李彦宏：开源模型是智商税？
乐活
2024-07-11 19:51
英国
李彦宏的观点无疑戳中了AI行业的痛点，但其论述也存在一定的片面性。
元宇宙和加密货币的泡沫确实警示我们不要沉迷于空洞的概念炒作，然而将大模型与之等同未免过于简单化。
这种比较忽视了大模型在技术基础和应用潜力上的本质差异。
大模型作为AGI的潜在路径，其重要性不容忽视。它不仅仅是一个概念，而是一个具有实际计算能力和广泛应用前景的技术平台。
然而，我们不能因此就盲目追捧，将其视为AI界的"救世主"。过度夸大大模型的潜力，无异于重蹈元宇宙和加密货币的覆辙。我们需要理性看待大模型的现状和未来，既不能低估其潜力，也不能高估其当前能力。当前评估大模型的方法如OpenCompass确实存在局限性。这种"应试"式的评估体系可能导致大模型陷入"高分低能"的怪圈。
就像高考不能完全反映一个学生的综合能力一样，这些标准化测试也难以全面衡量大模型的真实水平。
我们需要更全面、更贴近实际应用的评估标准，而不是沉迷于数字游戏。这可能包括在复杂的实际场景中的表现，或者解决开放性问题的能力。李彦宏提出的"卷应用"观点有其合理性，但也不应走向极端。
过分强调短期应用可能会限制大模型的长远发展。历史上许多重大科技突破都是在基础研究中诞生的，而非直接针对特定应用。我们应该在基础研究和应用落地之间寻求平衡，而不是非此即彦白。这需要产业界和学术界的通力合作，共同推动大模型技术的进步。各大科技公司在大模型应用上的探索值得肯定，但也要警惕"为应用而应用"的倾向。
快手的可灵AI、字节跳动的豆包AI工作流、阿里的通义千问APP等都展现了不同的应用方向，但我们还需要思考：这些应用是否真正解决了用户痛点？它们是否具有持续的商业价值？真正有价值的应用应该建立在扎实的技术基础之上，而不是为了跟风或博眼球。百度开放API服务的举措值得称赞，这可能会加速行业发展，促进创新。但我们也要思考：这是否会导致行业陷入恶性竞争？如何在开放与保护之间找到平衡点？开源可能带来技术的快速迭代，但也可能导致核心技术的泄露。企业需要在开放和保护之间做出明智的选择。 此外，我们还需要关注大模型发展过程中的伦理问题。随着AI能力的提升，如何确保其使用不会侵犯隐私、加剧偏见或被滥用？这需要技术开发者、政策制定者和社会各界的共同努力。大模型的训练和部署需要大量计算资源，这可能会导致资源向少数大公司集中。如何确保中小企业和创新创业者也能参与到大模型的开发和应用中来，是我们需要思考的另一个问题。大模型的发展不应陷入"卷模型"还是"卷应用"的二元对立。我们需要的是一个全面的、可持续的发展策略。
只有在技术突破和应用创新之间找到平衡，在开放与保护之间寻求共赢，在商业价值和社会责任之间达成共识，AI行业才能真正实现长足发展，而不是陷入另一个泡沫。
