在AI领域，去年的流量王非生成式AI莫属。从DALL-E2到ChatGPT，从StableDiffusion到Midjourney，AIGC行业呈现爆发式增长。基于人工智能的生成工具的激增让投资公司和广大公众眼花缭乱。“生成式人工智能不仅变得更快、更便宜，而且在某些情况下可以创造出比人类更好的东西，”顶级投资公司红杉资本在一篇博文中写道。“不难想象，几十年后，生成式人工智能将深深植根于我们的工作、创造和娱乐方式。”投资公司对AIGC的热情可以用货币来衡量。仅2022年，就有该领域将有78笔交易。13.7亿美元。然而，虽然人工智能模型的创造者和投资者认为他们是改变地球的力量，但并非该领域的每个人都相信这些生成机器是最佳选择。谷歌研究员:炒作救不了GPT“目前人工智能的氛围与2021年的web3热潮有很多相似之处，这让我感到很不舒服。”对于目前的投资热潮，谷歌深度学习研究专家、深度学习系统的创造者Keras的作者Fran?oisChollet在推特上发出强烈警告，“人们相信不真实的叙述。”Fran?oisChollet“每个人都相信GPT将在未来2-3年内产生‘改变文明’的影响（和100倍的投资回报率），”他继续说道。“就我个人而言，我认为发展过程中有牛市和熊市两种情况法学硕士。”他认为，在牛市案例中，“生成式人工智能成为与大多数技术产品交互的广泛范例。”即使在这种情况下，通用人工智能(AGI)仍然是一个“白日梦”。同时，在熊市情况下，像GPT-3这样的大型语言模型将“在SEO（搜索引擎优化）领域取得有限的成功，营销和文案”，最终证明是一个“完整的泡沫”。”。Chollet认为，LLM的最终发展很可能介于两者之间，并倾向于后者。“人工智能作为我们信息的通用接口”是未来肯定会发生的事情，但这一代技术还没有完全成熟。LLM模式成功的一个重要标准是商业化。如果LLM能够产生巨大的经济回报，则该技术的商业化被认为是成功的。以OpenAI为例，2021年，公司利润约为5至1000万美元；到2022年，这个数字将变成30到4000万美元。即使再强大如OpenAI，也只是图像生成技术的商业价值得到了市场的认可。Chollet说他喜欢在Twitter上搜索最热门的ChatGPT推文，以深入了解该技术的相关用例。在浏览了大量推文后，Chollet发现80%的帖子都是关于如何吸引流量的，更有什者只是为了获得点击的噱头。无论是《付费解锁ChatGPT的10个秘密》，还是各种ChatGPT培训课程，LLM的出现都对流量变现的商业化模式产生了颠覆性的影响。不过，Chollet认为，ChatGPT的实际潜力远不止于此。它可以在消费品、教育和搜索领域大放异彩。无论未来如何，人们很快就会发现。数十亿美元正争先恐后地涌入这条赛道，将ChatGPT或类似技术应用到大量产品中。到年底，人们就会有足够的数据来做出判断。当然，Chollet也表示，尽管大肆宣传，但深度学习可以“构建很多很酷的东西”。5年前是这样，今天是这样，5年后也是这样。即使没有炒作赋予它的光环，这项技术仍然非常有价值。web3不能和LLM相提并论。毕竟web3是纯粹的噱头，而LLM是真正的技术和实际应用。Chollet所指的炒作是在风险投资人群中形成的泡沫。在文章的最后，Chollet解释了GPT技术是如何“成功上市”的。“投资GPT的驱动力不是实验数据或利润表，而是纯粹的炒作和毫无根据的叙述。它们形成了一个自洽的循环：炒作吸引投资，增加的投资吸引更多的炒作，进而导致更多的资本涌入。”最重要的是，谎言重复一百次就成了常识。没有任何数据支持的“大蛋糕”，已经成为不言而喻的口碑标准。Marcus：不要太相信GPT。Chollet并不是唯一对GPT持谨慎态度的人。纽约大学教授马库斯经常给世人的热情泼冷水。Marcus在接受采访时表示，虽然ChatGPT似乎无所不知，但它也容易出错。ChatGPT和以前一样，相关系统“仍然不可靠，仍然不了解现实世界，仍然不了解心理世界，仍然错误百出”。因此，尽管AI世界对GPT-4的到来充满了喜悦，但马库斯给了它。7个不太积极的预测。1.GPT-4还是会像它的前辈一样犯各种愚蠢的错误。它可能有时会很好地完成给定的工作，有时会失败，但你无法提前预测哪一个会发生。2.GPT-4在物理、心理和数学推理方面仍然不可靠。或许可以解决一些之前没有挑战成功的项目，但是面对更长更复杂的场景还是束手无策。例如，当被问及医学问题时，它要么拒绝回答，要么偶尔吐出一些看似有道理但危险的废话。虽然吞噬了网上很多内容，但不够可信和完整，无法提供扎实的医疗建议。3.流利的幻觉仍然很常见并且很容易诱发。也就是说，大型语言模型仍然是一种工具，可以很容易地用来制作听起来似是而非但完全错误的信息。4.GPT-4的自然语言输出仍然不能可靠地服务于下游程序。使用它来构建虚拟助手的开发人员会发现他们无法可靠地将用户语言映射到用户意图。5.GPT-4本身不会是可以解决任意任务的通用人工智能。没有外援，在外交上打不过梅塔的西塞罗；它也不能可靠地驾驶汽车；也不能驾驭《变形金刚》中的“擎天柱”，或者像《杰森一家》中的“Rosie”一样多才多艺。6、“人要什么”和“要做什么”与机器的“对接”仍是一个关键且悬而未决的问题。GPT-4仍将无法控制自己的输出，一些提案出奇地糟糕，并且将在几天或几个月内发现掩盖偏见的例子。7、当AGI（GeneralArtificialIntelligence）实现时，像GPT-4这样的大型语言模型可能会成为最终解决方案的一部分，但也只是一部分。仅仅“缩放”，即建立一个更大的模型直到它吸收整个互联网，在某种程度上将被证明是有用的。但值得信赖的、符合人类价值观的通用人工智能，肯定会来自于一个更加结构化的系统。它将拥有更多的内置知识，并包括明确的推理和规划工具。而这些正是目前GPT系统所欠缺的。Marcus认为，在十年内，或许更短的时间内，人工智能的重点将从扩展大型语言模型转移到与更广泛的技术集成。酷的东西总是很有趣，但这并不意味着它会引领我们走向可靠的通用人工智能。投资人：不过很好玩，但即便如此，即使AI领域的专家费尽心思劝说投资人“出逃”，GPT的追随者手中仍然握有支票，对技术表示看好。就在今天，微软正在洽谈向OpenAI投资100亿美元，这将使该公司的市值增加到近300亿美元。“这是我们一直在等待的范式转变，”风险投资公司GeneralCatalyst的NikoBonatsos在接受采访时说。“也许它比我们想象的要大。”在投资者眼中，这些算法很酷。文本到图像生成器令人印象深刻，为那些不了解Photoshop的人打开了一个充满创造力的世界。对他们来说，GPT系统至少玩起来很有趣。尽管行业CEO对这些项目仍处于相对初级阶段这一事实持开放态度，但即使该领域的未来一片光明，目前也很难忽视它们所呈现的颠覆性潜力和模糊的创意界限。在Chollet看来，要真正形成“范式转换”，产品不仅要酷、有趣，还要对小众产品非常有用。他警告说，风险投资公司正在承担比他们想象的要大得多的风险，既助长了半生不熟的产品的炒作周期，又变得疯狂。然而，资本并没有对这个前景广阔但仍然相当有限的新兴市场做出审慎的预测。“每个人都开始相信他们是被选中的人，尤其是那些自称为逆势投资者的人，”他说。
