来源:弗兰克·陈
图片来源:工具生成。
自去年11月ChatGPT正式发布，OpenAI开启AI新时代以来，生成式AI领域发展如火如荼:巨头们红了眼，创业公司也在努力突破。
从OpenAI背后的金主微软，到上架发布Bard的谷歌，再到让OpenAI自立门户的Anthropic等等...目前硅谷还有哪些公司在生殖式AI模型的热风中摩拳擦掌，准备大打一场？
Meta:另辟蹊径，不聊天开源。
押宝元宇宙的元也在悄然赶上这一波生成式AI。
不久前，Meta宣布发布了自己的大语言模型LLaMa，全称是大语言模型Meta AI。在脸书社交媒体上，脸书首席执行官马克·扎克伯格宣布，LLaMa“将在生成文本、对话、总结写作材料以及解决数学问题和预测蛋白质结构等更复杂的任务中显示出新的希望”。
Meta的发布也非常引人注目，部分原因是它避开了AI聊天机器人最热门、最拥挤的领域。事实上，Meta过去也发布过自己的用户端AI聊天机器人，包括广受批评的BlenderBot，以及Galactica的机器人，它们只离线了三天，因为它们一直在制造科学废话。然而，在一篇研究论文中，Meta声称LLMA模型的第二个次要版本LLaMA-13B“在大多数基准测试中”的表现优于OpenAI的GPT-3模型。
但与Open AI的ChatGPT不同，Meta发布的LLaMa并不致力于制作用户端对话工具。
作为Meta致力于开放科学的一部分，LLaMa旨在帮助研究人员推进他们在人工智能子领域的工作。Meta特别强调了这种模式的非商业性。“为了保持完整性和防止滥用，我们将在专注于研究案例的非商业许可下发布我们的模型。根据具体情况，授予世界各地政府、民间团体和学术组织以及行业研究实验室相关主管部门所属人员。”
Meta认为，在大型语言模型空中训练一个像LLaMA这样的小型基本模型是可取的，因为它需要更少的计算能力和资源来测试新方法、验证他人的工作和探索新的用例。基本模型是在大量未标记的数据上训练的，这使得它们非常适合微调各种任务。
鉴于大规模语言模型中存在偏见、有毒评论和伪造的风险，Meta希望通过共享LLaMA代码，其他研究人员可以更容易地限制或消除大规模语言模型中的这些问题。Meta还在LLaMa的论文中提供了一套语言评估模型的标准，支持这一关键领域的进一步研究。
OpenAI反叛:自力更生，但加入谷歌阵营
R&D人员从开放的AI后台设置了Anthropic。Anthropic是一家人工智能研究公司，由Open AI的前员工于2021年创立。
该公司推出了一项名为Claude的软服务，类似于ChatGPT。该公司开发了一种聊天机器人，使用的方法称为宪法人工智能(条约人工智能)。对于这个框架，其R&D团队有一篇完整的论文，但简言之，Claude使用一组大约10条“自然语言指令或原则”来训练语言模型，该模型用于自动修改其答案。根据Anthropic的说法，该系统的目标是在不结合人类反馈的情况下，“训练更好、更无害的人工智能助手”。
anthropic的论文，图片来自网络。
他们目前提供两个版本的克劳德:克劳德和克劳德即时。克劳德是最高级的高性能车型，克劳德Instant是更轻更便宜更快的选择。可以通过开发人员控制台中的聊天界面和API访问Claude，它可以帮助处理汇总、搜索、创意和协作写作、问答、编码等用例。
目前AI数据平台Scale已经获得克劳德接入。规模相关人士认为，Claude和ChatGPT可以成为强有力的竞争对手，机器人“更倾向于拒绝不恰当的请求”。然而，克劳德在事实数学中容易出错。谷歌也在去年年底向Anthropic注资3亿美元。
初创公司:开放第三方集成，冲得更快。
You.com是由两名前Salesforce员工创建的公司，自称“你控制的搜索引擎”。乍一看，它可能看起来像一个典型的搜索引擎，但它有一个由人工智能驱动的“聊天”工具，其工作方式非常类似于微软在Bing上的试点。
You.com在2022年12月首次推出了一款名为YouChat的聊天机器人，并表示它是基于该公司的C-A-L模型。就像微软的AI一样，YouChat可以为各种类型的查询提供带注释的答案，从互联网上创建文章摘要，生成代码，撰写论文等等。
此外，You.com最近添加了内置的人工智能图像生成器模型，包括稳定扩散1.5、稳定扩散2.1和开放旅程，用户可以根据书面描述使用它们来生成图像。该引擎还将分解Reddit、猫途鹰、维基百科和YouTube等网站上的相关结果，以获得用户更想要的答案。
You.com生成了一张猴子踢球的照片，来自网络。
微软VS谷歌:
当然，我们还是要回到最强大的谷歌和微软。
首当其冲的是微软。作为开放AI的最大投资者和技术集成商，微软将ChatGPT技术集成到其在线搜索引擎Bing中，并提供新的Bing供用户测试。测试用户可以问类似“你能推荐一些巴黎的景点吗？”或者想要小红书之类的菜谱推荐。然后从Bing的机器人那里收到一份“出色的答卷”——包括对景点的回复和评论，或者对食谱中的成分和步骤的概述。不过目前用户已经发现了一些可以“玩”的漏洞，比如一个“禁用”的提示，会触发必应机器人泄露其内部昵称Sydney，以及开发者为其行为设置的一些参数。虽然微软限制了5个答案和50个问题的上限作为该漏洞的触发上限，但由于用户投诉，它放宽了这一限制。
此外，微软正式将OpenAI的GPT-4模型放入Office套件，并推出了全新的AI功能Copilot。
Bing的聊天交互界面，图片来自网络。
相比之下，谷歌的发布略显急迫。搜索业务是谷歌的核心护城河，所以当ChatGPT出来的时候，谷歌也匆忙发布了他们的对话式人工智能服务——Bard。谷歌首席执行官桑德尔·皮帅(Tim cook)表示，谷歌使用公司内部生成的大规模语言模型LaMDA来支持对话式人工智能服务，该服务“使用网络信息来提供新鲜和高质量的响应。
Bard官方介绍，图片来自Google。
上周，巴德开放了一个公共测试版。总体来说，谷歌的Bard和新Bing的使用模式和功能基本相同。这次，Bard还为用户提供了单独的聊天界面，用户可以在文本框中提问和搜索，比如让Bard帮你写计划，列出菜谱，帮你搜索一个冷知识。但在定位上，谷歌强调巴德不是其搜索引擎的替代品，而是“搜索的补充”，巴德自称是“你的创意和有效合作者”。
事实上，谷歌也宣布了一系列关于将AI功能整合到自己产品线的重磅更新:包括Gmail、Google Doc、Sheets和Slides在内的所有Workspace office组件都将推出生成式AI功能，同时开放自己的大语言模型PaLM的API。
演绎与猜想:不可错过的未来
那么，为什么各大公司都热情地进入ChatGPT这样的生成式语言技术，即使着急，甚至在技术尚未成熟的情况下也要分一杯羹呢？
生成式AI可能会给企业和用户都带来一系列的改变。首先，在当今世界，很多人会使用手机、电脑等设备来生产、创作和消费内容。这些内容涵盖了各行各业或者各种消费场景，比如客服、语言翻译、市场分析、邮件、电商购物甚至写代码。生成式AI可以帮助人们提高内容生成的效率，为人们提供更有趣的交互场景。从企业的角度来说，生成性AI可以帮助各种职能的人提高工作效率，也可以帮助企业内部流程更加智能化、自动化，从而节省人力成本。从用户的角度来看，各公司更加智能化、定制化的服务体系也可以提升用户在平台上的体验，从而提升用户在平台上的留存和购买力。
在企业竞争的维度上，由于互联网在泛用户端的渗透已经到了平缓的阶段，互联网用户的规模和一天的使用时长已经相对固定。优先有效利用生成式AI创造多种业务场景和落地模式的公司，更有可能在用户端的竞争中占据一席之地，重新分配用户的APP使用时长和使用场景，甚至进一步增加更多用户场景的渗透率空。
从行业版图来看，生成型AI最终能落地在什么场景，最终会形成什么样的竞争格局，什么样的人会受益？
我们来做一些推导和猜测。
美国信息服务公司Gartner做了一个技术成熟度曲线，非常适合近两年出现的元宇宙、生成式AI风口等客观规律。目前，生成性AI正处于技术触发阶段，随着ChatGPT注册用户数量的飙升，它暴露在媒体的聚光灯下。于是，各大有计算能力、做一些早期AI研发的巨头公司开始利用这一趋势，尝试深化和商业化。但从各公司的技术成熟度来看，生成式AI在使用过程中仍暴露出诸多漏洞。它还没有找到合适的商业模式，它将面临来自国家政策和隐私法的障碍。所以这种技术很可能会像自动驾驶或者超宇宙一样，在预期膨胀期之后，面临泡沫破灭期。企业竞争的幸存者会将有利于他们的例子具体化，在恢复期推出更成熟的产品，最终在生产成熟期获得广泛采用和更清晰的生存能力标准。
Gartner的技术成熟度曲线，该曲线来自网络。
对于最终会实现一期落地的商业场景，笔者认为会有以下几个方向:
1.搜索引擎的智能化:人们可能会在搜索引擎上花费更长的时间，因为人们可能会期待更智能的搜索答案，例如新年祝福的短信、学生论文的模板以及一些相关材料的有效聚合；能够达到这个结果的搜索引擎，将能够迎来更强的用户接受率；
2.提高企业内容生产效率:这包括市场数据的自动收集和语义理解，以及企业员工与生产工具从打字到对话的交互等。
3.客服系统场景深化:金融(如银行、投资管理)、电商平台等后台客服系统会因为生成式AI而更加智能和深化，并能帮助企业有效节省人力成本。
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原文地址"不只OpenAI，这些公司手上也握着AIGC下个十年的船票"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/170986.html。
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