人工智能，飞入寻常百姓家 | 经济学人社论（感想超赞）

2023-05-17 00:05

导读

02 新手必读

现在翻译组成员由牛津，耶鲁，LSE ，纽卡斯尔，曼大，爱大，圣三一，NUS，墨大，北大，北外，北二外，北语，外交，交大，人大，上外，浙大等70多名因为情怀兴趣爱好集合到一起的译者组成，组内现在有catti一笔20+，博士8人，如果大家有兴趣且符合条件请加入我们，可以参看帖子我们招人啦！

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Leaders | A stochastic parrot in every pot

“随机鹦鹉”飞入寻常百姓家

英文部分选自经济学人20230513社论版块

Leaders | A stochastic parrot in every pot

“随机鹦鹉”飞入寻常百姓家

What does a leaked Google memo reveal about the future of AI?

泄露的谷歌备忘录揭示了人工智能怎样的未来？/谷歌备忘录泄露，人工智能未来几何？

Open-source AI is booming. That makes it less likely that a handful of firms will control the technology

开源人工智能正蓬勃发展，更少可能由少数几家公司垄断这项技术了。

注释：“随机鹦鹉”是一个机器学习术语，由Emily M. Bender在2021年的人工智能研究论文“关于随机鹦鹉的危险:语言模型会太大吗?”中提出，该论文由Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major和Margaret Mitchell合著。他们认为，大型语言模型是“一个系统，根据它们如何组合的概率信息，随意地将它在大量训练数据中观察到的语言形式序列拼接在一起，但不涉及任何意义:一只随机的鹦鹉。”

https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_parrot

THEY HAVE changed the world by writing software. But techy types are also known for composing lengthy memos in prose, the most famous of which have marked turning points in computing. Think of Bill Gates’s “Internet tidal wave” memo of 1995, which reoriented Microsoft towards the web; or Jeff Bezos’s “API mandate” memo of 2002, which opened up Amazon’s digital infrastructure, paving the way for modern cloud computing. Now techies are abuzz about another memo, this time leaked from within Google, titled “We have no moat”. Its unknown author details the astonishing progress being made in artificial intelligence (AI)—and challenges some long-held assumptions about the balance of power in this fast-moving industry.

技术人员通过编写软件改变了世界，他们也同样擅长撰写长篇备忘录文章来秀文字，其中最著名的几篇备忘录标志着计算机时代的一些转折。犹记得比尔·盖茨（Bill Gates）1995年的《互联网浪潮》备忘录，将微软的重心转移到互联网领域；又或是杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）2002年的《API指令》备忘录，向外界开放了亚马逊的数字基础设施，为现代云计算的诞生铺平了道路。现在，科技界对另一份备忘录议论纷纷，这次是从谷歌内部泄露的，标题是《我们没有护城河》，作者未知。该备忘录详细介绍了人工智能(AI)领域正取得的惊人进展——并对这个快速发展的行业中一些长期存在的权力平衡假设提出了挑战。

AI burst into the public consciousness with the launch in late 2022 of ChatGPT, a chatbot powered by a “large language model” (LLM) made by OpenAI, a startup closely linked to Microsoft. Its success prompted Google and other tech firms to release their own LLM-powered chatbots. Such systems can generate text and hold realistic conversations because they have been trained using trillions of words taken from the internet. Training a large LLM takes months and costs tens of millions of dollars. This led to concerns that AI would be dominated by a few deep-pocketed firms.

2022年底ChatGPT横空出世，人工智能一夕之间闯入了公众视野。ChatGPT是一款由大语言模型驱动的聊天机器人，由OpenAI开发而成（这是一家和微软关系密切的初创公司）。ChatGPT的成功促使谷歌和其他科技公司也纷纷发布了自己的大语言模型聊天机器人。经过了互联网上提取的数万亿个词汇的训练，这些系统可以生成文本并进行真实的对话。训练一个大型的大语言模型需要数月时间，耗资数千万美元。人们不禁担心人工智能领域将由少数财力雄厚的公司主导。

But that assumption is wrong, says the Google memo. It notes that researchers in the open-source community, using free, online resources, are now achieving results comparable to the biggest proprietary models. It turns out that LLMs can be “fine-tuned” using a technique called low-rank adaptation, or LoRa. This allows an existing LLM to be optimised for a particular task far more quickly and cheaply than training an LLM from scratch.

但是这种想法是错误的，谷歌备忘录如是说。备忘录指出，借助免费的网络资源，开源社区的研究人员所获得的结果能与最大的专有AI模型相媲美。事实证明，可以使用一种叫作低秩适应(Low-rank Adaptation, LoRa)的技术“微调”大语言模型。这样一来，开发人员可以针对某一特定任务专门优化大语言模型，其速度和成本远远优于从零开展模型训练。

注释：

Low-Rank Adaptation (LoRA)是 Microsoft 于 2021 年推出的一项新技术，用于微调大型语言模型 (LLM)。 LoRA 是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。

大语言模型是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

Activity in open-source AI exploded in March, when LLaMa, a model created by Meta, Facebook’s parent, was leaked online. Although it is smaller than the largest LLMs (its smallest version has 7bn parameters, compared with 540bn for Google’s PaLM) it was quickly fine-tuned to produce results comparable to the original version of ChatGPT on some tasks. As open-source researchers built on each other’s work with LLaMa, “a tremendous outpouring of innovation followed,” the memo’s author writes.

3月，开源AI迎来了爆发式增长。Facebook母公司Meta开发的LLaMa大模型在网上惨遭泄露。虽比最大型的大语言模型要小（LLaMa模型最小的版本有70亿参数，而谷歌的PaLM有5400亿个参数），但经过快速微调，在某些任务上的完成度LLaMa可以与ChatGPT初始版本相匹敌。开源研究者们以LLaMa为基础建构大语言模型，在彼此成果基础上迭代更新进步，“一大波创新成果新将会接踵而至”，谷歌备忘录的作者写到。

注：

ub 收获 7k+ 星

https://www.infoq.cn/article/dkpasnisvmd1wiqts41h

This could have seismic implications for the industry’s future. “The barrier to entry for training and experimentation has dropped from the total output of a major research organisation to one person, an evening, and a beefy laptop,” the Google memo claims. An LLM can now be fine-tuned for $100 in a few hours. With its fast-moving, collaborative and low-cost model, “open-source has some significant advantages that we cannot replicate.” Hence the memo’s title: this may mean Google has no defensive “moat” against open-source competitors. Nor, for that matter, does OpenAI.

这可能对人工智能领域的未来产生巨大的影响。谷歌备忘录解释道：“一开始，开展模型训练和试验需要来自大型研究机构的总产出结果，如今只需一人、一晚和一台强大的笔记本电脑。”，如今，只要花上几个小时的时间和100美元的成本就可以微调好一个大型语言模型。凭借其快速迭代、相互协作和成本低的模式，“开源有我们无法复制的明显优势”。从这一角度看，备忘录的标题恰如其分：这可能意味着谷歌没有抵御开源竞争对手的“护城河”，同样地，OpenAI也没有。

Not everyone agrees with this thesis. It is true that the internet runs on open-source software. But people use paid-for, proprietary software, from Adobe Photoshop to Microsoft Windows, as well. AI may find a similar balance. Moreover, benchmarking AI systems is notoriously hard. Yet even if the memo is partly right, the implication is that access to AI technology will be far more democratised than seemed possible even a year ago. Powerful LLMs can be run on a laptop; anyone who wants to can now fine-tune their own AI.

不是所有人都同意这一观点。诚然，互联网的运行依赖于开源软件。但人们也使用付费的专有软件，比如Adobe Photoshop与微软Windows系统。或许，AI领域也能实现这种平衡。此外，对AI系统进行基准测试可谓难如登天。然而，即便谷歌的备忘录只说对了一半，那也意味着相较于一年前，如今的AI技术更加普及。一台笔记本电脑就可以运行强悍的大语言模型。只要你想，任何人都可以微调出自己的AI。

注释：

1.thesis n. a statement or an opinion that is discussed in a logical way and presented with evidence in order to prove that it is true

2.democratize v. to make sth. accessible to everyone

3.谷歌备忘录的详情，请点击查看：

https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither

4.开源软件：其源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用，修改和分发也不受许可证的限制。

5.对AI的基准测试包括但不限于性能测试、易用性测试、道德测试、安全测试等。

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1754686485865384474&wfr=spider&for=pc

This has both positive and negative implications. On the plus side, it makes monopolistic control of AI by a handful of companies far less likely. It will make access to AI much cheaper, accelerate innovation across the field and make it easier for researchers to analyse the behaviour of AI systems (their access to proprietary models was limited), boosting transparency and safety. But easier access to AI also means bad actors will be able to fine-tune systems for nefarious purposes, such as generating disinformation. It means Western attempts to prevent hostile regimes from gaining access to powerful AI technology will fail. And it makes AI harder to regulate, because the genie is out of the bottle.

这种结果有利有弊。好处是，一些公司垄断AI的可能性大大降低；使用AI的成本减少，并且加快了该领域的创新步伐；研究人员也更容易分析AI系统的行为（以前，研究人员难以访问专有AI模型），这有利于提高系统的透明度与安全性。然而，轻轻松松便能获得AI技术也意味着，居心不良的人也能微调系统，来达成不法的企图，比如炮制虚假信息。此外，西方国家试图阻止敌对政权得到强大AI技术的计划将以失败告终。同时，AI监管也愈发困难，因为覆水难收/因为精灵一旦出了瓶子，就回不去了。

注释：

the genie is out of the bottle:

Ifthe genie is out of the bottle, something has been done or created which cannot be changed or stopped, especially something which some people regret.

Whether Google and its ilk really have lost their moat in AI will soon become apparent. But as with those previous memos, this feels like another turning point for computing.

谷歌与其同侪是否真的已经失去了AI领域的“护城河”，结果很快揭晓。但正如之前发布的备忘录那样，谷歌的这份备忘录或将成为计算机领域的另一转折点。

翻译组：

Charlie，往者不谏，来者可追
Humi，在躺平、侧卧和睡梦中寻找诗和远方

Yuqing，女，理想主义体验派，经济学人读者

校核组：

Hannah，做个废柴，保持愉快
Collin，男，崇拜科比的一枚小翻译

Clark，愿以此生功德回向给众生，离苦得乐

观点|评论|思考

本次感想

Forest，爱树的人，精神小花园持续耕耘中

今天面对GPT，我们无非是在问一个问题，这是否是一种通用型技术？能否成为促进各产业创新的基础元件？这东西有多靠谱？它会成为垄断性技术吗？

历史地来看，便宜的生产或发行机制的出现，从来不是新鲜事物。每一次发明创造所导致的制造成本下降，都会导致产量的增加或者被传播的信息量（内容产量）发生剧增。类似技术创新最初都会导致令人目眩的无序，而且大抵都会给我们带来莫名深重的危机感，但是就目前来看历史还尚未真正敲响过世界的丧钟。

比如20世纪初，曾经发生过广播大混乱，人们初识声音传播的魅力，于是热情的声音制造和传播者们任意地滥用频谱，随意地切断他人，甚至不惜淹没海上遇险船只的呼救，情况越来越令人不安，经过一轮轮论战，人们终于发现，其实我们需要一个有效的市场，当产权可以被清晰地界定时，我们就能够对这些使用权进行交易。法律与市场的联手，梳理了新技术所带来的人们狂野且亢奋的，难以扼制的热情。

技术的初创者，通常自然会期待对此拥有某种市场势力，能够拥有未来可期的垄断权。然而泄露的谷歌备忘录好像在告诉我们，这将是一个copycat轻松横行的领域，效颦东施与苦练而成的西施，其差别并没有可期待的那么显著。

不过虽然“历史不会简单的重复，但总是压着相同的韵脚。”

只要能够有所差别，除非我们所有人都能轻松地、低成本地确认其质量，那么这将是完全竞争市场。然而事实上人们并不能轻易辨别“真假公主”，所以信息不对称和欺诈一定会产生。于是当下，与其说GPT已然带来满城风雨，不如说甚嚣尘上的更是我们的并非杞人之忧，风险真的会来！正因为我们害怕，我们应该就会有所作为？

如果我们足够有行动力，我们一定会对此做出反应。

当我们开始将其作为通用技术元素融入生产活动，大约就会产生基于信誉的品牌。虽然这些品牌也可能像金融危机前后的大投行，常在河边走，难以忍耐、难以搞定，那终究、总要湿一湿的鞋，不过竞争应该还是会分出高下，而能够相对胜出者将会有更好的市场回报。而且根据信息产业规律，马太效应胜者为王估计仍然会是王道。除却一些大大的寡头，剩下的市场草根若只是任其恣意生长，那也许也难免群群小魔乱乱舞，形同今日的自媒体，不过危险性也许要大不少。所以为了一个好市场、好社会，我们期待政府治理要快快跟进，我们也希望大家可以合作，虽然这比较难！从来历史都告诉我们，如果我们以为那些聪明人所带来的总是全部都是好事，因为聪明所以他们无需被监管，那我们今天已经早就摔倒在爪哇国无法爬起了。

所以我们应该需要制衡，也需要快快地进步。

不经意间，发现Pearson教育集团，其实2022已经在布局应对IT等领域劳动力的培训需求的最新举措，员工如今需要接受如何使用人工智能等流程的培训。那么，也许我们可以期待这种培训的大规模化、普遍化的前景？那就是说，我们所有人都需要学习新东西了。

我们于此不妨胡思乱想一把：也许，新的考试会因此产生？而一旦开始考试，就会产生应试宝典？

这取决于，这件事本身是否足够地重要。

对于一切足够重要的事情，理性的个体和组织终将对此做出反应。

在这一过程中，为了应对风险，总有一些足够乐观、冷静和聪明的人会想出好办法。

毕竟，机器会学习，我们人也会。

也许我们要用不同的方法，究竟是什么样的方法，考虑到太阳系还有50亿年的寿命，我们尚需努力，拒绝躺平，暂时不明白，先互相观察观察也好：）

让我们做一个冷静的理性乐观者吧！

愿景

打造

独立思考 | 国际视野 | 英文学习

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来源: qq

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