生成AI不如狗聰明？Meta把AI的路走窄了呀……

搞商業化，還是搞研究？Meta的兩難選擇。

“你以為的商戰勾心斗角，真實的商戰其實樸素無華。”

這句調侃的話，放在當下科技巨頭們的AI競賽上，竟然也能對得上。

當地時間周三，在巴黎舉行的Viva科技大會上，Facebook母公司Meta首席人工智能科學家Yann LeCun（楊立昆）在談到生成式AI時口出金句：“AI還缺失了一些真正重要的東西…別說是趕上人類的智力水平了，現在是連狗都不如。”

為何無所不能的ChatGPT，在LeCun口中仿佛一無是處？

為新模型打廣告，科技大佬惹爭議

Yann LeCun，世界深度學習三巨頭之一，“CNN之父”。

自從2013年加入Facebook后，LeCun一直為這家科技巨頭搭建AI體系。

同時，他一直在打造自己理想中的AI——一種能夠學習世界如何運作的內部模型，可以快速學習，并且隨時應對不熟悉的新情況。

這種機器被LeCun稱為“世界模型”，光從名字就看得出來，這不是什么簡單能搗鼓出來的東西。

相比之下，基于文本訓練的GPT大模型就簡單地多，并搶先引起了AI革命。

LeCun始終認為，GPT大模型根本不是所謂的“人工智能”，因此完全不會威脅人類。

在最近一次演講中，LeCun再次批評GPT大模型所使用的方法（根據概率生成自回歸的大模型），根本無法破除幻覺難題，直接發出斷言：GPT模型活不過5年。

而在這次大會上，LeCun在被問到AI 當前的局限性時，他又一次借機“嘲諷”了GPT大模型：“那些 AI 系統仍然非常有限，它們對現實世界的基本現狀沒有任何理解，只是純粹基于大量的文本進行訓練。但大部分人類知識與語言無關，所以這部分人類經驗不會被AI捕捉到。”

LeCun舉例稱，AI現在可以通過美國的律師資格考試，卻不會安裝一臺洗碗機，但一個10歲的孩子可以“在10分鐘內學會”，因此“生成AI的智商甚至不如狗”。

雖然這是一種詭辯，但LeCun確實有點底氣這么說——就在會議前一天，Meta震撼發布人工智能模型 I-JEPA，報道稱它可以比現有模型更準確地分析和完成缺失的圖像，而這正是“世界模型”的雛形。

這里我們就不仔細介紹該模型的細節，只要知道該模型可以通過自監督學習獲取常識，不需要依賴人工數據進行增強預訓練（總之就是，真的很強）。

在評價完GPT大模型后，LeCun趕緊接上話稱，Meta正致力于基于視頻內容訓練 AI，這比語言訓練更為艱難。

“就好比五個月大的嬰兒看到一個漂浮在空中的物體不會想太多，但九個月大的嬰兒就已經會對此感到驚訝，因為他已經能意識到通常情況下物體不應該處于漂浮狀態。”

I-JEPA之所以強悍，就是因為它可以像人一樣，在成長中不斷學習，而不依賴人類去預設數據。

趁著新品發布宣布一波，順便提一嘴友商的AI產品，Meta在AI競賽里要彎道超車了？

模型雖好，仍需商業化

很不幸，I-JEPA雖然很強大，但終究還是一款偏向研究的產品，而當下的Meta急需一款商業化AI產品給外界再次畫出一個大餅。

此前，Meta被元宇宙狠狠拖累了一把，股價在去年11月跌至谷底，扎克伯格趕緊宣布裁員。

不可否認，在采取一系列降本增效的措施后，Meta實現了觸底反彈。

截止本月初，Meta股價已經從88美元/股一路漲回到了281美元/股。

結合美股其他公司的強勁表現來看，Meta或多或少也沾了AI的光，因此趁著AI的風口仍未散退，扎格伯格也希望借助這個長賽道來為業績和資本注入一劑強心針。

事實上，Meta的AI實力并不弱，靠著LeCun這類大佬自研多年，Meta的AI產品并不輸于其他幾家科技巨頭，I-JEPA就是最好的例證。

但問題在于，Meta在商業化路線上出現了大問題——自研的生成式AI技術都被用在自家產品層面，而LeCun主推的下一代AI在商業化進度上又遠遠落后生成式AI。

今年2月，Meta發布了全新大模型系列LLaMA，據稱其13B版本可以與GPT-3相媲美。

最初該模型并沒有開源，但在發布一周后，它突然在匿名論壇4chan上泄露，引發大量下載，這下不得不成為無需付費的“開源”大模型。

此后，基于LLaMA構建的模型雨后春筍般冒出，包括斯坦福大學推出的Alpaca大模型，僅需52k數據、花費600美元、訓練3小時，就能對標GPT-3.5。

這樣的開源神器，誰不愛呢？

有人認為，Meta是故意泄露，目的是跟ChatGPT形成競爭，但從近期扎格伯格接受采訪時的回答來看，Meta高層內部一直把LLaMA定義為“供研究人員使用”，因此LLaMA更多還是無意中泄露。

在采訪中，扎格伯格表示，會在LLaMAV2版本上考慮商業化進程，其目的還是希望于為微軟、谷歌們扳扳手腕。

顯然，與GPT大模型屬于同類型的LLaMA，與LeCun主導的I-JEPA互相矛盾。

是堅持研究，還是想辦法實現商業化，Meta需要做選擇了。

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