每經(jīng)特約評論員 盤和林

3月15日，OpenAI發(fā)布了GPT-4，并迅速成為熱點，引發(fā)大量關(guān)注。GPT-4核心提升可總結(jié)為兩點：一點是基本智能水平提升。舉例說，GPT3.0在全球多項考試中排名在倒數(shù)10%，而如今GPT-4在這些考試中能夠戰(zhàn)勝90%的人類，這種進步源自于數(shù)據(jù)訓(xùn)練和參數(shù)的積累。另一點是多模態(tài)模型，ChatGPT過去只能文本交流，現(xiàn)在用戶可以發(fā)張圖片給ChatGPT，而ChatGPT將以文字回應(yīng)。另外，GPT-4的參數(shù)量是GPT3.0的10倍，參數(shù)達到百萬億級別，這為GPT-4的用戶體驗優(yōu)化提供了保障。

識圖能力應(yīng)用前景廣闊

之前上市的ChatGPT實質(zhì)上等同于GPT3.5，未來，GPT-4的功能將以plus訂閱的方式開展。新版本激發(fā)了用戶熱情，付款訂閱渠道一度被擠爆。但實際上OpenAI在技術(shù)上仍有保留，外界不禁感慨：OpenAI到底領(lǐng)先對手幾個身位？

之所以說OpenAI保守，主要是兩個原因：

其一是ChatGPT在去年底推出的時候本身是舊版本，很多人發(fā)現(xiàn)ChatGPT無法回答2021年以后的問題，原因是ChatGPT2021年就發(fā)布了GPT3.0，而ChatGPT只是在GPT3.0的基礎(chǔ)上略作優(yōu)化的GPT3.5版本，而2021年以后新數(shù)據(jù)都去訓(xùn)練GPT-4，當(dāng)然就無法覆蓋這部分新知識。而GPT-4其實在2022年年中就基本完成，足見ChatGPT的發(fā)布是一個保守做法。

其二是GPT-4也是有保留的。原因是OpenAI有另一個熱點AI產(chǎn)品，也就是DELL-E2。DELL-E2的功能是你輸入一段文字，它生成一張圖片。而GPT-4的功能是，你輸入一張圖片，它生成一段文字答案。如果兩項AI功能結(jié)合，GPT將同時獲得圖片理解能力和圖片表達能力。可以說NLP自然語言處理只是OpenAI在人工智能領(lǐng)域的一塊業(yè)務(wù)，未來整合旗下的多個AI，功能內(nèi)容還將進一步豐富。

當(dāng)前GPT-4的識圖能力應(yīng)用前景也非常廣闊。比方說醫(yī)學(xué)影像資料本身是圖片，未來普通人可以通過ChatGPT來實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像自檢，自己發(fā)現(xiàn)疾病。當(dāng)然，這只是其中一項可能性。在很多行業(yè)領(lǐng)域，看懂圖片是需要專業(yè)能力的，而GPT-4降低了這種識圖門檻，比如醫(yī)學(xué)影像、設(shè)計圖紙、數(shù)學(xué)模型等，讓普通人能夠通過AI輔助介入到專業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中，所以GPT-4未來很可能成長為生產(chǎn)力工具。

國內(nèi)企業(yè)要“結(jié)硬寨”

中國大模型生成式AI企業(yè)怎么辦？

首先，國內(nèi)生成式AI企業(yè)要走積累的路子。生成式AI需要持續(xù)大規(guī)模算力投入，微軟為GPT提供超過3萬張A100芯片的算力支持，一張A100價格要20多萬元人民幣，而算力訓(xùn)練每次都要消耗大量能源。GPT-4百萬億的參數(shù)也需要投入大量人力財力來完成積累。而在數(shù)據(jù)方面投入的價值也很高，GPT從一 開始就重視“小數(shù)據(jù)”，也就是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量數(shù)據(jù)是GPT領(lǐng)先于其他生成式AI的核心競爭力。與之相對應(yīng)的，數(shù)據(jù)質(zhì)量提升是需要錢的。綜上可以看出，算力、數(shù)據(jù)、算法調(diào)參這三個方面，OpenAI前期燒錢的規(guī)模是海量的，而GPT-4也是一步步技術(shù)積累的最終結(jié)果。所謂臺上一分鐘，臺下十年功，一點也不夸張。

其次，國內(nèi)生成式AI企業(yè)要在基礎(chǔ)科學(xué)上做積累。大模型算法的道理并不復(fù)雜，復(fù)雜的是算法細節(jié)，自從微軟收購OpenAI后，OpenAI的算法不可能開源，所以“等、靠、要”的做法已經(jīng)行不通，國內(nèi)AI企業(yè)要在算法技術(shù)上投入研發(fā)，構(gòu)建中國AI企業(yè)自身的算法能力，然而算法的精益也要依靠基礎(chǔ)科學(xué)的進步，比如基礎(chǔ)數(shù)學(xué)研究。所以要積極在學(xué)術(shù)上加強投入，而不應(yīng)該僅僅聚焦在應(yīng)用科學(xué)層面。

再者，國內(nèi)生成式AI企業(yè)不要盲目地推出對標(biāo)產(chǎn)品。前車之鑒就是谷歌，在OpenAI推出產(chǎn)品后，谷歌匆忙應(yīng)戰(zhàn)，結(jié)果發(fā)布會的若干個小瑕疵導(dǎo)致谷歌股價暴跌。國內(nèi)生成式AI企業(yè)要清楚認識到，這一次ChatGPT的成功和過去其他概念有所不同，其成功基礎(chǔ)在于用戶的認可，用戶是會拿著ChatGPT和其他競品比較的，這就讓后來者實際上更難做，要求也更高。如果生成式AI方面沒有達到ChatGPT的效果，則往往會暴露自己能力上的短板。反過來說，國內(nèi)生成式AI企業(yè)也可以另辟蹊徑，GPT-4并不是萬能的，在其短板領(lǐng)域完全可有一番作為。

綜上，國內(nèi)AI企業(yè)還是要重視積累，包括參數(shù)積累、數(shù)據(jù)訓(xùn)練積累以及算力積累。科技的道路，彎道超車的機會有，但不多，諸如新能源車我國就實現(xiàn)了彎道超車，但大多數(shù)科技領(lǐng)域開展的是陣地戰(zhàn)，要嘗試“結(jié)硬寨，打呆仗”的做法，夯實中國生成式AI發(fā)展的基礎(chǔ)，推出成熟度較高的產(chǎn)品。

（作者系浙江大學(xué)國際聯(lián)合商學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員，工信部信息通信經(jīng)濟專家委員會委員）