被人工智能“败坏”了的谷歌搜索引擎

本周二晚 Alphabet 的最新财报显示:人工智能开始显现正在蚕食谷歌核心的搜索业务。

2023 年 8 月,我和小时候一起玩的一位好朋友一起吃午饭。她兴致勃勃地和我聊起了古汉语书籍,我对古汉语一窍不通,恍惚间,我抬起头问她道:“你知道吗?就像美国科幻灾难片里那些无穷无尽又杀不死的蝗虫。现在,人工智能正在这般呼啸着涌向电子书籍”。

去年 8 月,我就已经看到:由 AI 生成的伪书正在纷纷涌向亚马逊和其他在线书店。而亚马逊上的搜索估计控制着至少一半的美国图书销量。

这些由 AI 生成的伪书甚至有时候还会借用真实人类作者的名字。例如因为此事登上了头条的出版专家简.弗里德曼。她发现:一些使用她名字并声称是由她写的假书可能是由 AI 生成的。随后,亚马逊删除了这些图书列表。但弗里德曼想知道:“如果情况发生在知名度较低的作者身上时,亚马逊会怎么做?”

根据《纽约时报》的报道:目前,图书类目中的“旅游指南”已经是 AI 伪书的重灾区。此外,AI 图书正在渗透进“烹饪、编程、园艺、商业、手工艺、医学、宗教和数学,以及自助书籍和小说”等类别。

而谷歌搜索引擎,是另外一个灾难地。

大概也是在去年 9 月的时候,我发现:人工智能内容的洪流已经开始涌动,谷歌却在几乎没有护栏的情况下任其流动。


(一)

去年 9 月,一位美国旅游博主突然发现:她网站 80% 的流量,在 48 小时之内消失了。

她指出:是由 AI 编写的帖子,现在排名超过了她。而其他在 SEO 论坛上发帖的网站所有者也声称:由 AI 生成的内容,现在开始出现在了他们的内容之上。

有些人的搜索排名则出现了大幅的下滑。运营着多个旅游相关网站的奥弗霍尔特告诉美媒 Insider:“昨日,我们发现正常流量下降了 55%,今天的情况则更加糟糕。”

“这是一个笑话。”另一个人则在网站所有者论坛上写道:“我有长篇内容,写得很好,经过充分研究,内容里有大量原始图像内容,但却输给了 500 字的由人工智能生成的垃圾。”

以上案例,都是对去年 9 月谷歌最新政策更新的抱怨。

需要注意的是:多年来,谷歌一直在与 SEO 优化做斗争。后者是指:网站用关键字来填充自己,以使自己网页在搜索结果中排名更高。因此多年来,每当谷歌推出新更新以遏制 SEO 时,这种有关搜索结果的波动很常见,内容创建者也常会抱怨。但上述一些网站所有者称,他们以前从来没见过这样的转变。

复杂的是,就像电子书的购买者,很难区分人类作品与仿制品的区别,这方面读者评论或有帮助。但目前的情况是:评论栏也开始充斥由 AI 生成的帖子。

同样的情况也发生在了谷歌搜索上:尚不清楚有多少被提升的内容,实质上是由 AI 生成,或者是否只是由人类以不同方式编写的其他内容?这凸显了目前用户与谷歌面临的一个问题:不可能发现机器生成的内容和人类工作间的区别。


(二)

有三个关键性的信息,需要引起大家的高度注意。

第一个是:2023 年 9 月,谷歌更新了对“有用内容文档”的定义。此前,谷歌在定义有用内容系统时,认为要优先考虑人类创建的内容。

但去年 9 月,谷歌发布的最新指南删除了这部分内容。这也标志着:谷歌对于 AI 内容的态度发生了根本性的转变。

简单讲,此前谷歌对有用内容的指导是——“由人类撰写的、为人类撰写的原创和有用的内容”。而谷歌更新之后的最新指南变成了——“为人类创建的原创和有用的内容。”

换句话说,谷歌认为:只要由人工智能生成的内容被认为是高质量的,那么谷歌也会在搜索引擎中推广这些内容。

第二,根据本周二晚 Alphabet 刚刚发布的最新财报:谷歌的核心搜索收入没有达到预期,导致 Alphabet 股价盘后大跌了 6.5%。

需要注意的是:这是经由谷歌财务数据/财报所显露出来的第一个重大信号:人工智能真的开始在蚕食谷歌的核心搜索业务……

本文剩余内容的主要摘要如下

1,Alphabet 此次财报的具体信息。 

2,需要注意的是,以上情况也改变了消费者与社交媒体的互动方式,并将大幅削弱消费者使用社交媒体的时间。那么,公司进行数字营销的首要投资渠道将发生什么样的变化?首席营销官们又该如何调整客户获取和忠诚度保留策略呢?需要大家到我的星球阅读全文。


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人形机器人崛起:OpenAI、微软洽谈投资 Figure AI,希望募资 5 亿美元

据彭博社两小时前报道:人形机器人初创公司 Figure AI 正在洽谈由微软公司和 OpenAI 领投的一轮融资,希望总共筹集高达 5 亿美元的资金。

知情人士告诉彭博社:Figure AI 正在为这笔交易寻找更多投资者。而在目前正在讨论的一种情况下,微软公司将投资约 9500 万美元,OpenAI 将投资 500 万美元。

彭博社指出:这笔交易将使 Figure 的投前估值达到 19 亿美元左右,投后估值则可能显著提高。换句话说,Figure AI 很可能将通过这笔交易跻身独角兽俱乐部。

不过,融资还未最终确定,投资金额也可能发生变化,或交易仍然可能破裂。微软、OpenAI 和 Figure AI 均拒绝置评。

需要注意的是:Figure AI 将自己描述为是“一家将通用类人形机器人带入生活的人工智能机器人公司”。该公司正在开发一款由 AI 驱动的机器人,其外观和动作都与人类很相似。Figure 表示,希望其名为 Figure 01 的机器人能够执行不适合人类的危险工作,并且希望其技术能够有助于缓解劳动力短缺问题。

截至目前,Figure AI 总共募集了 7900 万美金。去年 4 月,其募集了 A 轮 7000 万美元,领投机构为 Parkway Venture Capital。之后的 2023 年 7 月,该公司又募集了 900 万美元,领投机构为英特尔。

看起来,目前全球 AI 机器人行业的募资活动超级忙碌。

今年 1 月初,由 OpenAI 支持的挪威 AI 机器人初创公司 1X Technologies AS 筹集了 1 亿美元。而总部位于温哥华的 Sanctuary AI 正在开发一款名为 Phoenix 的人形机器人。此前伊隆·马斯克也曾表示,特斯拉正在开发一款名为 Optimus 的机器人。

相关阅读:34% 的独角兽公司将消失


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给苹果的 Apple Vision Pro 泼点儿冷水

上周五,苹果开卖 3499 美元的头戴式耳机 Apple Vision Pro 已经是目前美国科技界最重要的新闻。据说,国内不少朋友都在想方设法地从美国苹果官网预定,而 Vision Pro 在美国许多地点的设备已经售罄,无法在店内提货。

根据彭博社的报道:最初,苹果仅计划在美国销售 Vision Pro,但未来几个月也将在其他市场推出,第一批会推出的市场就包括有中国。

这也是我写这篇文章的原因。我也很喜欢 Vision Pro,但也正因为此,我要给大家泼点儿冷水:如果你是第一批购买苹果 Vision Pro 的用户,在某些至关重要的方面,你可能会大失所望。


(一)

让我们先来看一下 Vsion Pro 的愿景。

需要注意的是,美国在混合现实领域竞争的大公司主要有两家:一家是苹果,另一家是扎克伯格的 Meta。而 Vision Pro 是有史以来最贵的消费类耳机之一,其价格大约要比 Meta 的最新设备贵上七倍。

为什么 Vision Pro 会卖得这么贵呢?仅仅是因为苹果公司的声誉溢价吗?

当然不是。有些美国评论界人士已经指出:Vision Pro 的主要功能,将会是“媒体”,尤其是当我们身在旅途时,该设备将被大规模地消费。换句话说,Vision Pro 的愿景可以简单概括如下:

本质上,虚拟现实的耳机,其实就是未来的电视和剧院。以后,我们每个人都将用上一个属于自己一个人的、更加个性化的屏幕来取代电视和电影院。这块个性化的屏幕,将“坐”在我们的脸上,从而让屏幕可以追随我们的眼球变得无限之大,同时,声响效果惊人。

尤其值得一提的是:看起来,我们身在的亚洲是多么需要这样的产品。

亚洲的大城市都寸土寸金,没有大房子。即便有一个大房子,往往也被四、五个人共用。这就是为什么我没有住在上海的原因。两周前,我一个朋友刚好在微信上和我感叹:“上海 2000 万人,有几个人的居住能够超过美国普通的一个蓝领。”

所以,Apple Vision Pro,一个只属于你独享的超级豪华家庭影院。它有超高分辨率的显示屏,可以为每只眼睛提供比 4K 电视还要多的像素。并且,它没有任何占地面积,隔音效果还很好,你不会吵到任何人。


(二)

那么为什么说,在某些至关重要的方面,你可能会大失所望呢?

需要注意的是:与所有的新技术平台一样,Vision Pro 的成功将取决于第三方应用和服务。

在这方面,首先令人惊喜的是,一些生产力应用的加入。

例如,Slack 已经发布了一款适用于 Vision Pro 操作系统 VisionOS 的应用。微软公司也将推出适用于该系统的 Office 365。此外,还有来自于视频应用 Zoom 和 Box 的应用程序。

但是,作为“一个超级豪华的家庭影院”, VisionOS 生态中主要的娱乐类合作伙伴却没有兴趣来提供帮助。

第一,全球最大的视频订阅服务公司 Netflix,不打算为该设备推出新应用。它说,使用该设备的用户可以通过网络浏览器来看 Netflix。

第二,全球最受欢迎的视频与音乐服务提供商 YouTube,也不打算加入。它既不会为该设备推出新应用,也不打算允许其 iPad 应用在 Vision Pro 上运行——YouTube 也建议客户用网络浏览器来看其内容。

第三,我非常喜欢的、全球最受欢迎的流媒体音乐服务 Spotify 也没有计划为该设备推出新应用。并且,它不会让它的 iPad 应用在 Vision Pro 上运行。

此外,回避苹果这一最新设备的其他主要开发商,还包括有谷歌以及 Meta 等 iOS 和 iPadOS 的中流砥柱。这与此前的苹果移动生态形成了鲜明的对比。

换句话说,这就像是开发商们与过去的决裂。也表明:Vision Pro 可能是一个与 App Store 完全不同的故事。……

本文剩余内容的主要摘要如下

1,为什么开发商们不愿意配合 Apple Vision Pro?

2,如果这可能是一个与 App Store 完全不同的故事,那么最适合 Apple Vision Pro 的应用会是哪些?哪些开发商最适合利用该平台?


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慢一点儿招聘,提示工程师 Prompt Engineer这个岗位终将消失

每隔一个月我就会出门去“采风”,主要是想了解一下创业圈一线朋友们的最新信息。

上周五我到上海见了五位朋友。其中一位老朋友和我交流了他的新事业,是一个 AI 应用项目。我的朋友提到眼下公司最重要的事情之一是要赶紧招聘提示工程师 “prompt engineer”。

我的脑海中闪过两天前的新闻:OpenAI 推出了 DALL-E 3。

我不是工程师,但可能也正因为此,经由对 DALL-E 3 的一瞥,我的直觉告诉我:OpenAI 的趋势目标似乎是要去 “Prompt” 化。

因为对于包括我在内的这种不是技术出身的普通大众,我认为需要精准的 Prompt 描述是一种未完成的产品形态。我不认为萨姆.奥特曼个人会觉得每个人都必须成为 Prompt 大师。至少,从目前文生图模型的进化来看是这样。

“所以招聘的节奏是不是慢点儿比较好?不要一下子招太多。”我和我的朋友说:“招/裁人的成本很高。”


(一)

当然,我的直觉不是空穴来风。

9 月 21 日,OpenAI 推出了文生图模型 DALL-E 的升级版本 DALL-E 3。下面是 OpenAI 对其新版本的评价。

“DALL-E 3 比我们以前的系统了解更多的细微差别和细节,让您可以轻松地将您的想法转化为极其准确的图像。”

简单讲,DALL-E 3 的升级可以分为两部分:

1,第一部分是,对提示词有了更好的理解能力。

我们需要掌握提示工程是因为:通常从文本到图像系统,会因为忽略文字或者描述而出现缺陷。但 DALL-E 3 在这方面的能力有了重要飞跃,它消除了提示工程的复杂性。

OpenAI 称:“DALL-E 3 可以准确地表示具有特定对象的场景以及它们之间的关系。” 如下图,这是 OpenAI 博客文章中的一个示例:

需要注意的是:目前,包括 Midjourney 等在内的文生图模型,都没有解决需要精确提示词的这一挑战——如果是单独的角色和物体,图像很容易生成,并且生成图像的质量也很高,但如果是不同的物体,AI 系统就必须遵循提示词中所描述的特定关系的场景。

第二,OpenAI 把 DALL-E 3 与它的 ChatGPT 连接了起来。

这样做的好处是:可以让 DALL-E 3 插上 ChatGPT 的翅膀——因为 ChatGPT 所具有的出色的文字能力,可以帮 DALL-E 3 理解和生成更加准确的图像。

啥意思呢?比如说,我们只需要要求 ChatGPT 给出提示词,聊天机器人就会写出一个词语很多的段落来供 DALL-E 3 遵循。而 DALL-E 模型对于较长的句子效果更好。

为此 OpenAI 称:与聊天机器人的这种联系,可以让更多人能够创作 AI 艺术,因为他们已经可以不必非常擅长于给出提示词。

也就是说:如果 OpenAI 对 DALL-E 3 的描述是真实的,那么某种程度上,DALL-E 3 已经攻破了限制利用 AI 来创建精美图像能力的壁垒。至少对于文生图模型是这样,消除提示工程的里程碑似乎已经实现。



(二)

当然,上周六下午回到家后,我又做了大量的搜索来验证我的直觉。

下面是我的一些发现:

1,不久之前,萨姆.奥特曼曾经预测:Prompt engineering 提示工程是生成式 AI 的一个临时阶段。

2,Huggingface 的研究员 Sanh 认为:提示工程师的角色是暂时的。毕竟,最终您不应该通过输入一串复杂的常用短语来与聊天机器人进行交互。你应该只是和它交谈。

Sanh 还将一些直接与模型打交道的提示工程师,比作为是“公关部门为了某人准备接受媒体采访”,其作用是指导这个系统,就有点儿像是一个未经修饰的民选候选人,以便它“表现得正确”。

3,这两天,其实英文网站上已经慢慢出现一些英文博客,讲述了和我一样的想法。大家有兴趣的可以搜索一下。



(三)

总结,我最终想表达的是:

过去一段时间,提示工程师这个职业几乎是科技界最热门的新工作,不仅年薪优渥,甚至哪怕你只是掌握了相关技能,你都可以写到你的个人简历里。

但是恐怕,除了只是在一些非常专业的领域里,比如说医疗保健系统等等,还会在相当长的一段时间内,还需要让训练有素的人来与 AI 进行交互,也就是做提示工程。但是可能,并非所有的领域都如此。

其中一些,可能一段时间以后或者几年之后就不存在了。

仅供大家参考。


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生成式 AI 应用的用户留存率太低?这些食品 AI 应用让我眼睛一亮

上周红杉资本在《生成式 AI 的第二幕》中指出:目前生成式 AI 应用的最大问题,是需要证明自身的价值,因为目前以 AI 为先的应用明显用户留存率不够。

相关数据如下:

头部的移动类应用,一些最好的消费级公司,第一个月的用户留存率能达到 60%-65% 的 DAU/MAU,甚至 WhatsApp 达到了 85%。

但生成式 AI 应用的用户留存率,中位值只有 14%(Character 和“AI 陪伴”类别是例外,他们比较高)。

红杉资本由此指出:“这意味着,用户还没有在生成式 AI 产品中找到足够价值,能够让他们每天都使用。因此如果开发者想要建立起持久的业务,就需要解决用户留存问题。”

红杉资本还指出:目前的生成式 AI 市场正从第一幕过渡到第二幕,也就是从由基础模型驱动,过渡到真正地由市场驱动,后者将会是从客户出发的、并能够解决人类问题的。

这不禁让我想起了我不记得是在哪里看到过的一则新闻。大意是讲:一个北美的小孩在一次编程大赛中做了一个应用并获得了大奖。

这个获奖的应用其实非常简单,就是支持用户扫描自己冰箱里的生鲜食品,然后,应用会快速地按照食品即将过期的时间顺序排列出这些食品。

由于我长期在家办公,并且我自己做饭,加上我很喜欢囤货,所以我家的冰箱就是一个生鲜食品过期的重灾区。也因为此,我对这个创意过目不忘。

有意思的是,昨日我发现:全球好几家创业公司已经推出与食品相关的 AI 应用,甚至已经出现了完全就以 AI 为先的食品创业公司。它们的投资方包括了大名鼎鼎的美国加速器和投资机构,如 Accel、YC、Khosla Ventures 以及 Index Ventures。

这些创业公司都具有以下特点:

1,都和生鲜食品有关(这意味着高频和用户黏性)

2,都是消费级应用,涉及了一个很大规模的人群。(这意味着市场规模)

3,都和健康或者健身有关。想想看,如果你吃了过期的生鲜食品?(这意味着用户痛点)

看起来,AI 在食品和健康方面是一个很好的工具。……

本文剩余内容的主要摘要如下

目前美国用 AI 来进化食品与健康类赛道的创业公司都有哪些?他们是怎么做的?如何呈现编辑界面?如果呈现更具黏性的工作流程?如何呈现多模态?


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“为什么说英伟达的 AI 霸主地位只是暂时的”

现在,人工智能领域的绝大部分创业公司都想和英伟达合作,而英伟达也在疯狂地买、买、买。

根据英伟达财报:其二季度营收达到了 135 亿美元,是去年同期的两倍,并预计第三季度营收将猛增 170%。

英伟达似乎不知道该把如此多的钱用来干什么。根据金融数据公司 PitchBook 的数据:今年以来英伟达大约已经完成了 20 笔交易。甚至仅仅是在上周,我看到它又完成了三笔交易。

目前,英伟达正在试图投资每一个可以想象到的客户、合作伙伴以及收购目标,它还投资了一系列最有前途的人工智能公司。

包括投资了推理类的自主代理 AI 创业公司,如 Imbue、 Inflection AI 和  Adept AI;也包括收购或投资了边缘人工智能(Edge AI)的创业公司 OmniML 等等。

与大家分享一篇文章《为什么说英伟达的 AI 霸主地位只是暂时的》。本文涉及了“推理”,也涉及了未来时态的边缘人工智能。以下是我的翻译简写。


英伟达是一家令人惊叹的公司,数十年来,它一直在执行逆向愿景,并因为其在人工智能革命中的核心作用而成为了全球最有价值的公司之一。

我想解释一下,为什么我认为英伟达在机器学习领域的头把交椅,在未来几年还远远没有坐稳。

为此,我将谈一谈英伟达当前主导地位背后的一些驱动因素,以及这些因素在未来将如何变化。


一,当前

以下是我认为目前英伟达胜券在握的几大原因。

1,几乎没有人在运行大型 ML 应用程序

除了少数几家大科技公司外,很少有公司能够真正在生产中运行大规模人工智能模型。他们仍在摸索如何开始使用这些新功能,因此主要成本都围绕着数据集收集、训练硬件以及模型作者的工资。这意味着:(目前)机器学习的重点是训练,而不是推理。

2,所有英伟达的替代方案都很糟糕

如果你是创建或者使用 ML 模型的开发人员,使用英伟达的 GPU 要比使用 AMD OpenCL 卡、Google TPU、Cerebras 系统或其他任何硬件都简单得多,耗时也少得多。

软件栈方面,英伟达的软件也要成熟得多,有更多的示例、文档和其他资源,找到有英伟达经验的工程师也要容易得多,与所有主要框架的集成也更好。

因此,竞争对手不可能超越英伟达打造的平台效应。在当前市场上,赢家通吃才是最合理的,而英伟达就是赢家。

3,研究人员拥有购买力

现在,招聘 ML 研究人员的难度可想而知。而 ML 研究人员的需求之一,就是使用英伟达的平台。

他们熟悉英伟达的平台,使用英伟达的平台能提高他们的工作效率,如果选择其他平台,不仅需要时间,而且无法获得就业市场所看重的技能。

由于目前聘用和留住研究人员的成本非常高,因此在购买硬件时,研究人员的偏好会被放在非常重要的位置。

4,训练延迟规则

根据经验,模型需要在一周之内从头开始训练。从早期的 AlexNet 开始,我就发现这一点是正确的,因为如果迭代周期变得更长,就很难进行经验测试和原型设计,而经验测试和原型设计对于实现准确性的目标仍然至关重要。

随着硬件的速度越来越快,人们会建立更大的模型,直到训练所需要的时间再次大致相同,并通过更高质量的模型而不是减少总训练的时间来获得收益。

这样一来,购买最新的英伟达 GPU 就变得非常有吸引力,因为你现有的代码大部分都能正常工作,但速度会更快。

从理论上讲,竞争对手有机会以更低的延迟取胜,但是他们的软件栈不可避免地处于较差的状态(英伟达的 CUDA 已投入数十年),这意味着这种理论上的假设主要是一种幻想。


二,接下来会发生什么变化?

所以,希望我已经提出一个令人信服的理由,即英伟达的成功背后,有着强大的结构性原因。

以下是我对未来几年这些条件将发生变化的看法。

1,推理将占据主导地位,而非训练。

多年前有人告诉我:”训练成本随着研究人员数量的增加而增加;推理成本,则随着用户数量的增加而增加。”

我从这句话中得到的启示是:……

本文剩余内容的主要摘要如下

促使英伟达占据 AI 霸主地位的“条件”未来几年将发生什么变化?以及当这些条件变化时,对未来又意味着什么?


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英伟达 NVIDIA 进军云服务市场

我在第一期直播中说过,英伟达不仅是一家芯片制造商,同时也是一家软件巨头公司。

英伟达研发软件的历史,其实最早可以追溯到 2005 年,它的 CUDA 软件平台。此后,英伟达于 2017 年推出了 AI 软件包,英伟达在人工智能领域提供的其实是硬件与软件的解决方案。

而根据美媒刚刚爆出的消息:英伟达新推出的云服务——DGX Cloud,将成为英伟达野心超越销售芯片的又一最新案例。

根据美媒的报道:英伟达正在利用自己在 AI 硬件领域的主导地位,来产生英伟达云服务 DGX Cloud 的收入。

具体操作方式如下:

2022 年,英伟达向亚马逊 AWS 以及美国市场上的其他云提供商提出了一项提议,希望在后者的数据中心租用英伟达支持的服务器,然后,英伟达把相同的服务器租给 AI 软件开发商。

需要注意的是:由于英伟达在 AI 开发方面要比其他服务器执行得更快,他向这些软件开发商客户收取的是“溢价”。也就是说,这种权利的游戏不一定会夺走其他云提供商的收入。

但是从长远看,这种安排,非常有可能会削弱其他云提供商的影响力,并帮助英伟达向可能从其他云服务那里购买 AI 软件的客户出售自己的 AI 相关软件。

因为在这种安排里,英伟达才是那个真正拥有客户关系的人。

也正因为此,根据美媒的报道:去年,微软、谷歌以及甲骨文都同意了英伟达的这一提议,但美国市场上的云服务老大——亚马逊 AWS 拒绝了。

简单讲,英伟达的云服务 DGX Cloud 能够帮助客户开发 AI 模型,并为他们提供可以为他们业务定制的预先训练的模型。这些预先训练的模型包括英伟达用于生成文本的 Megatron 530B 模型(类似于 ChatGPT)以及用于识别视频片段中的人物的 PeopleNet 视觉模型。

根据美媒的报道:最近,英伟达已经开始向 Adobe、Getty Images 等客户单独销售与 AI 相关的软件。显然,英伟达接下来可以利用 DGX Cloud 的客户关系来销售更多这一类的 AI 软件。

目前,英伟达的云服务客户已经有一些云服务领域的最大买家,包括像 IT 软件巨头公司 ServiceNow、生物制药公司 Amgen 以及保险公司 CCC Intelligence Solutions。在 8 月的财报会议上,黄仁勋告诉分析师们称:DGX Cloud 取得了“巨大成功”,但是没有透露具体的细节。

此外,我还要特别提醒大家注意的是:英伟达于 2022 年 9 月推出的全宇宙企业软件(英文名:Omniverse)。

因为在上周刚刚结束的由高盛举办的技术类会议上,英伟达负责企业计算的副总裁马努维尔·达斯指出了几个重要的数据,如下:

英伟达的人工智能市场规模将增长至 6000 亿美元。其中,英伟达芯片与系统的价值是 3000 亿美元。英伟达 AI 企业软件的价值是 1500 亿美元,另外 1500 亿美元则将由英伟达的全宇宙企业软件 Omniverse 拿走。

这里,全宇宙 Omniverse 是指由英伟达开发的一个虚拟现实与仿真平台,可以用于如游戏开发、建筑设计、机器人控制等多个领域的应用。该平台的目标是——将现实世界与虚拟世界相融合,创造出更加真实、交互性更强的虚拟环境。

不过这部分内容,我将在下周的知识星球里详细写给大家。今天我们主要来看一下,今年以来截至 8 月,英伟达包括英伟达的风投部门 Nventures 总共投资了哪些项目。

综合上述英伟达对 6000 亿美金市场规模的评估,和他们今年以来非常 Aggressive 的投资步伐,我相信这些图谱将最大可能地透露给我们有关英伟达全部野心的大部分信息。

英伟达的投资项目详见以下内容:


(一)

目前,英伟达在 AI 硬件领域已经成为全民公敌,为保持自己在 AI 领域的领先地位,一方面,除了要在技术上不断自我突破之外,另一方面,英伟达还在人工智能生态系统中进行了大量的投资。

下面,我将英伟达的投资项目做了一些分类。

1,首先是两类软件公司,我把对下面两类软件公司的投资归为一类。 

  • 投资与 AWS、微软云等云提供商相抗衡的小型云公司——案例:coreWeave
  • 投资与 OpenAI 竞争的 AI 软件公司——案例:Cohere、Inflection AI、Aleph Alpha

这里的投资逻辑是:为减少对英伟达的依赖,目前美国市场上包括微软、亚马逊等在内的大科技公司都在开发自己的 AI 芯片。所以作为一种进攻性战略,英伟达也要有自己类似于微软的云服务公司、类似于 OpenAI 的 AI 软件公司,以确保自己在 AI 生态系统中的地位。 

甚至英伟达是这样做的: 

一方面,英伟达会将自己的 GPU 资源,优先给到自己投资的这些小型云服务商。

包括优先给到他们像 A100 和 H100 这种最先进的 GPU 使用权限。同时,英伟达也在从大云提供商这里转移出去部分的 GPU 资源,以优先保证自己投资的小云服务商的供给。 

此外,英伟达还在提供 GPU 帮助那些不是自己投资的小型云服务商。

也就是说:英伟达正在投资和扶持目前美国市场上三大云服务商的竞争对手——这些小的、新兴的 AI 云提供商。 

另一方面:从数据上看,这些小的云服务商的收入增长速度非常快。

比如 CoreWeave,美媒预计它明年的收入将达到 24 亿美元。 

这说明:开发 AI 软件的公司正越来越多地从 CoreWeave 等 GPU 云初创公司这里租赁计算能力,而不是从像亚马逊 AWS、微软云公司这里租赁。 

甚至一些大的云公司,目前也从这些小的云公司处购买 GPU 服务器。如今年 7 月,微软与 CoreWeave 签署了一项租用 GPU 服务器的协议,因为微软没有足够的 GPU 服务器来供给给它的云客户。

 因此可以说,英伟达正在利用它的 GPU 稀缺资源,来试图调整美国市场上 AI 云计算的力量平衡。 

不过,英伟达仍需要小心,因为这些大的云提供商(AWS、微软与谷歌)目前仍然是英伟达芯片的最大买家之一。 

2,第二类投资项目,投资消费级 AI 应用——案例:Luma AI、Inflection AI、Adept AI、Runway

下面,我们一个个来看一下。

首先,Luma AI 是一款生成式 3D 应用,可以让用户用手机拍摄物体的照片或视频,然后,将其转换为超逼真的 3D 模型,就像我们在视频游戏中看到的那样。…… 

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人工智能 2.0 模式正席卷硅谷,Imbue 获 B 轮 2 亿美金融资

我认为上周人工智能领域最重要的一项投资是:

AI 研究实验室 Imbue 获得了 B 轮 2 亿美金的巨额融资,使其估值一下子冲到了 10 亿美金。

主要投资方包括有:英伟达、自动驾驶汽车 Cruise 的 CEO 凯尔.沃格特、生产力软件公司 Notion 的联合创始人西蒙.拉斯特等等。

而我之所以说这项投资很重要是因为,根据 Imbue 创始人 Kanjun Qiu 的思想:

目前,我们正处于人工智能的 Web 1.0 时代,也就是生成式 AI 时代。而人工智能 2.0 即将到来,2.0 指的是一种主动型的 AI 系统,它可以代表人类采取行动,并且无需人类监督。

从 1.0 到 2.0 飞跃的关键,也正是目前大语言模型最大的缺失,那就是——推理能力。

举一个简单的例子:假设我们公司的一个团队成员安排了一场团建,她选好了一个时间。有人说:哦,这个时间我不行。她换了一个时间,结果其他人又说:哦,我这个时间不行。

此时,她会指出:不能再改时间了。我们可以在人数上放宽限制,这个活动不是所有人都必须去。

也就是说,这里的关键是:在什么时候大语言模型会反馈给我们,这不是一个正确做法,而应该考虑另外一种方案?

“推理能力涉及了很多的能力。”Qiu 指出:“比如,AI 系统知道在什么时候提问、澄清、思考不同的场景,然后做出决定:哦,这个方案行不通,我们要考虑别的方案来替代。”

简单讲,Imbue 正是这样一家专门训练针对“推理”进行优化的基础模型的公司,而 Imbue 的使命是,让每一个人都能够构建定制的人工智能代理。

需要注意的是:目前,类似  Imbue 这种有关自主代理 AI 的创业竞赛正在席卷硅谷。显然,企业家与投资者们对自主代理 AI 模式的兴趣要远远高于仅仅是聊天机器人的兴趣,因为前者的商业潜力更大……

本文剩余内容的主要摘要如下

1,硅谷还有哪些自主代理 AI 创业公司拿到了巨额融资?它们各自做什么?

2,有意思的是,上述自主代理 AI 公司背后都出现了同一家投资方,这个投资方是谁?

3,从技术上讲,代理模式的 AI 创业公司准备好了吗?如果没有,目前处在什么阶段?又预计自主代理 AI 产品最快会在什么时候面市?


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Midjourney 的创始人,一位被低估的罕见企业家

我是 Midjourney 的忠实粉丝,每个月向它付钱。但是我也感到很奇怪,它的风险投资者们怎么能忍受 Midjourney 长时间地“长”在 Discord 上,因为 Discord 的用户使用门槛其实很高。

直到有一天我做资料搜索时,我发现了 Midjourney 从未融过资。这对于必须消耗大量现金的 AI 创业公司来说,非常的另类,尤其考虑到昨日美媒刚刚曝光的信息:今年 Midjourney 的收入有望突破 2 亿美金。

此外,Midjourney 还成功避开了另一个阻碍 AI 初创公司发展的问题——GPU 瓶颈。原因是它的创始人早在 2021 年就开始囤积 GPU 了。

显然,Midjourney 的创始人戴维.霍尔茨的特立独行与远见,被低估了。

以下是一篇来自美国付费阅读媒体 The Information 的文章,让我们看到了更多的戴维.霍尔茨。以下是我的翻译简写。



‘He Doesn’t Need VC in His Life’: How Midjourney’s Founder Built an AI Winner While Rejecting Venture Capital


2021 年中,戴维.霍尔茨创立了 Midjourney。自那以后,风险投资家们就一直在乞求他拿走他们的钱。

除了不停给霍尔茨打冷电话和发邮件外,有些人还向他的核心圈子寻求“热情”的介绍,还有人抢先给他寄去了条款书。

少数幸运儿曾与这位 35 岁的首席执行官见过面。去年,Index Ventures 的合伙人迈克.沃尔皮在旧金山的意大利乡村咖啡馆 Cotogna 与霍尔茨一起吃晚饭。他说:“但是霍尔茨非常直接地表示他不打算融资。”

Midjourney 是一家利用机器学习模型生成超现实的不可思议的图像的公司。根据 The Information 的 Generative AI 的数据库:近年来,顶级 AI 初创公司筹集了超过 170 亿美元的新资金,霍尔茨成功地让 Midjourney 在风险投资领域引起了广泛的关注,该公司的盈利能力与天文数字般的用户增长数量吸引了众多投资者。

据接近该公司的人士透露:Midjourney 每月向用户收 10 美金到 120 美金不等的图像生成器订阅费,今年的收入有望突破 2 亿美金。此前,从未有媒体报道过 Midjourney 的详细财务信息。

此外,几位与 Midjourney 关系密切的人透露:虽然 Midjourney 的大部分收入都用于购买昂贵的 AI 芯片,但自该公司成立之初,Midjourney 就一直在盈利。

在不到两年的时间里,霍尔茨仅凭着约 40 名员工,就获得了数亿美元的收入。这使他成为了一名罕见的企业家。微软风险投资基金 M12 的合伙人迈克尔.斯图尔特说:“说得客气一点,他的生活中不需要风险投资。”

霍尔茨的第一家初创公司,是手部追踪传感器公司 Leap Motion。

该公司从包括 A16z 和 Founders Fund 在内的投资者那里,筹集了超过 1 亿美金。但当 Leap Motion 在 2019 年以令人失望的 3000 万美元出售后,霍尔茨开始对风险投资产生反感。

他决定自立门户。但这并没有减弱风险投资人的热情。

据知情人士透露:Greylock Partners、红杉资本、A16z、Index Ventures 及 Spark Capital 等风投机构都希望获得 Midjourney 的股份。

一些 VC 承认对霍尔茨的沉默感到不解,并私下表示担心 Midjourney 是否有能力与 Adobe 和 OpenAI 等提供文本到图像 AI 产品的大公司竞争。

他们还质疑霍尔茨最重要的举措之一:Midjourney 是在 Discord 上推出的。而 Discord 是一款群聊应用,学习如何使用这款应用非常复杂。

根据三位熟悉此事的人士透露:作为在该平台上开展业务的回报,Midjourney 与 Discord 分享了一部分收入,Discord 是一家规模更大的公司,有 1000 名员工,估值高达 150 亿美元。

最初,霍尔茨认为:将 Midjourney 托管在自己网站上并开发自己的应用,对初创公司来说成本太高,耗时太长。但围绕 Midjourney 的 Discord 服务器形成的狂热社区,证明了他的选择是对的。

要在 Discord 上使用 Midjourney,用户只需在服务器聊天框中输入提示,然后,等待 10 秒左右,图像就会出现,并与服务器上的所有人共享结果。

Spark Capital 的普通合伙人、Discord 的投资人纳比尔.海特指出:与其他生成式 AI 平台比,Midjourney 的 Discord 服务器已经成为用户讨论与比较其艺术作品的场所,这让人感觉在这里生成图像不是一个人的追求,而是一个 “集体”。“相比之下,OpenAI 的图像生成器 Dall-E 就显得‘功利‘了”,海特说。

数字说明了一切:

过去一年里,Midjourney 服务器的用户从 200 万增加到了 1480 万,成为了 Discord 迄今为止最大的服务器。相比之下,OpenAI 在 2022 年 9 月的报告中称,Dall-E 的活跃用户仅有 150 万,尽管自那时起,其用户群可能已经大幅增长。Discord 拒绝让一位高管接受采访。

熟悉这一安排的三位人士表示:与 Discord 建立合作伙伴关系,只是霍尔茨做出的众多标志性的决定之一。从一开始,这位 CEO 就决心以不同于典型硅谷创业公司的方式经营 Midjourney。公司没有多少经理,也没有董事会。公司保持小规模团队,并赋予他们独立性。

霍尔茨主要靠四位外部顾问提供建议,其中之一是:人工智能投资者、GitHub 的前 CEO 纳特.弗里德曼。根据一位熟知内情的人士透露:Midjourney 没有提供高额的股票套餐,而是给员工利润分成。

在每周与客户的办公时间里,霍尔茨以其独特的红色卷发与富有哲理的言谈举止而闻名。他承认,对自己在 Leap Motion 所走的由 VC 支持的道路感到“愤懑”,并认为:目前,这批渴望获得现金的 AI 创始人缺乏灵感。

他在一次罕见的采访中告诉 The Information,他的目标是:继续做一家经得起时间考验的自营公司——“有点像 Craigslist”。他希望 Midjourney 成为“一个无人知晓如何与之进行竞争的怪胎,独树一帜”。


复杂的道路

从某种角度看,Midjourney 的故事与 Craigslist 的故事很相似,Craigslist 是克雷格.纽马克在 1995 年创办的一家只有 40 名员工的分类信息网站。

就像几十年后的霍尔茨一样,当风险投资家们得知纽马克的公司在 2000 年代初赚了大量的现金后,纷纷追逐其业务。

(据 2005 年的一项估计:Craigslist 的收入为 2500 万美元。据商业情报服务机构 AIM Group 估计:到 2020 年初,其收入将达到 10 亿美元,利润率预计为 70% 至 80%)。

但纽马克和 Craigslist 的 CEO 吉姆.巴克马斯特无意让公司上市,也无意遵守严格的公司治理要求。因为他们有充足的收入,没必要与风险投资人打交道。

纽马克上周说:“拥有大量的钱并不能更好地为我的社区服务。我一直认为这是一个正确的决定。随时间的推移,我的感觉会越来越强烈。”

与早年的 Craigslist 一样,Midjourney 也在应对一系列的法律挑战。这些障碍,可能会威胁到它的核心业务,有可能加速它接受外部资金的需要,甚至迫使它被一家更大的公司收购。

今年 8 月,美国一家地方法院裁定:AI 艺术不能获得版权。这可能会阻碍一些商业艺术家与 Midjourney 合作进行创作。Midjourney 还被指控使用艺术家的作品为其 AI 模型提供素材,却不给艺术家荣誉或赚取版税的途径。

律师们说,Midjourney 及其竞争对手还将面临更多法律诉讼。

律师马修.巴特里克指出:”他们所有钱,都是靠盗用他人的版权作品赚来的。他们吸纳了所有这些艺术家的作品,然后,制作出旨在取代艺术家作品的图片。”该公司拒绝对这起诉讼发表评论。

根据反数字仇恨中心的说法:Midjourney 的技术还被用于创建 “种族主义和阴谋论 “图片,以及病毒式的深度伪造——所有这些,都可能使其容易受到进一步的诉讼。

霍尔茨在硅谷获得人工智能名人地位的同时,这些争议也接踵而至。如果去年科技界对人工智能的炒作消退,那么这种摇滚明星的形象也会随之消失,就像之前的虚拟现实、元宇宙以及加密货币的繁荣与萧条周期一样。

更直接的担忧是:活跃用户数的下降。这已经影响到其他人工智能生成服务。

根据 Similarweb 的数据:上个月,OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 的网站流量下降了 10%,Midjourney 的流量在同期也下降了 6%。

Lensa 是一款 AI 自画像生成器,在一夜之间获得了病毒式的成功,并带来数百万美元的收入,随后,迅速销声匿迹。更糟的是,霍尔茨可能会重蹈 Leap Motion 的覆辙:虽然其技术被投资者和媒体赞誉为是计算的未来,但是它很快就陷入了困境。

以人工智能为重点的风险投资公司 Air Street Capital 的创始人内森.贝纳奇说:”人工智能的兴起,让所有的人都兴奋起来,但公司不能永远依赖于此。我们会看到一些自然的减员。”


科幻玩意

霍尔茨在佛罗里达州劳德代尔堡长大,小时候就开始捣鼓电脑零件。中学时,他遇到了迈克尔.巴克沃尔德,一位志同道合的技术人员。后来,两个人一起创办了 Leap Motion。

霍尔茨曾就读于佛罗里达大西洋大学,学习数学和物理。之后,在北卡罗来纳大学教堂山分校开始攻读数学博士学位。2011 年左右,他退学了,并与巴克沃尔德一起搬到旧金山。在那里,他们建立了最初为电脑设计的手部追踪系统的早期领导者。

从 2013 年到 2017 年——在 2014 年,Meta 以 20 亿美金收购 Oculus 达到了顶峰的 VR 狂热时期——Leap Motion 从 A16z、Founders Fund、SOSV、Highland Capital Partners 和摩根大通资产管理公司等投资者那里,共筹集了 1 亿多美金。在给予公司 3 亿美元的估值后,投资者们对公司的发展方向提出了不同的意见。

现在,这些投资者中的一些人将 Leap Motion 接下来的挣扎,归咎于是霍尔茨和巴克沃尔德缺乏经验,因为他们都是 20 多岁的首次创业者,不习惯受人瞩目。但最重要的是,该公司的手部追踪软件始终没有达到创始人早期设定的期望值。

“它必须是完美的,这就是消费者的期望。但你知道它并不完美。”Leap Motion 的早期投资者、风险投资公司 SOSV 的普通合伙人 Cyril Ebersweiler 指出。

据两位与 Leap Motion 相关的人士称,随着消费者对 VR 的热情逐渐消退,Leap Motion 的前景也逐渐暗淡,公司投资人催促公司寻找买家,还有些人私下鼓励霍尔茨辞职,另起炉灶。

最终,在苹果收购该公司的交易于最后一刻告吹后,Leap Motion 于 2019 年以 3000 万美元卖给了 Ultrahaptics(一家手部追踪摄像头公司,现更名为 Ultraleap)。

据几位熟悉霍尔茨想法的人说:这段经历,激励了霍尔茨尽可能长时间地自我资助。”Spark 的海特说:“很明显,他与(风险投资人)打交道的经历并不积极。”

作为收购一部分加入 Ultraleap 团队的霍尔茨,于 2021 年离开了公司,并立即开始构建后来成为 Midjourney 的第一个版本。

他把积蓄都投入到了图形处理单元——训练 AI 模型所需要的昂贵且难以获得的芯片——并构建了几个早期原型,试验了三种用户界面:短信、电子邮件和 Discord 服务器。

由于具有社交功能,Discord 显然是这三种方式中最受欢迎的。大约过了六个月后,也就是 2022 年的 3 月,霍尔茨在该平台上推出了 Midjourney。据早期测试者埃伯斯韦勒称:到了去年年底,Midjourney 的月收入已经超过了 100 万美元。

Midjourney 的推出,正值 Discord 的关键时刻。该公司刚刚收购了增强现实初创公司 Ubiquity6,并邀请其联合创始人安杰尼.米达加入,以扩大公司的开发者社区,目标是:增加基于 Discord 开发的应用数量。

Midjourney 成为了 Discord 的第一个旗舰应用。Discord 将资源用于帮助它扩大规模。Discord 的董事会成员、Index Ventures 合伙人丹尼.里默说:”如今,Midjourney 已经成为 Discord 的重要合作伙伴之一。

Discord 的支持,以及作为 Midjourney 第一批用户的一批非流通代币爱好者的参与,帮助该应用几乎立即就产生了收入。

这帮助它绕过了风险投资,而这对一家 AI 公司来说是一个不同寻常的转折。考虑到在获得任何有意义的收入前,训练机器学习模型的成本令人生畏,大多数人工智能公司都向外界寻求资金支持。

例如,据《连线》报道:OpenAI已经从外部投资者处筹集了数十亿美元,并花了 1 亿多美元来训练其 GPT-4 大语言模型。众所周知,与 Midjourney 的图像生成模型比,ChatGPT 这样的聊天机器人的训练成本更高。

霍尔茨还能解决另一个阻碍人工智能初创公司发展的问题:GPU 瓶颈。

埃伯斯韦勒指出,由于对生成式 AI 模型的兴趣激增,霍尔茨预计:计算资源将越来越稀缺。因此,他从 2021 年就开始“囤积” GPU。

这位创始人依靠在 Leap Motion 工作时在谷歌内部建立的关系,这些人帮助他获得了计算资源。今年 3 月,霍尔茨投桃报李,谷歌宣布其云服务成为 Midjourney 的首选基础设施提供商。


人工智能名人

霍尔茨是一个快人快语的游戏玩家,有熬夜到凌晨 5 点的习惯。一直以来,他都被拥趸们描述为是一个能凭借技术实力改变世界的天才。但 Midjourney 一飞冲天的成功,将霍尔茨推向了科技中心社交圈的新高度。

旧金山计算公司的负责人亚历克斯.加耶夫斯基说:“他绝对是一位人工智能名人。他有一点史蒂夫.乔布斯的现实扭曲场,他可以把人们编进他的故事里。”

事实上,一些投资者指责霍尔茨过于自负,警告说“自大”可能会限制他的成功。也许是为了应对这种可能性,霍尔茨找来了熟悉的面孔来帮助他建立 Midjourney。

Avid Technology 的创始人、Leap Motion 第一位投资者比尔.华纳是他的顾问。包括 Midjourney 的首席财务官 Nadia Ali 在内的几位员工,都来自 Leap Motion。

其他与 Midjourney 最初密切合作的顾问,包括有英特尔与苹果的前芯片设计明星吉姆.凯勒,以及元宇宙公司 Second Life 的创始人菲利普.罗斯戴尔。据两位熟悉内情的人士透露:安卓的联合创始人里奇.米纳是霍尔茨的非官方顾问。而随着公司规模的扩大,他也更多地参与其中。

霍尔茨打算保持 Midjourney 的小规模,依靠他过去在 Leap Motion 组建人工智能团队的经验。

他认为,他的招聘经验使他有别于其他新兴的 AI 公司创始人。

他在最近的一次办公时间会议上对客户说:”他们犯了很多新手的错误。”他补充道:他对这些 AI 公司的生存能力并不乐观,尤其是那些依赖于风险投资的公司。

他对客户说:“你有一堆的钱,但你正在把它烧成灰烬,你必须在这堆钱烧完之前找到人给你更多的钱。幸运的是,我们没有陷入这种循环。”


继续旅程

据霍尔茨称,Midjourney 计划在今年年底之前推出第六版软件。

从推出时展示的充满赛博朋克风格的 8 位图形,到如今充满活力、栩栩如生的怪异艺术作品(包括本文的插图),该公司的技术有了显著的提高。

公司的工程师们还在开发三维艺术功能和视频,以及一个独立网站。

霍尔茨已经与亲密的顾问们分享了该网站的早期版本。今年 8 月,霍尔茨对客户说:”当我们发布这个网站时,它将成为 AI 领域有史以来最高品质的(用户界面和体验)网站。”

不过,即使网站上线后,霍尔茨仍计划依靠 Discord,延续双方一直以来良好的合作关系。

今年 3 月,Discord 宣布每月有 3000 多万人使用 Discord 上的 AI 应用。迄今为止,用户在其服务器上创建的独特图像已经超过了 10 亿张。据一位熟悉内情的人士称:其中绝大多数图片,都是在 Midjourney 上制作的。

另一位与 Midjourney 关系密切的人士则称,已有几家大型的科技公司表示有意收购 Midjourney。目前,霍尔茨仍对此不感兴趣,他和朋友开玩笑说,如果有人给他足够的钱来 “拆解月球”,他才会接受这样的提议。

风险投资家们仍然对投资 Midjourney 抱有希望。

“去年,当霍尔茨短暂考虑融资时,VC 们曾有过一丝兴奋。”Spark 的海特说。一位与公司关系密切的人士指出:”当时,有很多机构抢先提交了条款书,并试图向霍尔茨示好。但霍尔茨最终拒绝了他们,主要是因为他不知道公司当时需要筹集多少钱。”

显然,霍尔茨还在为上一次与 VC 的合作而疗伤。他说:”我在 Leap Motion 时犯了很多错,在某些方面,也经历了很多痛苦。我只是想从中吸取教训。”

他最近在办公时间对客户说,他开始接触 GPU 时的初衷是:创建一个产品工作室,在那里,他可以尝试很多想法,而不是只专注于一项业务。Midjourney 的突破,让他走上了新的道路。

埃伯斯韦勒说:“(他)取得的成功有点超出了他的预期。他还有很多很多其他的想法想要去做。”


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大语言模型 LLM 之死

Stack Overflow 是一个全球软件程序员社区,在获得美国顶级投资机构 A16z 与 USV 等超过 1.3 亿美金的融资后,于 2021 年被全球最大技术投资者 Prosus 以 18 亿美金收购。

不过,自今年 3 月 OpenAI 推出 GPT-4 以来,该网站流量就明显下降了——4 月的流量,较去年同期下降了约 13%。

核心原因是:软件工程师们不再来到该网站提问并从其他程序员那里获取技巧,而是转向了 GPT-4、ChatGPT、Codex 或者 GitHub Copilot 寻求帮助。

讽刺的是:一些 AI 模型本就是根据该网站的数据训练而成,并且数据全部是被免费抓取。

这一事件,也揭示出了 AI 革命核心中一个迫在眉睫的问题,那就是:

随着人类不需要与其他人打交道就可以获得信息,以及人们上网回答问题的动力减弱,AI 训练所需要的丰富的人类数据将会枯竭,模型质量可能会下降。最近,伊隆.马斯克称这种现象为是——“LLM 的死亡”。

事实上,所有的 AI 模型都需要稳定的高质量的人类数据流,否则,将不得不依赖于机器自己生成的内容进行训练。

但根据研究人员的说法:机器再“吞食”机器自己产生的内容,将导致性能下降,也就是导致发生可怕的“模型崩溃”。

令人恐惧的是,根据欧洲刑警组织的一份报告:预计未来几年,90% 的互联网内容,都将由人工智能生成。互联网,将越来越让人感觉到它是为机器而设计并由机器设计的。

那么,有什么办法可以解决这个问题吗?……

本文剩余内容的主要摘要如下

美国互联网界是如何解决这个问题的?目前为止,AI 公司中做出最好表率的可能是 OpenAI,具体 OpenAI 在内容/数据获取方面已经做出了哪些可以借鉴的动作?


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