OpenAI向左,Meta往右

娱乐头条 9422℃

OpenAI向左,Meta往右 - 陆剧吧

图片来源@视觉中国

文 | 定焦,作者 | 黎明,编辑 | 魏佳

openai正变得越来越封闭,但它的对手meta(前facebook),却通过开源赢得不少赞誉。

1月18日,马克·扎克伯格宣布,meta正在计划构建自己的agi(通用人工智能),将在绝大多数领域中都达到或超越人类智能水平。同时他强调,保证会向大众开放这一技术,以便人人都能从中获益。

与openai拒绝open他们的算法、路线、论文相反,meta选择open到底。此前震惊业内的大模型llama,大获好评的llama 2,以及正在研发的llama 3,都是开源的。它们成为很多ai公司研究、学习甚至抄袭的对象。

通过开源这一手段,meta在某种程度上打破了大模型的垄断,成为openai和谷歌双雄相争之外的第三股力量。一些人将扎克伯格视为大模型时代的英雄,有人在扎克伯格的帖子下留言,建议meta更名为openai,openai更名为closeai。

事实上,meta过去开源了它研发的几乎所有基础设施,比如用于web和app开发框架的react,以及机器学习框架pytorch,而chatgpt就是基于pytorch开发的,openai也运行在pytorch上。按照meta首席科学家杨立昆的话说,除谷歌外,全世界都运行在pytorch上,因为谷歌有自己的系统。

只是,这些东西在过去都被meta的负面新闻掩盖了——干预选举进程、提供虚假信息、危害青少年健康,在硅谷,骂facebook曾是一种“政治正确”, 人们认为这是一家价值观败坏的公司。

如今风评大变,meta一时仿佛成了整个ai圈的希望,它的股价在2023年上涨了160%,在美国前五大科技巨头中涨幅仅次于英伟达,最近重返万亿美元市值,股价创新高。而曾以挑战者姿态崛起的openai,前不久刚经历了一场宫斗,散发出越来越浓的铜臭味。

openai向左,meta往右,两家原本没有太多交集的公司,正走出截然不同的路。

openai,走向封闭

在讨论这两家公司的境况之前,我们先把时间拉回到十年前。

2013年,有一家叫deepmind的ai公司,同时引起了谷歌和facebook(当时还没更名为meta)的注意。

当时这家公司刚崭露头角,嗅觉敏锐的谷歌和facebook都想收购它。最终,谷歌在竞购中胜出,2014年1月将deepmind收入囊中。三年后,deepmind开发的ai机器人alphago,以4:1击败了韩国围棋冠军李世石,一举成名。

谷歌收购deepmind时,有两个人心里很不是滋味。一个是扎克伯格,他当时已经意识到ai的巨大前景;另一个是马斯克,他不想ai被谷歌这样的大公司控制。

于是,扎克伯格决定自己做,他花重金从纽约大学请来了计算机科学领域的权威人物杨立昆,启动fair项目,在facebook成立了ai实验室。马斯克则和奥尔特曼成立了openai,用来对抗谷歌。

从当时的情形来看,扎克伯格是为了自己的公司,马斯克是为了全人类。马斯克认为,由大公司控制的少量ai系统很不安全,唯一的办法是让尽可能多的人都拥有ai。所以openai一开始就定位开源,是一个非营利性的机构。

马斯克当时说:“我们希望有一种类似于linux版本的ai,不受任何个人或公司的控制。”

一个为私,一个为公,两家公司一开始就选了不同的路。

马斯克提到的linux,是一款免费开源的操作系统。在互联网早期,计算机刚开始普及时,可用的操作系统不多,要么源代码被软件厂商严格保密,要么收取很高昂的费用。一个欧洲大学生开发出linux操作系统的雏形,然后免费对外公开了自己的代码。

由于开源,全球程序员都加入进来改进代码,最终创造了linux操作系统,且使用完全免费。这大大加速了计算机的普及。我们今天熟知的安卓系统,就是基于linux内核,全球大部分手机都跑在这个系统上。

马斯克的想法很简单,ai时代也需要有这样一个开源开放的操作系统,市场不能让巨头独占。

openai的启动资金来源于一批科技大佬捐赠,它一开始的确是按开源的路径走的,2019年发布的gpt-2,就是一个开源大模型,当年还有人用gpt-2为《权利的游戏》改写剧本结尾。

但也是在gpt-2发布之后,openai逐渐走向封闭。它随后成立营利性子公司,接受了微软的数十亿美元投资。

在那之后,2020年发布的gpt-3,2022年升级的gpt-3.5,以及2023年3月发布的gpt-4,都是闭源模型,一开始openai还公布论文,到后来连模型具体参数都不再公布。

而从整个大模型行业的竞争格局来看,“openai-微软”“deepmind-谷歌”的双巨头组合格局正式形成。

马斯克对此非常不满。他说,openai设立时是一家开源公司,现在变成了一个闭源、受微软控制的逐利公司。这根本不是他想要的。

这期间meta没闲着。除了折腾元宇宙,meta的ai团队一直在研究大语言模型,并发布了一些开源项目。大家各做各的,互不干涉。

在openai发布chatgpt的几周前,meta发布了一个类似的聊天机器人galactica,专门用于撰写科学论文。谁知道这个产品不仅没引起轰动,还招来一片骂声,网友痛斥它会破坏科学出版。以至于meta的人取消了演示,觉都睡不着。

当时人们关心的是meta的元宇宙项目是不是快凉了,裁员裁到哪了,没人关心它的ai做得咋样。至于openai,大家觉得它代表新势力,对它更加包容。

按照杨立昆的说法,两周后chatgpt问世,被视为救世主降临。随后的很长时间里,openai都是全球科技界的当红炸子鸡,登上神坛夺走了所有目光。人们津津乐道于,openai是如何冲破谷歌的封锁,对巨头形成压制。

在崇尚个人英雄主义的美国,创业新秀挑战旧势力的剧本,向来充满话题性。于是大模型头部选手的竞争,变成了openai和谷歌的双雄争霸。

但一向好强的扎克伯格不会袖手旁观。meta秘密研发的llama大模型,已经箭在弦上。

meta才是全村的希望?

2023年2月,chatgpt发布之后3个月,llama的第一个版本开源,一开始这个模型只能用作研究。7月,升级之后的llama 2支持免费商用。meta把模型训练数据、训练方法、数据标注等大量细节都公布了,起始代码全部开源。

llama 2性能非常突出,超过了所有的开源大模型。有人发现,其最大参数的版本比gpt-3参数量小,但效果更好。

曾经跟着马斯克从openai跳到特斯拉,后来又被openai挖回去的科学家andrej karpathy,将llama 2的发布视为人工智能和大模型发展过程中的重要一天,因为这“是任何人都可以拿到模型权重的最强大语言模型。”

一时间,整个ai圈对meta刮目相看。当一批巨头公司掀起大模型军备竞赛,试图通过技术封闭实现市场垄断时,meta用llama撕开了一条口子。openai没做的事,meta做到了。

英诺天使基金合伙人王晟戏称杨立昆为“klaus lecun”( 杨立昆英文名为yann lecun,klaus fuchs在二战期间向苏联提供了曼哈顿计划的信息)。王晟开玩笑:“不能只让美国拥有原子弹。”

王晟发现,chatgpt出现之后,科技圈对大模型热情且迷茫。投资人中很多是看热闹,“因为第一看不懂,第二不敢投,第三投不到。一个新的技术范式出现,没人知道它的能力边界在哪里。”

王晟对“定焦”说,llama开源对行业影响很大。“meta过去这些年积累的大模型技术,本来都是不传之秘,结果一开源,迅速把很多认知拉平了。”

之前,国内团队研发大模型,只能从零到一不断试错,一旦有个点被卡住了,即便从技术角度来说并不是太难,但靠自己可能也需要花一两年时间才能解决,需要亲自踩很多坑。现在meta直接把它的经验和数据拿出来,在思路和方法上给了行业非常重要的指引。

在这个过程中大家学习了很多。假如没有llama开源,国内大模型今天的水平可能会差很多,我们会大幅度被人甩下。”王晟说。

这也是为什么国内一下子突然涌现出200多个大模型。王小川的百川智能在公司成立仅两个月就发布了一款大模型,其实就是借鉴了llama。李开复的零一万物推出的大模型,也是使用llama的开源模型架构。

llama开源对openai最直观的影响,是有一堆中国公司跳出来“吊打”gpt。在他们的口径中,已经在多项指标上超过了gpt模型,虽然很多榜单都是刷出来的。

更深层次的影响在于,大模型开源社区的力量快速壮大,全球的程序员都能为开源做贡献。他们开发出各种开源数据集,迭代出更多新模型,缩小与闭源大模型的差距。所以谷歌的工程师说,谷歌没有护城河,openai也没有。

meta在科技圈的形象变得高大起来。回顾meta的发展,其实它一直都有开源的传统。

早在2016年,meta团队就开发并开源了深度学习框架pytorch,它和谷歌的tensorflow成为深度学习领域的两大主流框架。

跟openai现在才开始秘密推进芯片制造项目不同,meta在三年前就设计了自研ai推理芯片,并采用了开源架构。

在语言翻译方面它推出了很多开源模型,两年前发布的nllb模型是维基百科的翻译供应商之一,2023年发布的seamlessm4t可以翻译近百种语言,同时它还发布了全球最大的开放多模态翻译数据集。

有研究人员经过对比认为,meta更倾向于信任、问责制以及通过开源实现人工智能的民主化。

反观openai,它依然在技术上保持领先,但拒绝开放。

“没人知道openai进展到什么程度了,包括它正在研发的gpt-5,是不是继续用的transformer都是未知数。现在大家都跟着gpt-3.5的技术路线在跑,假设它悄悄变换了方向,那大家就掉坑里了。因为没人知道正确路线是什么。”一位ai公司的创始人说。

同时它试图阻挡竞争对手,以保持自己的先发优势。

字节跳动在2023年12月被openai停用账户,因为它在调用openai的api开发自身大语言模型的时候,违反了openai的服务条款。有悖商业伦理的行为肯定是不对的,但外界由此关注到openai的商业条款,它禁止客户使用gpt输出的内容开发任何可能会给openai带来竞争的ai模型。

值得注意的是,微软也有类似条款。它们将商业上的竞争优势看得很重要。

人工智能公司开放传神(opencsg)创始人、ceo陈冉认为,开源的市场空间远比闭源大,但未来一定是开源和闭源两条路同时走,“openai开源不开源其实不重要了。”

开源闭源,谁对谁错?

究竟是openai被利益蒙蔽了双眼,还是meta大公无私要为全人类做贡献?

或许,它们在本质上并无不同。openai既没有那么自私,meta也不像网友鼓吹的那样高尚,区别只在于路线和策略。

若论对整个ai行业的贡献,openai毫无疑问是最大的。毕竟,这一轮ai浪潮是由chatgpt掀起的。它点燃了一把火,加速了大模型的普及。事实上,前两年大模型开源社区基本是围着gpt-3在转。

openai不像谷歌、meta那些巨头拥有雄厚的资金积累,早年大佬捐赠的资金早花得差不多了,没钱是做不了研发的,总不能用爱发电。所以openai抱了微软的大腿,奥尔特曼想尽办法为openai赚钱。

陈冉认为,openai的成功其实是商业模式的成功,本质是投资人看到了巨大的商业价值和盈利模式。开源与闭源之间的竞争方向一定是挣钱模式的创新竞争。

meta将技术开源,也不是只为他人做嫁衣。开源是一种策略,能吸引更多开发人员免费帮它迭代技术、修复漏洞,正所谓众人拾柴火焰高,但最核心的技术还是掌握在meta手里,该打击对手的时候它不会手软。就像谷歌,它旗下的安卓是开源系统,但国内手机厂商做自己的系统还是会有很多限制。

而在大模型火起来之前,meta掉进了元宇宙的深坑里无法自拔,砸钱、亏损、裁员,看不到任何希望。大模型是那根救命稻草,chatgpt则是照亮前路的那束光。

再往深了看,闭源的openai和开源的meta,从根本上对ai的价值判断有分歧。

如果将ai比作未来世界的核武器,openai认为它很危险,得谨慎,不能滥用。meta则认为,核武器不能只掌握在少数几个玩家手里,应该开放研究。

关于ai的利弊之辩,是科技圈的一个老话题。马斯克就相信“ai危险论”,他担心有一天机器的智力、意识都超过了人类,可能会取代人类,摧毁人类文明。所以他当年牵头成立openai,只是后来openai没按他设想的路径走。

基于“防止ai取代人类”的愿景,行业里又延伸出两大派别。一派认为大量独立的ai系统比由大公司控制的少量ai系统更安全,ai的研究应该开源开放;另一派认为应该封闭研究,这可以减轻安全风险,防止不法分子滥用获得的代码。

openai属于后者。支持它的人认为开源策略加大了风险,比如伦敦一家ai公司的ceo就认为,meta是最不负责任的人工智能参与者,他问:“我们应该令核武器的设计透明化吗?”

meta将开源视为最优策略,杨立昆就认为,机器最终会比人类更聪明,人类无法阻止坏人获取它,ai必须是开源的,只有让更多人参与其中,最终开发出的系统才会更安全。他认为马斯克的ai威胁论就是科幻小说看多了。

杨立昆曾经的合作伙伴,跟他一块获得图灵奖的杰弗里·辛顿,则持有不同观点,认为ai将对人类构成严重威胁。他的思想也许对他的学生伊利亚造成了影响。伊利亚是openai的联合创始人兼首席科学家,几乎决定了openai的技术路线,他也是openai宫斗事件中开除奥尔特曼的关键人物。伊利亚一直致力于追求安全可靠的agi。业内普遍认为,商业化和agi的路线之争,引发了那场冲突。

所以,openai和meta有不同的信念。openai将agi视为终极目标,并且相信自己将会第一个实现它;meta将开放平台视为最好的路径,试图制定开源标准。当然,它们都希望在这个过程里拿到应得的商业利益。

往长远看,ai的发展是螺旋式上升的,开源也好,闭源也罢,都将为其注入动能。究竟谁是真的在为全人类的未来操心,只有等待时间检验了。

标签: 娱乐头条