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从ChatGPT看“从0到1”和“从1到100”

2024-04-07 23:04:31 来源:中国科信报

转眼间,OpenAI发布ChatGPT已经一年多,但围绕其展开的话题仍然很“热”。

“从0到1”和“从1到100”是近年来常见于媒体的表述,前者指原始创新,后者意为原始创新落到实处并在各领域得到广泛应用。然而,究竟何为“1”?OpenAI发布ChatGPT前后的过程,其主线即“从0到100”,中间的关键点是“1”,并且这一过程提供了理解“1”的三个方位:

其一,看来路,即由“0”看“1”,回答何时方可言“1”。

其二,看去路。“1”作为“从1到100”的起点,开枝散叶,开花结果,回答“1”在新产业链中的价值和地位。

其三,看全程,“0”与“100”的相互“关照”。

看来路

OpenAI在2020年发布GPT-3后原计划继续研发GPT-4,但由于担心对手公司在GPT-4之前发布人工智能(AI)聊天机器人,于是决定成立一家实验室,通过改进GPT-3收集反馈意见,进而改进新的模型。13天后,ChatGPT诞生。

ChatGPT开发完成后,OpenAI先邀请测试人员进行测试,反馈结果却令人失望,因为人们不知道该与聊天机器人聊什么。OpenAI一度尝试开发专业聊天机器人供特定领域的人员使用,但是OpenAI缺少训练机器人的合适数据。

OpenAI决定孤注一掷,对外发布ChatGPT,交给用户使用,任其自由发展。OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼表示:“我当时不知道它是否会成功。”因此,后来ChatGPT的突然爆红令公司措手不及。

在上述过程中可见供给与需求对接之难,以及某种茫然。开发人员做不到精准想用户之所想,或者在数据、技术上有所欠缺,而用户也不知道最新科技成果与自己有什么关系,甚至不知道自己的需求究竟是什么。结果就是供需双方在试探中对接。

开发方非精心策划,而是“走着瞧”,而用户,特别是大量未设定的“计划外”用户“突然零距离见证了AI的能力”,潜在而模糊的需求一下子清晰起来,因此有了两个月的爆炸式增长,这表明供需双方十分投缘。ChatGPT不只是“生成式AI”,也是“生成式”创新。生成式创新,需要对不确定性高度容忍的社会环境。

“从0到1”,ChatGPT的襁褓阶段处于混沌状态,犹如大河之源头,溪流几乎在原地兜兜转转,不知往何处流。一旦某一条“溪流”开始占优,与大海(社会需求)隐约相通,那么资源将集中到这一条溪流并使之成为干流。比如微软发布AI加持的新“必应”后,其全球下载量猛增10倍。当然,也有临入海仍摇摆不定,甚至以为的海未必是海的事例,譬如曾经的元宇宙。

谷歌在某种意义上是另类例子。谷歌本已有类似ChatGPT的产品,但其AI道德专家主张要谨慎使用文本生成技术,谷歌出于伦理考虑而暂缓推出相关产品。

OpenAI率先发布ChatGPT后,谷歌有些高管被激怒,AI道德专家被解雇,往日的伦理禁忌黯然失色。在竞争压力下,谷歌于2023年2月7日匆忙推出Bard,随即被发现存在缺陷,导致次日股价大跌7.4%。但如今,谷歌似乎变得大胆和开放,以期在产品及其生态上迎头赶上。

就时间而言,关键是如何在竞争的压力下把握时机,觉察与掌控“技术节奏”与“商业节奏”的二重奏,主题是“产品/市场匹配”。商业节奏超前,技术节奏跟不上,就会陷入加特纳曲线的低谷甚至死亡谷;反之,则会错过时机,让他人占领市场。摩尔定律堪称完美二重奏的范例。有了ChatGPT的第一步,OpenAI最新发布的Sora准确地踩在二重奏的步点上。

ChatGPT成功创新落脚点之一是通用以适合更多行业,并以更简单的自然语言极大降低使用门槛,使人人可用;落脚点之二是“生成”,赋能用户极大提高工作效率。降低门槛是扩大需求侧的广度,提高效率则是满足需求侧的深度要求。

归纳起来,由来路“从0到1”来看,“1”是一项新技术首次与需求相契合,或者唤醒了人类的某个普遍需求。

看去路

没有后续的“从1到100”,“1”就如同空中楼阁,只能孤芳自赏,甚至夭折。

第一台内燃机诞生后,制造第二、三台内燃机固然重要,但更重要的是把内燃机应用到各个领域,譬如把马车变成汽车 。

一旦由“从0到1”突破为“从1到100”,进而实现与需求侧对接,就可能领先一步,甚至招招领先。ChatGPT向需求侧的延伸和拓展,指的是由通用平台推向形形色色的应用场景。ChatGPT推出短短两个月,用户从不同角度测试和挖掘ChatGPT的技能,包括替写代码、作业、论文、演讲稿,进而生成活动策划、广告文案、电影剧本等各类文本,或是给予家装设计、编程调试、人生规划等建议。更重要的是由通用平台推向诸多垂直行业。这就是由“从0到1”推向“从1到100”。“从1到100”拱卫和反哺“1”,形成新的产业,孕育新的“从0到1”。

ChatGPT问世后,在短期内如雨后春笋般冒出多种类似产品。几乎所有大型科技公司都在不同程度上加入了大模型的研发。截至2023年10月,国内已出现238个AI大模型,5月时这个数字还是78个。专业人士比较了来自5个不同大语言模型就同一问题生成的答案,并在种族、体形和政治意识形态等类别中寻找偏见,以让开发人员衡量大语言模型的潜在危害,作出权衡。

对需求侧的竞争涉及2C(面向消费者)与2B(面向企业),一开始主要是2C,要深入更广泛的需求侧,以及对生产力进行更深刻的改造,必然介入2B,也就是由大模型的通用平台到垂直的各行各业。各行业的公司在诸多大模型中择优,在大模型所属的公司中挑选服务质量好的,开发紧密结合各自场景的次级大模型,如此逐级下沉,最终影响到更为广泛的个人。在2C与2B中发现的问题和获得的数据可以反哺大模型。

在平台与垂直的结合点,争夺战暗流涌动。在创始人兼CEO奥特曼被董事会驱逐(“宫廷政变”)后,OpenAI超100家客户联系其竞争对手Antropic表达转投意愿。一位知情人士透露,“公司(OpenAI)再也无法以致力于理想主义研究为由避免商业化。现在,客户的需求迫在眉睫。”由此可见,初创脱颖而出的公司,如果随后没有迈出“从1到100”的步伐,自身可能失去在“从0到100”中作为“1”的地位,为他人做嫁衣。

一般来说,“从0到1”由一家公司也就是单一主体开启,由包括该公司在内的多家公司,也就是多个主体共同推向“从1到100”。此次ChatGPT横空出世,OpenAI就是“从0到1”的主体,然而“宫廷政变”如果处理不好,OpenAI可能失去作为“从1到100”主体的地位。产业意义上的“从1到100”虽会受到牵连,但影响的时空范围有限,其他主体会取而代之。

简言之,延伸、拓展“从1到100”,以及强化“1”与“100”的耦合关系,反过来加强了“1”的地位。“1”,是“从0到100”过程中的关键点和转折点。

看全程

一端是位于“0”附近的“原初时分”,视野远大,肩负着人类的理想和前程。另一端,越接近“100”,就越深入形形色色的场景,满足各色人等当下的各异需求,供方(含资本)的投入产出比和需方的功能价格比占优甚至成为唯一选项,商业气息渐重渐浓,与初衷渐行渐远。话语权一步步从2%的精英,转向98%的芸芸众生,由云端的理想落到人间的柴米油盐。对于那2%的精英,或许可以引用哲学家哥德尔的名言:世界的意义在于事与愿违,以及在不断克服事愿分离的努力之中。

人类未来的走向,由2%精英原初时分的宏大理想和98%芸芸众生的人间烟火共同决定。后者略大于前者的事实决定了人类的命运。

“1”,在“从0到100”的视野下已不再那么重要。(作者系东南大学教授 吕乃基)