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AIGC行業(yè)周報 | 大模型市場爆發(fā)價格戰(zhàn),行業(yè)洗牌推動應(yīng)用發(fā)展;歐盟批準(zhǔn)《人工智能法案》;李飛飛撰文駁斥AI具有感覺能力

每日經(jīng)濟新聞 2024-05-24 18:43:28

每經(jīng)編輯 張錦河

開欄語:《AIGC行業(yè)周報》梳理AIGC行業(yè)一周內(nèi)發(fā)生的重要動態(tài),產(chǎn)品發(fā)布和業(yè)內(nèi)大咖的最新觀點。

圖片來源:每經(jīng)制圖

一、企業(yè)動態(tài)

1、OpenAI內(nèi)部分歧導(dǎo)致關(guān)鍵團(tuán)隊成員離職

近期,OpenAI內(nèi)部因?qū)I安全治理的重視程度不足以及資源分配問題出現(xiàn)嚴(yán)重分歧,導(dǎo)致超級對齊團(tuán)隊負(fù)責(zé)人Jan Leike和前首席科學(xué)家Ilya Sutskever等關(guān)鍵成員相繼離職。Leike公開表示,團(tuán)隊在算力支持和AI安全問題上遭遇挫折,而離職成員還面臨簽署禁止負(fù)面評論OpenAI的協(xié)議,否則將失去公司股份。奧特曼(Sam Altman)作為OpenAI的領(lǐng)導(dǎo)者,其言行不一以及對商業(yè)化的追求被認(rèn)為與公司使命背道而馳,引發(fā)了一系列的離職潮和外界對OpenAI未來方向的關(guān)注。

2、全球16家公司簽署人工智能安全承諾,歐盟批準(zhǔn)《人工智能法案》

5月22日,在全球范圍內(nèi)對人工智能(AI)安全問題日益關(guān)注的背景下,包括OpenAI、谷歌、微軟和智譜AI在內(nèi)的16家公司聯(lián)合簽署了前沿人工智能安全承諾,旨在確保AI的負(fù)責(zé)任治理、透明度以及風(fēng)險評估和緩解機制的建立。與此同時,歐盟理事會正式批準(zhǔn)了《人工智能法案》,標(biāo)志著全球首部AI全面監(jiān)管法規(guī)即將生效,采用基于風(fēng)險的方法對AI模型進(jìn)行監(jiān)管,并為違反規(guī)定的公司設(shè)立了嚴(yán)格的罰款制度。這些舉措體現(xiàn)了國際社會在AI安全領(lǐng)域采取具體行動的決心和進(jìn)展。

3、中國大模型市場爆發(fā)價格戰(zhàn),行業(yè)洗牌加速

近期,中國AI大模型市場出現(xiàn)了激烈的價格戰(zhàn),騰訊、阿里、百度、科大訊飛等國內(nèi)大模型廠商紛紛宣布降價,以響應(yīng)市場和吸引開發(fā)者。這場價格戰(zhàn)始于幻方量化的DeepSeek V2大幅降價,隨后其他廠商如智譜、字節(jié)跳動的豆包、阿里云、百度、科大訊飛和騰訊云也相繼加入,推出了各自的降價策略。降價行為可能會吸引開發(fā)者試用AI應(yīng)用,對市場有積極影響,但同時也給行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司帶來壓力,預(yù)示著行業(yè)洗牌的加速。降價背后的根本原因在于推理成本的快速降低,而隨著技術(shù)的進(jìn)步,這一趨勢預(yù)計將持續(xù)。行業(yè)專家如李開復(fù)認(rèn)為,盡管降價是大勢所趨,但當(dāng)前的價格戰(zhàn)可能是一種不可持續(xù)的策略。隨著大模型價格的下降,AI技術(shù)的應(yīng)用成本降低,有助于推動AI應(yīng)用的廣泛發(fā)展,但整個行業(yè)的商業(yè)化和生態(tài)構(gòu)建仍然有很長的路要走。

二、產(chǎn)品動態(tài)

1、微軟Build 2024大會:AI技術(shù)革新與應(yīng)用落地

2024年5月22日,在微軟Build全球開發(fā)者大會上,大模型和生成式AI成為焦點。微軟推出了Azure AI Studio,一個旨在簡化開發(fā)流程并支持1600多種大模型的全新平臺。此外,微軟還發(fā)布了Phi-3系列模型,包括具有視覺識別功能的Phi-3-vision和低功耗的Phi Silica模型。Copilot Studio使開發(fā)者能夠輕松創(chuàng)建AI Agent應(yīng)用,而Windows Copilot Runtime提供了豐富的AI框架和API以促進(jìn)AI應(yīng)用開發(fā)。微軟還發(fā)布了新的Azure虛擬機和Team Copilot,旨在提升工作效率并簡化企業(yè)運營。最后,微軟在Startups Founders Hub中推出了"Build with AI"工具,為用戶提供AI應(yīng)用開發(fā)模板,進(jìn)一步推動AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。

2、百川智能發(fā)布國內(nèi)領(lǐng)先大模型Baichuan 4及AI助手「百小應(yīng)」

5月22日,百川智能推出了最新一代基座大模型Baichuan 4,并同時發(fā)布了首款A(yù)I助手「百小應(yīng)」。Baichuan 4在多項能力上相比前代有顯著提升,包括通用能力、數(shù)學(xué)和代碼能力,并且在SuperCLUE評測中排名國內(nèi)第一。新模型還引入了多模態(tài)能力,在多模態(tài)評測基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)異。百小應(yīng)結(jié)合了Baichuan 4的通用能力和搜索技術(shù),具備多輪搜索和定向搜索功能,能夠提供精準(zhǔn)的問答服務(wù),目前已在Web端及iOS和安卓應(yīng)用商店上線。百川智能還宣布開放包括Baichuan 4在內(nèi)的四款A(yù)PI,供開發(fā)者和企業(yè)用戶接入體驗。

三、前沿觀點

1、多模態(tài)模型性能受限于數(shù)據(jù)量,Zero-shot學(xué)習(xí)面臨挑戰(zhàn)

最新研究指出,多模態(tài)模型如CLIP和Stable Diffusion在zero-shot學(xué)習(xí)(無需見過樣本即可識別新類別)方面的表現(xiàn)并非真正的泛化能力,而是依賴于其龐大的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。實驗數(shù)據(jù)顯示,模型性能的提升與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈對數(shù)關(guān)系,意味著未來性能提升將越來越緩慢,最終可能因缺乏指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)而遇到瓶頸。這項研究挑戰(zhàn)了人們對大模型泛化能力的樂觀預(yù)期,并引發(fā)了對未來AI發(fā)展路徑的討論。

2、圖靈獎得主Geoffrey Hinton深度訪談:大模型與AI的未來

近日,圖靈獎得主Geoffrey Hinton在一次深入訪談中分享了他對當(dāng)前大模型技術(shù)路線的看法,強調(diào)了多模態(tài)學(xué)習(xí)的重要性,并探討了數(shù)字計算與共享知識、智能系統(tǒng)的意識與情感等話題。Hinton認(rèn)為大型語言模型通過尋找不同領(lǐng)域的共同結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼,形成深層次的理解,是創(chuàng)造力的源泉。他提到,通過預(yù)測下一個符號,模型實際上執(zhí)行了一定程度的推理,并非不具備推理能力。Hinton還回顧了自己的職業(yè)生涯,從生理學(xué)到哲學(xué)再到人工智能的轉(zhuǎn)變,并分享了他與Ilya Sutskever等合作者的工作歷程。他強調(diào)了規(guī)模的重要性,認(rèn)為增大模型規(guī)模和數(shù)據(jù)量是解決問題的關(guān)鍵。此外,Hinton對大腦如何獲取梯度、是否使用類似反向傳播的機制等問題表示了濃厚的興趣,并認(rèn)為這是未來研究的重要方向。

3、火山引擎總裁譚待論大模型時代的字節(jié)跳動戰(zhàn)略

5月15日,火山引擎一口氣發(fā)布9款大模型,以超低定價成為關(guān)注焦點。近日,火山引擎總裁譚待在接受「甲子光年」采訪時,闡述了字節(jié)跳動在大模型時代的戰(zhàn)略主張——追求最強模型、最低成本和最易落地,以客戶為中心。他認(rèn)為B端市場不同于C端,需要理性決策和真正可用的產(chǎn)品,而非僅追求先發(fā)優(yōu)勢。譚待強調(diào),大模型應(yīng)用的落地需要模型能力、應(yīng)用豐富度和成本優(yōu)化,火山引擎的技術(shù)進(jìn)步和成本控制能力是其競爭優(yōu)勢。他還提到,大模型時代將由大公司主導(dǎo),但創(chuàng)業(yè)公司也有打磨優(yōu)秀模型的機會。火山引擎的目標(biāo)是通過AI技術(shù)幫助企業(yè)降本增效、加速創(chuàng)新,并在未來幾年內(nèi)成為全球領(lǐng)先的云和智能服務(wù)商。

4、李飛飛與John Etchemendy聯(lián)合撰文駁斥AI具有感覺能力的觀點

近日,知名AI學(xué)者李飛飛和斯坦福大學(xué)HAI聯(lián)合主任John Etchemendy教授聯(lián)合撰寫文章,深入探討并反駁了當(dāng)前大型語言模型(LLM)具有感覺能力(sentient)的觀點。文章中,李飛飛通過多個例子說明,盡管LLM在某些任務(wù)上表現(xiàn)出超人類智能,但它們并不具備主觀經(jīng)驗或感覺能力,如饑餓或疼痛等生理狀態(tài)。她強調(diào),LLM只是基于概率性完成任務(wù)的數(shù)學(xué)模型,缺乏人類所具有的物理身體和生理反應(yīng),因此無法擁有真正的感覺能力。兩位作者認(rèn)為,要實現(xiàn)具有感覺能力的人工智能,研究者需要更深入地理解生物系統(tǒng)中感覺是如何產(chǎn)生的,而不是簡單地增加模型的規(guī)模。

來源:每經(jīng)科技提供

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開欄語:《AIGC行業(yè)周報》梳理AIGC行業(yè)一周內(nèi)發(fā)生的重要動態(tài),產(chǎn)品發(fā)布和業(yè)內(nèi)大咖的最新觀點。 圖片來源:每經(jīng)制圖 一、企業(yè)動態(tài) 1、OpenAI內(nèi)部分歧導(dǎo)致關(guān)鍵團(tuán)隊成員離職 近期,OpenAI內(nèi)部因?qū)I安全治理的重視程度不足以及資源分配問題出現(xiàn)嚴(yán)重分歧,導(dǎo)致超級對齊團(tuán)隊負(fù)責(zé)人Jan Leike和前首席科學(xué)家Ilya Sutskever等關(guān)鍵成員相繼離職。Leike公開表示,團(tuán)隊在算力支持和AI安全問題上遭遇挫折,而離職成員還面臨簽署禁止負(fù)面評論OpenAI的協(xié)議,否則將失去公司股份。奧特曼(Sam Altman)作為OpenAI的領(lǐng)導(dǎo)者,其言行不一以及對商業(yè)化的追求被認(rèn)為與公司使命背道而馳,引發(fā)了一系列的離職潮和外界對OpenAI未來方向的關(guān)注。 2、全球16家公司簽署人工智能安全承諾,歐盟批準(zhǔn)《人工智能法案》 5月22日,在全球范圍內(nèi)對人工智能(AI)安全問題日益關(guān)注的背景下,包括OpenAI、谷歌、微軟和智譜AI在內(nèi)的16家公司聯(lián)合簽署了前沿人工智能安全承諾,旨在確保AI的負(fù)責(zé)任治理、透明度以及風(fēng)險評估和緩解機制的建立。與此同時,歐盟理事會正式批準(zhǔn)了《人工智能法案》,標(biāo)志著全球首部AI全面監(jiān)管法規(guī)即將生效,采用基于風(fēng)險的方法對AI模型進(jìn)行監(jiān)管,并為違反規(guī)定的公司設(shè)立了嚴(yán)格的罰款制度。這些舉措體現(xiàn)了國際社會在AI安全領(lǐng)域采取具體行動的決心和進(jìn)展。 3、中國大模型市場爆發(fā)價格戰(zhàn),行業(yè)洗牌加速 近期,中國AI大模型市場出現(xiàn)了激烈的價格戰(zhàn),騰訊、阿里、百度、科大訊飛等國內(nèi)大模型廠商紛紛宣布降價,以響應(yīng)市場和吸引開發(fā)者。這場價格戰(zhàn)始于幻方量化的DeepSeek V2大幅降價,隨后其他廠商如智譜、字節(jié)跳動的豆包、阿里云、百度、科大訊飛和騰訊云也相繼加入,推出了各自的降價策略。降價行為可能會吸引開發(fā)者試用AI應(yīng)用,對市場有積極影響,但同時也給行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司帶來壓力,預(yù)示著行業(yè)洗牌的加速。降價背后的根本原因在于推理成本的快速降低,而隨著技術(shù)的進(jìn)步,這一趨勢預(yù)計將持續(xù)。行業(yè)專家如李開復(fù)認(rèn)為,盡管降價是大勢所趨,但當(dāng)前的價格戰(zhàn)可能是一種不可持續(xù)的策略。隨著大模型價格的下降,AI技術(shù)的應(yīng)用成本降低,有助于推動AI應(yīng)用的廣泛發(fā)展,但整個行業(yè)的商業(yè)化和生態(tài)構(gòu)建仍然有很長的路要走。 二、產(chǎn)品動態(tài) 1、微軟Build 2024大會:AI技術(shù)革新與應(yīng)用落地 2024年5月22日,在微軟Build全球開發(fā)者大會上,大模型和生成式AI成為焦點。微軟推出了Azure AI Studio,一個旨在簡化開發(fā)流程并支持1600多種大模型的全新平臺。此外,微軟還發(fā)布了Phi-3系列模型,包括具有視覺識別功能的Phi-3-vision和低功耗的Phi Silica模型。Copilot Studio使開發(fā)者能夠輕松創(chuàng)建AI Agent應(yīng)用,而Windows Copilot Runtime提供了豐富的AI框架和API以促進(jìn)AI應(yīng)用開發(fā)。微軟還發(fā)布了新的Azure虛擬機和Team Copilot,旨在提升工作效率并簡化企業(yè)運營。最后,微軟在Startups Founders Hub中推出了"Build with AI"工具,為用戶提供AI應(yīng)用開發(fā)模板,進(jìn)一步推動AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。 2、百川智能發(fā)布國內(nèi)領(lǐng)先大模型Baichuan 4及AI助手「百小應(yīng)」 5月22日,百川智能推出了最新一代基座大模型Baichuan 4,并同時發(fā)布了首款A(yù)I助手「百小應(yīng)」。Baichuan 4在多項能力上相比前代有顯著提升,包括通用能力、數(shù)學(xué)和代碼能力,并且在SuperCLUE評測中排名國內(nèi)第一。新模型還引入了多模態(tài)能力,在多模態(tài)評測基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)異。百小應(yīng)結(jié)合了Baichuan 4的通用能力和搜索技術(shù),具備多輪搜索和定向搜索功能,能夠提供精準(zhǔn)的問答服務(wù),目前已在Web端及iOS和安卓應(yīng)用商店上線。百川智能還宣布開放包括Baichuan 4在內(nèi)的四款A(yù)PI,供開發(fā)者和企業(yè)用戶接入體驗。 三、前沿觀點 1、多模態(tài)模型性能受限于數(shù)據(jù)量,Zero-shot學(xué)習(xí)面臨挑戰(zhàn) 最新研究指出,多模態(tài)模型如CLIP和Stable Diffusion在zero-shot學(xué)習(xí)(無需見過樣本即可識別新類別)方面的表現(xiàn)并非真正的泛化能力,而是依賴于其龐大的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。實驗數(shù)據(jù)顯示,模型性能的提升與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈對數(shù)關(guān)系,意味著未來性能提升將越來越緩慢,最終可能因缺乏指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)而遇到瓶頸。這項研究挑戰(zhàn)了人們對大模型泛化能力的樂觀預(yù)期,并引發(fā)了對未來AI發(fā)展路徑的討論。 2、圖靈獎得主Geoffrey Hinton深度訪談:大模型與AI的未來 近日,圖靈獎得主Geoffrey Hinton在一次深入訪談中分享了他對當(dāng)前大模型技術(shù)路線的看法,強調(diào)了多模態(tài)學(xué)習(xí)的重要性,并探討了數(shù)字計算與共享知識、智能系統(tǒng)的意識與情感等話題。Hinton認(rèn)為大型語言模型通過尋找不同領(lǐng)域的共同結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼,形成深層次的理解,是創(chuàng)造力的源泉。他提到,通過預(yù)測下一個符號,模型實際上執(zhí)行了一定程度的推理,并非不具備推理能力。Hinton還回顧了自己的職業(yè)生涯,從生理學(xué)到哲學(xué)再到人工智能的轉(zhuǎn)變,并分享了他與Ilya Sutskever等合作者的工作歷程。他強調(diào)了規(guī)模的重要性,認(rèn)為增大模型規(guī)模和數(shù)據(jù)量是解決問題的關(guān)鍵。此外,Hinton對大腦如何獲取梯度、是否使用類似反向傳播的機制等問題表示了濃厚的興趣,并認(rèn)為這是未來研究的重要方向。 3、火山引擎總裁譚待論大模型時代的字節(jié)跳動戰(zhàn)略 5月15日,火山引擎一口氣發(fā)布9款大模型,以超低定價成為關(guān)注焦點。近日,火山引擎總裁譚待在接受「甲子光年」采訪時,闡述了字節(jié)跳動在大模型時代的戰(zhàn)略主張——追求最強模型、最低成本和最易落地,以客戶為中心。他認(rèn)為B端市場不同于C端,需要理性決策和真正可用的產(chǎn)品,而非僅追求先發(fā)優(yōu)勢。譚待強調(diào),大模型應(yīng)用的落地需要模型能力、應(yīng)用豐富度和成本優(yōu)化,火山引擎的技術(shù)進(jìn)步和成本控制能力是其競爭優(yōu)勢。他還提到,大模型時代將由大公司主導(dǎo),但創(chuàng)業(yè)公司也有打磨優(yōu)秀模型的機會?;鹕揭娴哪繕?biāo)是通過AI技術(shù)幫助企業(yè)降本增效、加速創(chuàng)新,并在未來幾年內(nèi)成為全球領(lǐng)先的云和智能服務(wù)商。 4、李飛飛與John Etchemendy聯(lián)合撰文駁斥AI具有感覺能力的觀點 近日,知名AI學(xué)者李飛飛和斯坦福大學(xué)HAI聯(lián)合主任John Etchemendy教授聯(lián)合撰寫文章,深入探討并反駁了當(dāng)前大型語言模型(LLM)具有感覺能力(sentient)的觀點。文章中,李飛飛通過多個例子說明,盡管LLM在某些任務(wù)上表現(xiàn)出超人類智能,但它們并不具備主觀經(jīng)驗或感覺能力,如饑餓或疼痛等生理狀態(tài)。她強調(diào),LLM只是基于概率性完成任務(wù)的數(shù)學(xué)模型,缺乏人類所具有的物理身體和生理反應(yīng),因此無法擁有真正的感覺能力。兩位作者認(rèn)為,要實現(xiàn)具有感覺能力的人工智能,研究者需要更深入地理解生物系統(tǒng)中感覺是如何產(chǎn)生的,而不是簡單地增加模型的規(guī)模。 來源:每經(jīng)科技提供
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