All About Generative AI
date
Jan 13, 2024
slug
all-about-generative-ai
status
Published
tags
AI
summary
2023 年六月，「生成式 AI」(Generative AI) 這個搜索字詞在 Google 旗下的用於追蹤字詞流行性的網站 Google Trends 上達到了第一次搜索熱度峰值，是一年前的同一天的一百倍；但其實 GAI 並不完全是一種「全新」的技術…
type
Post
2023 年六月，「生成式 AI」(Generative AI) 這個搜索字詞在 Google 旗下的用於追蹤字詞流行性的網站 Google Trends 上達到了第一次搜索熱度峰值，是一年前的同一天的一百倍；生成式 AI 的代表性產品聊天機器人 ChatGPT 更是僅用兩個月就獲得了一億人次的用戶群。
目前，市場普遍將生成式 AI 定義為一種可以根據一定的輸入數據來生成新的內容，如文字、圖片、音樂、聲音和視頻的深度學習技術。但其實 GAI 並不完全是一種「全新」的技術，早在上世紀 60 年代，麻省理工學院教授 Joseph Weizenbaum 便構建了第一個聊天機器人名叫 Eliza，用於模仿心理治療師。更現代一些的例子便是蘋果於 2011 年推出的虛擬助理 Siri，這兩者都是 GAI 驅動的產品的典型例子，即機器人通過人類給予的輸入來做出回應來生成一些內容或通過生成內容來完成一些任務。但截至到此，這些機器人的「理解語言」的能力遠高於其「生成內容」的能力。而真正引爆該技術的便是 GAI「生成內容」的能力的提高，Google 2017 年發表的突破性論文「注意力就是你所需要的」(Attention Is All You Need) 開創性的推出了「注意力」機制以及應用該機制的 Transformer 模型用於開發大型語言模型（LLM）。至此，以 GPT、Bard 為例子的大型語言模型具有了生成高質量自然語言的能力。
目前 GAI 市場由三個層級構成：一：人工智能芯片生產商、超級計算機的擁有者（如 Nvida，Microsoft），它們為維持模型運轉，或建立新模型等活動提供必要的硬件支持；二：開發、設計並訓練模型的公司（如 OpenAI、Google、Meta），他們是 GAI 模型的擁有者，控制著模型的運作方式、設計架構、以及定價。三：直接與消費者接觸的，提供不同服務的服務提供商。它們通過接入模型開發者開發的模型（以及間接使用上游企業的硬件實施）來拓展自己的服務。但值得注意的是，一家公司也可以同時是以上的三種層級，即完全的垂直整合。例如，Google 完全有能力投入資金來研發自己的人工智能芯片，構建自己的超級計算機，然後訓練自己的 GAI 模型，再應用到自己的服務上（搜索、廣告等）。
GAI 正在以前所未有的速度覆蓋整個經濟，並推動產業轉型，但這也帶來了很多亟待釐清的經濟學概念和亟待解決的問題。生成式 AI 可以撰寫劇本、寫詩、寫文章或生成音樂，這無疑對創作行業產生了衝擊。以前，人們並不擔心機器會取代他們，因為創業工作本質是生產意義，但機器並沒有這種能力，但現在 OpenAI 旗下的 GPT-4 模型可以以前 10%的分數通過模擬律師考試並在多種工作環境下表現出遠超人類的工作能力。這種強大的能力一方面可以幫助人類解決那些枯燥的、勞動力密集的任務，讓人類可以更好的集中在創造價值的工作上；而另一方面，本身就可以創造效用的 GAI 對現有工作崗位的威脅也是實實在在的。2023 年，好萊塢的編劇們再次走上街頭開始了長期罷工，罷工的原因一方面與 2007 年類似，即對現有的薪酬制度的不滿，要求網絡串流平台給予更多的利潤；而另一個訴求則是希望能夠規範如 ChatGPT 此類的 GAI 的使用，禁止其撰寫或改寫劇本。
GAI 對社會帶來的外部性不止於此，如何將其內化則成了一個挑戰。GAI 可以生成以假亂真的信息、照片、視頻，這些消極的外部性已經開始逐漸影響並改變了社會的運作，傳統媒體的信用遭到挑戰，原有的編輯協定也受到了衝擊。另外，GAI 的開發成本巨大，只有少數大型公司可以負擔得起，由此是否會加強這些公司的垂直整合，對市場帶來壟斷的威脅？