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人工智慧應用或不應用:人如何生存?

James Huang | 2023.05.29

面對產生式 AI 威脅企業和就業市場,你如何找到空間? ChatGPT 是一個風靡全球的聊天機器人。起初,它的能力讓世人驚嘆,這種對傳統技術的不信任感隨之而來的是一波恐懼。從某種意義上說,關於其理論上的能力的炒作已經變成了 ChatGPT 將取代人類工作的恐懼。

我們曾寄望於雲端和人工智慧帶來機會,但現在它們是否成為威脅?LLMs 會否摧毀我的業務? 一方面,伊隆·馬斯克(Elon Musk)和山姆·阿特曼(Sam Altman)引發了這種擔憂。

"我們必須在這裡小心謹慎,"奧特曼周四告訴ABC新聞。"我認為在實驗室裡完成這一切是行不通的,你必須將這些產品帶到現實世界中,並進行實際接觸。當賭注低時,犯錯誤沒問題。然而,所有這些都說過了,我認為人們應該高興我們對此有點擔心。"

但那是否真的是這樣呢?我們只是創造了多維電腦嗎?

同時,馬斯克呼籲暫停人工智慧的發展,因為他在這方面落後,現在他被迫追趕。而阿爾特曼利用炒作和恐懼來進行營銷。然而,正如LeCun所述,這些模型不能思考,但仍然可能危險。

暫時不論科幻場景,我們可以說,ChatGPT已經開始威脅商業社會了。

例如,看起來Chegg(提供作業協助的公司)是ChatGPT的第一個受害者,股票價值損失超過40%。

然而,自三月以來,我們注意到學生對ChatGPT的興趣顯著增加。我們現在相信這對我們的新客戶增長率產生了影響。

很明顯地,現在每一個合作夥伴都在思考如何將ChatGPT整合到他們的業務中。事實上,Expedia計劃這樣做,IBM和Snapchat已經這樣做了。而我們,Mercury已經把ChatGPT整合到我們的SEO引擎、部落格平台和客戶服務聊天機器人中了。

無論如何,似乎ChatGPT已經整合進了多個企業,且仍有更多企業會使用它。因此,問題出現了,創建一家生成式AI初創公司有意義嗎?或者創建一個業務可能會被下一個ChatGPT升級摧毀的初創公司呢?甚至只是一個讓客戶訂閱ChatGPT Plus但花費更少的方案?

畢竟,為什麼一家公司需要內容寫作、平面設計、網站開發或課程創建這些服務?他們為何需要雇用或付費給這些服務呢?

我們沒有護城河,可能永遠不會有。

一份洩漏的 Google 文件指出,“我们没有护城河...OpenAI 也是如此。”

到目前為止,我們已經談到了ChatGPT,不包括Google。畢竟,Google擁有創建複雜LLM的偉大傳統。為什麼他們浪費時間來對抗ChatGPT?當他們聲稱兩家公司都沒有贏得武器競賽時,他們是什麼意思?

谷歌指出不符合最高標準的產品可能會損害其聲譽(可以看到巴德推出時發生了什麼)。另一方面,谷歌注意到公司正在經歷StableDiffusion的時刻。

開源似乎正在贏得人工智慧武器競賽。

Google 已經意識到開源和 ChatGPT 模型之間的差距正在迅速縮小。此外,開源模型更加可定制、私密,並在某些方面更具能力(專門模型在某些任務上取勝於通用模型)。

"羊駝"成本僅為100美元,可以執行與 GPT-4 相同的任務,品質略低。GPT-4 的訓練費用可能是數百萬。當有免費替代方案時,人們可能不會支付昂貴的訂閱費用以使用受限制的模型。公司也不會這樣做。

LLMs的未來有點像DALL-E的未來。StableDiffusion 現在是標準,許多產品整合、使用者介面、市場和其他模型都是基於它的。而另一方面,OpenAI的DALL-E則沒有被廣泛使用,並正在失去地位。

我可以把建立一個通用人工智慧作為一個業務嗎?

不到一年前,我們還沒有聽說過MidJourney或是Stability AI,而現在幾乎每個人都在使用他們的產品。在某種意義上,StableDiffusion是一個以DALL-E為基礎建立的模型。那麼,為什麼不創建自己的新通用模型呢?

OpenAI自從第一個GPT問世以來,已經經過多年的時間一直致力於建造LLM。他們擁有一支經驗豐富的團隊,專門負責建造、訓練模型和在市場上推廣。此外,如果想要快速的服務和使用友好的介面,基礎設施也不便宜。

儘管用自我監督的方式訓練模型確實意味著僅使用大量文本,品質很重要。正如LLaMA和Google展示的PalM-2一樣,數據越精心策劃,模型表現就越好。OpenAI有一個專門的團隊負責此事。

此外,ChatGPT和OpenAI的許多產品都可以被任何使用者使用,創造出相似的使用者體驗並非易事。對許多人來說,這決定了他們的使用選擇,而非性能。

此外,OpenAI 還有一個額外的優勢,那就是多年來已創建了一個強大且具有辨識度的品牌。OpenAI 已成為人工智慧的代名詞;為了與之競爭,單純展示模型的優越性並不足夠。使用者傾向 ChatGPT,公司傾向使用一個平均觀眾認識的產品。許多公司和使用者會選擇現在被視為預設選項的產品。

最終,OpenAI 獲得了另一項優勢:1億用戶,最重要的是他們的數據。這些數據被用來使模型變得更好。

在 LLMs 時代,如何創建一個初創企業或職業?


品質勝於數量。

這個適用於任何企業或理念。例如,內容寫作不能再基於文章數量或單字數。ChatGPT即使在其免費版本中也比其他同類產品寫得更快,品質也更高,不容小覷。

但是,LLM們並不具備批判性思維(像思維鏈這樣的技術只能減輕這個問題),並且經常出現幻覺。 因此,您只能使用具有明確立場的理性文章來競爭。 使用ChatGPT的任何人都知道該模型不採取立場,ChatGPT無法製作出由明確數據和來源支持的大膽觀點文章。

同樣地,ChatGPT並不理解客戶需求。另一方面,一項研究顯示,患者認為ChatGPT的回答更具有同理心和高品質。因此,它需要再次聚焦客戶的需求。

領域知識

一個通才的模型雖然對所有事情都好,但卻沒有最擅長的。專業領域的知識才是使您能夠獲勝的關鍵。

一個聊天機器人的排列方式會導致某些任務的性能下降。此外,正如huggingGPT和類似模型所展示的那樣,一個LLM不一定能夠完成所有任務,但需要與“專家”模型接口以完成某些任務。

這些模型只能使用專有的數據進行培訓。此外,它們通常需要具有特定領域的知識。因此,那些可以取得非公開知識和數據的企業具有行業優勢。

不要與人工智慧對抗

AI 不會取代開發人員或資料科學家,但將會取代那些不使用 AI 助手的人。

ChatGPT所產生的代碼需要測試,且需要知識來瞭解如何使用和整合它。無論如何,將開放許多更多的開發人員和機器學習工程師職位,這些職位目前正在受到威脅。

法規將重塑A.I.領域。

歐盟和其他機構以往一直在被動地觀察社交網絡,至少歐盟不希望用人工智能犯同樣的錯誤。

「歐洲議會必須以盡可能強大的立場進入三方會談,以保護進入歐盟的所有人的權利,」歐盟政策分析師Caterina Rodelli表示。新的歐盟AI法案可能比預期更加嚴格。如同GDPR所見,違規將導致昂貴的罰款。此外,大型公司也更容易遭受聲譽損害。

最近,由於隱私問題,ChatGPT在義大利被禁止使用(現已恢復)。義大利當局要求提供有關OpenAI的數據收集問題的信息,但最初的回答沒有得到滿意的解決。基於同樣的想法,其他監管機構也採取了行動。不過,OpenAI從現在開始提供選擇退出數據收集的可能性。

此外,已經有程式設計師和藝術家對 GitHub Copilot 和 MidJourney 及其產品提起訴訟。

法規的發展和訴訟的結果將決定大公司的業務範圍。較大的公司將會認為某些利基市場不那麼有趣、風險高,或僅僅是無法滿足的通用產品。

小型公司和自由工作者將更輕鬆地覆蓋這些空間,承擔更少的法律風險,並避免被大公司淘汰。


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MERCURY TECHNOLOGY SOLUTION, James Huang 29 5月, 2023
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