AIGC背后充滿了故事，在一家家企業(yè)手握巨額融資之時(shí)，人們耳邊再次響起了警鐘。誠(chéng)然，在新的浪潮之下，符合商業(yè)規(guī)律的企業(yè)才能笑到最后。在國(guó)外競(jìng)品大踏步前行之際，國(guó)內(nèi)的通用智能企業(yè)境遇如何？
【資料圖】
前景很樂(lè)觀，但當(dāng)下似乎并沒(méi)那么好過(guò)。
似乎OpenAI的進(jìn)步更快。
“我覺(jué)得我們和OpenAI的差距越來(lái)越大了”，一位AIGC從業(yè)者對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）這樣表述。前些日子，在ChatGPT推出后，不僅是英文對(duì)話，在中文領(lǐng)域，該系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)也超越了國(guó)內(nèi)的眾多產(chǎn)品。以至于，一時(shí)間，人們的朋友圈被ChatGPT的對(duì)話刷屏。
“最早，我測(cè)試過(guò)一些特殊的中文語(yǔ)境，ChatGPT表現(xiàn)不好，不過(guò)最近我在測(cè)試的時(shí)候發(fā)現(xiàn)它進(jìn)步很快”，這位技術(shù)人員曾以諸如“關(guān)公戰(zhàn)秦瓊”等有中文歷史背景的話術(shù)測(cè)試機(jī)器人，他發(fā)現(xiàn)，最近這款產(chǎn)品在中文適配方面有了明顯進(jìn)步。
赤裸裸的對(duì)照實(shí)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)后，技術(shù)派的內(nèi)心是焦慮且復(fù)雜的。一些國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)我們表示，以目前的進(jìn)度來(lái)看，光是追上OpenAI，就感覺(jué)“很吃力”。
雖然，目前OpenAI的終端產(chǎn)品由于眾所周知的問(wèn)題未在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)全面鋪開(kāi)，但對(duì)于具有技術(shù)理想的相關(guān)企業(yè)來(lái)說(shuō)，這種滋味是十分難受的。有人將這種情況描述為北斗未出現(xiàn)時(shí)的導(dǎo)航行業(yè)，“從信創(chuàng)的角度考慮，中國(guó)的AIGC是肯定要有的，但技術(shù)差距也是不可忽視的”，一位投資人評(píng)價(jià)道。
客觀來(lái)說(shuō)，造成國(guó)內(nèi)AIGC落后于同行的原因是多方面的：有A100顯卡的獲得受到制約、國(guó)內(nèi)人才隊(duì)伍發(fā)展較慢等諸多原因。其中，在硬件方面，大模型訓(xùn)練過(guò)于依賴進(jìn)口GPU顯卡，雖行業(yè)間出現(xiàn)了便宜的國(guó)產(chǎn)替代品，但以目前的技術(shù)水平，還不能給出滿意的性能支持；而在人才隊(duì)伍方面，一些行業(yè)人士稱“算法工程師多，但會(huì)大模型的鳳毛麟角”。
全局來(lái)看，當(dāng)下，似乎僅有百度公司、清北高校等團(tuán)隊(duì)立志于全身心投入于此。大模型所談?wù)呱醵啵袠I(yè)“孤勇者”數(shù)量寥寥。
擺在通用智能或大模型發(fā)展之路的另一個(gè)障礙是小模型。
我們?cè)谖恼轮兴岬降摹按竽Ｐ汀备拍钍且粋€(gè)術(shù)語(yǔ)。之所以稱之為大模型，因其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)程中引入多模態(tài)等數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)標(biāo)注的數(shù)量大規(guī)模增加，使之展現(xiàn)可打破行業(yè)藩籬的普適性。相對(duì)于小模型而言，具有通用性好、邊際成本低、效率高等特點(diǎn)。
后來(lái)，OpenAI再次點(diǎn)燃人們對(duì)通用智能的期待。在一些具有前瞻思維的技術(shù)派眼里，大模型對(duì)于各行各業(yè)的影響將是摧枯拉朽式的，他們一致認(rèn)為大模型是“當(dāng)之無(wú)愧”的未來(lái)發(fā)展方向。也就是說(shuō)，技術(shù)上，大模型的發(fā)展上限更高，其會(huì)在未來(lái)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)達(dá)到各種小模型的用戶體驗(yàn)閾值。
由于大模型的橫空出世，小模型統(tǒng)治AI的格局被打破。應(yīng)該說(shuō)，就本質(zhì)而言，兩種技術(shù)路線背后代表著不同的利益。以至于，互聯(lián)網(wǎng)上，網(wǎng)友對(duì)兩種技術(shù)路線的討論十分熱烈：一會(huì)有人指責(zé)大模型是“大煉鋼鐵”，一會(huì)又有人攻訐小模型是“亞當(dāng)斯密小作坊”式的抱殘守缺。
客觀來(lái)說(shuō)，小模型在當(dāng)今的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中仍然具有重大影響：從業(yè)者們通過(guò)算法微調(diào)、反復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)等措施下，一些產(chǎn)品收到了不錯(cuò)的效果，對(duì)于客戶而言，甚至在一些領(lǐng)域內(nèi)的結(jié)果要好于大模型產(chǎn)品。
其次，國(guó)內(nèi)通用智能的AIGC缺少數(shù)據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)景。
類似ChatGPT的訓(xùn)練場(chǎng)景尤為缺乏。在上文提到過(guò)的，這款產(chǎn)品之所以短時(shí)間之內(nèi)進(jìn)步神速，因大量用戶為其充當(dāng)了免費(fèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)注員。不過(guò)，已目前情況來(lái)看，可與ChatGPT相較的數(shù)據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)景在國(guó)內(nèi)還鮮有見(jiàn)到。
另外，產(chǎn)業(yè)界對(duì)大模型有著濃烈的觀望情緒。
在對(duì)談多家相關(guān)企業(yè)后，數(shù)科星球（ID：digital-planet）發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)界對(duì)AIGC持觀望態(tài)度的主要原因。概括來(lái)說(shuō)，業(yè)界普遍存在這樣的憂慮：目前大模型應(yīng)用不成熟，驟而上馬將會(huì)對(duì)原有業(yè)務(wù)造成沖擊。
以電商售后和銀行電話客服場(chǎng)景為例，目前行業(yè)內(nèi)仍采用主流智能客服公司推出的QA問(wèn)答庫(kù)技術(shù)?？蛻羝髽I(yè)希冀大模型產(chǎn)品能夠解決QA庫(kù)無(wú)法承擔(dān)的長(zhǎng)尾問(wèn)題，覆蓋到檢索式問(wèn)答路徑無(wú)法涉足的領(lǐng)域，但金融行業(yè)的語(yǔ)料庫(kù)等數(shù)據(jù)又不對(duì)外開(kāi)放，讓大模型企業(yè)不得不重頭開(kāi)始。
這都延遲了大模型進(jìn)軍具體行業(yè)的時(shí)間表。
目前，一些從業(yè)者透露，金融科技公司愿意為大模型企業(yè)提供“必要但不致命”的應(yīng)用場(chǎng)景。在這些場(chǎng)景中，客戶企業(yè)可以承受一定程度的容錯(cuò)，也愿意投入時(shí)間和資源支持大模型的進(jìn)一步發(fā)展。“我們的主要客戶來(lái)源于金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新部門，因?yàn)樗麄冎С忠恍┩ㄓ弥悄艿氖虑椤保?/strong>一位銷售人員對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）這樣說(shuō)。
“死馬當(dāng)活馬醫(yī)，反正沒(méi)辦法解決長(zhǎng)尾，不如讓大模型試試”，這是金融行業(yè)業(yè)內(nèi)給出的真實(shí)看法。甘愿“冒風(fēng)險(xiǎn)試一試”的場(chǎng)景有公文寫(xiě)作、情感理解等。
總結(jié)而言，通用智能企業(yè)需要客單價(jià)高、數(shù)據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)景豐富的派單需求，但這個(gè)問(wèn)題又與企業(yè)的現(xiàn)實(shí)考量和預(yù)算投入相互矛盾。
沒(méi)得數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練、沒(méi)得大錢（投資除外）養(yǎng)活產(chǎn)品，是擺在現(xiàn)實(shí)的兩大難題。
元宇宙爆火，燃遍各行各業(yè)。它能否成為助力通用型AIGC擴(kuò)散的有力平臺(tái)？
這是一個(gè)有趣的想象。答案是，可以，但很難。
目前，AIGC和元宇宙的發(fā)展雖然存在相關(guān)性，不過(guò)就目前的情況來(lái)看，二者還未完全合流，處在“你做你的、我做我的”的階段。
舉例來(lái)說(shuō)，在一些社群中，我們?cè)懻撨@樣的使用場(chǎng)景：在在線繪畫(huà)App中嵌入AIGC功能，使用戶在提交繪畫(huà)作品后自動(dòng)生成AIGC圖片。面對(duì)這個(gè)問(wèn)題，某些供應(yīng)商對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）分享：“實(shí)際上，在第三方App中嵌入AIGC難度很大，要有能力處理高并發(fā)，要低延時(shí)，從而不影響用戶體驗(yàn)”，在他的想法中，甲方的需求可以滿足，但如若在實(shí)時(shí)在線的基礎(chǔ)上，成本頗高。
退而求其次，供應(yīng)商給出了離線生成或自建圖庫(kù)的方式滿足需求（自建圖庫(kù)是預(yù)先在系統(tǒng)保存大量已經(jīng)生成的圖片，用戶有需求時(shí)直接調(diào)用）。但很明顯，這種折中的方式違背了AIGC設(shè)計(jì)的初衷。時(shí)間長(zhǎng)了，對(duì)于訓(xùn)練大模型更是無(wú)從談起。
在同樣爆火的數(shù)字人中，AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景也不算多。目前，市面上絕大多數(shù)數(shù)字人均屬“服務(wù)型數(shù)字人”。它們被廣泛應(yīng)用在虛擬的辦事大廳、博物館、手語(yǔ)電視臺(tái)的手語(yǔ)節(jié)目等場(chǎng)景之中。
剖開(kāi)數(shù)字人產(chǎn)業(yè)鏈可以看得更加直觀：在這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中，底層為算法層，負(fù)責(zé)驅(qū)動(dòng)面部表情和手勢(shì)動(dòng)作；中層為渲染層；上層為構(gòu)成層，負(fù)責(zé)建立數(shù)字人圖像。但除了底層“數(shù)字腦”領(lǐng)域，其他層面與通用智能結(jié)合較少。
在某知名投資機(jī)構(gòu)投資人看來(lái)，“未來(lái)的數(shù)字人會(huì)相當(dāng)多”，他認(rèn)為，人們會(huì)擁有具有服務(wù)和陪伴屬性的虛擬分身。但在技術(shù)上，想讓人工智能具備情感陪伴功能還尚需時(shí)日，“至少目前技術(shù)是達(dá)不到的”，一位技術(shù)人員補(bǔ)充說(shuō)。
整體來(lái)看，目前的數(shù)字人大多承擔(dān)著IP形象功能，能說(shuō)話的數(shù)字人還比較少。在一些先進(jìn)的數(shù)字人中，“中之人”又是必不可缺的因素（其承擔(dān)動(dòng)作捕捉、虛擬拍攝、表情抓取和后期合成、渲染精修等工作的真人）。表面上，這種數(shù)字人比較高端，但其背后通常有大量人員為其服務(wù)，制作成本雖有所降低，但整體制作成本也并不低廉。
以上原因都阻止了AIGC或通用智能擴(kuò)散至尋常百姓家。
結(jié)尾：企業(yè)顯然不會(huì)坐以待斃。他們給出的策略大體分為三塊：對(duì)外投資以擴(kuò)充數(shù)據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)景、夯實(shí)客戶關(guān)系以獲取現(xiàn)金流、堆人堆設(shè)備砸錢砸出大模型。
以上基本盤是投資機(jī)構(gòu)給出的巨額投資。
“這好比把高科技做成了勞動(dòng)密集型企業(yè)”，一個(gè)業(yè)內(nèi)人士哂笑。不過(guò)，在當(dāng)下的時(shí)間點(diǎn)，這是沒(méi)辦法的辦法。技術(shù)上，只要機(jī)器足夠、標(biāo)注正確，哪怕是“堆”，也可達(dá)到預(yù)期目的。
錢的方面，高科技企業(yè)已下定決心“內(nèi)卷”數(shù)字經(jīng)濟(jì)同行，有銷售人員將其稱之為“關(guān)系是第一生產(chǎn)力”。不過(guò)這種思路面臨一個(gè)問(wèn)題，就是大模型和通用智能的認(rèn)知度要高。
“我們拜訪了很多客戶，但很多人其實(shí)根本不理解大模型”，一位業(yè)內(nèi)人士對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）表述。在他的眼里，傳統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在新技術(shù)面前有巨大的提升空間。
舉例來(lái)說(shuō)，比如政務(wù)大屏。
“之前為調(diào)取一個(gè)地方數(shù)據(jù)，大屏只能靠下拉、下拉、再下拉的方式調(diào)用，而現(xiàn)在對(duì)語(yǔ)音助手說(shuō)‘我要今年的生產(chǎn)情況’，就能自動(dòng)生成”，這位業(yè)內(nèi)人士解答，在他眼里，東西是好東西，但在買家面前變成了另外一個(gè)景色：“如果一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)想做，他只需要1個(gè)理由去做，如果他不想做，他會(huì)找出100個(gè)理由不做”。
AIGC熱潮高企，但一線銷售人員往往會(huì)頻頻碰灰。在高科技浪潮風(fēng)起云涌的當(dāng)下，很多人承擔(dān)著不能言說(shuō)的苦衷。
本文來(lái)自微信公眾號(hào)“數(shù)科星球”（ID:digital-planet），作者：苑晶，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
關(guān)鍵詞： 用戶體驗(yàn) 這個(gè)問(wèn)題 兩種技術(shù)
