當(dāng)金錢(qián)成為驅(qū)動(dòng)AI前進(jìn)的真正力量 人工智能會(huì)步無(wú)人駕駛的后塵嗎？

極客網(wǎng)·極客觀察4月4日 有人說(shuō)AI將淘汰很多工作者，真是這樣嗎？要搞清楚這個(gè)問(wèn)題，可能不能只聽(tīng)先行者的“鼓吹”，還要看看投資回報(bào)率（ROI）。

2019年OpenAI CEO Sam Altman曾說(shuō)：“我真的深信我在OpenAI所做的工作遠(yuǎn)比在Y Combinator所做的更耀眼，不只如此，比科技產(chǎn)業(yè)所做的也更加耀眼?！?/p>

他認(rèn)為人類將會(huì)研發(fā)一套軟件系統(tǒng)，無(wú)論從哪個(gè)方面看都比人類更智能、更有能力。為此他鼓吹：“AI會(huì)不斷進(jìn)化，比人類更強(qiáng)一些，沒(méi)多久它就會(huì)比人類強(qiáng)100萬(wàn)倍甚至10億倍?！?/p>

驅(qū)動(dòng)AI前進(jìn)的真正力量是金錢(qián)

驅(qū)動(dòng)科技前進(jìn)的真正力量不是代碼和GPU，而是金錢(qián)。請(qǐng)記住：AI是昂貴的！

近年來(lái)科技天才們涌入AI產(chǎn)業(yè)，辦企業(yè)，拉投資，不亦樂(lè)乎。斯坦福AI指數(shù)顯示，2021年AI產(chǎn)業(yè)融資額達(dá)到940億美元，比2020年增長(zhǎng)一倍。在2021年AI融資交易中有15筆的規(guī)模達(dá)到或者超過(guò)5億美元。

Altman與同行不得不極盡夸張之能事，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)AI需要大把的鈔票。OpenAI的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手谷歌、Facebook都是“印鈔機(jī)”，它們不必鼓吹，自己能承擔(dān)開(kāi)支。

還記得當(dāng)年科技界是如何鼓吹無(wú)人駕駛汽車(chē)的嗎？2014年谷歌無(wú)人駕駛主管曾信誓旦旦地說(shuō)，他確定11歲的兒子將來(lái)不需要駕照，因?yàn)闊o(wú)人駕駛5年就會(huì)出現(xiàn)?，F(xiàn)在10年快過(guò)去了，無(wú)人駕駛?cè)匀徊怀墒臁?/p>

盡管如此，無(wú)數(shù)企業(yè)仍然前赴后繼殺向戰(zhàn)場(chǎng)，英特爾甚至預(yù)言到了2035年無(wú)人駕駛市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到8000億美元。軟銀2010-2019年向無(wú)人駕駛投入了300億美元，自2010年以來(lái)美國(guó)投入了845億美元，中國(guó)506億美元，歐盟107億美元。

無(wú)人駕駛并沒(méi)有完全失敗，但從中我們找到一些規(guī)律：鼓吹者會(huì)說(shuō)有一個(gè)龐大的革命性機(jī)遇出現(xiàn)，以刺激投資者。

回到AI，許多人賭定它能讓機(jī)器取代人力（昂貴的白領(lǐng)工作者），與無(wú)人駕駛有異曲同工之妙。然而，AI是如此的昂貴，它的投資回報(bào)在哪里呢？

為什么AI如此昂貴？

紐約大學(xué)教授Meredith Broussard認(rèn)為，只有大企業(yè)和超級(jí)富有的企業(yè)才玩得起AI。

首先是計(jì)算昂貴。多倫多大學(xué)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)教授Avi Goldfarb也說(shuō)：“如果你想創(chuàng)辦一家企業(yè)，自己開(kāi)發(fā)大語(yǔ)言模型，自己計(jì)算，成本太高了。OpenAI是很貴的，要數(shù)以十億計(jì)的美元?！弊赓U計(jì)算當(dāng)然會(huì)便宜不少，但企業(yè)仍然要向AWS等企業(yè)支付昂貴費(fèi)用。

其次是數(shù)據(jù)昂貴。訓(xùn)練模型需要海量數(shù)據(jù)，有時(shí)數(shù)據(jù)是現(xiàn)成的，有時(shí)不是。Common Crawl和LAION等數(shù)據(jù)可以免費(fèi)使用，對(duì)于此類數(shù)據(jù)，成本主要來(lái)自數(shù)據(jù)清理和處理，成本變化很大，可能是幾百美元，也可能是幾百萬(wàn)美元。

Glean公司創(chuàng)始工程師Debarghya Das說(shuō)，在美國(guó)，根據(jù)大語(yǔ)言模型論文做一些粗略的數(shù)學(xué)計(jì)算，如果用的是Facebook LLaMA，訓(xùn)練成本（不考慮迭代或者出錯(cuò)）大約是400萬(wàn)美元，如果是谷歌PaLM，大約2700萬(wàn)美元。

即使用的是免費(fèi)數(shù)據(jù)，成本也不低。Hugging Face公司研究人員Sasha Luccioni說(shuō)：“當(dāng)你下載容量達(dá)到TB的數(shù)據(jù)，如果想過(guò)濾或者以某種特殊方式利用數(shù)據(jù)，比如用文本-圖片模型處理（研究人會(huì)專注于某些數(shù)據(jù)子集，這樣模型才會(huì)變得更好），整個(gè)過(guò)程相當(dāng)棘手?！毙枰獜?qiáng)大的計(jì)算力，需要大量專業(yè)人士。

再次，專業(yè)人才的聘請(qǐng)費(fèi)用也很高。Debarghya Das在做上述估算成本時(shí)沒(méi)有考慮人力成本。Sasha Luccioni指出：“機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)人士的薪酬很高，因?yàn)橐c谷歌及其它科技巨頭爭(zhēng)奪人才，有時(shí)一位專業(yè)人才可能要幾百萬(wàn)美元?！?016年OpenAI最頂級(jí)的研究人員薪酬約為190萬(wàn)美元。

并且，訓(xùn)練模型、聘請(qǐng)專業(yè)人士的成本不是一次性的，是持續(xù)的。例如，如果開(kāi)發(fā)的是客服聊天機(jī)器人，每周或者每幾周就要優(yōu)化。模型還要經(jīng)受壓力測(cè)試，確保它生成的答案不出錯(cuò)。正如Sasha Luccioni所解釋：“最貴的成本來(lái)自持續(xù)性工作，必須持續(xù)測(cè)試模型，必須確保AI所做的和預(yù)期一樣?！?/p>

最后，持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)費(fèi)用也不低。當(dāng)一切準(zhǔn)備妥當(dāng)，模型向公眾開(kāi)放，每天要接受成千上萬(wàn)次詢問(wèn)，此時(shí)要確保模型可擴(kuò)展、高度穩(wěn)定，維護(hù)成本也很高，且需要專業(yè)人士來(lái)處理。

AI的回報(bào)在哪里？

從2019年開(kāi)始美國(guó)藥店連鎖企業(yè)CVS Healthcare就向AI投資，在2021年CES上沃爾瑪展示了可以取代客服的AI。不難看出，有許多企業(yè)想將“客服服務(wù)”自動(dòng)化，它們認(rèn)為客服部門(mén)并不能拓展業(yè)務(wù)，容易被機(jī)器取代。

當(dāng)然，AI也在其它場(chǎng)所出現(xiàn)，比如GitHub的Copilot，它可以提升編程速度，AI可以編寫(xiě)許多樣板代碼，節(jié)省時(shí)間。有專業(yè)人士稱，程序員有了AI輔助編程速度可以提升一倍。

看起來(lái)很美好，但麥肯錫卻警告說(shuō)，2022年年底AI的普及已經(jīng)觸及頂峰。自2017年以來(lái)普及率的確增加了一倍，但2019年之后就不再攀升了。AI聊天機(jī)器人彼時(shí)就已經(jīng)火了一波。

對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，所謂AI就是審查一下公司工作流程，看看哪些流程可以交給機(jī)器做，讓流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。Avi Goldfarb說(shuō)：“回報(bào)是有限的，在AI幫助下將已經(jīng)在做的事做得更好一些就算不錯(cuò)了，但成本卻是高昂的，可能要投入幾千萬(wàn)美元，幾億美元甚至幾十億美元?！?/p>

他認(rèn)為，想讓AI變成賺錢(qián)機(jī)器，最好是顛覆工作流程，然后用AI來(lái)替代。將工作流程打亂風(fēng)險(xiǎn)很大，可能會(huì)失敗，如果成功回報(bào)則是巨大的。

比如醫(yī)療行業(yè)，如果整個(gè)行業(yè)圍繞機(jī)器診斷重構(gòu)，效率將會(huì)更高。Goldfarb認(rèn)為，許多醫(yī)生診斷能力很差，AI可能比不上最頂尖5%的醫(yī)生，但它也許可能輕松超越最差的20%的醫(yī)生。因此，AI對(duì)于不能輕松就診的人來(lái)說(shuō)極為實(shí)用。

金融行業(yè)也可能會(huì)被AI沖擊。Brookings Institute研究人員Mark Muro認(rèn)為，金融行業(yè)與模式識(shí)別高度相關(guān)，AI識(shí)別模式的能力很強(qiáng)。為了監(jiān)控趨勢(shì)，金融機(jī)構(gòu)聘請(qǐng)大量數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)工作者，他們想削減人員數(shù)量，AI可以取代初級(jí)員工，但高級(jí)金融工作仍是AI無(wú)法處理的。

因此，市場(chǎng)仍然看好OpenAI，今年它的營(yíng)收可能會(huì)達(dá)到2億美元，2024年沖至10億美元。該公司估值已經(jīng)達(dá)到200億美元，比惠普企業(yè)（Hewlett Packard Enterprise）、Garmin、Cloudflare、Snap和H&M都要高。

小結(jié)：

總之，當(dāng)前AI的應(yīng)用更多只是優(yōu)化業(yè)務(wù)，并非帶來(lái)革命性變化。相比創(chuàng)業(yè)公司，大企業(yè)在利用AI方面有優(yōu)勢(shì)。想在AI領(lǐng)域賺錢(qián)，當(dāng)前最好的辦法不是開(kāi)發(fā)AI，而是制造AI需要的芯片，建設(shè)數(shù)據(jù)中心，或者幫助別人開(kāi)發(fā)AI。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)看AI到底有何用途？即使是從事AI工作的人也很迷茫。正因?yàn)槿绱?，可能AI的蓬勃發(fā)展就像當(dāng)初的互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)一樣，大家拼命將錢(qián)扔進(jìn)與AI有關(guān)的一切項(xiàng)目中，然后期待最好的結(jié)果。（小刀）

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