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    產(chǎn)品化的GPT,能否為“百模大戰(zhàn)”照亮未來?

    2023年11月09日 12:15:53   來源:腦極體

      這兩天,AI圈都處在一種莫名的震撼感當(dāng)中。

      北京時(shí)間 11月7日,OpenAI 舉辦了首次DevDay開發(fā)者日活動;顒蝇F(xiàn)場發(fā)布了非常多內(nèi)容,其中有一些按部就班的,比如技術(shù)上更新了最新版本的GPT-4 Turbo。也有一些讓從業(yè)者目瞪口呆,不知道從何聊起的,比如能夠讓用戶僅用幾句話就生成獨(dú)立應(yīng)用的GPTs,以及配套推出的GPT Store。

      出人意料的地方在于,OpenAI這些動作完全是非技術(shù)的。你可以說這是一種應(yīng)用模式,一種開發(fā)工具,或者一種編程語言,反正它跟我們經(jīng)常在AI發(fā)布會上看到的模型能力升級一點(diǎn)關(guān)系都沒有。

      這種感覺就是,我們明明都跟著你往北跑,甚至跑出了“百模大戰(zhàn)”的氣勢,結(jié)果一覺醒來,你宣布向西拐了,于是結(jié)結(jié)實(shí)實(shí)讓AI行業(yè)閃了一下腰。

      那可能有朋友說了,這不是正好嗎?反正國內(nèi)大模型這么卷,OpenAI給出了新方向,我們繼續(xù)跟著跑就是了。

      然而現(xiàn)實(shí)情況是OpenAI的一系列新動作,完全建立在一套新的游戲規(guī)則體系上。這種能力是絕大多數(shù)AI算法公司并不具備的。

      提起iPhone,我們會說它不一定是技術(shù)最強(qiáng)、生態(tài)最強(qiáng),但肯定是產(chǎn)品最強(qiáng)。OpenAI在做的其實(shí)就是基于一套全新的“GPT游戲規(guī)則”,來實(shí)現(xiàn)大模型的產(chǎn)品化。

      我們認(rèn)為,這對于今天“百模大戰(zhàn)”的絕大多數(shù)參與者來說都是壞事,但對于中國AI的長期發(fā)展來說卻是好事。

      OpenAI在做的,是將“新規(guī)則”產(chǎn)品化

      我們首先還是來回顧一下OpenAI的開發(fā)者日,到底是如何又一次帶來行業(yè)震撼的。

      本次活動,OpenAI首先是對GPT-4進(jìn)行了一定升級,比如此次GPT-4 Turbo更新了長度達(dá)到128k的上下文窗口,是此前GPT-4的四倍。與此同時(shí),也進(jìn)行了其他一些關(guān)于AIGC壓縮成本,提高效率方面的升級。而在開發(fā)者賦能方面,OpenAI帶來了Assistants API等新升級,從而幫助開發(fā)者在自身應(yīng)用中構(gòu)筑Agent體驗(yàn)。

      真正引人注目的,是可以快速構(gòu)建自定義AI應(yīng)用的GPTs。

      這一平臺可以支持用戶通過提需求的方式,僅僅用幾句話就生成一個(gè)獨(dú)立的GPT應(yīng)用,也就是GPTs。在現(xiàn)場演示中,OpenAI創(chuàng)始人奧特曼使用GPTs定制了一個(gè)商業(yè)建議類的應(yīng)用:

      首先,他向GPT提出自己的訴求是構(gòu)建一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司的幫手,可以為公司創(chuàng)始人提供相應(yīng)的商業(yè)建議。

      第二步,GPT Builder輸出了初步的GPTs,并詢問是否需要進(jìn)行更多信息輸入,有哪些重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的內(nèi)容和需要避免的問題。

      第三步,GPT Builder會詢問應(yīng)用是否聯(lián)網(wǎng),是否應(yīng)該具備以文生圖能力、代碼生成能力等GPT的基礎(chǔ)能力,以及是否需要加入專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào)。

      經(jīng)過這三輪與GPT Builder的對話之后,一個(gè)GPTs就生成完畢。換句話說,在這個(gè)應(yīng)用開發(fā)過程中,人類沒有貢獻(xiàn)任何的代碼能力、邏輯能力、設(shè)計(jì)能力,只提供了一個(gè)idea,最多再加上少量行業(yè)數(shù)據(jù)。

      GPTs發(fā)布之后,很快眾多開發(fā)者都把它玩出花,不難由此看出其潛力廣泛。當(dāng)然,我們可以說這種開發(fā)模式有很多問題,比如其能力上限就是當(dāng)前版本GPT的上限,它應(yīng)用到的能力也僅僅是目前GPT具有的能力,極大收窄了應(yīng)用開發(fā)邊界。但不可否認(rèn)的是,GPTs顛覆了有史以來的應(yīng)用歷程。開發(fā)者不再需要軟硬件成本、開發(fā)工具、開源軟件集,甚至可以不懂代碼,不耗費(fèi)時(shí)間。就像iPhone之前,用戶從不會距離訂制化軟件這么近,而GPTs之前,可能也不會有開發(fā)者距離訂制化軟件這么近。這種模式確立之后,GPT本身的技術(shù)升級,會通過GPTs得到快速釋放。

      當(dāng)創(chuàng)建應(yīng)用像拍短視頻一樣簡單,一系列產(chǎn)業(yè)洗牌與商業(yè)模式興起已經(jīng)可以預(yù)見,而為了配合這種極簡開發(fā)模式,OpenAI也將打造類似應(yīng)用市場的GPT Store。

      過去我們說,智能手機(jī)本身就是產(chǎn)品,同時(shí)還是更多軟件類產(chǎn)品誕生的基礎(chǔ)。如今OpenAI在做的事情也是一樣,它讓ChatGPT本身成為不斷迭代的超級產(chǎn)品,同時(shí)也將其能力外放,打造新的軟件基礎(chǔ)設(shè)施。

      在由大模型定義的全新技術(shù)規(guī)則下,GPT的產(chǎn)品化脫離了以往所有軟件的范式,走出了一條新路。

      這條路上,未來可能會出現(xiàn)這樣一幕:一個(gè)不會編程的孩子,僅用幾句話就完成了一家企業(yè)耗費(fèi)巨大人力物力打造的應(yīng)用。那么大公司里的員工要做什么呢?他們?yōu)槭裁床惶崆袄眯乱?guī)則呢?

      這些問題其實(shí)在ChatGPT開始興起時(shí)就被提了觸雷,而OpenAI在做的,就是通過將大模型的新游戲規(guī)則產(chǎn)品化,來讓這些問題更加真實(shí)可感。

      大戰(zhàn)中的“百模”,能否跟上GPT?

      讓我們把OpenAI的故事先放一放,他們的野心顯然還在發(fā)酵,按照這個(gè)節(jié)奏,幾個(gè)月之內(nèi)應(yīng)該還會有更炸裂的發(fā)布。

      這時(shí)候,要來看看中國與全球同步上演的“百模大戰(zhàn)”到今年10月,國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出了超過130個(gè)大模型。大模型開源、大模型進(jìn)入垂直行業(yè),以及基于大模型打造的新應(yīng)用模式等一系列產(chǎn)業(yè)端口都非常火爆。

      這種繁榮經(jīng)常會給我們某種錯覺:有了130個(gè)大模型,好像就是擁有了130家OpenAI。

      事實(shí)絕非如此,在這些大模型當(dāng)中,能做到“對外開放”“對話流暢自然”“能夠提供有效內(nèi)容反饋”這幾點(diǎn)的大語言模型已經(jīng)寥寥無幾。

      大模型企業(yè),更多動作還集中在提升參數(shù)、刷新榜單、開源等傳統(tǒng)意義上的AI算法層面,既無法大規(guī)模應(yīng)用,也無法實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。那么問題來了,在OpenAI轉(zhuǎn)向大模型產(chǎn)品化的新階段里,百模大戰(zhàn)的參數(shù)選手們能在未來跟進(jìn)嗎?

      恐怕對于多數(shù)大模型來說,答案是比較悲觀的,其原因有三點(diǎn):

      1.大模型泛化能力的缺失。預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)最大的亮點(diǎn)就是其泛化應(yīng)用能力,這是“智能涌現(xiàn)”現(xiàn)象的來源,也是OpenAI可以實(shí)現(xiàn)無代碼開發(fā)、軟件能力訂制的來源。然而恰恰也就是這種難以準(zhǔn)確量化的泛化能力,是眾多大模型最為缺失的能力。“一看數(shù)值是高知,一上應(yīng)用是弱智”目前是困擾大模型產(chǎn)業(yè)的最大問題。在技術(shù)上,絕大多數(shù)大模型還不具備擁抱“新規(guī)則”的基礎(chǔ)。

      2.產(chǎn)品化能力的缺失。目前大多數(shù)大模型玩家,都是大模型風(fēng)口下的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì),以及院校搭建的科研類大模型。換言之,這些團(tuán)隊(duì)普遍呈現(xiàn)技術(shù)能力比較強(qiáng),但壓根沒考慮過產(chǎn)品能力的問題。未來想要從頭復(fù)刻OpenAI的大模型產(chǎn)品化體系,是一件極其艱難的工作。

      3.生態(tài)成本與窗口的缺失。從頭打造大模型相對容易,但要從頭類似OpenAI的開發(fā)者生態(tài)卻很難。這一方面是需要持續(xù)且巨大的成本投入,另一方面需要搶占開發(fā)者聚合的機(jī)遇窗口。這兩點(diǎn),目前還在“百模大戰(zhàn)”同質(zhì)化競爭中的企業(yè)很難實(shí)現(xiàn)。

      所以,從這些角度看,OpenAI這一個(gè)急轉(zhuǎn)彎,確實(shí)會將全球大多數(shù)夢想成為其對手的公司甩出路外。其實(shí)就創(chuàng)業(yè)土壤來看,今天的大模型初創(chuàng)企業(yè),面臨的挑戰(zhàn)比幾年前的機(jī)器視覺公司更大。當(dāng)時(shí)機(jī)器視覺公司還有安防等龐大藍(lán)海市場作為支撐,但現(xiàn)在大模型公司是外有OpenAI遙遙領(lǐng)先,內(nèi)有互聯(lián)網(wǎng)與AI巨頭強(qiáng)敵環(huán)伺。在打榜和對參數(shù)之外,大模型的出路何在,已經(jīng)是一道眼前的必答題。

      中國大模型的出路,是打造“新超級入口”

      那么,OpenAI的大拐彎,真的會讓中國AI產(chǎn)業(yè)看不見未來嗎?答案當(dāng)然不是這樣,甚至剛好相反。

      在目前階段,GPT確實(shí)保持著極高的技術(shù)、產(chǎn)品、生態(tài)進(jìn)化速度。中國AI行業(yè)更多處在模仿、跟隨,同時(shí)漸漸積累自身優(yōu)勢的階段。但客觀來看,大模型帶來了全新的智能化游戲規(guī)則,同時(shí)這個(gè)規(guī)則未來高度依賴產(chǎn)品能力、應(yīng)用能力,這件事對中國AI行業(yè)是極為有利的。

      首先,客觀來看GPT是進(jìn)不來的。無論如何評價(jià)這一點(diǎn),這都會給中國大模型造成可觀的空間。這個(gè)階段,OpenAI還會源源不斷的提供參考范本,完成從0到1的工作,這就將給中國AI產(chǎn)業(yè)造成既有參考,又有空間的機(jī)會窗口。

      其次,中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、手機(jī)行業(yè)等領(lǐng)域積累了龐大的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ)。這些基礎(chǔ)能力除了少數(shù)科技巨頭之外,更多時(shí)候還沒有與大模型接駁。實(shí)事求是地說,基礎(chǔ)模型并不需要太多。最終“百模大戰(zhàn)”會有超過90%的選手僅僅成為時(shí)代的痕跡,但基礎(chǔ)模型與基礎(chǔ)平臺之上的應(yīng)用可以很多,甚至可能出現(xiàn)一個(gè)應(yīng)用開創(chuàng)一個(gè)行業(yè)的情況。而這些,都是中國互聯(lián)網(wǎng)與軟件行業(yè)所擅長的。

      對于中國AI,以及行業(yè)的從業(yè)者、開發(fā)者來說,應(yīng)該看到只有將大模型基礎(chǔ)技術(shù)與中國的產(chǎn)品能力、商業(yè)能力、規(guī);袌鼋Y(jié)合在一起才有未來。中國大模型的真正出路,是基于大模型的新游戲規(guī)則,打造出類似微信、支付寶、抖音的超級入口。

      否則的話,中國廠商將一直擠在行業(yè)+大模型的賽道里。這個(gè)賽道當(dāng)然有意義,但缺乏規(guī)模化營收,商業(yè)邏輯難以大量復(fù)制。

      真正值得期待的大模型創(chuàng)業(yè)潮,應(yīng)該發(fā)生在中國AI進(jìn)一步模仿GPT,完善與其對標(biāo)的技術(shù)和平臺能力之后。然后在這一基礎(chǔ)上,在大模型的新游戲規(guī)則下,產(chǎn)生出融合了中國特色應(yīng)用開發(fā)能力、C端市場需求的軟件應(yīng)用。

      多重優(yōu)勢合流之后的超級入口成型之日,才是中國大模型的指數(shù)級增長之時(shí)。

      那個(gè)超級入口有很多種可能。一位幫你找信息、完成工作的數(shù)字秘書?一個(gè)能夠支持用戶定制多媒體娛樂的平臺?一個(gè)可以根據(jù)用戶指令來比價(jià)、比店、選品的“AI李佳奇”?一個(gè)虛擬群主帶大伙社交的“新QQ”?

      有太多可能,發(fā)生在新規(guī)則確立之后,發(fā)生必須稍有耐心的未來。

      2022年11月30日發(fā)布,ChatGPT悄無聲息地發(fā)布。一年之后的今天,大模型層出不窮,有太多公司宣布“要當(dāng)中國的OpenAI”。同樣是今天,OpenAI已經(jīng)開啟了變革,轉(zhuǎn)向了一個(gè)意料之外,情理之中的新方向。

      那么問題來了,下一年我們做什么呢?

      或許面對OpenAI,中國AI企業(yè)必須學(xué)會既要學(xué)習(xí),又不能復(fù)制。

      我們壓低身段去學(xué)習(xí)OpenAI。需要學(xué)習(xí)的是有能力持續(xù)推動大模型技術(shù)迭代,同時(shí)具備把大模型作為一種全新數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的思考方式。

      但不能真的像OpenAI,因?yàn)槟阌帽M全力學(xué)像了這個(gè)版本,人家下一步拐彎了,而你撞墻上了。這就像看人家汽車起步你也起步,可是你仿造的這輛車壓根就沒裝方向盤。

      對于這次的開發(fā)者日,OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人安德烈·卡爾帕西說,“我看到了計(jì)算機(jī)中的一個(gè)新的抽象層”。

      這一點(diǎn),或許才是最重要的。

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