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差一步称霸AI:历史进程中的扎克伯格

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2023年06月25日 22:08

本文来自微信公众号:远川研究所 (ID:caijingyanjiu),作者:陈彬,编辑:李墨天,题图来自:视觉中国

2016年1月,Facebook的创始人扎克伯格在自家平台上公布了一则重磅新闻:Facebook秘密研发的围棋AI机器人即将取得突破。

由于围棋的棋路千变万化,机器从来没有在该领域战胜过人类顶级棋手。Facebook的AI如果真能战胜人类,无疑是一个里程碑级的事件。

这个项目的领头人是Facebook的首席科学家杨立昆(Yann Le Cun),也是人工智能领域公认的泰斗级人物。上世纪80年代,杨立昆在贝尔实验室的自适应系统研究部门任职期间,开发了大名鼎鼎的“卷积神经网络”。

2012年,多伦多大学的教授杰夫·辛顿(Geoffrey Hinton)凭借着卷积神经网络AlexNet在ImageNet大赛上一战成名,直接开启了深度学习的浪潮。一年后,杨立昆成为Facebook人工智能研究院的第一任主任,两人在2018年一起拿到了计算机科学领域的最高荣誉图灵奖。

杨立昆加入后,Facebook的AI研究风驰电掣。扎克伯格2016年1月预告的“围棋AI”,很可能是Facebook在AI领域野心与成就的一次集中展示。

然而,命运却向扎克伯格和杨立昆开了一个戏谑的玩笑——两个月后,谷歌DeepMind团队研发的AlphaGo横空出世,以4-1战胜韩国棋手李世石。AI从实验室迅速蔓延到社会舆论场,Facebook也许只差那么一点点,就能站上舞台中央。

7年过去,伴随ChatGPT再次将AI推向前沿科技的潮头,谷歌、微软、英伟达甚至百度都在按部就班地推动着历史进程,Facebook似乎成为了一个尴尬的旁观者。

2023年5月,美国副总统哈里斯在白宫举办了一场AI主题的闭门会,谷歌、微软、OpenAI和Anthropic四家公司的CEO受邀出席。吃瓜群众很快发现了盲点:扎克伯格去哪儿了?

事后,有好事记者跑去采访了一位匿名官员,后者略显阴阳怪气地回应[4]:“目前在该领域处于领先地位的公司,才会收到邀请”。

那么,Facebook真的落后了吗?

2013:离未来一步之遥

AlphaGo战胜李世石后,全球掀起了一股创业浪潮。仅中国大陆,一年便诞生了528家AI创业公司[9]。这个过程中,最失意的莫过于Facebook和杨立昆,从杨立昆当时更新的Facebook动态来看,他对Google的先声夺人相当不甘心。

实际上,Facebook离AlphaGo的创造者DeepMind一度非常接近:直到2013年,DeepMind还是一家位于伦敦、只有几个博士的草台班子,谷歌CEO拉里·佩奇在打飞的时,偶然间听到马斯克与一位投资人的闲聊,才知道有这么一号人。

然而,嗅觉敏锐的拉里·佩奇立刻带领谷歌高管飞往伦敦,在DeepMind演示了一段AI自动玩游戏的Demo后,谷歌当场决定收购。

不过,DeepMind很快收到了一个更高的报价,来自Facebook。

当时的Facebook还是如日中天的社交网络巨人,但扎克伯格却如坐针毡。面对iPhone的节节胜利,扎克伯格认为,面对汹涌而来的移动互联网,Facebook还远远没有获得数字世界的主导权。

为了深度参与移动化浪潮,扎克伯格秘密立项了一个自研手机项目,这部手机曾非常接近上市,甚至富士康已经做出了工程样机,但最终被取消,坐拥十亿用户的扎克伯格始终充满焦虑:谁会打败Facebook?

出于这种防御性的目的,扎克伯格为Facebook的未来十年勾勒了两条路线:

一条是VR,2014年,Facebook爽快地掏出20亿美元,收购了连众筹订单都还没交付完的Oculus。那会儿还没“元宇宙”这么时髦的称呼,但扎克伯格坚信这是“下一代互联网”。

另一条是AI,扎克伯格让下属整理了一份全球顶级AI研究者的名单,自己挨个打电话三顾茅庐,这才有了对DeepMind的竞购。

不过,由于一些收购后权限的问题,DeepMind最终花落谷歌,随后,扎克伯格又找到了还在纽约大学教书的杨立昆。

为了将杨立昆纳入麾下,扎克伯格答应了他许多苛刻甚至任性的要求,比如AI实验室设立在纽约,实验室与产品团队完全划清界限,允许杨立昆继续在纽约大学任职,研究成果必须开源等等。

相比之下,如今呼风唤雨的微软才是当年落后的那个。不出意外,Facebook实验室迅速声名鹊起,论文一篇接着一篇,成为了谷歌最难缠的对手。

2015年,Facebook成功将GAN(生成对抗网络)从“玩具”改造成了“工具”[7],推动了AI绘画的兴起。一年后,Facebook又推出了PyTorch。这是一个集合了大量代码与模型算法的超级仓库,能免除不少重复性工作。日后一众机构大炼AI时,都用到了它。

但AlphaGo在2016年的横空出世似乎是一个转折点,杨立昆的得意门生扎伦巴(Wojciech Zaremba)在不久后离职,和身在谷歌的好基友伊利亚(Ilya Sutskever)一起跳槽去了一家名叫OpenAI的小公司。

2017年底,正在替Facebook撰写传记的记者史蒂文约见了杨立昆。面对采访,杨立昆对Facebook的工作依然给出了极高的评价,“马克(扎克伯格)经常说,我的任务是推动最先进技术、研究的发展。如果研究成果能对产品产生影响,那很好,但要有更大的梦想[6]。”

但几个月后,杨立昆本人却从AI实验室的管理岗位卸任了。

2018:仰望星空的权利

在2018年之前,Facebook的AI实验室主要负责学术研究,由另一个产品团队负责成果的转化,两者互不干涉。但2018年初,这种架构发生了巨大的变化。

杨立昆卸任后,Facebook新入职了一位副总裁,负责同时管理AI实验室和产品团队。原本的AI实验室,如今将承担更多来自产品团队的需求。

毫无疑问,此举显然违背了扎克伯格对杨立昆的承诺,但前者正被更大的麻烦困扰。三个月后,小扎将坐在美国国会山的证人席上,面如死灰,被近100位议员用600多个问题持续轰炸10个小时[11]。

当时,Facebook陷入了非常严重的监管危机:假新闻、操纵选举、传播极端信息。为了解决这些问题,小扎一度雇佣了上万人的审核团队,但意外仍在发生。

2019年,一位暴徒在Facebook上直播了17分钟的无差别袭击,51人在200多名直播观众面前失去了生命。

直播结束12分钟后,Facebook才撤下了相关内容。随后,外包的内容审核公司决定不再与Facebook合作,因为平台上的极端信息“对审核员造成了严重的心理创伤”。

走投无路之下,小扎选择将希望寄托于AI,推动AI研究部门“下沉到业务”。

这一时期,Facebook加大了对识别型AI的投入,希望机器能筛选出霸凌、种族歧视的信息,甚至假新闻。

2021年底,Facebook社交媒体业务进一步失速,市场份额被TikTok大面积蚕食。在这种情况下,扎克伯格希望迅速启动新的现金流业务,改善公司的营收状况。在竞争压力下,Facebook把赌注押在了尚不成熟的VR业务上,还将公司名字改成了Meta。

改名一个月后,AI研究团队又被划归到元宇宙部门,辅助VR/AR相关软件工具的开发,“为业务赋能”。

Meta曾试着做了一个生成“元宇宙内容”的AI工具

Meta的AI业务之所以一路坎坎坷坷, 问题就出在社交媒体这门生意上。

和做Windows系统、云计算等基础设施生意的微软相比,社交媒体实在“吃力不讨好”。面对平台治理难题,收购不完的竞争对手,Meta开始疲于奔命。

面对激烈的竞争,Meta的算力大多都被用在了广告、信息流,以及对标TikTok的短视频产品Reels上,留给研究团队的并不多。

在2021年,库克治下的苹果推出了ATT(App Tracking Transparency)功能——当App试图收集个人数据时,手机会有提示,用户有权拒绝。这对Meta赖以经营的定向广告是釜底抽薪的重拳。

核心的社交媒体业务腹背受敌,势必会影响AI研究部门的预算与学术宽容度。而在2021年后,Meta又以all in的姿态投入VR产品,在全年亏损百亿美元的背景下,扎克伯格还打算加大力度,宣布2023年的元宇宙研发投入将提升至390亿美元,听得股东血压飙升。

2023年5月,杨立昆在一档播客中提及了Meta落后的另一个原因:舆论压力。

社交媒体平台所获取的影响力,会让平台面临舆论的过分关注,几乎没有什么试错空间。更何况在2018年听证会之后,批评Facebook几乎成为了一种政治正确。

实际上,早在ChatGPT诞生之前,Meta的AI团队就推出了聊天机器人BlenderBot 3。后来有人跑去问BlenderBot 3,该如何评价小扎与Facebook,没想到AI回复称,“扎克伯格的商业行为并不总是合乎道德”“自从删除facebook后,我的生活好太多了”。

BlenderBot 3的对话内容,是向公开的互联网文本学习来的——瞧,没人喜欢扎克伯格[15]。

Meta自家AI对扎克伯格的锐评

2023:出乎意料的对手

时间迈入到GPT时代,谷歌、微软与OpenAI承包了新闻的头版;相反,与Meta相关的新闻却似乎只剩下了裁员。从这个角度看来,白宫开会没请扎克伯格,也有几分道理。

但说Meta在AI领域毫无建树,显然也不客观。据科技风投机构Thundermark Capital的测算,直到2022年Meta的“AI研究指数”依旧能在全球企业中位居第三,仅次于谷歌和微软。“AI教父”杨立昆从管理岗卸任后,仍在Meta AI担任首席科学家,能够在Meta继续搞研究。

主营业务虽陷入泥潭,但扎克伯格始终没有下牌桌。2023年发生的两个“意外”,更预示着Meta似乎将卷土重来。

第一个意外发生在3月,Meta推出了用于AR研究的视觉大模型SAM(Segment Anything)。SAM是一个图像分割AI,它能自动将图像中的每一个要素都识别并分割出来。

举个例子,如果让SAM看一张游客照,它能自动分割出画面中的景点、人物,以及人物穿的衣服、背的包、手中的饮料等每一个细节要素。

原本为AR而研发的SAM,意外在CV(计算机视觉)领域引起了轰动,“CV版ChatGPT”的叫法不胫而走。包括宇视科技在内的大型安防企业,都受到SAM的启发,转而也去开发视觉大模型产品。

第二个意外发生在5月,媒体曝光了一位谷歌工程师的备忘录,标题为:“我们(谷歌)没有护城河,OpenAI也一样”。

备忘录的主要内容,都在讲述一个名叫LLaMA(美洲鸵)的大模型给他带来的冲击——LLaMA是Meta在2月推出的一个大语言模型。简单来说,这只“美洲驼”与ChatGPT有三点不同:

其一,LLaMA只是个基础模型,并没法直接拿去给C端用户使用。但开发人员能够以它为基础,去开发自己的聊天机器人;

其二,GPT系列多为闭源,但LLaMA却向特定的合作伙伴开源其代码;

其三,GPT系列追求“大力出奇迹”,猛堆各种参数,但LLaMA讲究效率。其论文中提到,LLaMA的上限虽不及GPT-4,但LLaMA只需要7B参数,就能实现比175B参数的GPT-3更强的能力。

LLaMA后来的轰动源于一次泄密——有人将LLaMA的源代码公开到了4chan论坛上,使得任何一个普通工程师,都有机会开发自己的聊天机器人产品。毕竟最低档7B参数的“美洲驼”,只需要一台笔记本电脑就能部署,不必像OpenAI那样动辄上万块GPU,对中小开发者极其友好,且性能也没差到哪去。

泄漏后的几个月内,一位斯坦福大学的研究人员,只花了不到600美元就做出了一个性能尚可的AI聊天机器人;大洋彼岸的哈工大,数位研究人员用“美洲驼”和专业数据做出了一个医学知识AI,取名叫“华驼”[20]。

围绕LLaMA,一个生态开始涌现。

在那位谷歌工程师看来,开源生态会让全世界的机构和个人研究员都参与进来,帮助美洲驼模型快速迭代和进化,封闭的谷歌、OpenAI将输掉这场游戏。

上述观点虽没能得到所有人的认同,但开源的确是Meta所擅长的。尽管面临业务上的诸多麻烦,但Meta一直遵循当初对杨立昆的开源承诺,前文提到PyTorch框架正是其成果之一。

随后,媒体一反常态,将扎克伯格形容为“AI所需要的英雄”,因为他让LLM(大语言模型)不再只被个别机构所垄断[21]。据外媒爆料,新一代“美洲驼”已箭在弦上,准备正式向谷歌、微软发起冲锋。

对于Meta,OpenAI总裁阿尔特曼曾给出过一个非常贴切的评价:“我认为Meta的AI策略,在最风光的那几年也是相当混乱的。但我认为他们如今非常认真,并且有非常能干的人,预计Meta很快就会有更连贯的策略,并成为一个令人惊讶的新玩家[23]。”

尾声

杨立昆在上世纪80年代就创造了卷积神经网络,但由于算力的匮乏,深度学习经历了漫长的冬天,直到2012年才开始提速。但踩下油门的人并不是杨立昆,而是他多年的好友杰夫·辛顿。

从某种角度看,杨立昆的经历和Facebook是类似的。

在互联网公司围绕着DAU和GMV短兵相接的年代,Facebook就意识到了AI的潜力,并且和谷歌、亚马逊一样,做好了长期投入的准备。但伴随主营业务开始四面漏风,以AI和VR为代表的长远投资不可避免地产生动作变形。

在以亿为单位的AI军备竞赛里,Facebook虽贵为FAANG的首字母,但盈利能力其实长期处于末流。

而在主营业务持续失血、AI技术路线尚不明确的情况下,最初那些的义无反顾,也许多少会打点折扣。逐渐放缓的增长,也难以支撑扎克伯格继续四处下注。

但另一方面,即便面临商业层面的种种困境,Meta还是保持了为AI研究提供资金支持的策略,也最大程度遵守了对AI研究团队的承诺。坦率地说,足以令一些稍有风吹草动就关掉研究部门的国内公司汗颜。

对一家公司而言,“长期主义”是一个昂贵的体系,它的核心其实是健康的收入结构、长期稳定的现金流。对一个企业掌舵者来说,“不下牌桌”则更考验面临技术创新不确定性时,孤注一掷的魄力。

“长期主义”其实是属于少数公司的特权,但“不下牌桌”有时却更加珍贵。

本文来自微信公众号:远川研究所 (ID:caijingyanjiu),作者:陈彬,编辑:李墨天

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