■ 社论
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ChatGPT的火爆,进一步向中国相关企业展示了新的可能性,以及加速让可能性落地的确定路径。
近日,凭借精准的对话理解能力和互动模型,美国科技初创公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT在全球范围内再度掀起了一阵“人工智能飓风”。而据新京报报道,我国现存人工智能相关企业超109万家。9年多来,我国新增人工智能相关企业注册量逐年上升。2020年新增人工智能相关企业18.52万家,新增量同比增长201.54%。2021年新增35.50万家,新增量同比增长91.71%。2022年新增42.08万家,新增量同比增长18.55%。
在全球范围内,类似于ChatGpt的智能聊天交互系统并不罕见,国内的创业公司、大型企业均研发过不少类似产品。比起同类的诸多产品,ChatGpt的领先之处在于其可以持续理解人类文字意图,从而实现连续多轮交互对话,继而制造出了“有思想可交流”的智能感。从底层技术的角度看,这不算是突破性的进阶,更多是量变引起质变的必然结果。ChatGpt的核心是“算法+数据”,而抛开数据量来看,在算法相关的技术上,全球几乎是平行前进,关键的差别是算法背后的“基础设施”。
从理论上看,穷尽所有的测试数据和训练材料,AI就会呈现出恐怖的准确率。而OpenAI正是沿着这个“理论上”的路径一路狂奔,海量的数据加上充分的训练,共同造就了今天的结果。
这对中国正在发展中的人工智能产业提供了新的启示。当前,中国人工智能产业正处在加速缩小差距的关键时期。ChatGPT的火爆,进一步向中国相关企业展示了新的可能性,以及加速让可能性落地的确定路径。
可以说,在资金、人才、底层技术等关键环节上,中国人工智能产业已经补齐了短板。以ChatGPT及其背后的OpenAI作为比较的坐标轴来看,如何让中国的政策资金等优势,催生出“量变引发质变”的结果,创造出属于中国的人工智能领先级产品,仍有一些可参考的经验。
比如,鼓励科技创新力量资源更多向行业基础设施集中。值得注意的事,OpenAI并非一家聚焦于“场景应用”的人工智能企业,其技术和模式就是对人工智能的训练、模型进行长期重度投入,从而系统性提升底层技术能力。
而中国相对领先的人工智能企业,则更多擅长在具体的场景、领域应用入手,喜欢先研究“如何用起来”,而不是“用什么最好”。早期,这有助于中国各行各业迅速借助人工智能实现生产力提升,但从长期来看,各家企业建一套模型、搞一套数据来训练,客观上也使得中国的“小产品众多,拳头产品不够”。
因此,应当从政策、市场、资金投入等领域,鼓励企业围绕着基础模型的运维训练管理、云算力支撑、中文语料反馈优化、中英文数据互补等关键点进行长期投入,尤其要解决未来长期发展中的一些潜在难点,如算力问题等。
当然,也需继续坚持“引进先进经验,实现本土优势”。当下,既是一场全球范围的人工智能大竞赛,同时,也应当视为是全球合作共同探索未知领域的合作赛。
因此,我们尤其要注意避免重复造轮子,不应反复投入做轻量的测试产品,而应当加大对海外先进技术模型、模式、人才的引进,同时,深入中国的制造、消费等产业底层,在中国最需要的应用领域中做落地突破,做出能实际改变中国的生活消费、制造业升级的产品,在局部应用中寻求超越。
一款产品出圈,表面上是短跑竞赛的结果,但实际上,任何竞赛背后都是长期性系统性的比拼。尊重规律、持续积累,是中国人工智能产业完成关键跃升的必经之路。
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