机器人公司猎户星空傅盛ChatGPT–20230511

机器人公司猎户星空傅盛ChatGPT23-05-11 傅盛的狗出名了，那只名叫“三万”的狗，证明了ChatGPT的强大——这个去年11月推出的聊天工具，有了逻辑推演能力。 2月13日晚间，傅盛询问ChatGPT，猜猜为什么自己养的狗叫“三万”。ChatGPT回答，可能是因为它在宠物医院治疗骨折手术花费了3万元钱，所以取名叫“三万”。 当晚11点，傅盛兴奋地给王小川打电话：“小川，这东西（ChatGPT）有推理能力。”“是啊，我也觉得有推理能力。”王小川回答。 “我是最不相信AI能超越人的，今天我彷徨了。”当晚，傅盛在微博感慨道。傅盛的好奇心旺盛地滋长，他还问过ChatGPT以下问题： 老鼠能不能吃掉一头大象？穿山甲能不能穿透钢板？ 如果把大象放进冰箱，要分几步？ 傅盛甚至完全依赖ChatGPT写出了一段贪吃蛇代码，还调试出了一个“个人助理”的程序。其实他都已经20多年没编程了。 傅盛早在2016年就宣布AllinAI，并投资了机器人公司猎户星空。过去几年，他遇到最大的问题是，机器人能解决99%的问题，但最后1%的问题解决不了，因为服务机器人要求100%的能力，换句话说，要智能。 “因为服务机器人一天递送200次，你99%都满足了，比如1%出问题，迷路一两次，那就没法用了。”傅盛强调。就连女儿都朝他抱怨：“爸爸做的是人工智障。”因为机器人回答不了女儿千奇百怪的提问。 等了六年，ChatGPT让傅盛看到机器人的天花板被打开了。语义理解从60分提升至90分甚至99分，机器人行业从“人工智障”真正变成人工智能。 《沸腾新十年》一书中写道，傅盛缺乏安全感，多年巨头间的争斗，尤其是和360周鸿祎的恩怨情仇，让他始终走在边缘创新和进化认知的道路上。 但回头看，傅盛走过的那一段所谓的“弯路”，其实是走得早了点儿。不过现在，他等到了。傅盛的精彩观点如下： 1.OpenAI走的路，其实是让神经网络学习文本之间的关系，你也不用教它，这有点像学母语。 2.未来大模型会朝着两个方向走，一个叫大公司核战争，大公司造出来一个爱因斯坦，或者是一个马斯克；另一个则是平民化的大模型，在场景上寻求突破。 3.技术的确有难度，但并非像天堑一样不可逾越，本质上更多还是训练的活，数据集的训练。 4.2017年和2018年，我一度觉得美国互联网创业已经没什么机会了。现在，突然感觉互联网这一波我们落后了，不仅是大模型方向，是整个生态方面，整个业务开发者的思路全都落后了。 5.ChatGPT本身是一次交互革命，这是科技史上第一次机器围着人转，以前我们都是人围着机器转。OpenAI走学母语的路线 Q：你说的“三万”那个故事，我听很多人讲过，他们说的都是，“我有一个朋友”…… 傅盛：有的不是我朋友也这么说。因为（2月13日）我发了微博，第二天还上了微博的热榜。 Q：你从GPT-3.5的时候就开始在用，到了GPT-4有什么进步？傅盛：它的推理和逻辑更强大了。GPT-4和GPT-3.5最大的不同是，复杂程序的准确率比较高。实际 上“贪吃蛇”代码并没有在GPT-3.5上面调出来，在GPT-4上，就直接调出来了，还加了公众号新价值人最高分、最低分以及一些特效什么的。当然中间也有错误，交互几次，它就调好了。 我20多年没有接触过编程环境，我给自己的目标就是不看任何网上的资料，不请教任何同事，我要独立重新掌握一门语言。ChatGPT还建议我不要用iPad。为此，我重新用上了Mac电脑。它告诉我怎么用命令行，我才知道sudo命令，一点点地装起来。 Q：你之前说过，不太相信AI能够超越人类，但ChatGPT出来后，这个想法松动了。傅盛：不是松动，而是直接就觉得可以了。 以前，我也做NLP（自然语言处理），最多的时候投入一个快100人的团队，那些大公司投入就更多了，上千人，但都做不动了。 我有一个内部演讲，认为语义理解实际上是人工智能的一个皇冠。图灵在1950年提出了图灵测试，定义人工智能的对话能力，只要人机对话能够骗过人，你就通过图灵测试。现在来看，ChatGPT肯定是通过了。 Q：行业特别是大厂，投入了很大的精力做人工智能的研究，为什么没想到用大模型的方式来解决？傅盛：不是没想到，是不相信。 语义理解分成两条路，其实绝大部分选择的都是第一条路，比如最早百度做搜索，谷歌做搜索。第一条路就是我们学外语的方式，语言学里的，标好主谓宾，然后切词，做知识图谱，这样做的好处就是，一开始问题量不是特别大的时候，能得到还不错的回答。 比如，我们去问淘宝客服，因为你意图比较明显，你就是来退订单，只要有“退订单”三个字，哪怕其他词，系统都不理解，只要“退订单”一出现，关键词加强，然后就用各种策略就能够满足一部分应用。 OpenAI走的路，其实是让神经网络学习文本之间的关系，你也不用教它，这有点像学母语，就像一个 小孩儿，你天天丢在旁边，不用刻意教他，到了三岁他就会开口了。他听了足够多的时候，他就会了。 Q：这是人类的学习模型。 傅盛：只有OpenAI还觉得这条路可以走通，而且ChatGPT前几个版本其实并不成功。很重要一点，他们发现了有一些地方已经有不错的信号。 但OpenAI每次试的成本也很高，1000多万美元训练一次，训练完以后效果不一定比上次还好，你又得重新调整。我经常说，一按钮就是1000万美元，过两个月再看一下，效果不好，再来一次，又1000万美元。 你说大厂哪个部门经理能经受起这样烧预算，烧完还不一定比前一种好。毕竟传统的知识图谱什么都能回答，但你这边2000万美元烧进去，一看效果，还不如前面的回答，你就被Fire（解雇）了。Q：这是一个一把手工程。 傅盛：对。除非一把手说我必须这么干，你们死也死在这。任何一个大公司体系下的人，就算是VP级，你也很难跟老板交代。尤其老板没有技术信仰的时候。OpenAI总共烧了20亿美元才出的效果。国内我还有一个判断，未来的大模型会朝着两个方面走。一个叫大公司核战争——大公司的目标是造 出来一个爱因斯坦，或者一个马斯克，所以他们会不断加码，核战争开始了，谁没有个自己独有的大模型，就要被淘汰。另一个则是平民化的大模型，这一两个月看的就非常清楚了。为什么是1000亿参数，没人说得清楚。 可能在某一个专业领域500亿就可以。我不需要爱因斯坦，就像博物馆讲解的产品，100亿参数都可以。所以大家都在场景上寻求突破，所以这一个也是有可能的。 我们可能走这条路，我们从去年底开始推进与机器人的结合，近期会出产品，具体做法不能说太多。我相信一定有大量的人做“平民化大模型”。 未来，我们整个终端都会发生变化。没准微软明年就出款手机，这个手机没准就抛弃了过去所有的界面和AppStore。可能微软先颠覆谷歌，然后就准备搞苹果了？ Q：之前在移动互联网的浪潮当中，其实我们体现出了模式创新的能力，但现在一下就把你原来的模式覆盖掉了，因为底层变了。 傅盛：大家都在比文心一言和ChatGPT的差距，但不能这么比，大模型牛的是它的逻辑，首先我问了这么多问题，它几乎没有一个问题会说，听错了，不理解，然后输出的答案是高度可控的。 为什么ChatGPT是跨时代的？以前可能正确率是99%，现在，你会觉得ChatGPT一本正经胡说八道也是挺好的。 来源：视觉中国 百年未遇之生产力大变局 Q：我们经常会在某一个浪潮来了之后，听到产业重构这样的话，之前区块链、元宇宙，这次不太一样？ 傅盛：我认为这是区块链、元宇宙没法比的，连移动互联网都没法比。 ChatGPT本身是一次交互革命，这是科技史上第一次机器围着人转，以前我们都是人围着机器转的，我们最早用电脑就得去学盲打，后面学鼠标。 即便在苹果手机时代里面，你得去学哪个界面怎么用。乔布斯说过，每一次交互变革都是一次产业的巨大的改变机会。苹果已经抓住过两次，一个是苹果-1电脑Macintosh，带来了图形界面，接下来是iPhone。 再接下来是语音了，这也能理解为什么Siri那么早就上线了，乔布斯最后心心念念的就是Siri。交互本身就会让很多行业发生巨大变化，但一定是双重叠加，一定是个生产力革命。 Q：就是比移动互联网更底层，更底座。 傅盛：如果从底层来说，我觉得它更像蒸汽机。蒸汽机的出现，是第一次让人类额外获得了动能。以前我们叫热能变成动能的一个范式转换。 ChatGPT第一次把电能变成通用的人工智能，就相当于你掌握这种能力以后，你就到处都是人口，人口的意义不就是除了人本身的意义，就是劳动力嘛！这是社会生产力变革。 生产力革命是因为ChatGPT有了逻辑，有推理能做决策，很多决策它可以帮我们做。就等于一家公司如果用好了ChatGPT，你可以有1000个助理，10000个助理。只要你想清楚需求在哪，你能很快去使得公司效益提升。这是生产力的提升。 我觉得互联网更多像生产关系的改变，它是信息重新链接生产关系，以前我从中间商买东西，我现在从淘宝上买，厂家直销。互联网就是信息效率，生产关系发生变化。今天ChatGPT不一样，它是直接 产生生产力。以前老板得雇10个人干活，现在雇2个人，有8个是ChatGPT。所有行业都应该以生产力的模式重新组织企业结构。 Q：生产力和生产关系的变化一定是交互的，生产力的改变到一定程度，它还会重构生产关系。 傅盛：生产力范式发生变化，生产关系需要重新适应，所以整个社会的变革就会非常明显，只要有脑力劳动的行业，都要被重构。 很多技术路线也会改变，比如自动驾驶。以前是人教车规则，你给它了很多规则，总结了很多规则，你认为它能应对所有情况。其实，最后就剩1%、2%过不去。跟语义理解也一样，最后百分之几过不去。 但现在，可能自动驾驶你不用做了，你只要给他足够多的数据、摄像头的数据，然后把司机的动作和数据关联，车自己去学了。有一天你可能一个没注意，它就会自动驾驶了。 今天我才回过头想，为什么当时特斯拉不要激光雷达，不要毫米波雷达。 Q：苹果用Siri来交流，再加上刚刚说特斯拉一直用摄像头获取信息的方式，隐含了领先的头部科技公司，其实它对未来的判断，还是比较准的。 傅盛：大公司永远是对科技前沿最了解的。当年苹果的鼠标不就是从施乐公司抄袭过来的？鼠标也是 一种交互的过程。大公司永远是最早发现机会的那一个，但会错过时机。 Q：这一轮我们看到中国科技圈出现了很久没有出现过的这种亢奋，技术人才的流动性一下子就变快了。 傅盛：好多人都是在做大模型。我个人的看法，我觉得这一波创业公司做大公司定义的OpenAI很难，这个东西就是一步先，步步先。美国跟中国的大模型的距离差别，我估计也就一两年。 大公司资金丰厚，中国其实库存了不少算力A100芯片，我不认为算力是回事，但是可能大家会忽略一件事叫商业化，大公司商业化是天然的，就像互联网巨头，他是拿着一年几百亿元的利润去打仗。 大家水平都差不多的情况下，商业化能力很关键，大厂本身就有这么大的基础，然后持续地跟你这样耗。大厂的人才厚度还有招人的能力，大家不要低估了。 然后还有更重要的一点，说实话，我做人工智能之后，真不觉得技术人才是决定性的，知识普及非常快。 我们做AI很激烈的时候，团队关键成员被挖走，想了半天没招，我就自己带团队，天天给他们开会，买人工智能的书看。 模型搭得差不多的时候，我就说，这好像跟做杀毒差不多。有人就说，老板，你不懂不要乱说。我说，杀毒就是弄个特征码发出来，你在这来一堆数据训练一次发出去，最核心的是快。 它有Know-How，技术的确有难度，但这个东西就是摸爬滚打，没有像天堑一样不可逾越，今天有几个开源技术以后，它本质上更多的还是训练的活，数据集的训练。 Q：我们上次交流的时候说过一个观点，“互联网已死，没有创新”，但这次不一样。 傅盛：我一度觉得美国互联网APP创业已经没啥机会了。2017年和2018年就形成了这种看法，因为我们很早就做海外。 现在整个被重构了。前几