人工智能:下一个泡沫还是创新浪潮?

发表时间: 2024-08-02 08:10

守株待兔式的期待下一次技术革命,可能是当代人犯的最大错误。

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很多人认为,人工智能(AI)是下一场技术革命,就像蒸汽机、内燃机、电动机、计算机那样,人工智能将彻底改变乃至颠覆世界。


尤其是2022年下半年问世的ChatGPT,被寄予厚望。人们认为这种“生成式”超级智能,将在很多领域取代人类。乐观者认为,GPT将空前地提升工作效率;悲观者则认为,GPT将无情地砸掉很多人的饭碗。


尴尬的是,乐观者和悲观者可能都表错了情。GPT问世已经一年多将近两年了。尽管各大巨头砸了上万亿美元去“训练”它,但除了帮助码农提升一些写代码的效率以外,GPT没有找到任何一个真正有意义的应用领域。至于大幅提升社会效率,更是镜中花水中月,虚无缥缈。


显然,人工智能让大家失望了。


从人工智能的概念提出来,我就不以为然。我认为,真正的技术革命只能是能源的突破和数量级的提升。使用什么能量,使用多少,决定了人们能做什么,而包括计算机、互联网在内的信息技术,理想的情况下,充其量,也只是让人们把事情做得更好——是优化,而不是革命。


不过,我不是业内人员,对相关产业的发展,没有第一手的信息,只能有个大概想法。最近,看到一些分析文章,是专业人员对人工智能的意见。他们同样质疑人工智能的前景。他们甚至认为,已经花出去的万亿级投资,有可能造成下一个巨大的泡沫。


其中很多说法,证实了我之前的想法。今天就来说说他们对人工智能是怎么分析的。


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第一,人工智能的成本非常高。英伟达的芯片、网络带宽、电力消耗,还有工资很高的技术人员等等,都很贵。干这一行,真是花钱如流水。率先提出GPT的OpenAI,每年运营成本高达85亿美元,到现在已经亏损了50亿美元。不知道这几十亿的窟窿,将来怎么去填。


谷歌、微软、Facebook等行业巨头,投资则更大,已经达到万亿。


仅仅成本高,并不是问题,如果收入更高,再高的成本也可以接受。可是,人工智能的问题在于,那些它们声称能完成的工作,就算在技术上实现了,也往往是“低薪”工作。也就是说,即使人工智能在这些工作上取代了人工,也是在用高薪取代低薪,经济上完全不划算。


比如有些地方正在试验的无人驾驶出租车。首先,训练出“无人驾驶”就需要昂贵的芯片,其次即使忽略前期的研发成本,也不考虑技术上是否成熟,但日常的运行维护都要比它们所取代的出租车司机贵多了。


有人会说,新技术初期成本高,不要紧,只要大规模推广开,规模效应之下,成本就会大幅下降。


这恐怕是一厢情愿。而且,事实是,历史上那些真正有价值的新技术,有可能需要巨额投资,但它们都是从一开始就“更便宜”,甚至“便宜得多”。


清末中国引入电报时,发电报可是个奢侈品,一个字一两银子。发一封几十个字的电报,就要几十两银子,对普通人来说,那绝对是一笔巨款,都够买个房子了。


但是,发电报其实便宜多了。从北京向上海发一封电报,不考虑瞬时到达的速度优势,只说成本,就比原来的驿站、八百里加急公文等等,便宜太多。所以,电报进入中国以后,迅速推广。从清政府到军阀,在这件事上,没有谁守旧保守,拒绝新生事物。军阀们甚至大打电报战——互相发电报大骂。在全国人民面前发声,没有什么方式比公开发电报更便宜了。


计算机互联网出现以后,也是立刻就有成本优势。虽然买服务器、计算机、铺设光缆等等花费不小,但无论是电子商务,还是即时通信,都比传统商务、长途电话便宜多了。


人工智能,最大的尴尬就在于,它耗资巨大,但即使成功了,提供的也是高成本解决方案。已经投入了上万亿美元,要想把这些投资收回来,就要能创造出超过万亿美元的价值,也就是解决超过万亿美元的重要问题。可是,人工智能只能完成简单的、低价值的工作——实际上,现在连简单、低价值的工作都完成不了,至于那些复杂的、高价值的工作,比如治理国家、学术研究、指挥战争等等,想都不要想。


所有的技术革命,核心本质都是大幅降低成本。古代,只有王公贵族,才能乘坐十几匹马拉的车。现在,普通家庭的小汽车,就有几十上百匹的马力。出行交通的成本,大幅度降低了。这才是技术革命。


人工智能却大幅提升了成本。原本用普通劳动力、简单流程就能完成的工作,现在却需要动用昂贵的芯片,雇用高薪的技术人员,经由复杂的程序,才能勉强完成。这不但不是什么革命,连商业创新都算不上。


原来用铁锅铁铲子就能炒菜,现在换成18K金锅金铲子,还是炒菜,还不如铁锅炒出来的好吃。这钱花的,不是莫名其妙么?


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第二,人工智能的发展,至今没有找到有意义的应用领域。GPT出现的时候,人们畅想了很多应用前景,但将近两年过去了,大家尴尬地发现,除了弄一些“谐趣图片”,GPT没有什么真正有意义的实际应用,或者说,没有什么能真正创造出价值的应用。


那些“谐趣图片”,显然没有创造出真正的价值——无论是经济效益还是社会效益,都没多大——有多少人愿意花钱买这些图片呢?你用GPT给人画这些“谐趣图片”,能把计算机的电费赚回来么?广告公司用这些“谐趣图片”给客户设计,能大幅提升利润吗?


其他的应用,比如帮助码农写代码、综述整理文件等等。这些事情,虽然GPT看上去可以做,但即使是一个简单的文章要点概括,最后到底会出来什么东西,谁也说不准,弄砸了,也无人负责。完全达不到实用、可靠的水平。


领导让你写个会议纪要,你敢直接用GPT写了交差么?如果GPT写完了,你还要花很多时间去检查修改,那又何必多费这一道事呢?


第四,从技术原理来说,GPT等人工智能技术,训练“灌”给它们的数据,都是之前已经存在的数据,也就是历史数据。既然都是历史数据,这种人工智能说到底就是“炒冷饭”,只是把以往的信息重新排列组合。它没有也不能创造出任何真正意义上的新信息。说GPT能取代人脑,八字还没有那一撇。


实际上,这其中的关键在于,对于人脑是如何思考的,人类目前知之甚少。脑科学还处于很初级、很粗糙的状态。所以,人工智能并不是在模仿人脑——你不可能模仿你完全不懂的东西。人工智能的底层原理还是二进制——只能区分0和1的智力水平。这种底层原理决定了,人工智能和人脑智能,完全是两码事。人工智能本质上还是一种自动化机器,并没有任何智能。


第五,大家在训练人工智能时,使用的都是英伟达的芯片,这就决定了,这是一个没有“护城河”的行业。就算某人某企业取得一些进展,在某些领域成功应用了人工智能,大幅提高了效率,其他人也能很快赶上来。


大家的工具都差不多,干出来的活儿当然也就差不多。


这就从根本上让人工智能的商业基础不成立——很难赚钱。已经投入的万亿美元,不知道怎么才能收回来。


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最后一点最有意思。这往往也是我们普通人的思维盲区。


分析人士虽然很清楚,人工智能的前景堪忧,但他们说了这样一句话:以往的经验表明,泡沫的破灭,往往需要很长时间。所以,目前继续保持投资,是对的。


一般人的看法是,如果方向是对的,才值得投资。如果方向是错的,就不应该投资,或者赶紧撤资。可专业投资人士却加入另一个考虑因素,那就是,即使是泡沫,是马上就要破裂,还是过很长时间才会破裂?


如果泡沫马上就要破裂,当然要赶紧跑。如果泡沫还要持续很长时间,那么,在这期间继续投资,继续赚泡沫的钱,才是正确的策略。一直到发现破裂的迹象,再跑不迟。


有人可能觉得这太冒险,但投资这一行,挣的就是摆弄风险的钱。风险承受能力不强的人,不适合干这一行。


对于我们一般人来说,避免投资失败和财产损失,是最重要的,但对专业投资者来说,投资失败,固然是损失,但错过赚钱的机会,能赚的钱没赚到,同样也是损失。有钱人把钱交给他们去投资,不是为了安全为了省钱——那样银行定期存款最好。有钱人委托他们投资,为的就是赚取超额利润。如果攥着钱不敢投资,那他们就会被赶出这一行。


理解了这个道理,也就理解了,投资兴旺与否,与行业本身的发展前景,并不完全一致。投资者的逻辑,和技术发展的逻辑,也不是同一码事。我们不要因为看到万亿级的投资,就认为行业一定会有光明的前途。



从整体上来说,人类目前在科技发展上“撞墙”了。无论科学家们怎么努力,也只能做一些优化和局部改进。能源升级意义上的突破,完全看不到希望。这种状态,可能持续很多年——几百上千年,也可能更长。毕竟,农业革命和工业革命之间的时间距离,长达万年。


守株待兔式的期待下一次技术革命,可能是当代人犯的最大错误。