谷歌研究員炮轟GPT新創公司瞎炒作，連發18條推文怒懟！

在AI領域，去年的流量王者，非生成式AI莫屬。

從DALL-E 2到ChatGPT，從Stable Diffusion到Midjourney，AIGC產業呈現爆炸性的成長。

基於人工智慧的生成式工具紛至沓來，讓投資公司和廣大公眾眼花繚亂。

頂級投資公司紅杉資本在一篇部落格文章中寫道：「生成式人工智慧不僅變得更快、更便宜，而且在某些情況下比人類創造得更好。」「很容易想像到，幾十年後，生成式人工智慧將深深植根於我們的工作、創作和娛樂方式。」

投資公司對AIGC的熱情可以用金錢來衡量，光是2022一年，該領域就有78筆交易，預計13.7億美元。

然而，儘管AI模型的創造者和投資者都相信他們是改變地球的力量，在該領域，並非每個人都相信這些生成機器是最好的選擇。

Google研究員：炒作救不了GPT

「人工智慧的當前氛圍與2021年web3熱潮有很多相似之處，這讓我感到不舒服，」對於當前的投資熱潮，Google深度學習研究專家、深度學習系統Keras的創建者，François Chollet在推特上發出了強烈警告。 「人們對不講事實的敘事信以為真。」

François Chollet

##「每個人都堅信，未來2-3年內，GPT會產生『改變文明』的影響（並帶來100倍的投資報酬率），」他繼續說道。 「就我個人而言，我認為LLM的發展存在著牛市和熊市兩種情況。」

他認為在牛市情況下，「生成式AI成為與大多數科技產品互動的廣泛範例」。即使在這種情況下，通用人工智慧(AGI)仍然是一個「白日夢」。

同時，在熊市情況下，像GPT-3這樣的大型語言模型會發現「在SEO（搜尋引擎優化）、行銷和文案領域的成功案例有限」 ，並最終證明是一個「徹底的泡沫」。

Chollet認為，LLM最終的發展很有可能介於兩者之間，並偏向後者。 「人工智慧作為我們資訊的通用介面」是未來肯定會發生的事情，但這一代技術還無法完全做到這一點。

LLM模型是否成功，一個重要的標準是商品化。如果LLM能夠產生巨大的經濟回報，那麼這項技術的商品化就算成功。

以OpenAI為例，在2021年，該公司的利潤大約是五百到一千萬美元；到2022年，這個數字變成了三千到四千萬。即使強大如OpenAI，也只有影像生成技術的商業價值獲得了市場的認可。

Chollet稱，自己喜歡在推特上搜尋最熱門的ChatGPT推文，以深入了解這項技術的相關用例。在瀏覽過大量推文後，Chollet發現，80%的貼文都在講如何引流，更有甚者，只是騙取點擊量的噱頭。

不論是「付費解鎖ChatGPT的10個秘密」還是各類ChatGPT培訓班，LLM的出現對流量變現的商業化模式帶來了顛覆性的影響。 ############不過，Chollet認為ChatGPT的實際潛力遠不止於此。它可能會在消費品、教育和搜尋領域大放異彩。 ######

無論未來如何，人們很快就會知道。數十億美元爭先恐後地湧入這個賽道，將ChatGPT或類似技術應用到大量產品中。到今年年底，人們將有足夠的數據來做出判斷。

當然，Chollet也表示，撇開炒作不談，深度學習可以「建立很多很酷的東西」。 5年前是這樣，今天是這樣，5年後還是會是這樣。即使褪去炒作者賦予它的光環，這項技術也非常有價值。

web3無法和LLM相提並論。畢竟web3是純粹的噱頭，而LLM是具有實際應用的真正技術。 Chollet所提到的炒作，是在創投人群中形成的泡沫。

文章的最後，Chollet解釋了GPT技術是如何「行銷成功」的。 「投資GPT的驅動力不是實驗數據或利潤表，而是純粹的炒作和毫無根據的敘述。他們形成了自洽的循環：炒作吸引投資，投資增加會引來更多的炒作，進而有更多的資本湧入。」

最重要的是，謊言重複一百遍就成為了常識。沒有任何數據支持的「大餅」，在口耳相傳中變成了不證自明的圭臬。

馬庫斯：別太相信GPT

對GPT持謹慎態度的不只Chollet一人，紐約大學教授馬庫斯也常常對世人的熱忱潑冷水。

在接受採訪時，馬庫斯表示，雖然ChatGPT看起來無所不知，但它也很容易出錯。 ChatGPT和之前一樣，相關係統「仍然不可靠，仍然不了解現實世界，仍然不了解心理世界並且仍然充滿錯誤。」

##因此，儘管AI界對GPT-4的到來滿心歡喜，馬庫斯卻給了7個不太積極的預測。

1. GPT-4仍然會像它的前輩一樣，犯下各種愚蠢的錯誤。 它有時可能會很好地完成給定的任務，有時卻罷工不干，但你並不能提前預料到即將出現的是哪種情況。

2. GPT-4對物理、心理和數學的推理依然靠不住。 它或許能夠解決部分之前未能挑戰成功的項目，但在面對更長和更複雜的場景時依然束手無策。

例如，當被問及醫學問題時，它要么拒絕回答，要么偶爾會說出聽起來很有道理但很危險的廢話。儘管它已經吞噬了網路上的大量內容，但它並不能足夠可信和完整地提供可靠的醫療建議。

3. 流暢幻象（fluent hallucinations）仍將十分常見，而且很容易被誘發。 也就是說，大型語言模型依然是一個能被輕易用於製作聽起來很有道理但卻完全錯誤的訊息的工具。

4. GPT-4的自然語言輸出仍然無法以可靠的方式為下游程式提供服務。 利用它來建構虛擬助理的開發者會發現，自己無法可靠地將使用者語言對應到使用者的意圖。

5. GPT-4本身不會是一個能解決任意任務的通用人工智慧。 如果沒有外部的輔助，它既不能在Diplomacy中擊敗Meta的Cicero；也不能可靠地駕駛汽車；更不能驅動《變形金剛》裡的“擎天柱”，或者像《傑森一家》裡的“Rosie”那樣多才多藝。

6. 人類「想要什麼」與機器「去做什麼」之間的「對接」，依然是一個關鍵且尚未解決的問題。 GPT-4仍將無法控制自己的輸出，一些建議是令人驚訝的糟糕，掩蓋偏見的例子也會在幾天或幾個月內被發現。

7. 當AGI（通用人工智慧）實現時，像GPT-4這樣的大型語言模型，或許會成為最終解決方案的一部分，但也僅限於其中的一部分。 單純的「擴展」，也就是建立更大的模型直到它吸收了整個互聯網，在一定程度上會被證明是有用的。但值得信賴的、與人類價值觀一致的通用人工智慧，一定會來自於結構化程度更高的系統。它將具有更多的內建知識，並包含明確的推理和計劃工具。而這些，都是現在的GPT系統所缺乏的。

馬庫斯認為，在十年內，也許更少，人工智慧的重點將從對大型語言模型的擴展，轉向與更廣泛的技術相結合。

酷炫的東西總是好玩的，但這並不意味著它能帶領我們走向可信的通用人工智慧。

投資人：但它很好玩誒

#但即便如此，即使AI領域的專家苦口婆心勸導投資人「快逃」， GPT的追隨者仍然有手中的支票，表達對科技的樂觀。

就在今日，微軟正在商談向OpenAI投資100億美元，這將帶來公司市值增至近300億美元。

創投公司General Catalyst的Niko Bonatsos接受採訪時表示：「這是我們一直在等待的範式轉移。」「或許比我們想像中來得更大。」

在投資者看來，這些演算法很酷。文字-圖像產生器令人印象深刻，為不懂Photoshop的小白打開了創意世界的大門。對他們來說，GPT系統至少玩起來很有趣。

儘管行業CEO對這些專案仍處於相對初級階段的事實持開放態度，即使該領域的未來是光明的，但目前來看，它們所呈現的破壞潛力和模糊的創意界線很難被忽視。

在Chollet看來，要真正形成「範式轉移」，產品不僅要酷炫有趣，甚至對利基產品非常有用。

他警告說，創投冒著比他們想像的要大得多的風險，既為半生不熟的產品的炒作週期提供燃料，又被瘋狂薅羊毛。而資本並沒有對這個前景廣闊但仍有相當限制的新興市場進行審慎的預測。

「每個人都開始相信自己是被選中的人，尤其是那些自稱是逆勢投資者的人，」他說。

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