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這次的AI狂潮也是炒作嗎?位處技術創新浪潮初期,想布局得先面對3挑戰

撰文者:風傳媒 / 林彥呈 更新時間:2023-08-17 瀏覽數:1,917

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科技 投資 AI ChatGPT 技術 LLM

圖片來源:達志影像

近年AI技術與應用發展突飛猛進,自從ChatGPT問世之後,眾人對於AI的關注、創新和投資達到了空前的熱度。

VMware執行長Raghu Raghuram認為,面對千載難逢的技術革命浪潮,企業若要充分發揮生成式AI的價值和潛力,必須解決3大核心挑戰,透過導入AI應用提升工作者的生產力,並加快全球經濟發展。


Raghu Raghuram分析,比起前幾次對於AI的炒作,這次的不同之處在於,生成式AI能讓我們以對話的方式與強大的AI工具進行互動,進而生成包括文本、程式碼、視訊、音訊在內的全新內容。

AI經濟價值達7.9兆美元,但須先克服3挑戰

如今的大型語言模型(LLM),讓英語、漢語等母語變成了真正的程式設計語言,人們在這些模型中輸入的提示詞,基本上就是用來運算答案的程式碼,這是有史以來距離實現程式設計真正普及化最近的一次。

Raghu Raghuram認為,這一切都在告訴人們,我們正處在千載難逢的革命浪潮中,這將為軟體發展、客戶支援、銷售、市場等主要的業務部門帶來轉型機遇;新一輪AI創新浪潮的加快,也將對整個全球經濟產生深遠影響。

有了生成式AI,人們可以透過解決不同學習者的差異性來重塑教育、幫助醫生做出臨床診斷、協助客戶做出投資決策等,且這都還只是冰山一角,根據麥肯錫最近的一份報告顯示,生成式AI每年可為全球創造高達7兆9,000億美元的經濟價值。

只不過,猶如以往此類大規模創新突破的早期階段一樣,人們在更加廣泛採用AI方面遇到了一些重大的障礙,而且若要在企業中充分發揮生成式AI的價值和潛力,必須共同解決3大核心挑戰:

挑戰1》將天價變成平價

Raghu Raghuram指出,訓練和管理當今的生成式AI模型既複雜又昂貴,需要耗費大量專用算力和高速網路以及無數記憶體。當前AI模型的效能與運算基礎設施的實際比率為1:1,在這種情況下既無法擴展,也難以持續。

風險投資機構Andreessen Horowitz最近將訓練ChatGPT這樣的模型,描述為「人類迄今為止運算密集度最高的任務之一」。目前,單次訓練的價格從50萬美元~460萬美元不等,而且隨著模型的更新,訓練將成為一項持續性的花費。

看到這些令人瞠目結舌的費用,許多人便得出結論:全球將只會有極少數像ChatGPT這樣的「超大型LLM」,但其實還有另一條出路,未來一般企業都能以可承受的價格構建並運作自己的定制化AI模型。

這條路的關鍵在於靈活性和選擇性,儘管大多數資訊長都計畫使用超大型LLM來處理各種案例,但他們也想要構建大量較小的AI模型,以便針對特定任務進行優化,這些模型通常奠基於開源軟體。

事實上,目前開源AI模型的創新數量之多,令人吃驚。可以預見的是,許多企業將把這些開放模型作為許多案例的首選,而不再依賴目前占據主導地位的大型專有LLM。

這些開放的專用模型將充分利用企業獨有的知識財產——領域專用資料,企業可以在專門的基礎設施上富經濟且高效率地運作這些較小的AI系統,包括更加便宜的GPU(圖形處理單元)以及經過改良的低成本CPU,提供AI工作負載所需要的性能和輸送量。

透過降低成本以及構建兼具靈活性和選擇性的解決方案,開闢出一條對於主流企業來說更加可及的AI創新路徑。

挑戰2》將專業的AI知識,讓普通人也能理解

如今,AI模型的構建、微調和運作都需要高度專業化的人才,而且這些人才供不應求,執行長和資訊長幾乎都會把這件事列為首要難題之一。

他們敏銳地意識到,AI開源軟體領域發展迅速,並且希望在最新的創新成果出現時,能夠快速、輕鬆地轉移過去,而不會被鎖定在任何一個平台或廠商上;如果只有很小一部分的專業技術人員懂得當今AI模型背後的「奧祕」,那麼就很難實現這種適應性。

Raghu Raghuram認為,為了填補這一技能缺口,需要從根本上簡化構建和訓練AI模型的流程與工具,這便是參考架構的「用武之地」,由於大部分內部人員缺乏相關專業知識,而無法從頭開始構建AI解決方案的企業機構,可透過它獲得藍圖和可行的途徑。

挑戰3》將風險變成信用

最後,或許也是最重要的一點是,我們需要將風險變成信用。

Raghu Raghuram指出,當前的AI模型會帶來隱私問題、法律和監管問題、智慧財產權洩露等巨大風險,這些風險有可能損害公司聲譽、傷害客戶和員工,並對收入產生負面影響。

在員工不小心將敏感的內部資料洩露到ChatGPT等工具上後,許多企業開始限制員工使用生成式AI工具;同時,當今的生成式AI系統還缺乏基本的信用,它們經常會產生「幻覺」,創造出無意義、無關或不準確的新內容。

因此,企業需要制定一套強而有力的道德準則來保障並加強公平性、隱私性、責任追究、他人的智慧財產權以及訓練資料的透明度等;一個龐大且不斷擴張的組織生態,正在努力解決AI可解釋性、資料完整性和資料隱私等核心問題。這個開源社群正作為這場運動的中心進行創新,努力幫助企業以安全可控的方式訓練和部署AI模型。

新一輪創新浪潮來襲,謹慎行事與勇敢行動成挑戰

Raghu Raghuram指出,正如行動應用革命在過去15年中,改變了商業以及我們與技術的關係,新一輪AI應用浪潮將大幅提升工作者的生產力,並加快全球經濟發展,「我們正處於新一輪超級創新週期的初期,共同面臨的挑戰是,如何讓這項強大的新技術變得更加經濟、可實現和可信。」

Raghu Raghuram表示,世界各地AI決策者普遍認為,需要實現戰略上的平衡,也就是在存在未知因素的情況下謹慎行事,尤其是在保密、隱私和專有資訊濫用方面;與此同時,還必須讓企業能夠快速接受新的AI模型,這樣才能以負責和道德的方式參與到下一輪創新浪潮之中。

本文獲「風傳媒」授權轉載,原文:這次的AI狂潮,和之前的炒作有什麼不同?企業若想發揮價值,專家點出3大挑戰
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