天天微頭條丨谷歌研究員炮轟GPT初創(chuàng)公司瞎炒作，連發(fā)18條推文怒懟

來源：36kr時間：2023-01-12 08:00:19

面對GPT公司瘋狂營銷的亂象，谷歌研究員發(fā)長文怒懟其商業(yè)化模式：炒作救不了GPT！但投資人表示：無所謂，好玩就行

在AI領(lǐng)域，去年的流量王者，非生成式AI莫屬。

從DALL-E 2到ChatGPT，從Stable Diffusion到Midjourney，AIGC行業(yè)呈現(xiàn)爆炸式的增長。

【資料圖】

基于人工智能的生成式工具紛至沓來，讓投資公司和廣大公眾眼花繚亂。

頂級投資公司紅杉資本在一篇博文中寫道：「生成式人工智能不僅變得更快、更便宜，而且在某些情況下比人類創(chuàng)造得更好?！埂负苋菀紫胂蟮?，幾十年后，生成式人工智能將深深植根于我們的工作、創(chuàng)造和娛樂方式中。」

投資公司對AIGC的熱情可以用金錢來衡量，僅2022一年，該領(lǐng)域就有78筆交易，預(yù)計13.7億美元。

然而，盡管AI模型的創(chuàng)造者和投資者都相信他們是改變地球的力量，在該領(lǐng)域，并非每個人都相信這些生成機器是最好的選擇。

谷歌研究員：炒作救不了GPT

「人工智能的當前氛圍與2021年web3熱潮有很多相似之處，這讓我感到不舒服，」對于當前的投資熱潮，谷歌深度學習研究專家、深度學習系統(tǒng)Keras的創(chuàng)建者，F(xiàn)ran?ois Chollet在推特上發(fā)出了強烈警告?！溉藗儗Σ恢v事實的敘述信以為真?！?/p>

Fran?ois Chollet

「每個人都堅信，未來2-3年內(nèi)，GPT會產(chǎn)生『改變文明』的影響（并帶來100倍的投資回報率），」他繼續(xù)說道?！妇臀覀€人而言，我認為LLM的發(fā)展存在牛市和熊市兩種情況?！?/p>

他認為在牛市情況下，「生成式AI成為與大多數(shù)科技產(chǎn)品交互的廣泛范例」。即使在這種情況下，通用人工智能(AGI)仍然是一個「白日夢」。

與此同時，在熊市情況下，像GPT-3這樣的大型語言模型會發(fā)現(xiàn)「在SEO（搜索引擎優(yōu)化）、營銷和文案領(lǐng)域的成功案例有限」，并最終證明是一個「徹徹底底的泡沫」。

Chollet認為，LLM最終的發(fā)展很有可能介于兩者之間，并偏向后者?！溉斯ぶ悄茏鳛槲覀冃畔⒌耐ㄓ媒涌凇故俏磥砜隙〞l(fā)生的事情，但這一代技術(shù)還無法完全做到這一點。

LLM模型是否成功，一個重要的標準是商品化。如果LLM能夠產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟回報，那么這項技術(shù)的商品化就算成功。

以O(shè)penAI為例，在2021年，該公司的利潤大約為五百到一千萬美元；到2022年，這個數(shù)字變成了三千到四千萬。即使強大如OpenAI，也只有圖像生成技術(shù)的商業(yè)價值獲得了市場的認可。

Chollet稱，自己喜歡在推特上搜索最熱門的ChatGPT推文，以深入了解這一技術(shù)的相關(guān)用例。在瀏覽過大量推文后，Chollet發(fā)現(xiàn)，80%的帖子都在講如何引流，更有甚者，只是騙取點擊量的噱頭。

不論是「付費解鎖ChatGPT的10個秘密」還是各類ChatGPT培訓班，LLM的出現(xiàn)對流量變現(xiàn)的商業(yè)化模式帶來了顛覆性的影響。

不過，Chollet認為ChatGPT的實際潛力遠不止于此。它可能會在消費品、教育和搜索領(lǐng)域大放光彩。

無論未來如何，人們很快就會知道。數(shù)十億美元爭先恐后地涌入這個賽道，將ChatGPT或類似技術(shù)應(yīng)用到大量產(chǎn)品中。到今年年底，人們將有足夠的數(shù)據(jù)來做出判斷。

當然，Chollet也表示，撇開炒作不談，深度學習可以「構(gòu)建很多很酷的東西」。5年前是這樣，今天是這樣，5年后仍然會是這樣。哪怕褪去炒作者賦予它的光環(huán)，這項技術(shù)也非常有價值。

web3無法和LLM相提并論。畢竟web3是純粹的噱頭，而LLM是具有實際應(yīng)用的真正技術(shù)。Chollet所提到的炒作，是在風險投資人群中形成的泡沫。

文章的最后，Chollet解釋了GPT技術(shù)是如何「營銷成功」的?！竿顿YGPT的驅(qū)動力不是實驗數(shù)據(jù)或利潤表，而是純粹的炒作和毫無根據(jù)的敘述。他們形成了自洽的循環(huán)：炒作吸引投資，投資增加會引來更多的炒作，進而有更多的資本涌入?！?/p>

最重要的是，謊言重復一百遍就成為了常識。沒有任何數(shù)據(jù)支持的「大餅」，在口口相傳中變成了不證自明的圭臬。

馬庫斯：別太相信GPT

對GPT持謹慎態(tài)度的不止Chollet一人，紐約大學教授馬庫斯也常常對世人的熱情潑冷水。

在接受采訪時，馬庫斯表示，雖然ChatGPT看起來無所不知，但它也很容易出錯。ChatGPT和之前一樣，相關(guān)系統(tǒng)「仍然不可靠，仍然不了解現(xiàn)實世界，仍然不了解心理世界并且仍然充滿錯誤?！?/p>

因此，盡管AI界對GPT-4的到來滿心歡喜，馬庫斯卻給出了7個不太積極的預(yù)測。

1. GPT-4仍然會像它的前輩一樣，犯下各種愚蠢的錯誤。它有時可能會很好地完成給定的任務(wù)，有時卻罷工不干，但你并不能提前預(yù)料到即將出現(xiàn)的是哪種情況。

2. GPT-4對物理、心理和數(shù)學方面的推理依然靠不住。它或許能夠解決部分之前未能挑戰(zhàn)成功的項目，但在面對更長和更復雜的場景時依然束手無策。

比如，當被問及醫(yī)學問題時，它要么拒絕回答，要么偶爾會說出聽起來很有道理但很危險的廢話。盡管它已經(jīng)吞噬了互聯(lián)網(wǎng)上的大量內(nèi)容，但它并不能足夠可信和完整地提供可靠的醫(yī)療建議。

3. 流暢幻象（fluent hallucinations）仍將十分常見，而且很容易被誘發(fā)。也就是說，大型語言模型依然是一個能被輕易用于制作聽起來很有道理但卻完全錯誤的信息的工具。

4. GPT-4的自然語言輸出仍然無法以可靠的方式為下游程序提供服務(wù)。利用它構(gòu)建虛擬助手的開發(fā)者會發(fā)現(xiàn)，自己無法可靠地將用戶語言映射到用戶的意圖上。

5. GPT-4本身不會是一個能解決任意任務(wù)的通用人工智能。如果沒有外部的輔助，它既不能在Diplomacy中擊敗Meta的Cicero；也不能可靠地駕駛汽車；更不能驅(qū)動《變形金剛》里的「擎天柱」，或者像《杰森一家》里的「Rosie」那樣多才多藝。

6. 人類「想要什么」與機器「去做什么」之間的「對接」，依然是一個關(guān)鍵且尚未解決的問題。GPT-4仍將無法控制自己的輸出，一些建議是令人驚訝的糟糕，掩蓋偏見的例子也會在幾天或幾個月內(nèi)被發(fā)現(xiàn)。

7. 當AGI（通用人工智能）實現(xiàn)時，像GPT-4這樣的大型語言模型，或許會成為最終解決方案的一部分，但也僅限于其中的一部分。單純的「擴展」，也就是建立更大的模型直到它吸收了整個互聯(lián)網(wǎng)，在一定程度上會被證明是有用的。但值得信賴的、與人類價值觀相一致的通用人工智能，一定會來自于結(jié)構(gòu)化程度更高的系統(tǒng)。它將具有更多的內(nèi)置知識，并包含明確的推理和計劃工具。而這些，都是現(xiàn)在的GPT系統(tǒng)所缺乏的。

馬庫斯認為，在十年內(nèi)，也許更少，人工智能的重點將從對大型語言模型的擴展，轉(zhuǎn)向與更廣泛的技術(shù)相結(jié)合。

酷炫的東西總是好玩的，但這并不意味著它能帶領(lǐng)我們走向可信的通用人工智能。