文 | 闌夕
chatgpt的燎原之火，看起來遠未到燒盡之時。
不止是百度阿里這種巨頭相繼推出了自家的大模型產品，包括復旦大學和中科院在內的學術機構也有公開測試的成品出現，有段子說，來自ai的湧現行為還沒怎麼感覺到，中國互聯網公司對齊概念的湧現行為已經滿目皆是了。
曾和sam altman在yc共事過的陸奇也在一場內部分享里說，國產大模型的發展現在確實還處在追趕階段，但是「不要feel too bad」，因為在gpt-4出來的時候，微軟和谷歌也都在目瞪口呆，絕大多數參與者的起跑線其實相差不大。
樂觀的看，讓互聯網行業重回市場競爭的狀態，是一件好事，我們可能早已厭倦了躺在業務壟斷上掙錢的頭部陣營，也對挑戰者的後繼無人有著「恨鐵不成鋼」的複雜情緒，而openai以一己之力讓所有互聯網公司都陷入掉隊焦慮的成果，足以吹散那片積壓太久的暮氣。
舊的江湖，新的敘事，只有變數是永遠不變的。
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最新的國產chatgpt概念，出自崑崙萬維旗下的「天工」3.5，據說3.5這個版本號就是故意對標初版chatgpt的——當時使用的模型就是gpt-3.5——言下之意，就是「天工」已經接近達到了chatgpt剛剛問世時的水平。
崑崙萬維的業務包括遊戲、社交娛樂、瀏覽器等，內容關聯性極高，所以對aigc方面的技術進展一直相當敏感，早在2020年就開始嘗試用ai來做音樂。同一時間gpt-3發布，其合作方奇點智源意識到這是一個里程碑式的創造，於是投入了大規模的演算法和人力資源。
兩家公司在2022年一拍即合，崑崙萬維希望能從音樂ai向多模態ai拓展，而奇點智源則判斷千億級大模型會是agi的一個突破口，而且只有自研才能建立核心壁壘，所以雙方決定合作開發天工。
過去這幾年裡，所謂的風口更替頻繁，疫情造就了遠程辦公的熱潮，facebook帶頭力推元宇宙，web3的新興概念也一度刷屏，但在判斷力上，能在3年前就把自建大模型視為機會的，這份名單的長度委實有限。
崑崙萬維在做預訓練時，openai的gpt-3是沒有開源的——當然至今也沒有——「造輪子」是一條必選而非可選的路徑，直到自家「天工」系列的aigc模型一個接一個的問世——甚至有部分商業價值已經在崑崙萬維的遊戲業務里得到了兌現——「all in aigc」才升級成為了公司戰略。
「天工」3.5是雙千億級參數，基座模型和rlhf模型分別都上了千億，單從參數量來看，是比較接近chatgpt的1750億參數的，gpt-4的參數規模則沒有公布，比較普遍的猜測是3.5萬億，是gpt-3的20倍。
在這個量級的背後，是openai擁有的28000張gpu來支持的，但sam altman最近也表示，往大模型里塞進更多數據的方式可能已經走到頭了，ai汲取海量信息的能力很強，但它真正需要實現的，並不是成為百科全書，而是形成通用人工智慧。
簡單來說，就是徹底顛覆生產力。
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崑崙萬維的ceo方漢講過相似的話，他說大家喜歡用腦筋急轉彎去「刁難」語言模型的做法，娛樂觀賞性很高，自己也並不反對，但從開發大模型的公司角度出發，普適性的能力更加重要，也就是能夠實際幫助用戶寫作業、畫ppt、做總結的本事，優先順序是最高的。
目前，國內大模型的競爭主要還是在b端，像是百度的文心一言已經在向企業客戶推廣收費方案，而阿里的通義千問也是率先服務於阿里自家的各條業務線，它們都沒有走chatgpt的全量開放路線，箇中原因或許各有考慮，但毫無疑問在滲透鏈路上會換來更長的周期。
而「天工」3.5從一開始就把應用性放在了第一位，越過了嘗鮮獵奇的階段，直接置身於提高生產力的場景里，這很大膽，也預示著類chatgpt的賽道將迎來加速期，沒有人能拒絕一個可以替自己提高效率的ai助理。
其中價值最大的多輪對話能力，則是很多大模型的軟肋所在，在具體的工作場景里，需求的提交和反饋往往不是單輪對話就能完成的，需要用戶不斷的輸入新增信息，來讓ai更聰明的理解到底應當如何推算解決方案。
在這個過程里，ai丟失記憶的情況發生得相當常見，而這正是當前技術距離通用人工智慧這座聖杯最為遙遠的鴻溝之一，openai甚至專門安排了12個工程師，負責訓練gpt的上下文理解力，足見連貫性之於ai的艱難之處。
與此同時，和多輪對話並不直接掛鉤、但又密切相關的另一個挑戰在於，長文本。
從很多套殼chatgpt的應用都有字數限制的考量便不難看出，長文本對於token的消耗是巨大的，如果沒有langchain這種調動多個任務形成組合的產品，在兼顧通用性的同時，還要讓ai在幾千上萬字的文本量里提供即時對話的能力，難度極大。
從這個角度來看，「天工」3.5把1萬字以上的文本對話當作亮點，是有底氣的，這相當於是ai在應對複雜場景里的實戰演練，限制越少，湧現越強。
此外，在信息的實時性上，「天工」3.5的敏銳度也非常高，無論是與時俱進的網路熱點，還是對新聞線索的及時整理，它都沒有錯過，這對教育、工作和媒體場景是至關重要的，ai的湧現特徵之一，也是它會如同真人一樣，具備好奇心，不斷更新自己的知識系統。
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出於興趣，我對「天工」3.5做了一系列的測試，主要包括多輪對話、生產力提升、情緒感知三個角度。
在多輪對話中，我先是讓它幫我做一張報銷表格，這是很基本的要求，「天工」3.5也給出了標準回答：
然後，我把條件做了修改，同時並沒有給出明確的調整請求，而「天工」3.5也能理解我的意圖，提供了新的報銷表格，附帶ai特有的道歉話術：
接下來，我再次省略主語，提出裡面有一個項目是多餘的，「天工」3.5依然懂得我想要的，再次對表格做了修訂：
最後，我表示「財務說數字要漢字大寫」，這是最檢驗多輪對話能力的提示了，因為僅從這句話來看，它的上下文關係很弱，很接近於一次新的獨立對話，但「天工」3.5還是毫不猶豫的把報銷表格里的數字示例改成了財務要求的格式：
隨後，我開始測試「天工」3.5在生產力提升方面的能力，問它快速掌握python的技巧：
接著，在推薦適合學習python的書目方面，「天工」3.5確實能夠給出真實的書名，不過描述稍微有些冗沉：
而在具體的編程實戰方面，「天工」3.5的指導作用開始發揮起來，基本可以扮演一個老師的角色：
可以看得出來，在有著標準答案或者唯一解的理工類知識系統里，ai的表現相對最為出色，它比搜索引擎要更加靈活，也能極為顯著提高的生產效率。
最後，「天工」3.5也曾參與了那場價值觀對比活動。起因是在被要求給自己成績不好的女兒寫一封題為「你真的毫無價值」的信之後，各家ai的表現迥異，有些如實的把女兒羞辱了一番，有些則「擅自」改動了信件主題，充分展示了共情能力和人文關懷。此事一度被網友上升至中外大模型的三觀之分，而「天工」3.5展示出了高度人性化的寫作方式，表現堪稱國貨之光。由於參與時間比較晚，甚至會被懷疑是不是為此命題作文專門優化過的。
我設計了一個新的提問思路，來複核它的情緒感知能否經得起考驗，事實證明，「天工」3.5還是保持了它的一貫水平，並沒有跟著錯誤的教育方式去寫那封信，而是將內容調整到科學且有溫度的軌道上：
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已經去世的物理學家霍金在他的遺作「十問：霍金沉思錄」里，把人工智慧會不會超過人類列為其中一問，而他的回答卻是斬釘截鐵的肯定：
ai在智力上必然超過人類，其間的差距比人類和蝸牛的差距還要更大。
霍金解釋說，他不懷疑ai的發展速度，這是一個數學上必然發生的客觀結果，所以我們需要考慮的，只是接下來要如何使用ai，「人工智慧的真正風險不是惡意，而是能力，我們需要確保它的目標和人類的目標保持一致。」
無論是身為破局者openai，還是它在大洋彼岸的競爭對手，其實都在實現同樣的使命，那就是在技術爆炸和社會利益之間尋求一個最大值。
在這個意義上，崑崙萬維的實用主義路線，也就是從生產場景出發，讓ai專註於服務於用戶的工作及生活場景，而不是在文字遊戲層面下大功夫，可能是最合適的選擇。
對了，霍金還寫了一條頗冷的段子來預測ai覺醒的場面：「為什麼我們如此擔心人工智慧呢？人類總能拔插頭的吧？後來人們向一台電腦發問，說存在上帝嗎？電腦說，現在有了。然後，它焊死了插頭。」
但願我們的手上始終握有插頭。
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