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盤和林:懂圖片的GPT-4來了,國內AI企業如何接招?

  意見領袖 | 盤和林

  式AI的核心競爭力,而與之相對應的,數據質量提升是需要錢的。綜上可以看出,算力、數據、算法調參這三個方面,OpenAI前期燒錢的規模是海量的,而GPT-4也是一步步技術積累的最終結果,所謂台上一分鐘,台下十年功,一點也不誇張。

  其次,國內生成式AI企業要在基礎科學上做積累。大模型算法的道理並不複雜,複雜的是算法細節,自從微軟收購OpenAI後,OpenAI的算法不可能開源,所以“等、靠、要”的做法已經行不通,國內AI企業要在算法技術上投入研發,構建中國AI企業自身的算法能力,然而算法的精益也要依靠基礎科學的進步,比如基礎數學研究。所以要積極在學術上加強投入,而不應該僅僅聚焦在應用科學層面。

  再者,國內生成式AI企業不要盲目的推出對標產品。前車之鑒就是谷歌,在OpenAI推出產品後,谷歌匆忙應戰,結果發布會的若乾個小瑕疵導致谷歌股價暴跌。國內生成式AI要清楚的認識到,這一次ChatGPT的成功和過去其他概念有所不同,這次ChatGPT的成功基礎在於用戶的認可,用戶是會拿著ChatGPT和其他競品做比較,這就讓後來者實際上更難做,要求也更高。如果生成式AI方面沒有達到ChatGPT的效果,則往往會暴露自己能力上的短板。而反過來說,國內生成式AI企業也可以另辟蹊徑,GPT-4也不是萬能鑰匙,在他的短板領域,完全可有一定的作為。

  綜上,國內AI企業還是要重視積累,參數積累、數據訓練積累、算力的積累。科技的道路,彎道超車的機會有,但不多,諸如新能源車我國就實現了彎道超車,但大多數科技領域開展的是陣地戰,大戰無戰法,也要嘗試“結硬寨,打呆仗”的做法,夯實中國生成式AI發展的基礎,推出成熟度較高的產品。

  (本文作者介紹:浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員)

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