出品|虎嗅科技组

访谈|包校千

编辑|陈伊凡

题图|出门问问


“不到硅谷走一遭,是体会不到AI大模型时代降临的感觉的。”

 

去年11月,ChatGPT的表现,让曾任职于美国硅谷研究院、在谷歌专攻NLP(自然语言处理)的李志飞惊叹。一个月内,他两次动身前往人工智能的前沿阵地,逢人必谈大模型。

 

行走在硅谷学院路上,他不止一次地被人喊住,问他为什么在这。对于长久失意的AI创业者来说,他们太期待一个新的刺激了。从寒冬中咬牙坚持下来的李志飞说,自己看到了AGI(通用人工智能)的未来,也成为了坚定的信徒。

 

李志飞告诉虎嗅,这将是他创业旅程中的“最后一次All in”。颇有一种不成功,便成仁的壮烈感。

 

被金钱、名利裹挟着走的感觉,曾让他数度辗转反侧。一手创立的出门问问,短短5年内估值便被推高至“独角兽”级别,随后和其他企业一样,在泡沫期后举步维艰。他们为此付出了沉痛的代价,但好在他们挺过来了。

 

时隔三年,李志飞重新站在了舞台中央。由他掌舵的出门问问在4月发布了“序列猴子”AI大模型,以及基于大模型能力打造的四款AIGC应用——AI写作平台“奇妙文”、AI绘画平台“言之画”、AI配音平台“魔音工坊”,以及数字人视频与直播平台“奇妙元”。

 

“你的时代到了。”一位投资人对他意味深长地说。更有甚者,希望他扛起大旗,做中国版的OpenAI。但在今年2月份的那场饭局,和王慧文觥筹交错之后,李志飞并没有揭下英雄帖举杯庆祝,而是仍以出门问问原有班底为基础,躬身入局。

 

毕竟,在大模型底层能力和应用构建方面,找到技术和产品商业化的契合点异常困难。他说:“与其用一种全新的方式、全新的打法,让一切归零,不如在现有的基础上做更有意思、更容易成功。”

 

过去一个多月以来,李志飞对于大模型的认知不断刷新,甚至出现了180度反转。他判断,用不了多久,市场就会出现“遍地都是大模型”的局面,先行者可能会因同质化竞争丧失先发优势,失去All In的状态和战斗力,越是急躁就越痛苦。

 

当然,这一切都是建立在足够的认知壁垒和行动力之上的。对于大模型的终极形态以及是否该担忧人工智能的明天,答案还无从知晓。

 

以下是虎嗅科技组与李志飞的对话,部分内容经过了优化和调整:


All In大模型,很多人空有热情但无决心

 

虎嗅:三年不见,很多人都想知道你在忙什么,出门问问还好吗?


李志飞:其实主要是两件事情。第一是跟很多AI公司一样,对原有业务做了很多优化和调整。因为我们以前做智能硬件、企业服务,有很多人在这些项目上,尤其在疫情爆发之后,经济环境、资本环境变得更复杂,给企业带来的冲击很大。很多公司以前是靠资本输血,但我们从2018之后没再对外融过资,做调整的目的,说白了还是要有一个健康的商业模式。


第二就是探索新的业务。我们确实比较幸运,2020年就研究过GPT-3,去年10月份因为看到

Midjourney在美国火了以后,我们又开始研究大模型。像魔音工坊、奇妙元这些应用,它其实面向的是Professional consumer这类创作者。


虎嗅:你们的大模型项目中途停了一段时间,后来又重启,中间经历了什么?


李志飞:那个时候GPT-3还是前沿技术,我很想做研究,而且公司也面临转型,所以我带着一帮人就开始研究GPT-3。

 

刚开始我们还不知道GPT-3背后的逻辑,花了不少时间去读论文,当时的文献好多都在说,GPT-3是通向通用人工智能的一种可能性。中途项目被叫停的原因,一是我们当时的模型规模不够大,二是找不到商业落地场景。

 

直到去年11月底ChatGPT出来后,当时我特别兴奋,觉得太牛了,这个东西是怎么做出来的,确实觉得很神奇。这就给了我很强的信心——大模型是有机会的,促使我们重启了大模型项目的开发。

 

虎嗅:你说大模型可能是你最后一次“All In”干的一件事情,成败在此一举了?


李志飞:这么说可能有点悲壮。其实我的意思是,做大模型确实需要非常坚定的信念。你看我自己创业,过去十年从AI语音到各种各样的硬件,再到出海,然后还做SaaS,很多时候决策变形就是因为自身压力太大,或者受外界的影响太大,如果没有很强的信念,很难支撑你走下去。


虎嗅:发布会感觉你状态蛮轻松的,之前其他企业发布大模型不太敢实时演示,你就不担心翻车吗?

 

李志飞:我觉得没什么好担心的。首先这是一个新技术,必然有不成熟的地方,所以你就得告诉大家,这就是一种自然状态。

 

虎嗅:但毕竟发布的是要商业化落地的产品,其他企业就很怕演砸了。

 

李志飞:我觉得也能理解,每个企业都有自己的风格和发展阶段。你看我们发布会的展示环节也不完美,大家反而鼓掌表示接受,但如果是Google演示搞砸了,那就不一样了。

 

虎嗅:过去三个月,ChatGPT的出现,似乎给了沉寂已久的AI行业新的刺激,搅动了平静已久的人工智能行业,大模型好像被当成了救命稻草?


李志飞:热度肯定不用多说,过去这一个多月大家确实太疯狂了,无论是巨头还是创业公司大家都很急。虽然我希望大家要更加理性,但作为一个创业者,我倒也能理解,有时候包括我们自己也要抓住一些机遇,因为你不在风口上,再怎么干都不会有人关注你。


当然,任何一个新的技术热潮来的时候,一定有投机也有泡沫,我觉得这些都能接受。但上一代的AI公司最大的挑战是,能否快速迁移到新的范式里。认知和行动力很关键,CEO或者创始人必须得清晰地知道这意味着什么,千万不要自己把自己给忽悠了。


其实眼下最根本的问题是,一方面大家觉得自己看到了巨大的机遇,机会无处不在,但另一方面又找不到抓手,因为训练一个能力超强的大模型,投入很大,竞争也很激烈。如果你只做应用,那做大模型的公司以后也自己做应用怎么办?所以大家虽然很有热情,嘴上都说要All In,但很多人都没找到能说服自己All In干这件事情的决心。


虎嗅:你觉得你们找到了吗?


李志飞:起码这个信仰我是找到了。而且我一直说我们要模型和应用双向迭代,我觉得在中国做大模型肯定不好做,只做应用又没有壁垒,所以一定要找到模型和应用能够同步的契合点,最后形成技术和产品的商业化,以及数据的飞轮。


虎嗅:听说一些原本对AI丧失信心的资本也闻风而动了,想给你们投钱的人多不多?


李志飞:那倒是有很多,但我现在对融资很谨慎,这是真心话。因为我们也曾有过追逐资本,也融了很多钱,然后非常疯狂地招了很多人,做了很多业务,最后在行业异常惨烈的竞争下,非常焦虑和痛苦。其实大家都知道这是不可持续的,也不是一个健康的商业状态。

 

虎嗅:因为当所有人都这样的时候,你不做就会被边缘化?


李志飞:是的。但对于资本的狂热,很多人其实也是很恐惧的。

 

虎嗅:可大模型本身就很烧钱,5000万美元不就是你给王慧文算的门槛费吗?


李志飞:其实不用担心资金的问题,公司账上也还有不少钱。而且公司的商业化做的还不错。当然,我觉得我的价值就是用1/10的钱,干出比别人好10倍的事情。

 

虎嗅:很多公司正在招兵买马,有些公司团队被挖得千疮百孔。面对大模型创业潮的来势汹汹,人才的争夺和保卫是第一位吗?


李志飞:人才肯定非常重要,我们要想尽办法留住这些人。但说实话,我们不怎么挖人,团队也比较稳定。我们的优势是比较懂大模型这个东西的,所以不用盲目地去一把抓地搞人才。


但我知道有的公司是很疯狂的。前些日子一个硅谷的猎头朋友跟我讲,现在硅谷的人太贵了,他们有个客户为了招人,专门用私人飞机接推荐人回国面试。这就属于公司因为不懂,才会有这种不理性的行为,最后肯定是一地鸡毛的。其实我跟他讲,只要你有点耐心愿意等,说不定一个月以后的成本只有现在的一半。

 

虎嗅:给你开offer或者抛橄榄枝的公司也不少吧?


李志飞:早期倒是有不少,但我都婉拒了。


虎嗅:为什么,因为割舍不下公司?


李志飞:也不是。其实是因为出门问问的底子是可以的,虽然在过去做了很多优化,但是我们有一个比较好的基础,无论是做模型还是做应用,包括应用的产品化和商业化,其实要建立这种能力是一件非常难的事情。那么我与其用一种全新的方式、全新的打法,从零开始去做,肯定不如在现在的基础上做,更有意思、更加容易成功。

 

做大模型不应过分夸大巨头的能力

 

虎嗅:去年10月和今年2月你去了两趟美国,有什么让你印象深刻的事情?


李志飞:首先给我特别强烈的感受是,去年没有多少人讨论大模型,大家只是觉得这个东西有意思,顶多自己用一用,不会觉得这件事跟自己有多少关联。但今年不一样了,所有人都在聊大模型,要么感觉工作保不住,要么就是觉得有新的机会,这种变化确实很明显。


我印象特别深,今年2月我走在硅谷学院路上,经过Blue Bottle咖啡厅,因为他家特别大,我从那走过去就听到大家在说GPT,ChatGPT……当时我在街上就走了不到200米,还被一些人认出来,问我怎么在这。

 

虎嗅:在你看来,中美在AI产业创业环境最大的差异是什么?


李志飞:我觉得一切都是竞争。这个我特别有感触,因为我在硅谷跟一个华人投资者聊天,聊了一个多小时,聊到最后他突然问我,李志飞你怎么了?

 

我愣了一下,我说我怎么了?然后我才意识到我跟他聊的所有东西都是围绕竞争。因为在硅谷大家讨论的都是创新,他觉得我算是对硅谷有一些了解,以前也挺硅谷范儿的,但我跟他讨论了半天,话题都是关于竞争,所以聊到最后他突然问我,“你怎么了?到底在国内受尽了什么折磨。”

 

虎嗅:当时听他这么说,你什么心里什么感受?


李志飞:我真的很不开心,因为我也觉得自己被这个环境给弄得有点变化了。我创业这10年,刚开始对国内竞争无感,但自从开始做了智能音箱以后,导致我们在百箱大战第一次感受到竞争的残酷,尤其是跟互联网巨头去竞争的时候,你会发现大家的商业模式根本不一样。

 

虎嗅:你在AI领域创业已经有十年了,现在做大模型又要和巨头掰手腕了,你担心竞争吗?


李志飞:巨头的实力毋庸置疑,创业公司在面对巨头时,竞争力确实是比较弱的。甚至巨头会告诉你,不是产品或者技术牛,你就一定能怎么样,因为他们还有品牌势能和资源加持。那次聊完后来我得出一个结论是,中国的竞争是美国的10倍。很简单,因为中国的创业者规模是美国的2倍,客单价又是美国的1/5,所以做除法,竞争的激烈程度就是10倍。

 

但最近我也在反思,是不是不应过度夸大巨头的能力。我在去美国之前,去年9-10月份的时候

Midjourney就很火了。当时我们想做这个东西,但我和团队说我们绝对不能做,因为以我对巨头的认知,这一定是他们的菜。但很奇怪,直到今天都还没出现中国版的Midjourney,没有一家巨头在做,那是补水说明巨头也不是万能的,甚至在某一些新的事情上,他的认知会出现问题。

 

当然Midjourney的影响力可能不像ChatGPT这么大,但我觉得创业最有意思的地方就在于,很多创业者总是能在一些大家觉得很绝望、完全没有任何机会的时候,创造出一些新东西,然后突然在某一天发现,这件事情怎么这么牛。所以我觉得总是会有机会的,但绝对不是简单粗暴地说美国怎么搞,我也怎么搞。


虎嗅:但感觉竞争给你造成的应激反应蛮强的?


李志飞:因为你处在中国的环境下,你不敏感,就不会逼着自己去避开它,然后找另外一个角度切入。在美国我更多强调的是创新,我要第一个做出来,不会太担心巨头以后怎么做,是不是很快杀进来,因为实在不行我还可以被他们收编。但在中国,这种机会不存在,所以创业者对竞争高度警惕是必须的。


虎嗅:怎么评价过去一个多月以来发生的这些事,对你在大模型的认知有什么变化?


李志飞:以前我觉得大模型壁垒很高,投入非常大,玩家不会那么多,必须用高举高打的方式去做。现在所有东西都反过来了,壁垒没那么高,也不需要高举高打,竞争会非常的激烈。


你看很多公司都说自己做了大模型,4月份这么激烈,等再过段时间到处都是大模型,肯定会卷死。上次(王)小川官宣大模型创业,我还专门发了一个朋友圈,希望大家相安无事,大家在那吵半天能有什么意义呢。所以我也在调整心态,要长期主义,如果我还很急躁就会很痛苦。

 

虎嗅:大模型从起名字那一刻,似乎就开始卷了,“序列猴子”这个名字想了很久吗?


李志飞:因为去年10月份的时候,我跟朋友讨论GPT-3,然后他来了句,这不就是无限猴子吗(注:无限猴子定理指,有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章),然后我说有道理。然后我以前读的PhD,包括在Google做机器翻译时也用到序列模型,我们叫Sequence Prediction(序列预测),所以当时也是灵光一现,想到了序列这个词,也是一拍即合。

 

虎嗅:数据、算力、算法这三大要素中,对“序列猴子”最关键是哪个?


李志飞:坦白讲算法其实都差不多,只要看过论文就知道基本原理。算力更多是短期的一个瓶颈,因为太卷了,所有人都去恐慌性地囤卡、买卡。大模型最核心其实是算法里面的参数和细节,对于数据本身,从去年10月份我给团队的要求就是去猛搞数据。


虎嗅:数据怎么个搞法?


李志飞:具体的数据规模、数据构成这些方面,确实不太好透露。


虎嗅:那“序列猴子”既然发布了,你们打算怎么靠AIGC赚钱,有清晰的商业化思路吗?


李志飞:我们主要对应的是创作者经济,围绕创作者市场,我们认为这个市场足够大。你想想中国做短视频的人就有大几千万,跟网约车和外卖大军旗鼓相当。而且从TikTok风靡全球就能发现,中国是全世界创作者经济最发达的地方,产品形态进化得非常厉害,但美国还没开始,特别是去年10月份我到美国和新加坡时感受非常明显,所以从这个角度来说,我们是有先发优势的。

 

现在AIGC只是一个工具,用来帮助创作者辅助生成内容,全球范围内也是从去年10月份才开始火起来的。当AIGC在创作者经济中的比重越来越高之后,它就会破圈,从创作者范畴扩展到所有的大众,最终变成一个全民性的工具,所以我觉得未来的想象空间会非常大。

 

至于出门问问在这里会是怎样的地位,我觉得很难说,现在肯定是属于比较领先的,我们产品已经有很多用户,而且产品形态是非常丰富的。所以当大家还在做单一环节的时候,我们可能已经是all in one(一体化),整个流程从第一步到后面步全部自动化。比如魔音工坊这个产品,我们叫AI UGC,除了AI自动生成以外,它还有一个非常复杂的编辑器,用户做修改做很多调整,然后生成出最终的内容。实际上在产品方面的基本认知,我们是非常全面的。

 

 虎嗅:你们这次还发布了数字人,打算怎么挣钱、挣谁的钱?


李志飞:其实最主要的用户还是创作者。创作者的特点是,只要你提供的工具能给他们产生价值,他就愿意花钱。如果只是一个娱乐性的APP,就不一定付钱。因为我们做的是生产力工具,哪怕在中国的互联网生态中,用户付费欲望没那么强,我觉得也是可行的。

 

虎嗅:商业化今年有要达成的阶段性指标吗?


李志飞:没有指标,但我们想快速找到很多伙伴,真正跑起来。现在一些所谓有指标的公司,这些指标都是不现实的。你就说我一定要找500个客户,一个客户多少钱有什么意义,因为如果接下来可能有100个大模型出来,你可能连一分钱都收不到。


虎嗅:很多人都觉得大模型的壁垒很高,是高手间的有限竞争,但情况好像恰恰相反,这背后到底是什么原因,让这件事情的门槛降下来了?


李志飞:这其实更多是随着时间带来的认知迭代。今年一月、二月的时候,大家所有人想的都是做中国版的OpenAI,因为目标很高,就得靠高投入才能做出大模型,叠加算力、数据、人才,这种打法想想就很难。现在过了几个月,大家发现做大模型有很多打法,比如说你有很多可落地的领域,一个领域做一个大模型,也就不需要那么强的通用能力。从这个角度,大模型的门槛会大幅度下降。

 

虎嗅:你觉得未来短期内同质化是必然,行业会怎么卷?要想存活下来,不能犯哪些大忌?


李志飞:我觉得首先要持续迭代,保持相对领先的认知。先行者本来最容易切换到新的领域,但很多时候因为自己的独门技巧被很多人学会了,就觉得太多人涌入之后竞争压力太大,就没有了All In的状态,甚至失去了战斗力,所以不要太焦虑。

 

另外就是要保持理性,不要以为现在的狂热是一种常态,否则很容易犯错误。任何事情出现泡沫的时候,一定会有回调。所以千万别在泡沫的最高峰或者在回调之前,就把所有的子弹打光了。


虎嗅:有人判断大模型最多火半年,然后市场就会逐渐冷却,你认可吗?


李志飞:我觉得有这种判断就会很麻烦,因为我觉得不能只给一个结果,它不是底层驱动的。

 

虎嗅:什么叫底层驱动?

 

李志飞:底层驱动是说大模型就是比上一代好十倍、好百倍的模型,而且我们能看到它真的可以帮我们做很多不一样的事情。

 

虎嗅:你说上一波AI公司很多是死在了商业化无望的痛苦之中,为什么笃定这一波AI浪潮就有机会?


李志飞:其实我也没有笃定我们会过得很好,我自己的心理建设是这件事情一定会很卷,而且商业化注定会比较艰难。但我觉得让我更加有信心的是,技术发展到了新阶段,它的成熟度很高、应用场景很广。当技术成熟到真的能够改变这个社会,提供很好的用户体验时,自然就有很多商业化的机会。我可能刚开始做通用大模型,做着做着发现竞争太激烈了,那我还可以往垂直领域去做,建立各种各样的能力。

 

至于大模型终极的产品形态和商业模式,我觉得全世界没有一个人敢打包票。哪怕Open AI,我甚至觉得也许五年以后OpenAI可能都不存在了。

 

虎嗅:为什么这么判断?


李志飞:这就是科技的残酷,如果从历史来看,每一代科技的发展几乎都不是第一个先行者,在最后取得了最厉害的成果。我的意思其实是,OpenAI可能5年以后不会是最牛的那一个。

 

人类最后一条防线不能失守

 

虎嗅:听说你在公司让所有人都谈下AIGC对自己的影响,甚至所有人都重新面试了一轮。

 

李志飞:大模型对社会的影响是必然的,你想想三个月以后,任何一个人去找工作,比较前沿一点的雇主,是不是一定会问他会不会 Midjourney,会不会ChatGPT,然后你给我举几个例子。跟以前我们面试时问候选人会不会 Word,会不会Excel一样,没准三个月以后可能就是这种状况。这样的话,既然新员工是这样,老员工为什么不是这样。

 

虎嗅:那会有人因此被优化吗?


李志飞:我们不需要裁员,这不是我的本意。我的目的是希望所有人都能够在新的时代下,重新学会使用新的生产力工具,然后重新找到自己的定位。当然,我得逼着所有人朝这个方向去思考、去努力,否则很多人会觉得这个东西跟我没关系。当然,如果就有一些冥顽不灵的人,我觉得是可以下手的。

 

虎嗅:前段时间看到篇文章,主要讲创业者开始用ChatGPT裁员了,感觉AI对人们的影响已经构成了一定威胁?


李志飞:我觉得这是必然的。因为新的技术出现一定会对生产力产生巨大的改变,不能适应这些工具的人,未来大概率就失去了工作机会。但是反过来说,AI会不会导致很多人失业,我不是社会学家所以不好评判,但我是相对乐观的,因为一方面技术在不断提升,另一方面需求也在不停地出现和增长,只不过短期它一定会影响到很多人,但中长期一定会重新找到新的平衡点。

 

虎嗅:目前我们还不能完全理解神经网络背后的逻辑,ChatGPT这类应用“以假乱真”“似是而非”的回答又极具欺骗性,如果人们无法完全相信AI提供的答案,会不会引发AI的信任危机?


李志飞:生成式的AI,有时候就会无中生有、胡说八道,我觉得这个事情某种程度上是不可避免的,关键要看你怎么使用它,或者怎么跟人的能力重新适配。这需要全社会的共同努力,肯定不能指望单一的公司,搞一个很牛的技术就能解决的。

 

虎嗅:前段时间国外联名反对通用大模型,甚至很多专家和AI从业者公开对大模型表示担忧,但中国好像只有All In AI这一种声音 ,很少在国内听说过谁是AI威胁论主义者,好奇你站在哪一方?


李志飞:主要是国内大模型能力还没那么强,所以大家根本没有往威胁人类安全的可能性上去想。大模型的能力以及它未来的潜在空间,包括对整个人类社会的变革,确实是存在的。如果利用不好,它确实会对人类产生很多不安全的因素。


但这些风险是潜在的,不是已经证实的或者已经发生的。如果这么草率地直接把AI给停掉,我觉得没有任何意义。


每个人世界观也不一样,我是觉得人类可能搞不出一个超级牛的AI,基于现在的预测,我觉得人类完全可以控制好AI。但如果真的用指数增长那一套逻辑去思考,我确实也不太确定这个观点。因为5分钟前你是认为能控制的,但是就在这5分钟,AI的智能加速度越来越快,当你意识到不能控制局面的时候,已经为时已晚,这种可能性也是存在的。


虎嗅:你说大模型像亲生孩子,对它逐渐产生了感情,很多人会担心AIGC有一天意识觉醒了,对人类带来威胁怎么办?


李志飞:很有意思的是,我看别人的大模型,就觉得机器一定没有意识和性格,以前我是坚决不相信AI会有独立意识的。直到我们自己做了序列猴子之后发现,有时候你跟它聊天,它会特别坚持某些东西,有一种莫名其妙的固执,再加上有些时候它又特别爱骑墙,所以总给人一种感觉,AI是不是进化出了某种意识。

 

过去我们觉得AI不可能战胜人类的事情,比如一开始觉得AI不能下围棋、下象棋,结果AI都搞定了,觉得语言搞不定,结果它也能搞定。在这个过程中,人类的底线也一退再退。至于AI有没有意识,

目前我倾向于没有,我也没有很强的信仰,不知道人类最后的底线能坚持多久。


#我是虎嗅科技编辑包校千,关注新能源、新材料和人工智能,行业人士交流请加微信:Gryffindor-bxq,备注公司+姓名,新闻线索和爆料可发送邮件至:[email protected]