AI大模型，來得太早？
在首批被AI搶走工作崗位的人群出現后，時代的變革，已經彰顯出了最兇狠的一面。
只不過，為之惴惴不安的終究只是充當工具的打工人。在ChatGPT向全世界證明了AI工具的應用價值，掀起了現象級行業熱度之后，各大科技企業已然在歡欣振奮中，做好了擁抱未來的準備。
而事實上，國內人工智能行業的發展，要追溯到更早的時期。
一、ChatGPT問世前的中國AI大模型
很幸運的，這一場很可能分割兩個時代的科技變革中，中國企業并沒有缺席太久。
回顧人工智能發展史，1943年首次提出人工智能的概念后，AI人工智能作為一個科技概念，在研究所的討論，以及科幻作品的幻想中，緩慢發展了近70年。直到2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”成為全世界首個通過“圖靈測試”的AI產品，人工智能才算是真正意義上具備實際應用價值。
在AlphaGo擊敗當時中國圍棋第一人柯潔的2017年，中國香港漢森機器人技術公司，推出了歷史上首個獲得公民身份的類人機器人“索菲亞”。此后人工智能技術開始進入快速發展窗口期，在2019年，AI大模型已經廣泛應用于藥品研發領域。
而這一年開始，阿里巴巴、字節跳動、百度等頭部科技企業，也開始了對大模型產業的布局。經過兩年多的積累，在ChatGPT揚名全球之前，國內科技行業第一梯隊的企業和機構，就先后公布了各自的AI大模型項目。
以宣發時間為基準，據不完全統計，ChatGPT問世的2022年11月之前，國內正式發布的大模型系統，由時間先后排序分別為——
1.阿里巴巴在2021年4月19日發布的PLUG
在2020年OpenAI發布GPT-3，宣告人工智能進入“煉大模型”階段后，阿里巴巴率先做出反應，在一年后發布了中文社區最大規模預訓練語言模型 PLUG。由于主要功能都集中于文本生成領域，與GPT-3較為相似，在當時也有不少人將其稱為“中文版GPT-3”。
2.智源研究院在2021年6月1日發布的“悟道2.0”
值得一提的是，悟道2.0不僅是國內首個超大預訓練語言模型系統，也首次打破了AI大模型科技企業“專屬”的刻板印象，成為第一個由研究機構牽頭推出的大模型系統。參與到研發過程中的人員，不僅有清華、北大、人大、中科院等多個高校院所，也有一百多位來自阿里巴巴等企業的AI專家。
而且作為對標GPT-3的國產大模型系統，悟道2.0以1.75萬億的參數量，創造了當時全球最高紀錄，超出了GPT-3近10倍。
3.中科院在2021年7月9日發布的“紫東太初”
由中科院自動化研究所研發的紫東太初，是一個跨模態通用人工智能平臺，也是全球首個能夠同時應用于視頻、圖文、語音三大領域的三模態預訓練模型。這一系統擺脫了AI大模型“小說生成器”的刻板印象，也讓各方面看到了AI工具廣闊的應用前景。
目前紫東太初已經開始應用于法律服務領域，也將“失業恐慌”擴散到了律師等司法從業人員身上。
在此期間，也有華為、騰訊等頭部科技企業，先后披露了各自的大模型系統項目，只是由于暫時還沒有成品發布，因此也就不納入統計。
可以說，同時期的大模型系統中，相比谷歌和OpenAI旗下產品而言，國產AI大模型已然穩穩立于第一梯隊之中，實打實地趕上了時代變革的風口。
這也為隨后的項目井噴，打下了堅實的基礎。
二、科幻元素加持AI想象力，2023國內大模型項目井噴
其實，ChatGPT并沒有想象中那么強大。
在人工智能的劃分中，具備獨立思考和學習能力，可以在沒有人為因素干預的情況下，獨立完成多元素任務的AI，被稱之為強人工智能。而功能只局限于某一特定領域，依賴數據支持和人工標識的AI，則被稱為弱人工智能。
仔細分析ChatGPT，作為一款“聊天機器人”，基于NLP邏輯的自然語言處理人工智能，除了與人類進行對話之外，它很難勝任其他的工作。作為一款弱人工智能，ChatGPT也缺乏自主辨識和分析能力，想要將其拿來充當生產工具，還需要人為進行大量的數據訓練。
例如此前曾有市場消息稱，OpenAI在肯尼亞以時薪低于2美元的價格雇傭“勞工”，重復進行手動數據標注和信息糾偏的工作，來滿足ChatGPT的AI訓練需求。而這種AI綁架人類進行廉價勞動的模式，也一度被諷刺為血汗工廠。
因此在我們看來，ChatGPT之所以能夠引發現象級的社會現象，并不在于技術力和功能。而是其在一個恰當的時機，滿足了人們對人工智能的想象。
至少在國內，隨著互聯網經濟、無現金社會等等，以往只出現于科幻作品中的猜想逐漸成為現實，再加上《流浪地球》等科幻電影的爆火，人們也在熱切期待，有生之年能夠看到強人工智能的出現和普及。
而滿足了基本社交對話需求的聊天機器人，也基本符合了大部分人對強人工智能的想象。因此，受到受眾的影響，ChatGPT也成了許多科技創業公司的標靶，在天眼查中，與其相關的企業已經增加至70家。
除了基礎的大語言模型訓練系統外，更多的企業也開始關注生成式AI，也即是文字轉圖形的AI作圖、文本續寫的AI寫作等AIGC領域。
這一點，從進入2023年以來，接踵而至的AI大模型項目中就能看出一二。
首先是2022年4月就對外披露，將推出“混元”AI大模型的騰訊。在ChatGPT爆火的第二個月，騰訊又在2022年12月繼續放出消息，混元將迎來全新進展。
從騰訊透露的消息可以看出，暫名為混元助手的AI大模型，或許將和紫東太初一樣，具備視頻、圖文、語言三大領域的AI生成能力。據傳聞，騰訊將在5月份在微信和QQ端全面對接混元助手，如果傳聞屬實，很可能又將是一個現象級的爆款AI產品。
此外，還有復旦大學在2023年2月21日發布的“MOSS”、瀾舟科技3月14日發布的“孟子”、百度3月16日發布的“文心一言”、清華大學3月28日發布的“ChatGLM-6B”、360于4月10日發布的“360智腦”、商湯科技4月10日發布的“日日新”、阿里巴巴4月11日發布的“通義千問”等等。盡管功能特色各不相同，但大體都可以歸納為“類ChatGPT”。
另外，早在2021年4月就曾透露研發“盤古NLP模型”的華為，在今年4月初再度確認盤古大模型即將亮相。1000億參數量、40TB數據的盤古，能否像鴻蒙一樣再次迎來滿堂彩，也是值得所有人的期待。
再加上今年4月11日，搜狐網絡大廈正式開業的“光年之外”，以及4月14日由雷軍在微博透露，將在AI大模型領域發力的小米。下半年的國內AI大模型市場，可以預見又將是一場血雨腥風。
只不過面對今年上半年如同井噴般，不斷涌現的“類ChatGPT”項目，我們還是忍不住思考，這真的是一件好事嗎？
三、生產關系落后于生產力，AI大模型來得太早？
站在普通人的角度，洶涌而來的AI大模型，幾乎可以稱得上是洪水猛獸。
回顧人類發展史，每一場科技變革，每一項分割時代的技術出現時，都必然會消滅一批工作崗位。就像蒸汽機出現后的馬車車夫、自動交換設備問世后的電話接線員、個人電腦普及后的打字員，以及ChatGPT等生成式AI出現后，面臨失業的原畫畫師。
時代轟然前行，隨意揚起的一粒灰塵，都是壓在每個人肩上的大山。但也不能因為擔憂部分群體承擔時代進步的壓力，就裹步不前。
嚴格來講，工作崗位的消失，其背后是生產關系不匹配生產力發展，所導致的必然結果。AI大模型最理想的產業發展狀態，本該是在潛移默化中逐步提升核心生產行業的效能后，再由B端影響C端，逐步深入每個人的日常生活之中。
然而ChatGPT的爆火，直接打亂了節奏，直接將AI大模型送到了C端市場也能廣泛接觸的位置。尚未完全適應AI生產工具的社會結構，自然在第一時間表現出了排斥。
面對能夠極大加快工作效率，同時也能有效減少人力成本的AI工具，在降本增效的大環境下，企業自然會第一時間全面鋪開。于是文案工作率先遭受沖擊，而后在發現生成式AI暫時還無法取代商業寫作后，變革的壓力擠壓到了插畫、繪圖工作上。
一般來說，一張商業插畫的制作周期往往需要半個月到一個月左右的時間，而且不同水平的畫師，其最終呈現出來的插畫效果也參差不齊，還需要長時間的溝通和修改。而通過AI工具，很容易就能夠通過文字轉圖形的功能，幾秒鐘快速生成一張高完成度插畫，稍微進行修改就能投入使用。
兩相對比，生成式AI對企業的運作效率提升，可謂是立竿見影。只不過現階段的AI作畫，還離不開專業畫師進行大量的數據訓練，而且AI智能不足的當下，成品的質量也難以保證，短時間內還無法完全取代商業插畫師。
同時，生成式AI制作的插畫，看似并不遜色于人工繪畫，但本質上只是對已有資源的排列組合，很容易引發版權問題。雖說目前還沒有相應的法律法規進行嚴格限定，但隨著生成式AI的擴散，遲早也會發生侵權相關的官司。
最主要的，就像是工業機器的量產，取代人工作坊的低產量后，商品價格也會直線下跌。通過AI工具快速量產的插畫，其價值也需要重新界定，很難再套用當前的插畫標價。
插畫定制價格的下跌，直接影響了插畫制作公司的生存和盈利，同時也加深了定制方和作畫方的矛盾。至少在當前，已經有很多企業公開聲明，不接受插圖提供方使用任何的生成式AI。
同樣的遭遇，很可能會隨著生成式AI的不斷成熟，擴散到所有行業之中。如何衡量生成式AI的商業價值，對AI作品進行合理定價，很可能會是未來很長一段時間里，各行各業統一的爭執所在。
AI大模型來得的確太早，早到人類社會被打了一個措手不及。但縱觀已經停滯了近30年的人類科技，AI大模型的到來又有些太晚了。
我們能做的，或許還是盡快地接受和適應吧。
參考資料：
《一文概覽人工智能（AI）發展歷程》——知乎
《人工智能浪潮下，AI大模型“推波助瀾”》——科技日報
《凱文·凱利：AI能解決多少問題，也能引發多少問題》——巴倫周刊
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