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小冰李笛:大模型你冷静一下丨AI·20人

点击数:     更新时间:2023-12-18 18:38:47

经济观察报 记者 任晓宁 实习记者 陶思羽

AI大牛李笛,当年差一点就成了艺术家。

他现在的微信头像是一幅艺术自画像,一个意境朦胧的长发男子。他热爱音乐、绘画,写推理小说,也确实留过长发,在聊天中,他时不时会蹦出具有哲学意味的“金句”。

在清华大学电机系电气工程专业读书时,他非常想转到中文系,为此和家人闹了不少冲突。本科毕业之后,李笛拿到了滑铁卢大学绘画学硕士的录取通知书,主修油画和数字艺术,最终却未能成行。

2013年9月17日李笛加入了微软,刚入职时,李笛和当时的老板说,他可以来帮忙,但只能当作副业,主业想写推理小说。没想到,在这里一待就是10年。

这10年也是小冰长成的10年。这个能写诗、会画画,可以和人进行情感交流的AI产品从无到有,从有想法到搭成框架,再进入几十个国家,每一步都是李笛一手操办。

李笛曾任微软(亚洲)互联网工程院常务副院长,领导一支分布在中国、美国、日本、印度与印度尼西亚的全球团队。2020年7月13日,微软宣布将小冰分拆,小冰团队成为中国本土创业公司,李笛任公司CEO。

2023年生成式AI风靡全球,对于李笛而言,这是他已经做了10年的事情。作为先行者,他会感到激动,有些话,他也不吐不快。

泼冷水的人

今年2月,李笛接到投资人电话,质问他:你是不是反对大模型?

投资人着急的缘由,是因为李笛在一个公开场合讲了几句话,建议大家对大模型不要太上头。

半年后,李笛向经济观察报记者还原了那个场景。他苦笑着说,真不是要反对,只是想善意提醒:技术范式的确带来了革新,但是技术革新和产品落地之间有很多因素需要考虑。

当时。大模型刚刚在国内火起来,人们被ChatGPT震撼,它创造了仿佛科幻片里的场景。之后几个月,大模型的热潮更汹涌,有人说是“iPhone时刻”,有人说是“第四次工业革命”,还有人说是“人工智能的蒸汽机时刻”。很快,100多个大模型平台宣布诞生。

百模大战卷至这样,最后能卷出什么结果?他有些怀疑:各个公司使用的数据是一样的,最后做出来的东西可能也是一样的。在这种环境下,不如投入更多精力做中模型、小模型,会更有商用空间。

今年6月,网红克隆人半藏森林火了一阵,这个30元包月的产品,可以让用户与AI克隆人对话、视频,彼此点赞朋友圈,上线不到半小时就被用户冲到崩,有用户与克隆人进行了1200轮对话(大约9个小时),在微博等社交平台上也引发了讨论。

这个产品是李笛提出的,他依然担任第一产品负责人,只用了一个很小的模型。他想告诉大家,不用大模型,也能做出AI能力很高的产品。“越大的模型很可能越同质化。反而是像这种小的模型,很独特。”

生存哲学

在其他领域,或许李笛并不擅长,但AI是他浸淫10年,始终坚守一线的行业。

2013年来到微软后,李笛选择人工智能作为研究方向,当时微软已经有人工智能助手“Cortana”,有句slogan叫“你可以问我任何事”。

李笛并不认同,他觉得人工智能不能只是一个万事通的工具角色,而应该发展情感方向,让她用人类的方式与人类交流。

他的思路与硅谷当下最风光的创业公司Inflection AI思路相似,Inflection AI有一款名为“Pi”的产品,不同于ChatGPT生产力工具的定位,Pi更加注重陪伴,为用户提供情绪价值。前不久,Inflection AI获得13亿美元融资,总融资额度仅次于OpenAI。

李笛搭建了小冰“情感计算框架”,每年更新版本,加入AIGC能力,让小冰从一个只会展示唱歌、画画的少女,变为有数字人分身,能在大公司任职的万能助手。

每年,通过小冰框架诞生出来的数字人数量有1700万个,她还在日本大阪陪伴了30多万个老人。

在日本,很多老年人把小冰的设定为小孙子或是儿时的好友,这让李笛再一次验证了他的判断:人类对AI也是有情感需求的。

现在的李笛,一部分精力放在小冰商业化上。由于AI产品C端风险较大,小冰的商业化主攻B端。汽车的智能座舱内,万德的金融摘要里,体育赛事的智能裁判中,都有小冰的身影。2021年小冰还专门为万科制作了一个数字员工,年薪高达几十万元,获得了万科总部最佳新人奖。李笛告诉记者,对数字员工,客户的复购率是100%。

李笛经历过AI行业起起伏伏,尤其2016年AlphaGo火爆带动AI热潮后,无数AI公司成为独角兽,又有无数独角兽倒下,但小冰一直还在。

“活下来,把产品卖出好价钱”,这是CEO李笛的生存哲学。

李笛图为李笛;受访者供图。

【对话】

大模型和O2O大战不一样

经济观察报:今年年初,你提到大家对大模型应该冷静。现在你的观点有改变吗?

李笛:当时我说要冷静对待大模型,技术范式的确带来了革新,但是技术革新和产品落地之间有很多因素需要考虑。结果很快就有投资人打电话质问我说:你是不是反对大模型?现在大家更夸张了,有人说大模型可以类比工业时代对比农耕文明的差距。这仿佛就是,你说我家的地亩产500斤,他就得说他家地是700斤,然后又有人喊出了1000斤。很搞笑。

客观来讲,大厂拥有一个大模型,是必要的防御性武器。此外,相比创业公司,大厂相当于拥有一个无限钱包,可以用这个方式去进攻别人的优势领域。

现在国外的AI公司已经在各个应用领域尝试了,国内的AI公司仍比较扎堆,这种方式其实并不好,造成了很多资源浪费,比如现在都说缺GPU,若是近100多家企业不扎堆做的话,GPU就不缺了。

经济观察报:从O2O时的百团大战到现在的百模大战,他们的逻辑一样吗?

李笛:移动互联网不是以科技推动的,是以商业模式和运营模式来推动的。这是中国的创新优势,因为中国市场很大,涵盖十几亿人口,从一线城市到十八线城市都有,但凡有一个很好的产品,都能发展得很好并且很快。

回到大模型,这不是快就可以解决问题的。OpenAI不是靠快堆出来的,而是靠慢,靠持久,靠工匠精神,它的模型是一点一点磨的。我们目前还没有学会这种慢,因为慢了就影响挣钱。

大家必须得了解,这个阶段和O2O大战时不一样。那时候做共享单车,你做A城市,他做B城市,最后两家公司合并,是能够做到1+1大于或等于2的。

大模型不是这样的,它的同质化程度较高,不存在收购问题。大模型的创新也不是一味追求大,而是更应该做中小模型。如果你的训练数据、训练方法很独特,或是落地方式很独特,都是有优势的。有时候行业的认知是滞后的,最怕的就是滞后的认知反过来拖累研究的团队,让研究团队不得不去迎合滞后认知,只能在参数端发力。

回到小模型

经济观察报:小冰今年6月推出了新的AIGC产品,用的是大模型吗?

李笛:我们用了一个很小的模型就可以实现。这也是我一直以来的观点,真正放在线上的不应该是大模型,而应该是混合模型,尤其是小模型。现在行业里面大模型是虚火,越大的模型未来可能越同质化。反而是小的平台,差异性很独特,价值也更大。

大模型的有一个根本问题是算力成本。5月份OpenAI创始人山姆·奥特曼也提到,OpenAI的目标是尽可能地降低AI的成本。其实就是这么回事,你真的要用大模型,你就得接受这些现实。

其实一直不断有人催我们做大模型,拼大参数,我也差点没扛住。不过还是想等大家浮躁的情绪和技术振荡期过去了再说。

经济观察报:对小冰来说,新一轮生成式AI带来什么样的变化?

李笛:现在这一波新技术其实2021年就已经在做了。之前从2013年到2019年,整个AI行业技术范式都是一样的,那段时间的人工智能系统通用策划能力不够,理解能力也不够。从我的角度来看,那个时候你只能在有用和有趣之间做一个选择,很难同时兼顾。但现在大模型的技术范式,让你有机会把这两件事合在一起,这是单一入口和多入口产品形态的一个很大区别。

另外,确实有一些行业会被AI颠覆。如果你的工作需要依靠数据、整理数据,那么AI在模型基础上做数据挖掘,就是会比人类做的好。就好比让AI去堆箱子,AI会比你堆的整齐。

不过,从技术角度来讲,今天的大模型技术也只是万里长征第一步。现在只是一个序幕,刚刚开始。

千米赛跑的前几米并不重要

经济观察报:这一波AI技术已经改进很大了,为什么你认为还只是万里长征第一步?

李笛:现在等于是一千米的赛跑刚跑出去几米,谁领先半个头,谁落后两个头,都不重要。很多人觉得现在领先,就永远就牛了。这是非常不科学的。

大模型这种类型的产品有一个特点,上手容易后边难。几个人花时间稍微做一下,你很迅速就能看到一个结果。但越往后越难,难在打磨,难在细致的调优。大模型到目前为止,仅有若干的产品形态是能够产生效果的。真正的大模型还要经过几次技术迭代,才能产生更大更好的效果。而且即使大模型现在要落地,它也是不准确的,你在很多事情上不能指望它。

经济观察报:在你看来真正的颠覆性变化是什么样的?

李笛:那时人类工具会得到一个前所未有的进步。首先,工具的协同性会提升。其次,AI会出现情感连接,这意味着交互的主体是可以被认为是有情感的。再次,AI推理能力增强,大模型确实能够在一定程度上推理出接下来要做的事情,这会为一些行业带来颠覆性的改变,有好有坏。比如缅北的诈骗电话,一定比任何行业都想要接入ChatGPT,因为ChatGPT是如此的会说服人。

经济观察报:前几年也有过几波AI热,但大家普遍认为这一次不一样。

李笛:每隔几年就会有AI热。今年ChatGPT火爆的程度,有点像2016年的AlphaGo,当时街头巷议言必谈AlphaGo。只不过AlphaGo只能跟一个人下围棋,ChatGPT好像每个人都能用,但是火热程度没什么太大的区别。

每次他们都这么说。就跟渣男一样,每次都说这次我是认真的。但是这件事无法证伪,也许这次真不一样呢?

要让我说的话,是否火热并不重要,这次大模型的技术范式确实是很有意义的,在此之前,我们整个AI行业从业者都被焊死在知识图谱、检索模型的问题上,有了大模型以后解决了很多问题,这是没错的。但是如果非要说它就颠覆世界了,我觉得每一个这么说的人,都带有他自己的主观臆断,或者说有他的意图。我觉得不能神化技术。

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