開(kāi)欄語(yǔ)：《AIGC行業(yè)周報(bào)》梳理AIGC行業(yè)一周內(nèi)發(fā)生的重要?jiǎng)討B(tài)，產(chǎn)品發(fā)布和業(yè)內(nèi)大咖的最新觀點(diǎn)。 圖片來(lái)源：每經(jīng)制圖 一、企業(yè)動(dòng)態(tài) 1、OpenAI內(nèi)部分歧導(dǎo)致關(guān)鍵團(tuán)隊(duì)成員離職 近期，OpenAI內(nèi)部因?qū)I安全治理的重視程度不足以及資源分配問(wèn)題出現(xiàn)嚴(yán)重分歧，導(dǎo)致超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Jan Leike和前首席科學(xué)家Ilya Sutskever等關(guān)鍵成員相繼離職。Leike公開(kāi)表示，團(tuán)隊(duì)在算力支持和AI安全問(wèn)題上遭遇挫折，而離職成員還面臨簽署禁止負(fù)面評(píng)論OpenAI的協(xié)議，否則將失去公司股份。奧特曼（Sam Altman）作為OpenAI的領(lǐng)導(dǎo)者，其言行不一以及對(duì)商業(yè)化的追求被認(rèn)為與公司使命背道而馳，引發(fā)了一系列的離職潮和外界對(duì)OpenAI未來(lái)方向的關(guān)注。 2、全球16家公司簽署人工智能安全承諾，歐盟批準(zhǔn)《人工智能法案》 5月22日，在全球范圍內(nèi)對(duì)人工智能（AI）安全問(wèn)題日益關(guān)注的背景下，包括OpenAI、谷歌、微軟和智譜AI在內(nèi)的16家公司聯(lián)合簽署了前沿人工智能安全承諾，旨在確保AI的負(fù)責(zé)任治理、透明度以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和緩解機(jī)制的建立。與此同時(shí)，歐盟理事會(huì)正式批準(zhǔn)了《人工智能法案》，標(biāo)志著全球首部AI全面監(jiān)管法規(guī)即將生效，采用基于風(fēng)險(xiǎn)的方法對(duì)AI模型進(jìn)行監(jiān)管，并為違反規(guī)定的公司設(shè)立了嚴(yán)格的罰款制度。這些舉措體現(xiàn)了國(guó)際社會(huì)在AI安全領(lǐng)域采取具體行動(dòng)的決心和進(jìn)展。 3、中國(guó)大模型市場(chǎng)爆發(fā)價(jià)格戰(zhàn)，行業(yè)洗牌加速 近期，中國(guó)AI大模型市場(chǎng)出現(xiàn)了激烈的價(jià)格戰(zhàn)，騰訊、阿里、百度、科大訊飛等國(guó)內(nèi)大模型廠商紛紛宣布降價(jià)，以響應(yīng)市場(chǎng)和吸引開(kāi)發(fā)者。這場(chǎng)價(jià)格戰(zhàn)始于幻方量化的DeepSeek V2大幅降價(jià)，隨后其他廠商如智譜、字節(jié)跳動(dòng)的豆包、阿里云、百度、科大訊飛和騰訊云也相繼加入，推出了各自的降價(jià)策略。降價(jià)行為可能會(huì)吸引開(kāi)發(fā)者試用AI應(yīng)用，對(duì)市場(chǎng)有積極影響，但同時(shí)也給行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司帶來(lái)壓力，預(yù)示著行業(yè)洗牌的加速。降價(jià)背后的根本原因在于推理成本的快速降低，而隨著技術(shù)的進(jìn)步，這一趨勢(shì)預(yù)計(jì)將持續(xù)。行業(yè)專家如李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，盡管降價(jià)是大勢(shì)所趨，但當(dāng)前的價(jià)格戰(zhàn)可能是一種不可持續(xù)的策略。隨著大模型價(jià)格的下降，AI技術(shù)的應(yīng)用成本降低，有助于推動(dòng)AI應(yīng)用的廣泛發(fā)展，但整個(gè)行業(yè)的商業(yè)化和生態(tài)構(gòu)建仍然有很長(zhǎng)的路要走。 二、產(chǎn)品動(dòng)態(tài) 1、微軟Build 2024大會(huì)：AI技術(shù)革新與應(yīng)用落地 2024年5月22日，在微軟Build全球開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，大模型和生成式AI成為焦點(diǎn)。微軟推出了Azure AI Studio，一個(gè)旨在簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程并支持1600多種大模型的全新平臺(tái)。此外，微軟還發(fā)布了Phi-3系列模型，包括具有視覺(jué)識(shí)別功能的Phi-3-vision和低功耗的Phi Silica模型。Copilot Studio使開(kāi)發(fā)者能夠輕松創(chuàng)建AI Agent應(yīng)用，而Windows Copilot Runtime提供了豐富的AI框架和API以促進(jìn)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。微軟還發(fā)布了新的Azure虛擬機(jī)和Team Copilot，旨在提升工作效率并簡(jiǎn)化企業(yè)運(yùn)營(yíng)。最后，微軟在Startups Founders Hub中推出了"Build with AI"工具，為用戶提供AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)模板，進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。 2、百川智能發(fā)布國(guó)內(nèi)領(lǐng)先大模型Baichuan 4及AI助手「百小應(yīng)」 5月22日，百川智能推出了最新一代基座大模型Baichuan 4，并同時(shí)發(fā)布了首款A(yù)I助手「百小應(yīng)」。Baichuan 4在多項(xiàng)能力上相比前代有顯著提升，包括通用能力、數(shù)學(xué)和代碼能力，并且在SuperCLUE評(píng)測(cè)中排名國(guó)內(nèi)第一。新模型還引入了多模態(tài)能力，在多模態(tài)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上表現(xiàn)優(yōu)異。百小應(yīng)結(jié)合了Baichuan 4的通用能力和搜索技術(shù)，具備多輪搜索和定向搜索功能，能夠提供精準(zhǔn)的問(wèn)答服務(wù)，目前已在Web端及iOS和安卓應(yīng)用商店上線。百川智能還宣布開(kāi)放包括Baichuan 4在內(nèi)的四款A(yù)PI，供開(kāi)發(fā)者和企業(yè)用戶接入體驗(yàn)。 三、前沿觀點(diǎn) 1、多模態(tài)模型性能受限于數(shù)據(jù)量，Zero-shot學(xué)習(xí)面臨挑戰(zhàn) 最新研究指出，多模態(tài)模型如CLIP和Stable Diffusion在zero-shot學(xué)習(xí)（無(wú)需見(jiàn)過(guò)樣本即可識(shí)別新類別）方面的表現(xiàn)并非真正的泛化能力，而是依賴于其龐大的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，模型性能的提升與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈對(duì)數(shù)關(guān)系，意味著未來(lái)性能提升將越來(lái)越緩慢，最終可能因缺乏指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)而遇到瓶頸。這項(xiàng)研究挑戰(zhàn)了人們對(duì)大模型泛化能力的樂(lè)觀預(yù)期，并引發(fā)了對(duì)未來(lái)AI發(fā)展路徑的討論。 2、圖靈獎(jiǎng)得主Geoffrey Hinton深度訪談：大模型與AI的未來(lái) 近日，圖靈獎(jiǎng)得主Geoffrey Hinton在一次深入訪談中分享了他對(duì)當(dāng)前大模型技術(shù)路線的看法，強(qiáng)調(diào)了多模態(tài)學(xué)習(xí)的重要性，并探討了數(shù)字計(jì)算與共享知識(shí)、智能系統(tǒng)的意識(shí)與情感等話題。Hinton認(rèn)為大型語(yǔ)言模型通過(guò)尋找不同領(lǐng)域的共同結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼，形成深層次的理解，是創(chuàng)造力的源泉。他提到，通過(guò)預(yù)測(cè)下一個(gè)符號(hào)，模型實(shí)際上執(zhí)行了一定程度的推理，并非不具備推理能力。Hinton還回顧了自己的職業(yè)生涯，從生理學(xué)到哲學(xué)再到人工智能的轉(zhuǎn)變，并分享了他與Ilya Sutskever等合作者的工作歷程。他強(qiáng)調(diào)了規(guī)模的重要性，認(rèn)為增大模型規(guī)模和數(shù)據(jù)量是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。此外，Hinton對(duì)大腦如何獲取梯度、是否使用類似反向傳播的機(jī)制等問(wèn)題表示了濃厚的興趣，并認(rèn)為這是未來(lái)研究的重要方向。 3、火山引擎總裁譚待論大模型時(shí)代的字節(jié)跳動(dòng)戰(zhàn)略 5月15日，火山引擎一口氣發(fā)布9款大模型，以超低定價(jià)成為關(guān)注焦點(diǎn)。近日，火山引擎總裁譚待在接受「甲子光年」采訪時(shí)，闡述了字節(jié)跳動(dòng)在大模型時(shí)代的戰(zhàn)略主張——追求最強(qiáng)模型、最低成本和最易落地，以客戶為中心。他認(rèn)為B端市場(chǎng)不同于C端，需要理性決策和真正可用的產(chǎn)品，而非僅追求先發(fā)優(yōu)勢(shì)。譚待強(qiáng)調(diào)，大模型應(yīng)用的落地需要模型能力、應(yīng)用豐富度和成本優(yōu)化，火山引擎的技術(shù)進(jìn)步和成本控制能力是其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。他還提到，大模型時(shí)代將由大公司主導(dǎo)，但創(chuàng)業(yè)公司也有打磨優(yōu)秀模型的機(jī)會(huì)?；鹕揭娴哪繕?biāo)是通過(guò)AI技術(shù)幫助企業(yè)降本增效、加速創(chuàng)新，并在未來(lái)幾年內(nèi)成為全球領(lǐng)先的云和智能服務(wù)商。 4、李飛飛與John Etchemendy聯(lián)合撰文駁斥AI具有感覺(jué)能力的觀點(diǎn) 近日，知名AI學(xué)者李飛飛和斯坦福大學(xué)HAI聯(lián)合主任John Etchemendy教授聯(lián)合撰寫文章，深入探討并反駁了當(dāng)前大型語(yǔ)言模型（LLM）具有感覺(jué)能力（sentient）的觀點(diǎn)。文章中，李飛飛通過(guò)多個(gè)例子說(shuō)明，盡管LLM在某些任務(wù)上表現(xiàn)出超人類智能，但它們并不具備主觀經(jīng)驗(yàn)或感覺(jué)能力，如饑餓或疼痛等生理狀態(tài)。她強(qiáng)調(diào)，LLM只是基于概率性完成任務(wù)的數(shù)學(xué)模型，缺乏人類所具有的物理身體和生理反應(yīng)，因此無(wú)法擁有真正的感覺(jué)能力。兩位作者認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)具有感覺(jué)能力的人工智能，研究者需要更深入地理解生物系統(tǒng)中感覺(jué)是如何產(chǎn)生的，而不是簡(jiǎn)單地增加模型的規(guī)模。 來(lái)源：每經(jīng)科技提供