第一个原因是:就解决现实问题方面,事实证明,由大语言模型 LLM 驱动的 ChatGPT 式生成式 AI 还不够好。至少,LLM 被要求在科技行业完成的第一项任务——互联网搜索——方面,已经失败了。我在这篇文章《OpenAI 正式推出商业版,商业模式既 To B 也 To C》中曾举到过一个例子。而更全面的研究则如下:今年 4 月,美国斯坦福大学以人为本的 AI 研究小组发表了一篇论文,指出:其研究了四个著名的 AI 搜索引擎——Bing Chat、NeevaAI、Perplexity 以及 YouChat——的输出结果发现:对于可以作为信息搜索用户的主要工具的系统来说,这些 AI 搜索引擎输出的结果相当低,尤其是在考虑到它们的可信度方面。具体低到什么程度?大家可以扫描下方二维码进入我的知识星球获取斯坦福该论文的简介以及论文全文。
(二)
第二个原因是,因为害怕向 ChatGPT 泄露机密,越来越多的公司已经禁止其员工就工作目的访问 ChatGPT。而微软公司的最新举措,正好精准地描述了这个趋势:因为大多数公司,需要的其实是能够让他们将 ChatGPT 技术应用于他们的专有数据、但同时不能够损害他们隐私的东西。由此上周消息:微软被披露已经计划在其专用服务器上运行一个版本的 ChatGPT,以让客户不用担心公司秘密会泄露到主要的 ChatGPT 系统里。但这是有代价的。这意味着:微软这一产品的成本,可能是其目前客户成本的 10 倍。而早在今年 3 月就有消息传出:微软公司已经面临运行 AI 所需要的服务器硬件短缺问题。甚至,已经造成了一些后果,如下:微软云的 OpenAI 软件客户不得不需要等待很长的时间;以及,微软内部一些构建其他 AI 工具的团队不得不先靠边站,以在对硬件访问的权限方面,先优先确保微软有足够能力来处理 Bing 的新 GPT-4 聊天机器人和即将宣布的新 Office 工具。但是昨天,微软似乎解决了这个问题。根据 The Information 的独家报道:微软和甲骨文正在讨论共享 AI 服务器的一项协议。具体内容为:如果微软或甲骨文中的任何一家公司,无法为使用大规模人工智能的云客户提供计算能力,那么他们可以相互租用服务器。此外,IBM 也冒了出来。昨日,就企业的这一刚需,IBM 宣布推出一款新产品 IBM Watsonx,称其 AI 客户可以借助该产品在 IBM 的整个业务中快速训练和部署自定义 AI 功能,同时保持对自有数据的完全控制。