微軟公司首席執行官薩蒂亞?納德拉在達沃斯論壇年會上。

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“人工智能（AI）技術將徹底改變微軟的所有產品。”1月17日，微軟公司首席執行官薩蒂亞?納德拉（Satya Nadella）在達沃斯論壇年會上表示，該公司計劃將ChatGPT等AI工具整合到其所有產品中。

早在納德拉正式宣布這一戰略計劃前，就有媒體不斷曝出微軟的一系列舉動：1月4日，消息人士稱微軟正準備在其必應（Bing）搜索引擎中加入ChatGPT；9日，消息人士稱微軟正在將OpenAI（ChatGPT的開發者）的人工智能技術納入其辦公軟件；10日，報道稱微軟正就向OpenAI投資100億美元開展談判；16日，微軟表示將其云服務Azure接入 OpenAI。

通過加碼目前最炙手火熱的AI公司，微軟全面擁抱人工智能的姿態已經非常明顯。這會給微軟帶來一定風險：ChatGPT的準確性還難以保證，且這類人工智能工具會帶來高昂的成本。《華爾街日報》分析稱，即使是微軟恐怕也得面對一種現實：在AI驅動的世界里，跨越一鍵之距展開競爭的成本相當高，特別是在即便盈利能力強的科技巨頭也不得不密切關注凈利潤之際。

微軟為什么要加碼OpenAI？

人工智能文本生成工具ChatGPT一經推出便獲廣泛關注，前所未有地在不到一周時間里就聚集了100萬用戶，并且不是曇花一現。據全球網站分析工具Similarweb的數據，最近ChatGPT主頁的日訪問量超過了2000萬次——是ChatGPT推出兩周后該網站日點擊量的近兩倍。

“ChatGPT的功能很強大，對于在這個行業的研究人員來說，ChatGPT的水準可謂是相當驚艷了。”北京智源人工智能研究院NLP/多模態模型研究負責人伍昱對澎湃科技（www.thepaper.cn）表示。

1月17日，微軟稱正迅速采取行動，把OpenAI開發的AI工具納入自家的產品和服務，其中包括ChatGPT。納德拉在達沃斯論壇年會上對《華爾街日報》表示：“微軟的每個產品都將擁有其中一些相同的AI能力，從而獲得徹底改變。”

OpenAI是一家AI研究實驗室，由營利性公司OpenAI LP和非營利性母公司OpenAI Inc組成，擁有熱門圖像創建工具DALL·E等。2015年，OpenAI作為一家非盈利組織成立，目標是以安全的方式實現通用人工智能（AGI），使全人類平等收益，而不是為公司的股東創造利潤。但在2019年，OpenAI從非營利組織轉變為有“利潤上限”的營利組織，并建立了一個獨特的結構——投資回報有上限（投資利潤不超過投資額的100倍），任何超出的部分都將返還給非營利組織。

2019年，微軟對OpenAI投資10億美元。2022年10月，微軟又宣布將把OpenAI的人工智能繪畫產品DALL·E 2與微軟的多種產品集成，包括新的平面設計應用微軟設計（Microsoft Design），以及必應的圖像生成器。

根據彭博社匯編的數據，如果此次再向OpenAI投入100億美元，這筆投資將輕松超過微軟迄今為止的任何投資，包括1999年斥資50億美元購買美國電話電報公司（AT&T）股票以換取新的有線網絡接入，以及1997年斥資10億美元收購康卡斯特公司（Comcast）的股份。

在生成式人工智能突飛猛進的一年后，微軟有意加強與OpenAI的合作不足為奇。但這一消息對谷歌來說卻是一個不愿見到的動向：ChatGPT等技術的問題回答功能可能威脅到谷歌核心的搜索業務。

2022年11月30日，ChatGPT的推出促使谷歌管理層在內部拉響了“紅色警報”。微軟是谷歌在網絡搜索領域最大的競爭對手，盡管必應在全球網絡搜索市場上的份額仍只有個位數百分比。自ChatGPT推出以來，谷歌母公司Alphabet股價已累計下挫近10%，是大型科技股中表現最差的，這相當于同期納斯達克指數百分比跌幅的三倍。

《福布斯》預測，2023年微軟支持的OpenAI和谷歌之間將爆發全面戰爭。

“一直以來谷歌都是對OpenAI跟的最緊的，OpenAI能拿出的東西，谷歌不出意外在最多3-6個月時間里都能拿出來。Search+Chat（搜索+聊天），谷歌并沒有落后多少。”北京智源人工智能研究院研究員曹越對澎湃科技表示。

谷歌也有關于大眾行為的數據庫，可以用來賺取利益。根據StatCounter的數據，至少從2009年開始，谷歌提供了超過90%的全球互聯網搜索服務。即使微軟在2009年年中推出了自己的必應搜索工具，也沒能真正撼動谷歌的市場份額。

谷歌在ChatGPT問世之前采取的策略是，用聊天機器人的技術來增強搜索引擎的使用體驗。在2021年5月的I/O大會上，谷歌就展示了其最新的人工智能系統LaMDA，稱其可以使回答更加“合情合理”，讓對話更自然地進行。但目前，谷歌仍不愿向公眾發布LaMDA，部分原因在乎LaMDA存在較高的誤差，且容易對用戶造成傷害。

ChatGPT還“不靠譜”

但要將ChatGPT應用于搜索，還有許多問題需要解決。

ChatGPT的運作機制決定了所產生的回答準確性難以保證，信息來源難以回溯。《科學美國人》報道稱，資深的科學家也無法準確分辨ChatGPT撰寫的科學論文。在一項測試中，專家錯誤地將32%的生成摘要識別為真實摘要，將14%的真實摘要識別為生成的。

“ChatGPT的預訓練依托于大型語料庫，而語料庫來源于互聯網上實際發生的語言使用場景。一方面，這使得其無法避免地帶有虛假信息、歧視偏見信息，另一方面，也往往容易忽略冷門信息。”上海人工智能研究院研究員陳逸君對澎湃科技（www.thepaper.cn）表示。

Bernstein分析師馬克·什穆利克（Mark Shmulik）在最近的一份報告中說，普通的信息搜索查詢和可帶來收入的查詢之間存在巨大差異，ChatGPT在后者上的劣勢是“極其明顯的”。

陳逸君認為，對于虛假信息、歧視偏見信息等問題，可以從數據預處理上過濾不良信息，同時在模型中增強對相關信息的檢測識別，屏蔽或回避相關問答，這在ChatGPT中已有體現。對于忽略冷門信息，可以在特征工程上加以改進，調整模型在不同信息上的的注意力權重。

對于ChatGPT的內容偏見問題，曹越也表示，“本質上深度學習方法都是擬合數據，偏見本身是存在于數據之中的，如果真的要解決偏見問題，可能還是從數據入手最為合理。”

除了這些問題之外，陳逸君提出，ChatGPT缺乏邏輯推理能力，在需要推論演繹的任務上容易給出荒謬的答案，未來需要在模型中做出改進，使其能在語料的基礎上自我推理，達到邏輯完備，甚至超越人類的認知。

人工智能成本高昂

最終，考慮到所需的算力，納入ChatGPT等AI工具對谷歌和微軟來說可能都是成本高昂的。

“通過嵌入（embed）API，錯誤內容和偏見問題在技術路徑上容易解決。真正要解決的是成本問題，以及融合到現有搜索引擎索引方式的工程問題。”清華大學交叉信息研究院助理教授吳翼告訴澎湃科技。

摩根士丹利的分析師布萊恩·諾瓦克（Brian Nowak）估計，ChatGPT每次查詢的成本大約是谷歌傳統搜索查詢成本的七倍。如果OpenAI能夠獲得微軟Azure云服務的最低價格區間，這個成本倍數可能會下降到四倍。但即便如此也仍然是一個相當大的差距，反映出微軟在將ChatGPT和其他OpenAI工具更進一步嵌入到其產品中時可能承擔的成本。

這樣的成本壓力看起來是不合時宜的。投資者目前更關注谷歌和微軟這兩家公司的利潤，因為預計今年的收入增長將大幅放緩。Alphabet今年的運營利潤率預計為27%，比2022年有所下降，但仍比疫情暴發前的3年平均水平高出約五個百分點。與此同時，預計微軟的利潤率將連續第三年保持在40%以上——這是自1999年以來未曾有過的成就。

這可能解釋了為何微軟最終選擇跟隨其他主要科技公司一起裁員。1月19日，微軟宣布計劃裁員1萬人以應對全球經濟放緩，裁員人數不到其員工總數的5%，這是該公司八年多來規模最大的一次裁員。許多人預計谷歌母公司Alphabet將很快采取類似行動。

在投資者都想要看到企業減少支出的時候，如何增加開支就成了一個連ChatGPT都無法回答的問題。

OpenAI含金量有多高？

與此同時，微軟將賭注壓在OpenAI上是否合理？

Semafor的報道稱，微軟投資100億美元，是在賭OpenAI將遠遠領先于其他以ChatGPT類似產品為基礎的人工智能公司，但OpenAI很可能會面臨來自Stability AI等公司的激烈競爭。目前尚不清楚這批新的人工智能公司將如何建立“護城河”和“網絡效應”，如果沒有這些，就很難在消費科技領域賺錢。

與OpenAI相似，Stability AI也在2022年異軍突起，其AI繪畫產品Stable Diffusion，相比訂閱制的Midjourney、付費也不一定用得上的DALL·E，憑借稀缺的開源特征早早積累下了相當規模的用戶群體，去年10月的估值達10億美元，成為AIGC（人工智能生成內容）領域的第一家獨角獸企業。

在曹越看來，Stability AI和OpenAI可能不是競爭對手。“OpenAI在當前這個時代引領科研和產業界發展，也就是說，‘在GPT-3沒有出來之前能夠有做出GPT-3的能力’是獨一份的。而Stability AI是通過（顯）卡的堆積，希望可以迅速跟進OpenAI的最前沿進展，但遠未能證明其引領能力。而從商業化的角度講，OpenAI的每個產品，只要有卡有人，可能都可以迅速復現。”

吳翼也認同Stability AI和OpenAI沒有可比性，“Stability AI是個開源合作模式的公司，本身沒有核心產品。OpenAI有自己的基礎設施和技術團隊，本質上是開源和閉源的差異。OpenAI的核心優勢是先發并且技術強很多，商業布局也走得更前面。換句話說，Stability AI還需要從商業上證明自己，而OpenAI不需要，OpenAI要證明的是能不能真正實現自己所說的。”

曹越總結稱，創造（Create）和復制（Re-produce）是不同的，復制永遠只能跟隨，而創造才能引領。

關鍵詞： 人工智能