para realmente verificar e equilibrar a visão de mundo e a hegemonia cultural de que o inglês domina o corpus global da Internet, fortalecer o peso dos benchmarks de compreensão da língua chinesa no sistema de processamento semântico natural global e fornecer diversidade cultural para o desenvolvimento da inteligência artificial e do diálogo humano-computador no mundo.
Também discordo seriamente da afirmação de que a qualidade das informações da Internet chinesa é tão ruim que a fonte do corpus do modelo chinês ChatGPT está "poluída" Este também é um julgamento preguiçoso e inteligente. Devido à quantidade total de informações na Internet, o conteúdo em inglês é sem dúvida o maior do mundo, e o conteúdo extremo de qualidade preocupante também é o mais, o que afetará o processo e os resultados do treinamento do modelo semântico natural. No treinamento inicial, o ChatGPT priorizou o conteúdo altamente elogiado no fórum social Reddit com alta qualidade de conteúdo, que possui uma tendência específica de seleção de corpus. Se a China der prioridade a comunidades de conhecimento como Zhihu e Dede, e a grande mídia der prioridade ao corpus de modelos semânticos, não haverá problema de contaminação do corpus. Sem mencionar a proficiência em língua estrangeira e amplitude de leitura da maioria das pessoas que afirmam que "a qualidade do conteúdo chinês é baixa" não é suficiente para apoiar suas conclusões.
Mas, de qualquer forma, o nascimento do ChatGPT é de fato uma espécie de estímulo e um desafio conceitual para mim, que há muitos anos clamo por "adeus ao culto do Vale do Silício".
Isso não é porque eu acho que a lacuna entre a China e os Estados Unidos no campo da inteligência artificial aumentou, mas porque um modelo geral de diálogo humano-computador de inteligência artificial, como o ChatGPT, é uma ferramenta que pode realmente promover a colaboração e a civilização da produção social da perspectiva de todos os seres humanos – em vez de um campo ou setor específico. Seu significado é maior do que o surgimento da Internet móvel, comparável ao nascimento do e-mail e dos mecanismos de busca. Como uma potência de inteligência artificial, a China não é mais um país com uma indústria de tecnologia da informação ruim quando e-mails e mecanismos de busca nasceram. No entanto, não permitimos que esse tipo de inovação geral de inteligência artificial que pode afetar o progresso da civilização humana acontecesse primeiro na China e treine um modelo cujo corpus básico é construído a partir da cultura e do sistema de valores chineses.
Além disso, o método de treinamento do modelo do ChatGPT depende em grande parte da atualização de parâmetros de "milagres de fortalecimento", treinamento repetido e otimização iterativa contínua do modelo com base no feedback do conteúdo gerado - esse era originalmente o método de trabalho no qual a equipe chinesa era melhor. Quando uma empresa iniciante americana usa o dinheiro arrecadado da Microsoft para investir enormes custos de poder de computação a todo custo, emprega um grande número de trabalhadores de dados na África e no Oriente Médio para rotular informações e usa as iterações mais eficientes para conduzir uma "corrida armamentista" com gigantes como o Google para modelos de processamento semântico autodesenvolvidos, você ainda tem um sentimento muito irreal - se esta é uma empresa de San Francisco ou uma empresa de Shenzhen.
Um modelo de processamento semântico natural como o ChatGPT deveria ter nascido na China, mas não nasceu na China.A razão tem que começar com as empresas de tecnologia chinesas engajadas em inteligência artificial – não importa o que os gigantes ou startups estejam fazendo nestes anos.
Um problema que muitas pessoas podem nunca perceber é que um modelo de processamento semântico natural de uso geral em grande escala como o ChatGPT tem maior probabilidade de produzir milagres quando construído por uma empresa iniciante de IA, e melhores resultados geralmente não são alcançados em um gigante da tecnologia. É por isso que o modelo de aplicativo de diálogo LaMDA do Google e o Bard, que recentemente entrou em batalha, não brilharam, e também é o desafio que o Baidu inevitavelmente enfrentará a seguir.
Por que? A primeira é porque a modelagem de processamento semântico natural geral é muito cara. Na verdade, queimar dinheiro geralmente não é habilidade de grandes empresas, mas privilégio de startups. Os gigantes da tecnologia são quase todos empresas listadas. O investimento de dezenas de bilhões de dólares é investido em algo que não terá retorno por muito tempo. A pressão sobre o diretor financeiro diante do conselho de administração e das assembleias de acionistas é muito alta, e muitas vezes eles são punidos pelo preço das ações. Isso faz com que as grandes empresas não ousem correr grandes riscos. O que é "Fazendo Milagres Vigorosamente"? É gastar muito dinheiro e fazer grandes esforços primeiro, e depois rezar para que milagres aconteçam, em vez de concordar que um milagre deve acontecer, e depois decidir gastar dinheiro e fazer grandes esforços.
Infelizmente, as grandes empresas só podem ser o último. É por isso que até a Microsoft, que tem se beneficiado muito com o ChatGPT, só ousou partir de US$ 1 bilhão no início, que durou quatro anos, até os US$ 10 bilhões deste ano, e continuou aumentando o investimento um a um para suportar o OpenAI no “in vitro” da Microsoft, treinando o modelo GPT por muitos anos. O patrimônio adquirido pela Microsoft por meio do investimento na OpenAI tem como prioridade integrar a capacidade do modelo ChatGPT em seu Office e nos mecanismos de pesquisa. Pode não ser fácil dizer se ela comerá OpenAI no futuro, mas pelo menos a Microsoft, que tem um valor de mercado de quase um trilhão de dólares americanos e uma receita anual de dezenas de bilhões de dólares americanos, absolutamente não ousa "fazer milagres vigorosamente" no início e treinar esse modelo por conta própria.
Em segundo lugar, porque as pessoas são menos tolerantes com gigantes da tecnologia engajados em inovação e mais tolerantes com erros e desvios em startups. Para lidar com a pressão do ChatGPT, o Google lançou apressadamente a versão de teste de diálogo humano-computador Bard. Descobriu-se que alguns diálogos tinham erros factuais básicos, por isso foi ampliado infinitamente e o valor de mercado evaporou centenas de bilhões de dólares da noite para o dia. Na verdade, não é que o Google não saiba disso, se não fosse apressado, não seria tão precipitado. O modelo LaMDA anunciado pelo Google em 2021 possui níveis de parâmetros e recursos de busca de informações significativamente mais altos do que o GPT-3 treinado pela OpenAI na época.
Com o que o Google se importa, o OpenAI não se importa. Desde o primeiro dia de lançamento do ChatGPT, ele declarou publicamente que não possui recursos de recuperação de informações e seu corpus é apenas até dezembro de 2021. Ele não pode responder a muitas perguntas sobre valores e julgamentos morais e frequentemente comete erros factuais. Os testadores aceitaram tolerantemente o auto-"mau desempenho" do ChatGPT e ficaram surpresos com sua capacidade de associação de informações, expressão emocional, estrutura lógica e coerência de pensamento nos campos de programação, criação literária, escrita formatada e consulta médica, e ignoraram levemente os erros cometidos.
Em março de 2019, após o sucesso sem precedentes do modelo GPT-2, a OpenAI, de quatro anos, decidiu se transformar de uma fundação sem fins lucrativos em uma empresa comercial. Afinal, nenhuma fundação suporta o salário anual de US $ 1,5 milhão de seu cientista-chefe.Em maio de 2019, Sam Altman (Sam Altman) tornou-se o CEO da OpenAI. Então, a OpenAI recebeu um investimento de US$ 1 bilhão da Microsoft. Em maio de 2020, o modelo GPT-3 lançado pela OpenAI tem parâmetros que subiram acentuadamente de 1,5 bilhão no GPT-2 para 175 bilhões, formando um sistema de aprendizado automático poderoso sem precedentes.
Pode-se ver que uma empresa iniciante de inteligência artificial que nasceu com uma colher de ouro na boca, levantou uma quantia enorme de dinheiro e está envolvida em negócios gigantes, está envolvida na construção e desenvolvimento de modelos semânticos naturais de inteligência artificial de uso geral e investe em treinamento de modelos independentemente do custo, que é o estado mais ideal. Os retornos imaginativos e comerciais que acompanham os modelos mais poderosos são suficientes para estimular a Microsoft e outros investidores.
Então, por que essa lógica não funciona na China? A China já teve um poderoso modelo de inteligência artificial semântica natural de uso geral, mesmo que fosse apenas um protótipo?
Para responder a essa pergunta, observe quando a Microsoft investiu pela primeira vez no OpenAI: julho de 2019. Quatro meses depois de a Microsoft apostar no modelo GPT da OpenAI, ou seja, em novembro de 2019, Shen Xiangyang, vice-presidente sênior global da Microsoft, responsável pelo negócio de buscas do Bing e principal responsável pela inteligência artificial da Microsoft, e cientista da computação de Hong Kong, China, anunciou que havia deixado a Microsoft por mais de 20 anos. E a última contribuição de Shen Xiangyang para o modelo geral de inteligência artificial da Microsoft é o robô de bate-papo Xiaobing, desenvolvido pelo Microsoft Asia Internet Engineering Institute em 2014.
Em julho de 2020, Xiaoice tornou-se independente da Microsoft e tornou-se uma empresa iniciante de inteligência artificial chinesa. Shen Xiangyang atuou como presidente e Li Di, ex-vice-presidente executivo da Microsoft Asia Internet Engineering Academy, atuou como CEO. Quando a Xiaoice se tornou independente, ela havia se desenvolvido para mais do que a sexta geração. Suas formas de produto envolviam robôs conversacionais de inteligência artificial, assistentes de voz inteligentes, provedores de conteúdo criados por inteligência artificial e uma série de soluções de campo vertical. Xiaoice uma vez provocou discussão pública, além de ser um robô de bate-papo cheio de emoções e sexualidade feminina, também tem sua atuação incrível no campo da criação de poesia chinesa - ela publicou uma coleção de poemas "Sunshine Lost the Glass Window", que recebeu muitos elogios e mais polêmicas.
Não há dúvida de que um robô XiaoIce que pode escrever poemas e realizar conversas emocionais simples e baseadas no senso comum foi o modelo de inteligência artificial geral de conversação de melhor desempenho no mundo há alguns anos.
É impossível para a equipe liderada por Shen Xiangyang entender de busca, muito menos de inteligência artificial. E a saída de Shen Xiangyang da Microsoft e a "independência" de Xiaobing, juntamente com o investimento e a cooperação do CEO da Microsoft, Nadella, com a OpenAI, é na verdade o principal comerciante de inteligência artificial na China e nos Estados Unidos. Uma separação formal no campo dos modelos gerais de inteligência artificial.
Então, Xiaobing ainda escreve poesia hoje? o que isso está fazendo
Nos últimos dois anos, Xiaobing há muito parou de escrever poemas. Está ocupado comercializando. Estabeleceu um estúdio de jogos para fornecer conteúdo de diálogo com script NPC para jogos; cooperou com as Olimpíadas de Inverno para fornecer um sistema de pontuação visual para habilidades aéreas de esqui estilo livre; forneceu à Wind Information resumos de texto gerados por inteligência artificial de anúncios de empresas listadas;
Em uma palavra, no passado, a equipe de inteligência artificial que representava o nível mais alto do modelo geral de inteligência artificial semântica natural, e os chineses apoiavam toda a estrutura, agora se tornou um fornecedor de inteligência artificial que mistura inteligência artificial generativa e inteligência artificial de tomada de decisão e fornece soluções específicas para cenários específicos.
Você não pode dizer que este é o "caído" de Xiaoice, afinal, ele levantou apenas centenas de milhões de yuans do mercado de capitais. De acordo com o método de treinamento do modelo ChatGPT, o dinheiro será gasto em um dia. Sem a proteção da Microsoft, Xiaobing tem que cuidar de sua própria vida. No entanto, nunca ouvi falar de Baidu, Tencent ou ByteDance.Eu pensei em investir em Xiaoice e apoiá-lo para continuar a desenvolver um modelo em larga escala de inteligência artificial semântica natural geral.
Não apenas Xiaobing. Nos últimos anos, também houve outras equipes empreendedoras na China envolvidas na modelagem automática de inteligência artificial geral e computação heterogênea, permitindo que 7-8 tipos de chips no país e no exterior sejam conectados ao software por meio desse modelo. As instituições de investimento chinesas nunca demonstraram interesse em modelos gerais de inteligência artificial e nem mesmo um pouco de imaginação.
"Mais de 85% dos investidores nos pediram para apresentar o cenário do produto. Dissemos que ajudamos a GPU a se conectar com o ecossistema de software, e até a Nvidia usa nosso modelo. Os investidores disseram que este não é um cenário. Dissemos que também temos clientes, pesquisa em satélites, docas, cidades inteligentes e indústrias inteligentes. Eles disseram que seu trabalho está muito disperso, então não vamos investir." Isso é o que ouvi de empreendedores que estão fazendo modelos gerais de inteligência artificial.
Como todos sabemos, os VCs na China gostam mais de "educar" os empreendedores e, claro, educar os cientistas que estão envolvidos no empreendedorismo de inteligência artificial. "Você tem que ter alguns dados nesta indústria", esta é a frase favorita deles para educar os empreendedores de IA.
Existem dados em um determinado setor e é necessário focar em fornecer soluções em um determinado campo segmentado.Essa é a mentalidade da maioria dos VCs e PEs na China que afirmam investir em inteligência artificial. Então olhamos para "quão grande é a cena", a cena da câmera de segurança é grande o suficiente, então o modelo de avaliação se torna o tamanho da China, quantas câmeras podem ser instaladas? Quanto custa cada câmera? Qual é o tamanho total da placa da câmera? Bem, a placa é grande o suficiente e votamos na subdivisão da câmera. Vejamos novamente a logística inteligente portuária: quantos portos existem na China? Quantos são portos de águas profundas? Quanto cada terminal portuário pode pagar por soluções de IA? Acontece que pagamos uma quantia tão pequena, parece que a cena do "porto" não é grande o suficiente, então não vamos votar. Humano digital virtual de IA como atendimento ao cliente? Pode ser vinculado ao metaverso, tem uma história e imaginação, bem, podemos tentar.
Então, o que você vê é que os "quatro tigres" da inteligência artificial da China estão basicamente envolvidos no negócio de câmeras e reconhecimento facial, e todos eles se tornaram implementadores e integradores de projetos de IA. O modelo de negócios é o mesmo da Neusoft e da iSoftStone há 30 anos.
Por um longo período de tempo, poucos investidores no campo da inteligência artificial acreditaram sinceramente que um modelo geral poderia ser reutilizado em vários setores. Ocasionalmente, há alguns que são um pouco pacientes e interessados no modelo geral, e são basicamente fundos de RMB.O fundo do dólar americano realmente não está interessado na tentativa da equipe chinesa de desenvolver um modelo geral. Você acha que, comparando a dificuldade e o nível de treinamento de modelos de empresas como OpenAI e Google, eles sentem que há uma lacuna entre a equipe chinesa nesse assunto? Então você realmente pensa muito. Eles sabem o momento em que está acontecendo o desenvolvimento do modelo GPT, ou seja, os últimos dois meses.
Aqueles gerentes de investimento de primeira linha que se gabavam de que "SenseTime e Megvii estão vendendo câmeras de segurança aos meus olhos", aqueles parceiros de investimento de primeira linha que orgulhosamente disseram aos empreendedores que "seu modelo não é uma cena", sem mencionar os parceiros de fundos de investimento em dólares americanos que quase não investiram em inteligência artificial na história e têm trabalhado com empresários chineses para "ir para o exterior" para se envolver em criptomoeda por tantos anos, de repente mudaram sua aparência hoje e declararam que apoiariam empreendedores no "ChatGPT da China". Então você pode pensar sobre isso, seus votos e presunção contêm algum entendimento e sinceridade do modelo geral de inteligência artificial, e alguns são especulações e cálculos.
Você pode até pensar sobre isso. O treinamento de um modelo semântico supernatural pode custar dezenas de milhões ou mesmo centenas de milhões de RMB por dia, sem mencionar o módulo de poder de computação que fornece treinamento de modelo grande - a melhor GPU do mundo, por causa do embargo irracional dos Estados Unidos. Está se tornando cada vez mais difícil de obter. Com a atitude e o estilo de comportamento desses investidores nos últimos tantos anos, eles podem persistir por alguns dias, quanto dinheiro eles estão dispostos a persuadir o comitê de investimentos a investir ou podem ajudar essas equipes empreendedoras a resolver o problema da GPU? Talvez um dia, talvez meio ano depois, eles comecem a incitar essas equipes de modelos gerais a "realizar a comercialização em campos subdivididos" o mais rápido possível.
Com a insistência do Baidu em investir no modelo PaddlePaddle, é inevitável que ele pratique esse modelo de indústria desde o início e busque a comercialização em diferentes setores o mais rápido possível. Em grande medida, o treinamento de grandes modelos de inteligência artificial geral tem um "triângulo impossível" de dados massivos, saída de conteúdo criativo e de alta qualidade e aplicação industrial.
Para obter dados massivos e saída de conteúdo criativo de alta qualidade, é provável que não seja possível aplicá-lo rapidamente à implementação específica de um determinado setor - como o ChatGPT.
Se você deseja criar cenários específicos de aterrissagem industrial nos maiores dados de massa criados por humanos na Internet, definitivamente não será capaz de fornecer resultados da mais alta qualidade, porque deve haver conflitos entre a geração de conteúdo baseada em dados de massa e sistemas precisos de tomada de decisão - isso é realmente um desperdício.
Se você deseja obter uma saída de conteúdo de alta qualidade para auxiliar na tomada de decisões precisas em cenários de aterrissagem industrial, deve sacrificar a maior quantidade de dados, e os dados pertencentes aos cenários industriais mais precisos não podem oferecer suporte a treinamento e pesquisa de modelos reais em grande escala. Esse é o dilema enfrentado pela maioria das soluções de inteligência artificial de "segmentação da indústria" da China hoje e também é a razão pela qual o chamado "ChatGPT da indústria" é uma proposição falsa.
Aqueles empresários e investidores que se preparam para entrar no "ChatGPT da China" hoje, sem falar em quanto dinheiro e quantas GPUs você tem no bolso, já que estão todos neste barco, sentem que estão segurando um bilhete. Qual canto do "triângulo impossível" da inteligência artificial geral você decidirá descartar? Esta é uma questão que precisa ser resolvida primeiro.
Em outras palavras, qual instituição de investimento – seja uma instituição financeira de investimentos ou um departamento de investimentos de uma grande empresa – tem a determinação de investir no treinamento de modelos semânticos naturais em larga escala por vários anos e estender o ciclo de retorno infinitamente? Afinal, a história nos diz que se trata de um grupo de pessoas menos determinadas e mais ansiosas para encontrar um sucessor.
A China nunca teve falta de empreendedores e cientistas de destaque, e o campo da inteligência artificial não é exceção. O nível e o acúmulo de empresas de tecnologia chinesas e americanas no campo da inteligência artificial são os mais próximos do mundo. Pelo menos alguns anos atrás, não havia uma grande lacuna entre a China e os Estados Unidos na construção e treinamento de grandes modelos semânticos naturais. No entanto, a China carece de algumas instituições de investimento e investidores que tenham uma visão mais ampla, não sigam as opiniões dos outros e sejam determinados e previdentes.
Pessoas como Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan e Li Zhifei, que surgiram para iniciar modelos semânticos naturais genéricos em grande escala, são bastante confiáveis, mas o problema é que eles precisam mudar um grupo de instituições de investimento e investidores que os apóiam.
Para ser honesto, embora nenhuma instituição de investimento séria tenha olhado para modelos gerais de inteligência artificial por tantos anos, ainda existem algumas instituições que investiram em muitas empresas de inteligência artificial com períodos de retorno extremamente longos. Por exemplo, os VCs que investiram no lidar local da China e nas soluções de direção autônoma contribuíram para o estabelecimento da nova competitividade da China nas mudanças sem precedentes da indústria automobilística global em um século. Por exemplo, aqueles VCs que investiram em GPUs locais da China – este é um caminho cheio de perigos, enfrentando a proibição e a repressão dos Estados Unidos, e o ciclo de retorno é extremamente longo; mas esses players locais de GPU emergentes – seja Hanbo, Biren ou outros, eles podem fornecer munição para o modelo de processamento semântico natural geral da China no futuro. Os investidores por trás deles, se um dia eles realmente se decidirem e fizerem um movimento para apoiar o projeto de modelo semântico natural de grande escala da China, posso ter algumas expectativas e confiança diferentes neles.
É que não há muitos investidores e instituições de investimento que não se gabem, não se contenham e não se apressem para o sucesso rápido, mas há muito poucos. No entanto, a construção e o treinamento do modelo semântico natural da China precisam de tais investidores e instituições de investimento - seja um investidor financeiro, um investidor estratégico ou uma instituição de capital apoiada pela vontade do estado.
A China precisa ter seu próprio modelo semântico natural de propósito geral em grande escala. Precisa ter a visão de fornecer sabedoria chinesa, sistema de valores chinês e soluções chinesas para inteligência artificial global de propósito geral. Precisa evitar riscos e questões legais, morais e éticas em todo o processo de seleção de corpus, construção e treinamento de modelos e ajuste de parâmetros. Também precisa de determinação e paciência.
Em qualquer caso, não se pode especular.
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AhQuan1204
· 2023-07-24 00:07
Você é um fenômeno, os países estão começando a proibir
Quem está segurando o ChatGPT da China?
O ChatGPT tornou-se um produto fenomenal indiscutível na indústria global de tecnologia da informação.
Em nome da "inteligência artificial geral", ele conversa com seres humanos, ajuda as pessoas a redigir e-mails e cartas de advogados, responde algumas questões filosóficas esotéricas definitivas, escreve um código Python utilizável, responde a algumas questões que parecem exigir lógica complexa e progressiva, escreve um roteiro de filme baseado em algumas configurações de personagens, escreve um belo poema de amor, pega trabalhos de tese de estudantes universitários... Bill Gates disse que a importância do surgimento do ChatGPT é "nada menos do que o nascimento da Internet". O CEO da Microsoft, Satya Nadella, disse que era comparável à revolução industrial. Os entusiastas da inteligência artificial oral mais uma vez exclamaram que a "singularidade" está chegando. As pessoas comuns estão mais uma vez preocupadas com a possibilidade de seus empregos serem substituídos por assistentes completos de IA como o ChatGPT... Do "Deep Blue" da IBM ao AlphaGo do Google e depois ao ChatGPT da OpenAI, 25 anos se passaram Maturidade mental, isso é realmente algo que deixa a IA feliz.
Eu usei o ChatGPT para fazer muitas coisas indescritíveis e descobri que nem sempre é útil, mas pode dar melhores respostas e soluções para alguns problemas aparentemente mais difíceis. Por exemplo, se você perguntar se a BYD pode vencer a Tesla, ela pode fornecer algumas declarações claras e banais com muitas falácias factuais e nenhuma personalidade; mas se você perguntar como a direção autônoma mudará o design industrial de um carro, poderá fornecer uma discussão cheia de imaginação de dentro para fora em termos de inovação de chassis, mudanças internas, entretenimento digital e avanços na aparência. No geral, o ChatGPT é bastante imperfeito, especialmente em termos de fornecer uma precisão convincente, mas muitas vezes surpreende os humanos em áreas como fornecer um discurso informativo estruturado, abrir a imaginação e liberar a criatividade. Você não pode dizer que uso específico ele tem para você, mas pode ajudá-lo a alcançar e concluir algumas coisas triviais, redundantes e até mesmo criativas.
É um ChatGPT aparentemente inútil, mas útil, que parece ser útil, mas inútil, que levou sua controladora OpenAI a receber um investimento adicional de mais de 10 bilhões de dólares americanos da Microsoft. Demorou dois dias para ultrapassar 1 milhão de usuários, e o Facebook levou 305 dias;
Mas isso é o suficiente para deixar os unicórnios da IA da China com inveja.
Com 500 funcionários, a avaliação geral da empresa está próxima de 30 bilhões de dólares americanos. Esta é a OpenAI; com milhares de pessoas, a avaliação/valor de mercado da empresa é de, no máximo, 1 a 2 bilhões de dólares americanos. Este é um número de "pequenos gigantes" de IA na China.
Por causa da enorme lacuna entre a eficiência humana e o valor, e por causa da influência repentina do ChatGPT na sociedade real de todos os seres humanos, o nascimento do ChatGPT estimulou muito o campo da inteligência artificial na China. Muitas pessoas pularam novamente, sentindo que a lacuna entre a China e os Estados Unidos em inteligência artificial aumentou ainda mais, e a China ainda tem um longo caminho a percorrer para alcançar essa onda. Há também algumas pessoas que desejam discutir por que a China não tem seu próprio ChatGPT, e a conclusão ainda é que "a China carece de solo para inovação" e "as empresas chinesas de Internet estão envolvidas em transmissões ao vivo e compras de supermercado", que são irresponsáveis e ignorantes dos fatos.
As empresas de Internet chinesas não estão todas envolvidas em transmissão ao vivo e compras de supermercado. Elas estão envolvidas no desenvolvimento de semicondutores, pesquisa de modelos de IA e direção autônoma. As empresas de Internet americanas também são muito populares em transmissão ao vivo, compras de supermercado e, especialmente, finanças na Internet.
Como a empresa chinesa de Internet com mais acúmulo no campo de inteligência artificial e processamento semântico natural, a Baidu tem trabalhado em seu próprio modelo grande de aprendizado profundo "Paddle Paddle" (Paddle Paddle) nos últimos cinco anos e até usou seu próprio chip AI de uso geral "Kunlun Core" para treinar seu próprio modelo - eles são o ambiente básico e a premissa para o Baidu treinar seu próprio "ChatGPT". Alibaba, ByteDance e Didi também possuem modelos de treinamento semântico natural baseados em suas próprias necessidades. Pode-se dizer que, em termos de treinamento de modelos semânticos naturais complexos com dezenas de bilhões de parâmetros, as empresas e instituições de pesquisa chinesas não são fracas e seu ponto de partida não é inferior ao de suas contrapartes americanas – pelo menos por volta de 2016. Nos últimos anos, a lacuna entre os círculos de inteligência artificial chineses e americanos no campo de modelos de grande escala não é uma questão de consciência, ponto de partida e habilidade, mas uma questão de caminhos e métodos.
A lacuna entre a China e os Estados Unidos no campo dos modelos de diálogo humano-computador do tipo ChatGPT não é causada pela chamada regulamentação. Se você teve trocas francas com o ChatGPT sobre algumas questões religiosas, culturais, étnicas e geopolíticas mais ricas, você perceberá que por trás de sua aparente recusa e discussão prudente dessas questões, existem certas tendências de posição específicas que são sutilmente coincidentes com os valores dominantes geralmente reconhecidos na sociedade americana. Pode-se dizer que, para qualquer modelo complexo de semântica natural, o processo de construção do modelo, coleta de corpus, treinamento e ajuste de parâmetros é um processo de "revisão de conteúdo" baseado em um sistema de valores específico, e todos têm a consciência de manter seu sistema de valores. Não é uma questão de saber se devemos "gerar" a posição de valor da China no modelo semântico natural, mas como ela deve ser gerada para realmente verificar e equilibrar a visão de mundo e a hegemonia cultural de que o inglês domina o corpus global da Internet, fortalecer o peso dos benchmarks de compreensão da língua chinesa no sistema de processamento semântico natural global e fornecer diversidade cultural para o desenvolvimento da inteligência artificial e do diálogo humano-computador no mundo.
Também discordo seriamente da afirmação de que a qualidade das informações da Internet chinesa é tão ruim que a fonte do corpus do modelo chinês ChatGPT está "poluída" Este também é um julgamento preguiçoso e inteligente. Devido à quantidade total de informações na Internet, o conteúdo em inglês é sem dúvida o maior do mundo, e o conteúdo extremo de qualidade preocupante também é o mais, o que afetará o processo e os resultados do treinamento do modelo semântico natural. No treinamento inicial, o ChatGPT priorizou o conteúdo altamente elogiado no fórum social Reddit com alta qualidade de conteúdo, que possui uma tendência específica de seleção de corpus. Se a China der prioridade a comunidades de conhecimento como Zhihu e Dede, e a grande mídia der prioridade ao corpus de modelos semânticos, não haverá problema de contaminação do corpus. Sem mencionar a proficiência em língua estrangeira e amplitude de leitura da maioria das pessoas que afirmam que "a qualidade do conteúdo chinês é baixa" não é suficiente para apoiar suas conclusões.
Mas, de qualquer forma, o nascimento do ChatGPT é de fato uma espécie de estímulo e um desafio conceitual para mim, que há muitos anos clamo por "adeus ao culto do Vale do Silício".
Isso não é porque eu acho que a lacuna entre a China e os Estados Unidos no campo da inteligência artificial aumentou, mas porque um modelo geral de diálogo humano-computador de inteligência artificial, como o ChatGPT, é uma ferramenta que pode realmente promover a colaboração e a civilização da produção social da perspectiva de todos os seres humanos – em vez de um campo ou setor específico. Seu significado é maior do que o surgimento da Internet móvel, comparável ao nascimento do e-mail e dos mecanismos de busca. Como uma potência de inteligência artificial, a China não é mais um país com uma indústria de tecnologia da informação ruim quando e-mails e mecanismos de busca nasceram. No entanto, não permitimos que esse tipo de inovação geral de inteligência artificial que pode afetar o progresso da civilização humana acontecesse primeiro na China e treine um modelo cujo corpus básico é construído a partir da cultura e do sistema de valores chineses.
Além disso, o método de treinamento do modelo do ChatGPT depende em grande parte da atualização de parâmetros de "milagres de fortalecimento", treinamento repetido e otimização iterativa contínua do modelo com base no feedback do conteúdo gerado - esse era originalmente o método de trabalho no qual a equipe chinesa era melhor. Quando uma empresa iniciante americana usa o dinheiro arrecadado da Microsoft para investir enormes custos de poder de computação a todo custo, emprega um grande número de trabalhadores de dados na África e no Oriente Médio para rotular informações e usa as iterações mais eficientes para conduzir uma "corrida armamentista" com gigantes como o Google para modelos de processamento semântico autodesenvolvidos, você ainda tem um sentimento muito irreal - se esta é uma empresa de San Francisco ou uma empresa de Shenzhen.
Um modelo de processamento semântico natural como o ChatGPT deveria ter nascido na China, mas não nasceu na China.A razão tem que começar com as empresas de tecnologia chinesas engajadas em inteligência artificial – não importa o que os gigantes ou startups estejam fazendo nestes anos.
Um problema que muitas pessoas podem nunca perceber é que um modelo de processamento semântico natural de uso geral em grande escala como o ChatGPT tem maior probabilidade de produzir milagres quando construído por uma empresa iniciante de IA, e melhores resultados geralmente não são alcançados em um gigante da tecnologia. É por isso que o modelo de aplicativo de diálogo LaMDA do Google e o Bard, que recentemente entrou em batalha, não brilharam, e também é o desafio que o Baidu inevitavelmente enfrentará a seguir.
Por que? A primeira é porque a modelagem de processamento semântico natural geral é muito cara. Na verdade, queimar dinheiro geralmente não é habilidade de grandes empresas, mas privilégio de startups. Os gigantes da tecnologia são quase todos empresas listadas. O investimento de dezenas de bilhões de dólares é investido em algo que não terá retorno por muito tempo. A pressão sobre o diretor financeiro diante do conselho de administração e das assembleias de acionistas é muito alta, e muitas vezes eles são punidos pelo preço das ações. Isso faz com que as grandes empresas não ousem correr grandes riscos. O que é "Fazendo Milagres Vigorosamente"? É gastar muito dinheiro e fazer grandes esforços primeiro, e depois rezar para que milagres aconteçam, em vez de concordar que um milagre deve acontecer, e depois decidir gastar dinheiro e fazer grandes esforços.
Infelizmente, as grandes empresas só podem ser o último. É por isso que até a Microsoft, que tem se beneficiado muito com o ChatGPT, só ousou partir de US$ 1 bilhão no início, que durou quatro anos, até os US$ 10 bilhões deste ano, e continuou aumentando o investimento um a um para suportar o OpenAI no “in vitro” da Microsoft, treinando o modelo GPT por muitos anos. O patrimônio adquirido pela Microsoft por meio do investimento na OpenAI tem como prioridade integrar a capacidade do modelo ChatGPT em seu Office e nos mecanismos de pesquisa. Pode não ser fácil dizer se ela comerá OpenAI no futuro, mas pelo menos a Microsoft, que tem um valor de mercado de quase um trilhão de dólares americanos e uma receita anual de dezenas de bilhões de dólares americanos, absolutamente não ousa "fazer milagres vigorosamente" no início e treinar esse modelo por conta própria.
Em segundo lugar, porque as pessoas são menos tolerantes com gigantes da tecnologia engajados em inovação e mais tolerantes com erros e desvios em startups. Para lidar com a pressão do ChatGPT, o Google lançou apressadamente a versão de teste de diálogo humano-computador Bard. Descobriu-se que alguns diálogos tinham erros factuais básicos, por isso foi ampliado infinitamente e o valor de mercado evaporou centenas de bilhões de dólares da noite para o dia. Na verdade, não é que o Google não saiba disso, se não fosse apressado, não seria tão precipitado. O modelo LaMDA anunciado pelo Google em 2021 possui níveis de parâmetros e recursos de busca de informações significativamente mais altos do que o GPT-3 treinado pela OpenAI na época.
Com o que o Google se importa, o OpenAI não se importa. Desde o primeiro dia de lançamento do ChatGPT, ele declarou publicamente que não possui recursos de recuperação de informações e seu corpus é apenas até dezembro de 2021. Ele não pode responder a muitas perguntas sobre valores e julgamentos morais e frequentemente comete erros factuais. Os testadores aceitaram tolerantemente o auto-"mau desempenho" do ChatGPT e ficaram surpresos com sua capacidade de associação de informações, expressão emocional, estrutura lógica e coerência de pensamento nos campos de programação, criação literária, escrita formatada e consulta médica, e ignoraram levemente os erros cometidos.
Em março de 2019, após o sucesso sem precedentes do modelo GPT-2, a OpenAI, de quatro anos, decidiu se transformar de uma fundação sem fins lucrativos em uma empresa comercial. Afinal, nenhuma fundação suporta o salário anual de US $ 1,5 milhão de seu cientista-chefe.Em maio de 2019, Sam Altman (Sam Altman) tornou-se o CEO da OpenAI. Então, a OpenAI recebeu um investimento de US$ 1 bilhão da Microsoft. Em maio de 2020, o modelo GPT-3 lançado pela OpenAI tem parâmetros que subiram acentuadamente de 1,5 bilhão no GPT-2 para 175 bilhões, formando um sistema de aprendizado automático poderoso sem precedentes.
Pode-se ver que uma empresa iniciante de inteligência artificial que nasceu com uma colher de ouro na boca, levantou uma quantia enorme de dinheiro e está envolvida em negócios gigantes, está envolvida na construção e desenvolvimento de modelos semânticos naturais de inteligência artificial de uso geral e investe em treinamento de modelos independentemente do custo, que é o estado mais ideal. Os retornos imaginativos e comerciais que acompanham os modelos mais poderosos são suficientes para estimular a Microsoft e outros investidores.
Então, por que essa lógica não funciona na China? A China já teve um poderoso modelo de inteligência artificial semântica natural de uso geral, mesmo que fosse apenas um protótipo?
Para responder a essa pergunta, observe quando a Microsoft investiu pela primeira vez no OpenAI: julho de 2019. Quatro meses depois de a Microsoft apostar no modelo GPT da OpenAI, ou seja, em novembro de 2019, Shen Xiangyang, vice-presidente sênior global da Microsoft, responsável pelo negócio de buscas do Bing e principal responsável pela inteligência artificial da Microsoft, e cientista da computação de Hong Kong, China, anunciou que havia deixado a Microsoft por mais de 20 anos. E a última contribuição de Shen Xiangyang para o modelo geral de inteligência artificial da Microsoft é o robô de bate-papo Xiaobing, desenvolvido pelo Microsoft Asia Internet Engineering Institute em 2014.
Em julho de 2020, Xiaoice tornou-se independente da Microsoft e tornou-se uma empresa iniciante de inteligência artificial chinesa. Shen Xiangyang atuou como presidente e Li Di, ex-vice-presidente executivo da Microsoft Asia Internet Engineering Academy, atuou como CEO. Quando a Xiaoice se tornou independente, ela havia se desenvolvido para mais do que a sexta geração. Suas formas de produto envolviam robôs conversacionais de inteligência artificial, assistentes de voz inteligentes, provedores de conteúdo criados por inteligência artificial e uma série de soluções de campo vertical. Xiaoice uma vez provocou discussão pública, além de ser um robô de bate-papo cheio de emoções e sexualidade feminina, também tem sua atuação incrível no campo da criação de poesia chinesa - ela publicou uma coleção de poemas "Sunshine Lost the Glass Window", que recebeu muitos elogios e mais polêmicas.
Não há dúvida de que um robô XiaoIce que pode escrever poemas e realizar conversas emocionais simples e baseadas no senso comum foi o modelo de inteligência artificial geral de conversação de melhor desempenho no mundo há alguns anos.
É impossível para a equipe liderada por Shen Xiangyang entender de busca, muito menos de inteligência artificial. E a saída de Shen Xiangyang da Microsoft e a "independência" de Xiaobing, juntamente com o investimento e a cooperação do CEO da Microsoft, Nadella, com a OpenAI, é na verdade o principal comerciante de inteligência artificial na China e nos Estados Unidos. Uma separação formal no campo dos modelos gerais de inteligência artificial.
Então, Xiaobing ainda escreve poesia hoje? o que isso está fazendo
Nos últimos dois anos, Xiaobing há muito parou de escrever poemas. Está ocupado comercializando. Estabeleceu um estúdio de jogos para fornecer conteúdo de diálogo com script NPC para jogos; cooperou com as Olimpíadas de Inverno para fornecer um sistema de pontuação visual para habilidades aéreas de esqui estilo livre; forneceu à Wind Information resumos de texto gerados por inteligência artificial de anúncios de empresas listadas;
Em uma palavra, no passado, a equipe de inteligência artificial que representava o nível mais alto do modelo geral de inteligência artificial semântica natural, e os chineses apoiavam toda a estrutura, agora se tornou um fornecedor de inteligência artificial que mistura inteligência artificial generativa e inteligência artificial de tomada de decisão e fornece soluções específicas para cenários específicos.
Você não pode dizer que este é o "caído" de Xiaoice, afinal, ele levantou apenas centenas de milhões de yuans do mercado de capitais. De acordo com o método de treinamento do modelo ChatGPT, o dinheiro será gasto em um dia. Sem a proteção da Microsoft, Xiaobing tem que cuidar de sua própria vida. No entanto, nunca ouvi falar de Baidu, Tencent ou ByteDance.Eu pensei em investir em Xiaoice e apoiá-lo para continuar a desenvolver um modelo em larga escala de inteligência artificial semântica natural geral.
Não apenas Xiaobing. Nos últimos anos, também houve outras equipes empreendedoras na China envolvidas na modelagem automática de inteligência artificial geral e computação heterogênea, permitindo que 7-8 tipos de chips no país e no exterior sejam conectados ao software por meio desse modelo. As instituições de investimento chinesas nunca demonstraram interesse em modelos gerais de inteligência artificial e nem mesmo um pouco de imaginação.
"Mais de 85% dos investidores nos pediram para apresentar o cenário do produto. Dissemos que ajudamos a GPU a se conectar com o ecossistema de software, e até a Nvidia usa nosso modelo. Os investidores disseram que este não é um cenário. Dissemos que também temos clientes, pesquisa em satélites, docas, cidades inteligentes e indústrias inteligentes. Eles disseram que seu trabalho está muito disperso, então não vamos investir." Isso é o que ouvi de empreendedores que estão fazendo modelos gerais de inteligência artificial.
Como todos sabemos, os VCs na China gostam mais de "educar" os empreendedores e, claro, educar os cientistas que estão envolvidos no empreendedorismo de inteligência artificial. "Você tem que ter alguns dados nesta indústria", esta é a frase favorita deles para educar os empreendedores de IA.
Existem dados em um determinado setor e é necessário focar em fornecer soluções em um determinado campo segmentado.Essa é a mentalidade da maioria dos VCs e PEs na China que afirmam investir em inteligência artificial. Então olhamos para "quão grande é a cena", a cena da câmera de segurança é grande o suficiente, então o modelo de avaliação se torna o tamanho da China, quantas câmeras podem ser instaladas? Quanto custa cada câmera? Qual é o tamanho total da placa da câmera? Bem, a placa é grande o suficiente e votamos na subdivisão da câmera. Vejamos novamente a logística inteligente portuária: quantos portos existem na China? Quantos são portos de águas profundas? Quanto cada terminal portuário pode pagar por soluções de IA? Acontece que pagamos uma quantia tão pequena, parece que a cena do "porto" não é grande o suficiente, então não vamos votar. Humano digital virtual de IA como atendimento ao cliente? Pode ser vinculado ao metaverso, tem uma história e imaginação, bem, podemos tentar.
Então, o que você vê é que os "quatro tigres" da inteligência artificial da China estão basicamente envolvidos no negócio de câmeras e reconhecimento facial, e todos eles se tornaram implementadores e integradores de projetos de IA. O modelo de negócios é o mesmo da Neusoft e da iSoftStone há 30 anos.
Por um longo período de tempo, poucos investidores no campo da inteligência artificial acreditaram sinceramente que um modelo geral poderia ser reutilizado em vários setores. Ocasionalmente, há alguns que são um pouco pacientes e interessados no modelo geral, e são basicamente fundos de RMB.O fundo do dólar americano realmente não está interessado na tentativa da equipe chinesa de desenvolver um modelo geral. Você acha que, comparando a dificuldade e o nível de treinamento de modelos de empresas como OpenAI e Google, eles sentem que há uma lacuna entre a equipe chinesa nesse assunto? Então você realmente pensa muito. Eles sabem o momento em que está acontecendo o desenvolvimento do modelo GPT, ou seja, os últimos dois meses.
Aqueles gerentes de investimento de primeira linha que se gabavam de que "SenseTime e Megvii estão vendendo câmeras de segurança aos meus olhos", aqueles parceiros de investimento de primeira linha que orgulhosamente disseram aos empreendedores que "seu modelo não é uma cena", sem mencionar os parceiros de fundos de investimento em dólares americanos que quase não investiram em inteligência artificial na história e têm trabalhado com empresários chineses para "ir para o exterior" para se envolver em criptomoeda por tantos anos, de repente mudaram sua aparência hoje e declararam que apoiariam empreendedores no "ChatGPT da China". Então você pode pensar sobre isso, seus votos e presunção contêm algum entendimento e sinceridade do modelo geral de inteligência artificial, e alguns são especulações e cálculos.
Você pode até pensar sobre isso. O treinamento de um modelo semântico supernatural pode custar dezenas de milhões ou mesmo centenas de milhões de RMB por dia, sem mencionar o módulo de poder de computação que fornece treinamento de modelo grande - a melhor GPU do mundo, por causa do embargo irracional dos Estados Unidos. Está se tornando cada vez mais difícil de obter. Com a atitude e o estilo de comportamento desses investidores nos últimos tantos anos, eles podem persistir por alguns dias, quanto dinheiro eles estão dispostos a persuadir o comitê de investimentos a investir ou podem ajudar essas equipes empreendedoras a resolver o problema da GPU? Talvez um dia, talvez meio ano depois, eles comecem a incitar essas equipes de modelos gerais a "realizar a comercialização em campos subdivididos" o mais rápido possível.
Com a insistência do Baidu em investir no modelo PaddlePaddle, é inevitável que ele pratique esse modelo de indústria desde o início e busque a comercialização em diferentes setores o mais rápido possível. Em grande medida, o treinamento de grandes modelos de inteligência artificial geral tem um "triângulo impossível" de dados massivos, saída de conteúdo criativo e de alta qualidade e aplicação industrial.
Para obter dados massivos e saída de conteúdo criativo de alta qualidade, é provável que não seja possível aplicá-lo rapidamente à implementação específica de um determinado setor - como o ChatGPT.
Se você deseja criar cenários específicos de aterrissagem industrial nos maiores dados de massa criados por humanos na Internet, definitivamente não será capaz de fornecer resultados da mais alta qualidade, porque deve haver conflitos entre a geração de conteúdo baseada em dados de massa e sistemas precisos de tomada de decisão - isso é realmente um desperdício.
Se você deseja obter uma saída de conteúdo de alta qualidade para auxiliar na tomada de decisões precisas em cenários de aterrissagem industrial, deve sacrificar a maior quantidade de dados, e os dados pertencentes aos cenários industriais mais precisos não podem oferecer suporte a treinamento e pesquisa de modelos reais em grande escala. Esse é o dilema enfrentado pela maioria das soluções de inteligência artificial de "segmentação da indústria" da China hoje e também é a razão pela qual o chamado "ChatGPT da indústria" é uma proposição falsa.
Aqueles empresários e investidores que se preparam para entrar no "ChatGPT da China" hoje, sem falar em quanto dinheiro e quantas GPUs você tem no bolso, já que estão todos neste barco, sentem que estão segurando um bilhete. Qual canto do "triângulo impossível" da inteligência artificial geral você decidirá descartar? Esta é uma questão que precisa ser resolvida primeiro.
Em outras palavras, qual instituição de investimento – seja uma instituição financeira de investimentos ou um departamento de investimentos de uma grande empresa – tem a determinação de investir no treinamento de modelos semânticos naturais em larga escala por vários anos e estender o ciclo de retorno infinitamente? Afinal, a história nos diz que se trata de um grupo de pessoas menos determinadas e mais ansiosas para encontrar um sucessor.
A China nunca teve falta de empreendedores e cientistas de destaque, e o campo da inteligência artificial não é exceção. O nível e o acúmulo de empresas de tecnologia chinesas e americanas no campo da inteligência artificial são os mais próximos do mundo. Pelo menos alguns anos atrás, não havia uma grande lacuna entre a China e os Estados Unidos na construção e treinamento de grandes modelos semânticos naturais. No entanto, a China carece de algumas instituições de investimento e investidores que tenham uma visão mais ampla, não sigam as opiniões dos outros e sejam determinados e previdentes.
Pessoas como Shen Xiangyang, Li Di, Ma Weiying, Wang Xiaochuan e Li Zhifei, que surgiram para iniciar modelos semânticos naturais genéricos em grande escala, são bastante confiáveis, mas o problema é que eles precisam mudar um grupo de instituições de investimento e investidores que os apóiam.
Para ser honesto, embora nenhuma instituição de investimento séria tenha olhado para modelos gerais de inteligência artificial por tantos anos, ainda existem algumas instituições que investiram em muitas empresas de inteligência artificial com períodos de retorno extremamente longos. Por exemplo, os VCs que investiram no lidar local da China e nas soluções de direção autônoma contribuíram para o estabelecimento da nova competitividade da China nas mudanças sem precedentes da indústria automobilística global em um século. Por exemplo, aqueles VCs que investiram em GPUs locais da China – este é um caminho cheio de perigos, enfrentando a proibição e a repressão dos Estados Unidos, e o ciclo de retorno é extremamente longo; mas esses players locais de GPU emergentes – seja Hanbo, Biren ou outros, eles podem fornecer munição para o modelo de processamento semântico natural geral da China no futuro. Os investidores por trás deles, se um dia eles realmente se decidirem e fizerem um movimento para apoiar o projeto de modelo semântico natural de grande escala da China, posso ter algumas expectativas e confiança diferentes neles.
É que não há muitos investidores e instituições de investimento que não se gabem, não se contenham e não se apressem para o sucesso rápido, mas há muito poucos. No entanto, a construção e o treinamento do modelo semântico natural da China precisam de tais investidores e instituições de investimento - seja um investidor financeiro, um investidor estratégico ou uma instituição de capital apoiada pela vontade do estado.
A China precisa ter seu próprio modelo semântico natural de propósito geral em grande escala. Precisa ter a visão de fornecer sabedoria chinesa, sistema de valores chinês e soluções chinesas para inteligência artificial global de propósito geral. Precisa evitar riscos e questões legais, morais e éticas em todo o processo de seleção de corpus, construção e treinamento de modelos e ajuste de parâmetros. Também precisa de determinação e paciência.
Em qualquer caso, não se pode especular.