投资者“为AI痴狂” | 经济学人商业
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Business| Intelligence services
商业 | 智能服务
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Investors are going nuts for ChatGPT-ish artificial intelligence
ChatGPT热潮下，投资者“为AI痴狂”
Even Elon Musk wants his own AI chatbot
连埃隆·马斯克（Elon Musk）也想拥有AI聊天机器人
Since ChatGPT’s launch in November, a mini-industry has defied the broader slump in tech. Not a week goes by without someone unveiling a “generative” artificial intelligence (AI) based on “foundation” models—the vast and complex algorithms that give ChatGPT and other AIs like it their wits. On February 24th Meta, Facebook’s parent company, released a model called LLaMA. Elon Musk, boss of Tesla and Twitter, reportedly wants to create an AI that would be less “woke” than ChatGPT. One catalogue, maintained by Ben Tossell, a British entrepreneur, has just grown to include, among others, Isaac Editor (which helps students write essays), Pickaxe (which analyses your own documents) and Ask Seneca (which answers questions based on the stoic philosopher’s writings). ChatGPT may be much talked about and, with over 100m users, talked to. Yet Mr Tossell’s database hints that the real action in generative ai is in all manner of less chatty services enabled by foundation models.
自去年11月ChatGPT发布以来，一个小型产业已经一扫科技行业的普遍低迷。每周都有人发布基于“基础”模型的“生成式”AI产品，这些庞大而复杂的算法赋予了ChatGPT和其他类似AI产品的智能特性。2月24日，Facebook母公司Meta发布了一款名为LLaMA的模型。据报道，特斯拉和Twitter的老板埃隆·马斯克（Elon Musk）希望开发一款相比ChatGPT“警醒”（woke）程度更低的AI。由英国企业家本·托塞尔（Ben Tossell）维护的AI产品目录最近收录了Isaac Editor（可以帮助学生写论文）、Pickaxe（可以分析用户自己的文件）和Ask Seneca（可以回答关于斯多葛学派哲学著作的问题）。ChatGPT也许既是很多人的聊天话题，也是1亿多用户的聊天对象。然而，托塞尔先生的数据库显示，生成式AI的真正作用在于提供各种由基础模型支持且聊天属性较少的服务。
Each model is trained on reams of text, images, sound files or other data. This allows them to interpret instructions in natural language and respond with text, art or music. Though such systems have been around for some time, it took a consumer-facing service such as ChatGPTto capture the world’s—and investors’—imagination. As Mike Volpi of Index Ventures, a venture-capital (VC) firm, says, this happened just as his fellow tech backers, burned by the cryptocurrency crash and the empty metaverse, were on the lookout for the next big thing. In addition, even more than web browsers and smartphones, foundation models make it easy to build new services and applications on top of them. “You can open your laptop, get an account and start interacting with the model,” says Steve Loughlin of Accel, another VC firm.
每个模型都是通过大量的文本、图像、声音文件等数据训练出来的，所以它们能够理解用自然语言发出的指令，并以文字、图片或音乐作出回应。虽然这样的系统已经存在了一段时间，但像ChatGPT这样面向消费者的服务问世，才吸引了全世界的目光，使得投资者遐想连篇。正如风险投资公司Index Ventures的迈克·沃尔皮（Mike Volpi）所说，他的技术支持者同事正为加密货币市场的崩溃和空虚的元宇宙焦头烂额，并正尝试寻找下一个风口时，ChatGPT横空出世。此外，相较于网络浏览器和智能手机，基础模型更容易在两者的基础上建立新的服务和应用。另一家风险投资公司Accel的史蒂夫·洛克林（Steve Loughlin）说：“打开笔记本电脑，注册一个账户，您就可以开始与模型互动”。
Money is flooding into the business. In January it was reported that Microsoft poured $10bn in OpenAI, the startup behind ChatGPT, on top of an earlier investment of $1bn. Pete Flint ofNfX, another VC firm, now counts more than 500 generative-AI startups. They have so far collectively raised more than $11bn—and that is excluding OpenAI (see chart). Mr Volpi talks of a “Cambrian explosion”.
大量资金正纷纷涌入这一产业。据报道，微软公司先前曾向负责研发ChatGPT的初创企业OpenAI投资了10亿美元，今年一月又豪掷了100亿。另一家风投公司NFX的皮特·弗林特（Pete Flint）指出，如今新成立的生成式AI公司超过500家，到目前为止，这些企业募集资金已逾110亿美元，这还不包括OpenAI公司（如表所示）。沃尔皮先生称这一蓬勃之势有如“寒武纪大爆发”。
So which generative-aiplatforms will make the big bucks? For now, this is the subject of head-scratching in tech circles. “It’s just not clear if there will be a long-term, winner-take-all dynamic in generative AI,” wrote Martin Casado and colleagues at Andreessen Horowitz, one more VC firm, in a recent blog post. Many startups offer me-too ideas, often more feature than product. Even the resource-intensive foundation models may end up as a low-margin commodity: though proprietary ones such as OpenAI’s GPT-3.5 are ahead, open-source alternatives aren’t far behind.
那么，究竟哪些生成式AI平台会大赚一笔呢？科技界正对此挠头苦思。另一家风投公司安德森·霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）的马丁·卡萨多（Martin Casado）和同事在最近一条博文中写道：“关于生成式AI将来是否会长期出现赢家通吃的局面，目前尚不清楚。”许多初创企业相互效仿点子，比起产品本身，它们更注重其功能特性。即使是资源密集型的基础模型最终也有可能变成低利润的商品，毕竟专利模型（如OpenAI公司的GPT-3.5）目前虽居于领先地位，但其他开源替代品正紧跟其后。
GenerativeAI is also tiptoeing into a legal minefield. The models often get things wrong. And they can go off the rails. Sydney, the chatbot Microsoft is developing for its Bing search engine using OpenAI’s tech, has insulted a few users and professed its love to at least one (it has since been reined in). AI platforms may not enjoy the legal protection from liability that shields social media. Copyright holders of web-based content on which existing models are being trained without asking permission or paying compensation are up in arms. Getty Images, a repository of photographs, and individual artists have filed lawsuits against AI art-generators such as Stable Diffusion. Stable Diffusion says, “We take these matters seriously. We are reviewing the documents and will respond accordingly.” News outlets fear text-gobbling ais, too.
生成式AI也在法律雷区如履薄冰。基础模型会时常出岔儿，也有失控的可能。Sydney是微软使用OpenAI技术为其搜索引擎必应（Bing）开发的聊天机器人，它已经冒犯了好些用户，而且向至少一位用户示爱（此后一直受到限制）。AI平台可能无法享有属于社交媒体的法律免责保护。在未经允许或者未支付报酬的情况下，用户正不断用源于网络的内容对现有模型进行训练，激起了内容版权所有者的强烈反对。图片库盖蒂图片社（Getty Images）和个体艺术家已对Stable Diffusion等AI绘图生成器提起诉讼。Stable Diffusion公司表示：“我们严肃对待这些问题，我们正在审查所有文件，并将作出相应回应”。新闻媒体也对一股脑地吃进内容的AI深表担忧。
OpenAIis already downplaying the launch later this year of GPT-4, the highly anticipated update to its foundation model. It won’t temper VC types’ appetite for generative ai. For more risk-averse investors, the safest bet at the moment is on the providers of the ample processing power needed to train and run foundation models. The share price of Nvidia, which designs chips useful for AI applications, is up by 60% so far this year. Cloud-computing services and data-centre landlords are rubbing their hands, too. Whichever AI platform comes out top, you can’t go wrong selling picks and shovels in a gold rush.
预计今年晚些时候发布的GPT-4，是基础模型一次备受期待的升级，但OpenAI已在对其低调处理。当然这不会降低风投对生成式AI的预期。对于风险趋避程度高的投资者，在训练和运行基础模型方面都具备充足处理能力的供应商，是目前最安全的赌注。为AI应用设计芯片的英伟达（Nvidia）今年的股价到目前为止已上涨了60%。云计算服务和数据中心的租赁方也在摩拳擦掌。无论哪个AI平台拔得头筹，在这轮淘金潮中您按照“售铁镐卖铁锨”的理论投资准会没错。
注释：
selling picks and shovels in a gold rush：在美国“淘金热”的时候最后稳稳地发了大财的，不是去直接淘金的人，而是向淘金者出售铁镐、铁锨、帐篷和牛仔服的人。依据这种情况，彼得·林奇认为在股票市场上，你不必冒着很大的风险去追涨热门股，相反可以冷静地投资那些与热门题材相关或为热门题材提供设备、服务的公司，这就是他在股市投资上的“铁镐和铁锨”理论。
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有钱的投资者“为AI痴狂”，而作为没有未来的英专生，钞票并不多的我们其实也能在此番“热潮”中做点什么。
众所周知，科技正在以人们难以想象的速度迅速发展，人工智能产业秒新分异，我们人工翻译的处境貌似岌岌可危。不过我觉得对笔译员而言，ChatGPT的出现利大于弊。对于那些翻译水平本就不尽如人意的人工翻译来说，其实根本没必要担心自己将来是否会被取代，因为如今的机器翻译水准尚令人满意，已然可以即刻取代他们。但对于笔译功夫还算说得过去的人工译者来说，ChatGPT的到来与兴盛实则为一大福音。文中说，“托塞尔先生的数据库显示，生成式AI的真正作用在于提供各种由基础模型支持且聊天属性较少的服务。”可见此类平台的定位貌似本就不以聊天为指向。考虑到其对于海量数据极为迅速且比较精准的查询与检索，我们作为译员大可以将这类平台当作是个能够提供各个语言新兴术语解释的语料库，毕竟无数试验和实操都表明，这类交互式、生成式的模型对源语文本的理解力非常强，虽然还不能进行很丝滑的多语转换，但这已足矣。对我们译者来说，这一工具就如同出租车司机手中的高德地图，而驾驶员不仅具备开车技能，还懂得如何从“人类”的视角、以“人性”的方式处理道路上可能出现的各种紧急情况。这也许可以解释为什么大多数人不会放心地乘坐全自动驾驶汽车吧。而且，对这一领域疯狂投资的现状和元宇宙所曾经历的可以说是非常相似，但直到今天，元宇宙在放眼所及的热搜话题中近乎销声匿迹，其在各类娱乐场合中的表现也是有目共睹的有些滑稽。所以说，既然我们无法百分之百确定在这一投资热潮消退后人们对ChatGPT的关注度还会有多少，不如从这一“黑科技”的兴起中寻求一些启示——既然它能让我们距离成为“人机合一的优秀译者”更近一步，何不充分利用好投资者的贡献，多想想我们人工翻译要如何在其助力而非威胁之下做到更好？
当然，虽然没有很多钱可以用来投资这一产业，我们英专翻专人还是可以运用独属于我们的聪明才智为生成式人工智能（尤其是翻译领域）的进一步发展添砖加瓦。AI机器翻译的一大根据和支撑便是人工翻译的语料。交互式平台中机器提供的译文理论上是基于海量平行文本的综合产出，而平行文本的初始创造者便是人工翻译。这也是为什么我们常言“人工智能翻译其实是人工翻译的一面镜子。”如文中所言，目前还不够成熟的AI会“一股脑地吃进内容”，导致“示爱”现象的产生，同时也会输出具有典型问题的译文，如把“so that”无脑翻成“以至于”、大量使用被字句等。很大程度上，正是由于不少水平欠佳的人工翻译常犯下此类错误，无法很好产出灵动性语言的机器才会反向吸收这些文本，学习如何犯错误，并生成一些并不差强人意的译文。因此在ChatGPT热潮下，不仅投资者对AI痴狂，人类译者也应想想，自己可以为这些实质上并不以聊天为定位的交互模型做些什么。多说点不欧化的中国话、多翻点有“人类特征”的文字、从和ChatGPT的对话中多学点全新领域的陌生知识……总之就是，既然没钱投资这一产业，那不如多多投资自己，让自己能为resource-intensive的AI数据库创造更多有价值、有用处的resource，让这些模型能接触到更多更正宗的人话。或许只有等到绝大数人工翻译都能产出好的译文了，或是绝大多数译文都由好的人工翻译产出了，AI翻译才可能会彻底取代人类~
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