生成AI不如狗聪明？Meta把AI的路走窄了呀……

搞商业化，还是搞研究？Meta的两难选择。

“你以为的商战勾心斗角，真实的商战其实朴素无华。”

这句调侃的话，放在当下科技巨头们的AI竞赛上，竟然也能对得上。

当地时间周三，在巴黎举行的Viva科技大会上，Facebook母公司Meta首席人工智能科学家Yann LeCun（杨立昆）在谈到生成式AI时口出金句：“AI还缺失了一些真正重要的东西…别说是赶上人类的智力水平了，现在是连狗都不如。”

为何无所不能的ChatGPT，在LeCun口中仿佛一无是处？

为新模型打广告，科技大佬惹争议

Yann LeCun，世界深度学习三巨头之一，“CNN之父”。

自从2013年加入Facebook后，LeCun一直为这家科技巨头搭建AI体系。

同时，他一直在打造自己理想中的AI——一种能够学习世界如何运作的内部模型，可以快速学习，并且随时应对不熟悉的新情况。

这种机器被LeCun称为“世界模型”，光从名字就看得出来，这不是什么简单能捣鼓出来的东西。

相比之下，基于文本训练的GPT大模型就简单地多，并抢先引起了AI革命。

LeCun始终认为，GPT大模型根本不是所谓的“人工智能”，因此完全不会威胁人类。

在最近一次演讲中，LeCun再次批评GPT大模型所使用的方法（根据概率生成自回归的大模型），根本无法破除幻觉难题，直接发出断言：GPT模型活不过5年。

而在这次大会上，LeCun在被问到AI 当前的局限性时，他又一次借机“嘲讽”了GPT大模型：“那些 AI 系统仍然非常有限，它们对现实世界的基本现状没有任何理解，只是纯粹基于大量的文本进行训练。但大部分人类知识与语言无关，所以这部分人类经验不会被AI捕捉到。”

LeCun举例称，AI现在可以通过美国的律师资格考试，却不会安装一台洗碗机，但一个10岁的孩子可以“在10分钟内学会”，因此“生成AI的智商甚至不如狗”。

虽然这是一种诡辩，但LeCun确实有点底气这么说——就在会议前一天，Meta震撼发布人工智能模型 I-JEPA，报道称它可以比现有模型更准确地分析和完成缺失的图像，而这正是“世界模型”的雏形。

这里我们就不仔细介绍该模型的细节，只要知道该模型可以通过自监督学习获取常识，不需要依赖人工数据进行增强预训练（总之就是，真的很强）。

在评价完GPT大模型后，LeCun赶紧接上话称，Meta正致力于基于视频内容训练 AI，这比语言训练更为艰难。

“就好比五个月大的婴儿看到一个漂浮在空中的物体不会想太多，但九个月大的婴儿就已经会对此感到惊讶，因为他已经能意识到通常情况下物体不应该处于漂浮状态。”

I-JEPA之所以强悍，就是因为它可以像人一样，在成长中不断学习，而不依赖人类去预设数据。

趁着新品发布宣布一波，顺便提一嘴友商的AI产品，Meta在AI竞赛里要弯道超车了？

模型虽好，仍需商业化

很不幸，I-JEPA虽然很强大，但终究还是一款偏向研究的产品，而当下的Meta急需一款商业化AI产品给外界再次画出一个大饼。

此前，Meta被元宇宙狠狠拖累了一把，股价在去年11月跌至谷底，扎克伯格赶紧宣布裁员。

不可否认，在采取一系列降本增效的措施后，Meta实现了触底反弹。

截止本月初，Meta股价已经从88美元/股一路涨回到了281美元/股。

结合美股其他公司的强劲表现来看，Meta或多或少也沾了AI的光，因此趁着AI的风口仍未散退，扎格伯格也希望借助这个长赛道来为业绩和资本注入一剂强心针。

事实上，Meta的AI实力并不弱，靠着LeCun这类大佬自研多年，Meta的AI产品并不输于其他几家科技巨头，I-JEPA就是最好的例证。

但问题在于，Meta在商业化路线上出现了大问题——自研的生成式AI技术都被用在自家产品层面，而LeCun主推的下一代AI在商业化进度上又远远落后生成式AI。

今年2月，Meta发布了全新大模型系列LLaMA，据称其13B版本可以与GPT-3相媲美。

最初该模型并没有开源，但在发布一周后，它突然在匿名论坛4chan上泄露，引发大量下载，这下不得不成为无需付费的“开源”大模型。

此后，基于LLaMA构建的模型雨后春笋般冒出，包括斯坦福大学推出的Alpaca大模型，仅需52k数据、花费600美元、训练3小时，就能对标GPT-3.5。

这样的开源神器，谁不爱呢？

有人认为，Meta是故意泄露，目的是跟ChatGPT形成竞争，但从近期扎格伯格接受采访时的回答来看，Meta高层内部一直把LLaMA定义为“供研究人员使用”，因此LLaMA更多还是无意中泄露。

在采访中，扎格伯格表示，会在LLaMAV2版本上考虑商业化进程，其目的还是希望于为微软、谷歌们扳扳手腕。

显然，与GPT大模型属于同类型的LLaMA，与LeCun主导的I-JEPA互相矛盾。

是坚持研究，还是想办法实现商业化，Meta需要做选择了。

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