經(jīng)濟學人：人工智能實驗室的競爭進入白熱化階段

本文為《全球科創(chuàng)觀察》2023年第6期“深度觀察”欄目內(nèi)容。本期全部內(nèi)容可點此查看。

ChatGPT是由初創(chuàng)公司OpenAI創(chuàng)建的人工智能聊天機器人，自2022年11月上線以來，僅兩個月時間活躍用戶便已過億，創(chuàng)造了史上最快的用戶增長記錄。微軟向OpenAI投資了100億美元，希望ChatGPT能夠生成看起來像人類創(chuàng)作的文本、圖像和視頻。2023年1月26日，谷歌發(fā)表了一篇文章，描述了一個類似的AI模型。中國搜索引擎巨頭百度則計劃在2023年3月發(fā)布類似的產(chǎn)品。

ChatGPT及其競品背后的AI模型改變了科技行業(yè)對創(chuàng)新的思考方式，許多人工智能實驗室，特別是一些初創(chuàng)公司的研發(fā)實驗室已經(jīng)開始進行技術(shù)競爭，爭奪人工智能時代的領導地位。

(資料圖)

長期以來，企業(yè)研發(fā)機構(gòu)一直是科學進步的重要源泉，尤其是在美國。第二次世界大戰(zhàn)后，大量美國公司在基礎科學方面進行了投資，創(chuàng)造出了眾多影響世界發(fā)展進程的科技產(chǎn)品，并且有不少研究人員獲得了諾貝爾獎。

2017年，經(jīng)濟學家Ashish Arora及同事研究了1980年至2006年間的企業(yè)研發(fā)情況，發(fā)現(xiàn)許多企業(yè)的投入已經(jīng)從基礎科學研究轉(zhuǎn)向研究成果的商業(yè)化應用，原因是基礎研究成本的上升和研究難度的提升。

近年來，AI技術(shù)的崛起為廣大中小企業(yè)創(chuàng)造了機會，初創(chuàng)公司研發(fā)的AI產(chǎn)品也能夠撼動大型科技公司的市場地位。例如，Anthropic和Character AI等初創(chuàng)公司已經(jīng)創(chuàng)造了能夠與ChatGPT相競爭的產(chǎn)品。Stability AI是一家匯集了多方計算資源的初創(chuàng)公司，它創(chuàng)建的開源模型能夠?qū)⑽谋巨D(zhuǎn)換為圖像。在中國，由政府支持創(chuàng)立的機構(gòu)，如北京智源人工智能研究院也同樣進行著前沿AI技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)。

但是，目前在全球范圍內(nèi)，絕大多數(shù)的人工智能技術(shù)突破仍來自于大型科技公司，因為這些巨頭公司擁有強大的計算能力，能夠推動基礎研究的成果迅速融入商業(yè)化產(chǎn)品。亞馬遜和Meta創(chuàng)造的AI研究成果分別是斯坦福大學的三分之二和五分之四，谷歌和微軟則培養(yǎng)出了數(shù)量龐大的AI研究人才。

圖1 2012-2022年全球AI領域標志性成果數(shù)量

圖2 在arXiv上發(fā)表的人工智能相關(guān)研究論文和在主要人工智能會議上發(fā)表的論文（單位：千）

不同國家擁有不同的技術(shù)優(yōu)勢，例如中國在圖像分析上處于領先地位。根據(jù)微軟的排名，全球排名前五的計算機視覺團隊都在中國。在美國，Meta公司的AI產(chǎn)品Cicero因其使用推理和欺騙策略來對付人類對手而獲得較多聲譽。DeepMind的模型則可以在圍棋中擊敗人類冠軍，并能預測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

為了解究竟誰的技術(shù)更勝一籌，經(jīng)濟學人研究團隊對微軟和Alphabet的AI技術(shù)進行了測試，所采取的方式是向微軟支持的ChatGPT和谷歌尚未推出的競品Lamda提問。這些問題包括美國數(shù)學競賽中的10個問題和美國SAT考試中的10個閱讀問題。為了增加趣味性，還要求兩個AI產(chǎn)品提供約會建議。從結(jié)果來看，兩家公司都沒有表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。Lamda的數(shù)學成績稍好，能正確回答5個問題，而ChatGPT只能正確回答3個。在SAT測試中，Lamda能正確回答7個問題，而ChatGPT正確回答了9個問題。此外，這兩個產(chǎn)品對約會提供的建議參差不齊，不適用于真實的生活場景。2023年1月30日，OpenAI對ChatGPT進行了更新，以提高其數(shù)學分析能力。給這兩款AI進行兩輪10個問題的測試時，首輪測試中Lamda比ChatGPT高出了2分，第二輪測試中雙方打成了平手。

通過上述測試，經(jīng)濟學人認為到目前為止沒有一個AI產(chǎn)品具有絕對的優(yōu)勢，因為知識更新迭代和傳播的速度非常快，研發(fā)人員也會在不同的企業(yè)和機構(gòu)之間流動，不同公司AI產(chǎn)品的競爭將會更加激烈。Meta的頂級人工智能專家Yann LeCun認為，沒有哪一家公司可以比其他公司領先超過兩到六個月。

然而，目前還處于AI技術(shù)發(fā)展的早期階段，各產(chǎn)品未來可能不會保持“并駕齊驅(qū)”的狀態(tài)。據(jù)報道，谷歌已經(jīng)發(fā)布了“紅色代碼”，旨在同搜索引擎對手Bing相抗衡，因為Bing將引入ChatGPT。DeepMind研究人員表示，公司長期專注于游戲領域，目前正計劃將更多資源投入到語言建模中，其下名為Sparrow的聊天機器人可能在今年問世。

最終可能影響AI產(chǎn)品競爭的變量有兩個。一是企業(yè)實驗室的組織方式。小公司具有更大的靈活性，可以將其產(chǎn)品更便捷地投向市場，并吸收海量數(shù)據(jù)，改進其AI模型，形成良性循環(huán)。小公司的這種優(yōu)勢也可能以另一種方式自我強化。內(nèi)部人士指出，OpenAI在業(yè)內(nèi)具有良好的人才吸引力，不斷從DeepMind等競爭對手公司挖走專家。為了跟上OpenAI的發(fā)展步伐，Alphabet、亞馬遜和Meta等大企業(yè)需要打破常規(guī)思維，重新制定戰(zhàn)略，以便更快地在AI領域取得成就。

另一個決定性因素是技術(shù)發(fā)展的路徑。到目前為止，在生成型人工智能領域，規(guī)模越大發(fā)展越好，這給科技巨頭帶來了更多的優(yōu)勢。但在未來，規(guī)模可能并不是優(yōu)勢。非營利性研究機構(gòu)Epoch估計，按照目前的發(fā)展速度，大規(guī)模的語言模型將在2026年之前耗盡互聯(lián)網(wǎng)上的高質(zhì)量文本。Stability AI也表示，有一些方法可以在特定的任務上對模型進行微調(diào)，極大地降低了擴大語料規(guī)模的需要。

2022年，全球生成型人工智能初創(chuàng)企業(yè)共發(fā)生110筆交易，籌集到27億美元資金。表明風險資本家更加青睞該領域的初創(chuàng)企業(yè)，并不認為未來收益都會被大公司占有。

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