每經(jīng)記者：李孟林
一年前，ChatGPT的橫空出世徹底點燃了生成式AI的火爆行情。整個2023年，OpenAI、谷歌、Meta、百度等行業(yè)巨頭不斷更新迭代自家的大模型和AI產(chǎn)品，頻率之高令業(yè)內(nèi)人士也感嘆難以跟上節(jié)奏。
AI的迅猛發(fā)展對金融市場來說無疑也是新的興奮點，一時間一級市場AI領(lǐng)域投融資猛增。據(jù)數(shù)據(jù)公司Pitchbook 12月5日發(fā)布的報告，2023年AI相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)的融資額已超過687億美元。其中，AI獨角獸Anthropic今年9月獲得亞馬遜40億美元的投資，Cohere完成2.7億美元的C輪融資，Inflection AI完成13億美元B輪融資。在科技巨頭的大力推動下，AI初創(chuàng)公司的估值也高出天際。法國Mistral AI從幾張PPT到估值20億美元僅用了半年時間。
而在美股市場，AI成為抵御美聯(lián)儲加息壓力的最強動力，帶動納指一路逆風上揚，年初至今納指漲幅高達44.4%。作為AI時代的“賣鏟人”，英偉達股價飆升246.5%，Meta靠AI一轉(zhuǎn)2022年的頹勢，漲幅達200%。微軟則憑借押寶OpenAI，一改多年來的沉悶形象，重新成為科技領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。
轟轟烈烈的場景也讓2023年被冠上了“生成式AI元年”的稱號。市場調(diào)研機構(gòu)Precedence Research今年7月發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2022年全球生成式AI市場規(guī)模預計為107.9億美元，預計到2032年將達到1180.6億美元左右，2023年至2032年的復合年均增長率為27.02%。文本到圖像以及文本到視頻等技術(shù)的使用推動了市場對生成式AI的需求，隨著工作流程現(xiàn)代化需求的增長，這一市場將獲得進一步的發(fā)展。
圖片來源：每經(jīng)編輯蘭素英制圖
回顧2023年，全球AI領(lǐng)域呈現(xiàn)了什么樣的局面？展望2024年，AI產(chǎn)業(yè)將面臨哪些新的機遇和挑戰(zhàn)？帶著這些問題，《每日經(jīng)濟新聞》專訪了美國艾倫人工智能研究院（簡稱AI2）創(chuàng)始CEO、現(xiàn)董事會成員兼顧問奧倫伊奇奧尼博士（Oren Etzioni），AI2是由已故微軟聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Allen創(chuàng)立的。伊奇奧尼是美國著名的計算機科學家，長期任教于西雅圖的華盛頓大學，是元搜索引擎、網(wǎng)絡(luò)對比購物、機器閱讀、開發(fā)信息獲取等領(lǐng)域的科研領(lǐng)頭人物，也是風投機構(gòu)Madrona Venture Group的風險合伙人。
伊奇奧尼認為，2024年的AI發(fā)展趨勢是多模態(tài)大模型的進一步研發(fā)，同時超越單純的內(nèi)容生成，向能夠完成行動的AI智能體前進。此外，芯片時代的摩爾定律在AI時代仍然適用，AI的訓練和推理成本可能每18個月就下降一半。
奧倫伊奇奧尼博士 圖片來源：Madrona Venture Group官網(wǎng)
摩爾定律同樣適用于AI領(lǐng)域
NBD：您長期從事AI研究，并且領(lǐng)導艾倫人工智能研究院長達８年。您如何評價2023年AI的飛速發(fā)展？
奧倫伊奇奧尼：可以說在ChatGPT發(fā)布后，相關(guān)的語言和視覺大模型占據(jù)了整個2023年。我對AI的正面潛能是非常興奮的，我認為AI能夠為人類帶來非常多的益處。
舉個例子來說，自動駕駛是一項我們已經(jīng)期待了很多年的技術(shù)，而在2023年，Waymo的自動駕駛車輛已經(jīng)完成了超過70萬次的行程。這件事情的重要性不在于它是AI，而是自動駕駛有減少車禍的潛力。
此外，盡管新聞頭條都是圍繞GPT和聊天機器人的，但AI也有其他的應用。很多人在開發(fā)多模態(tài)的模型、計算機視覺技術(shù)，這些未來可以用來發(fā)現(xiàn)新藥、設(shè)計芯片等等。
NBD：進入2024年，您認為AI領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)哪些變化？
奧倫伊奇奧尼：2024年，我們將看到更多的多模態(tài)模型。我們還將超越（ChatGPT等大模型所用的）Transformer結(jié)構(gòu)，而采用效率更高的訓練和推理方法。
除了聊天機器人以外，大模型在應用層面還處于嬰兒階段，所以明年在芯片設(shè)計、新藥研發(fā)等方面可能會有更多的應用。此外，除了生成文字和圖像之外，我們還會看到越來越復雜的智能體（Agents），可以代替用戶做出行動。
AI2孵化的企業(yè)有一家叫Chip Stack，就是用生成式模型進行芯片設(shè)計。我們還有幾家初創(chuàng)企業(yè)是在生物學領(lǐng)域使用生成式AI，研發(fā)新藥物，讓生物和醫(yī)學研發(fā)效率大大提高。這些企業(yè)有的是在基礎(chǔ)大模型上的微調(diào)，有的用的是自己的模型，有時候是兩者的結(jié)合。這完全取決于應用項目，像新藥研發(fā)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測用的肯定就不是自然語言模型了。
NBD：您能否展開談談，如何提高訓練和推理的效率？
奧倫伊奇奧尼:具體細節(jié)談起來是相當技術(shù)化的。總而言之，GPT核心的機制就是Transformer架構(gòu)，它在訓練和推理上效率都不是很高。我們在這些方面已經(jīng)看到了小規(guī)模的提升，花了很多錢來優(yōu)化訓練和推理過程，并且為之研發(fā)了特定的硬件。
計算機科學家最擅長的事情就是把貴的東西變便宜。在過去的三十年里我們見證了CPU行業(yè)的摩爾定律，計算芯片的成本不斷下降。我認為同樣的事情也會發(fā)生在AI領(lǐng)域，也就是說AI的成本會每18個月就下降一半或甚至更多。
明年預計將有比較大的監(jiān)管措施出臺
NBD：您提到AI智能體，這是最近很火爆的話題，比爾蓋茨撰文指出，智能體可能在五年里改變我們使用計算機的方式。那么，智能體到底是什么意思呢？
奧倫伊奇奧尼：我們要記住一點，GPT之類的大模型雖然很驚艷，但是它們沒法做出任何行動。你可以提出問題，它們可以給出回答，或者生成一張圖片，但在很多情況下你想要的是讓AI來幫你做事情。這可以是很簡單的行動，比如訂一張機票，也可以是更復雜的行動。
然而，GPT類的大模型再怎么強大，卻連米飯都不會做，不是嗎？它可以給出做米飯的步驟，但是要在物理世界中做出行動是很復雜的。我們已經(jīng)開始讓大模型在軟件世界中展開行動了，比如連接API，這在本質(zhì)上就是在從網(wǎng)上獲取服務的行動。我們將看到更加復雜的AI智能體，超越單純的擺弄文字和圖像，它們能代替用戶做出行動。
當然這方面的研發(fā)問題還有很多。舉例來說，如果大模型用自然語言時犯了錯，它可以說：對不起，我給了你錯誤的回答，這是個“幻覺”。然而，如果它在行動時出了錯，其潛在后果可能破壞性非常大，所以我們還有很多的工作要做。
NBD：OpenAI是AI界最大的明星公司，卻在11月發(fā)生了震驚世界的CEO遭驅(qū)逐事件。您認為這次事件會對整個AI產(chǎn)業(yè)造成什么影響？
奧倫伊奇奧尼：這件事顯示出OpenAI當前在AI業(yè)界的重要地位，同時也提醒我們，人類需要開源模型等多種選項。
如果整個行業(yè)只有幾家公司、幾個大模型，那就會出問題。我非常高興看到來自歐洲、中國的開源大模型越來越多，多種選擇對整個世界是有益的。AI2作為一家非營利機構(gòu)，已經(jīng)公布了第一批開源的數(shù)據(jù)集。要知道，即便是Meta的開源模型也沒有公布訓練用的數(shù)據(jù)集。
NBD：今年6月，拜登總統(tǒng)曾與您和其他幾位學者、CEO會面，探討AI監(jiān)管的問題。能否講一下當時的情形？2024年，美國在AI監(jiān)管上是否會有新動作？
奧倫伊奇奧尼：拜登總統(tǒng)對用AI解決大問題很感興趣，比如如何治療癌癥，或者幫助視力障礙人士，當時的談話主要是關(guān)于這些問題。當然他對AI的潛在負面影響也有比較實際的態(tài)度。我們都認為，由于虛假信息、生物信息監(jiān)測、人臉識別等方面的錯誤，AI會造成一些問題。
我認為這次談話取得一個很好的平衡，一方面是我們希望AI能夠?qū)崿F(xiàn)的效果，一方面是要采取哪些做法、制定哪種規(guī)則來防止壞的結(jié)果。
我想明年應該有比較大的監(jiān)管（措施）出臺。歐盟最近已經(jīng)就出臺了《人工智能法案》。我不是政治專家，所以很難說哪些規(guī)則會出臺，具體細節(jié)是什么，但我想這一領(lǐng)域的監(jiān)管會越來越嚴，這一點是沒有問題的。
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