Open AI首次聽證會:ChatGPT拐點已現(xiàn),未來發(fā)展依然坎坷_當前獨家

自2022年11月Chat GPT上線后，短短2個月的時間內(nèi)，月活躍用戶就已突破1億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應(yīng)用程序。

(資料圖)

目前Chat GPT也已更新至4.0版本。新版GPT-4在諸多能力上也進行了優(yōu)化，以文字生產(chǎn)領(lǐng)域為例，GPT-4能實現(xiàn)作詩、寫郵件、寫廣告、劇本和小說。采用AIGC技術(shù)所撰寫的高考作文，在不到1分鐘的時間，完成了40多篇文章，獲得專家打分48分的成績，擊敗了75%的考生。

在此背景下，國內(nèi)大廠紛紛跟進推出屬于自身的AI大模型。比如說，百度的“文心一言大模型”，騰訊的“混元大模型”，阿里的“通義大模型”，華為的“盤古大模型”等等。

而在二級市場上，Chat GPT的火爆也直接帶火了和AI相關(guān)的概念股。以人臉識別、大數(shù)據(jù)、智能交互技術(shù)、產(chǎn)品及服務(wù)提供商漢王科技為例，按照漢王科技對外公布的業(yè)績預(yù)告來看，公司在2022年歸屬于上市公司股東的凈利潤為：-9800萬元至-14000萬元。長期的虧損，讓漢王科技在1月30日以前的市值僅有40.85億元左右。

但進入到今年2月份以后，漢王科技的股價一路上漲，甚至在今年3月時，股價曾達到30.66元/股的最高點。這一股價若是和今年1月份時期的15.34元/股相比，漲幅比例接近1倍。

但硬幣的另一面卻是關(guān)于Chat GPT的爭議聲音越來越大。3月30日，人工智能和數(shù)字政策中心向美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會投訴，試圖阻止向消費者發(fā)布強大的AI系統(tǒng)。次日，意大利隱私監(jiān)管機構(gòu)宣布境內(nèi)暫時禁用Chat GPT。4月2日，在三星引入Chat GPT不到20天的時間內(nèi)，已先后出現(xiàn)三次泄密事件等等。

針對以上問題，在美國當?shù)貢r間5月16日召開的Open AI首次聽證會上，圍繞著外界所關(guān)注的由AI所產(chǎn)生的版權(quán)侵害，虛假內(nèi)容、失業(yè)問題，數(shù)據(jù)安全等問題也展開了相關(guān)討論。

本次接受質(zhì)詢的對象包括Open AI CEO Sam Altman，IBM副總裁兼首席安全官Christina Montgomery，紐約大學(xué)教授Gary Marcus。而本次聽證會上的一些核心內(nèi)容，也讓我們提前感知到未來Chat GPT行業(yè)發(fā)生的一些變化。

一、Chat GPT發(fā)展依然坎坷

針對3月29日，科學(xué)界聯(lián)名呼吁：所有AI實驗室立即暫停訓(xùn)練比GPT-4更強大的AI系統(tǒng)，為期至少6個月的聯(lián)名信。

作為聯(lián)名信簽署人之一的Gary Marcus在會上解釋道，簽署聯(lián)名信并不是要求暫停AI研發(fā)，而是希望在具備規(guī)范、安全的AI管理措施之前，暫停部署比GPT-4更大的AI模型。若現(xiàn)階段將這些具備超級功能的AI，全部交給普通人使用，這未免太過于冒進了。

對此，Sam Altman解釋道，未來6個月內(nèi)Open AI暫無推出類似于GPT-5的計劃。因為現(xiàn)階段Open AI對部署更高版本的Chat GPT仍存在諸多顧慮。但與此同時，Sam Altman也提出了一個靈魂問題：若我們暫停6個月的AI研發(fā)，很有可能就會與時代脫節(jié)，6個月之后我們要怎么辦呢？還要再停6個月嗎？

如Sam Altman所言，若超級AI大模型需不斷保持自身優(yōu)勢的話，則需要對模型進行不斷反復(fù)的訓(xùn)練，但在訓(xùn)練過程中也產(chǎn)生了諸多問題。比如說，高成本和商業(yè)化問題。

以Chat GPT為例，2018年Open AI在訓(xùn)練GPT-1時，所用到的參數(shù)數(shù)量和數(shù)據(jù)訓(xùn)練量分別為1.17億和5GB。但在2020年訓(xùn)練GPT-3時，以上兩項數(shù)字則分別增長到1750億和45 TB，GPT-4的訓(xùn)練參數(shù)量更是高達1.6萬億。

另據(jù)Open Al發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，訓(xùn)練13億參數(shù)的GPT-3 XL模型訓(xùn)練一次消耗的算力約為27.5 PF-days，訓(xùn)練1750億參數(shù)的完整GPT-3模型則會消耗算力3640 PF-days（以一萬億次每秒速度計算，需要3640天完成）。

龐大的數(shù)據(jù)量以及算力決定了搭建AI模型為典型的重資金產(chǎn)業(yè)。以GPT-3模型消耗的算力3640 PF-days來看，相關(guān)證券機構(gòu)測算，保守估計前期成本至少投入在200多億元。并且Chat GPT在前期訪問階段初始投入近十億美元，單日電費數(shù)萬美元。訓(xùn)練階段，單次訓(xùn)練約為百萬至千萬美元。

然而，在高成本的背后，目前關(guān)于整個Chat GPT不管是在TOC端還是TOB端的商業(yè)化仍不清晰。以TOB端為例，Chat GPT若想要完全打開TOB端市場，也面臨著諸多現(xiàn)實問題。

一方面，如何打消TOB端的諸多顧慮，進而讓TOB敢用Chat GPT。比如說，目前TOB端普遍擔心因使用Chat GPT而產(chǎn)生數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，進而對企業(yè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生諸多不利影響。

但正如美國NIST（國家標準與技術(shù)研究院）發(fā)布了《AI風(fēng)險管理框架1.0》所提到的那樣，AI模型的優(yōu)化可解釋性和隱私增強性之間會存在矛盾；或者在數(shù)據(jù)較稀疏的情況下，隱私增強技術(shù)可能導(dǎo)致有效性降低。過度關(guān)注某一方面特性，例如：高度安全但不公平的系統(tǒng)、有效但不透明和不可解釋的系統(tǒng)以及不準確但安全、隱私增強和透明的系統(tǒng)都是不可取的。

另一方面，對標圍繞TOB端的SaaS產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看，TOB端產(chǎn)品只有給企業(yè)帶來真正“降本增效”的價值，企業(yè)才愿意付費。但由于TOB端行業(yè)的分散性、差異性、多而亂的特點，行業(yè)很難形成規(guī)模效應(yīng)。

目前國內(nèi)SaaS產(chǎn)業(yè)所走的“以低價換取市場份額”的路線，也決定了當前國內(nèi)和SaaS相關(guān)的企業(yè)，除具有先發(fā)優(yōu)勢的阿里云實現(xiàn)盈利，絕大多數(shù)企業(yè)仍以虧損為主。

那么未來Chat GPT在為TOB端服務(wù)時，其價格到底要如何制定呢？是走SaaS行業(yè)以價換量的路線，或是將價格定得很高，只服務(wù)小部分企業(yè)呢？但不管走哪個路線，均決定了Chat GPT在TOB端想要實現(xiàn)盈利，并非易事。

另外考慮到當前全球經(jīng)濟進入到新一輪下行周期，未來諸多行業(yè)業(yè)績承壓已是不爭的事實。因此，不管是投資機構(gòu)，或是大廠又是否有足夠的現(xiàn)金流和足夠的耐心，來真正探索出各類“超級AI大模型”的盈利，這里仍值得商榷。

二、生成式AI仍面臨外部多重壓力

若成本和收益問題超級AI大模型內(nèi)部需面臨的問題，來自外部的種種質(zhì)疑也決定了生成式AI后續(xù)的發(fā)展并不明朗。

其一，如何對AI公司進行監(jiān)管。Sam Altman提出的建議如下：對AI廠商提供許可證，并吊銷不符合政府標準的廠商的許可證。為AI大模型創(chuàng)建一套安全標準，包括評估其風(fēng)險，大模型必須通過一些安全測試；指派第三方專家獨立審核AI產(chǎn)品的各方面指標，支持創(chuàng)立一個為AI制定相關(guān)標準的國際組織，由美國領(lǐng)導(dǎo)。同時，Sam Altman和Gary Marcus均呼吁成立專門的TOG機構(gòu)，負責對AI的監(jiān)管。

事實上，Sam Altman 和 Gary Marcus所提出的這些建議，也的確符合未來超級AI大模型的需要。比如說，對標國內(nèi)的網(wǎng)約車拍照和金融支付拍照的發(fā)放來看，政府監(jiān)管加強后，能讓行業(yè)從此前的野蠻生長階段逐漸回歸到理性增長階段。

但仍需要指出的是，因全球不同國家的文化、政治差異性較大，又疊加自2022年全球地緣沖突的不斷升級和加劇，一套全球可行的AI式標準制定未來估計需要很長的時間才能制定。在尚無清晰的標準下，也決定了未來超級AI大模型的出海業(yè)務(wù)，將面臨著層層壓力。

其二，如何解決反壟斷問題。在聽證會上，參議員Cory Booke提出了一個問題：Open AI由微軟支持，Anthropic則由谷歌支持。那么，未來隨著這些公司的規(guī)模越來越大，其必然也會對人們的生活影響越來越大，并有可能在商業(yè)上實現(xiàn)壟斷。

對此，Sam Altman則解釋道AI大模型的研發(fā)相對困難，只有少數(shù)企業(yè)能夠研發(fā)出AI大模型。這并不會造成壟斷，反而會在一定程度上降低監(jiān)管難度。但坦白來說，Sam Altman的解釋并不成立。一方面，如上文所述，基于研發(fā)AI大模型對企業(yè)的資金、技術(shù)均要求極高，目前AI大模型也的確被掌握在大廠手中。

但另一方面，從國內(nèi)多個行業(yè)的經(jīng)驗來看，當大廠完全主導(dǎo)后，行業(yè)必然會出現(xiàn)壟斷現(xiàn)象，比如網(wǎng)約車行業(yè)、在線貨運平臺、外賣行業(yè)等等。而隨著各國政府對本國反壟斷法律法規(guī)政策制定的愈發(fā)完善，不排除后續(xù)各國政府對由超級AI大模型所產(chǎn)生的壟斷問題，監(jiān)管只會更加嚴格。

其三，針對外界所關(guān)注的由Open AI所產(chǎn)生的版權(quán)以及版權(quán)付費問題。Sam Altman則表示，未來Open AI會拿出相關(guān)政策保護地方新聞業(yè)的發(fā)展。但對于內(nèi)容創(chuàng)作者版權(quán)權(quán)益的問題，Sam Altman并沒有給出明確的回復(fù)。

事實上，對于Sam Altman的不回復(fù)雖能理解，畢竟Chat GPT在內(nèi)容創(chuàng)作上需海量的內(nèi)容作為支撐，而從國內(nèi)內(nèi)容平臺給到創(chuàng)作者的收益來看，Open AI若是真正為創(chuàng)作者付費的話，這必然會加重Chat GPT的成本投入。

但坦白來說，Chat GPT對創(chuàng)作者內(nèi)容的隨意抓取，并且不付費的方式，無異于殺雞取卵。一旦后續(xù)內(nèi)容創(chuàng)作者進行聯(lián)合，全面抵制Open AI的這種做法，未來GPT更高版本是否能繼續(xù)保持優(yōu)勢，仍有待觀察。

而從現(xiàn)階段來看這種情況已經(jīng)出現(xiàn)，比如說，去年柏林兩位藝術(shù)家搭建了一個名為“我正在被用來訓(xùn)練嗎”的網(wǎng)站，藝術(shù)家可以檢索自己的作品是否進入了AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。但Chat GPT所面臨的問題并非個案，而是國內(nèi)外AI大模型公司都必須要思考的問題。

三、AI大模型是否會引發(fā)大規(guī)模失業(yè)？

在聽證會上，Gary Marcus指出人們不應(yīng)該小看AI對就業(yè)帶來的影響。事實上，Gary Marcus的擔憂并非空穴來風(fēng)。此前IBM曾宣布：暫緩可以被AI取代的崗位的招聘，約7800人將被永久淘汰。

微軟也宣布將于6月底進行裁員，裁員對象主要為記者和編輯，并將在未來加大力度使用AI技術(shù)取代人類新聞編輯。“新上崗”的AI算法將會代替人類編輯選取可報道的新聞事件、改寫新聞標題、尋找文章配圖等工作。

但Sam Altman卻認為，目前GPT-4仍能被人類很好的所控制和使用，它會讓一些工作自動化，甚至被替代掉。但人類利用AI大模型可以擁有更多能力、更多時間追求自己喜歡的事物，這將創(chuàng)造出更多工作機會。

IBM的Christina和Sam Altman有著一致的觀點。她認為，AI大模型“將會改變每一項工作”，如今的工作重點應(yīng)該是做好新老工作的過渡。到2030年，IBM將培訓(xùn)3000萬個人掌握當今社會所需的技能。

事實上，Sam Altman和Christina說法并非沒有道理?，F(xiàn)階段，AIGC的確可以創(chuàng)作海量的內(nèi)容，但AIGC畢竟只是工具，缺乏人類的情感和思考能力。而人類的情感和思考能力，在諸多工作崗位中發(fā)揮著重要作用。

以內(nèi)容創(chuàng)作為例，作家余華曾指出：從我們目前對那個GPT的理解

就他的能力，如果他要寫小說的話，他大概能寫出中庸的小說。但他不會寫出充滿了個性的小說，因為他是大量的那種文本，他可能把小說寫得很完美，但是其實是很平庸。

在以電商行業(yè)的客服崗位為例，從事多年電商客服工作的李洋洋告訴我們，在處理客戶的售后過程中，最為核心的地方在于需根據(jù)和客戶溝通過程中的語氣、文字，推測出當前客戶的情感，并做到有針對性地處理客戶的問題。若單純使用AI大模型回復(fù)客戶售后問題，這不但無法處理好客戶的問題，反而還會降低售后質(zhì)量。

而且拉長維度來看，若未來各類AI大模型具備和人類一樣的情感，這必然會引發(fā)世界范圍內(nèi)的恐慌，不排除AI大模型會出現(xiàn)被關(guān)停的命運。但當AI大模型之充當輔助性工具后，也面臨著一個問題。即它的能力和價格是否匹配，ToC端又是否愿意付費呢？

結(jié)語：

事實上，任何新興事物從成熟到發(fā)展，從來都是不走直線走曲線。但相較于其他行業(yè)而言，AI大模型所牽扯到的失業(yè)問題、各種法律風(fēng)險、壟斷問題、成本和收益等等，均注定了國內(nèi)外任何一家AI大模型廠商在未來AI大模型商業(yè)化的探索之路上都難言輕松，對于后續(xù)AI大模型的發(fā)展是否能達到市場預(yù)期，仍需要時間來觀察。

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責任編輯：李楠

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