ChatGPT的問世拉開了科技大爆炸的帷幕，比爾蓋茨發(fā)文稱人工智能時(shí)代已經(jīng)開啟。除了算法賦能之外，機(jī)器人的大腦進(jìn)化還需要哪些因素？以人類為代表的碳基生命的終點(diǎn)會(huì)是硅基生命嗎？我們又將如何解碼機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高智商背后的投資邏輯？日前，安永大中華區(qū)數(shù)據(jù)智能咨詢合伙人季昊接受采訪，著重探討了以上問題。

　　季昊表示，隨著一系列大語言模型問世，我們好像突然進(jìn)入了大語言模型時(shí)代。但進(jìn)入大語言模型的門檻其實(shí)非常高，從投入成本上來看分幾類：第一類是建設(shè)成本，第二類是訓(xùn)練成本，其他比如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、網(wǎng)絡(luò)帶寬、電力資源、平臺(tái)運(yùn)營等成本的費(fèi)用都是以億來估計(jì)。所以初創(chuàng)企業(yè)或沒有任何經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)要進(jìn)入這個(gè)賽道很難，往往前期具備深厚積累的大型科技公司才有資格進(jìn)入賽道搶占先機(jī)。

 

　　除去大語言模型這一發(fā)展路徑，雖然當(dāng)下以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)也非常熱，但季昊認(rèn)為目前主流的2C2B2G市場還是以傳統(tǒng)AI模型作為主要技術(shù)力量。傳統(tǒng)AI模型容易開發(fā)和部署，投入小但也能滿足業(yè)務(wù)需求，AIGC技術(shù)和傳統(tǒng)AI領(lǐng)域進(jìn)行深度融合還需要一個(gè)創(chuàng)新、驗(yàn)證和發(fā)展的過程。

 

　　針對(duì)人和AI的未來關(guān)系，季昊表示現(xiàn)在談機(jī)器取代人類為時(shí)尚早。目前的AI模型訓(xùn)練都在遵循人類指定訓(xùn)練輸入、指定模型結(jié)構(gòu)、指定訓(xùn)練輸出，無論是傳統(tǒng)AI模型或者是AIGC模型都沒有跳出這個(gè)規(guī)則。未來如果機(jī)器真的具有人的思維能力，一定是在人腦機(jī)理層面上有了比較大的突破，更多從機(jī)理層面獲得AI模型，這時(shí)才可能有機(jī)器取代人一說。

 

　　數(shù)據(jù)、算力和算法是AI的三大核心要素，其中算力是算法和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。隨著國內(nèi)外科技企業(yè)相繼布局GPT類的大模型，算力需求面臨爆發(fā)式的增長。算力源于芯片，季昊提出AI芯片未來的迭代方向主要有兩個(gè)：一是隨著數(shù)據(jù)量和模型復(fù)雜度不斷提升，芯片性能和功耗需要進(jìn)一步發(fā)展；二是隨著AI技術(shù)在各個(gè)場景展開應(yīng)用，芯片需要滿足日益增長的多元化需求。

 

　　目前全國各個(gè)算力中心遍地開花，整體算力特別是通用算力已經(jīng)能滿足現(xiàn)有需求，但GPU這種專用算力還是不足。隨著人工智能算力爆發(fā)式增長，首先要預(yù)估算力增長大概的臨界點(diǎn)和持續(xù)性，依據(jù)實(shí)際算力整體規(guī)劃算力網(wǎng)絡(luò)，評(píng)估能否實(shí)現(xiàn)算力彈性調(diào)度。整體算力問題還是得整體看，從國家層面、政府層面、企業(yè)整體規(guī)劃層面來看。

 

　　此外針對(duì)數(shù)據(jù)這一要素，目前AI模型的數(shù)據(jù)標(biāo)記和數(shù)據(jù)處理的發(fā)展情況如何呢？季昊表示數(shù)據(jù)標(biāo)注這個(gè)產(chǎn)業(yè)其實(shí)在水下，往往不被公眾所知。目前隨著人工智能爆發(fā)，其市場規(guī)模在不斷提升。但同時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)也存在一系列問題。作為一個(gè)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，往往公司接到訂單后會(huì)逐層下包，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)注工作在管理、質(zhì)量、審核等方面存在一系列問題；另外還會(huì)涉及核心數(shù)據(jù)泄露，所以對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)，規(guī)范和管理也是非常重要的。

 

　　2022年12月，中共中央國務(wù)院出臺(tái)關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見，要求建立數(shù)據(jù)資源的持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權(quán)三權(quán)分制的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度框架，探索一套可靠數(shù)據(jù)確權(quán)體系。對(duì)于數(shù)據(jù)確權(quán)，季昊認(rèn)為目前最需要解決的是數(shù)據(jù)權(quán)屬問題。數(shù)據(jù)在產(chǎn)生過程中可能涉及不同主體，同時(shí)數(shù)據(jù)沉淀之后的數(shù)據(jù)加工處理過程又會(huì)涉及一系列主體，各個(gè)主體在具體數(shù)據(jù)權(quán)屬中占比多少、誰擁有這個(gè)數(shù)據(jù)，其實(shí)目前是存在分歧的。這個(gè)問題解決不了，政府和企業(yè)都不敢公布和流通自有數(shù)據(jù)。但另一方面，目前可以通過一些技術(shù)手段幫助建立確權(quán)體系，通過數(shù)據(jù)不出門、數(shù)據(jù)可用不可見等方式，包括使用區(qū)塊鏈、隱私計(jì)算等一些技術(shù)，進(jìn)行有效的技術(shù)支撐。

 

　　隨著用戶的增多，ChatGPT性能快速增長，今后其落地場景會(huì)有哪些，主要盈利方式又是怎樣？季昊指出目前ChatGPT只是使用成本低，但其維護(hù)成本很高。OpenAI的投入能持續(xù)多少時(shí)間這是存疑的，所以對(duì)于ChatGPT來說一方面現(xiàn)有用戶是否可以變成長期粘性用戶，是未來長期持續(xù)發(fā)展的用戶基礎(chǔ)。另外一個(gè)層面是探索ChatGPT技術(shù)和業(yè)務(wù)場景如何結(jié)合，技術(shù)投入最終需要找到幫它買單的一方。前期可以燒錢，但從長久看一個(gè)技術(shù)才能長期存活發(fā)展需要找到相應(yīng)的盈利模式。

 

　　季昊說，人工智能其實(shí)目前已經(jīng)逐漸從幕后走向臺(tái)前。原來是默默無聞支持千行百業(yè)，現(xiàn)在是成了整個(gè)科技的引領(lǐng)力量，所以說我們可以張開雙臂迎接AI時(shí)刻的到來。