王晋东 投稿
(资料图片)
量子位 | 公众号 QbitAI
最近，电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》，不禁感叹：现在连写书都这么卷了！
要知道，ChatGPT 于去年11月30日刚刚发布、距今仅4月有余。
借用《百年孤独》的开头，我想写这样的句子：
许多年后，面对AI对人类的全面奴役，曾经的AI科研工作者将会想起他们第一次登录ChatGPT的那个遥远的下午。
也曾无数次想借用电影《终结者》的故事：
回到过去，回到2022年11月29日，将保存有ChatGPT模型参数的服务器引爆，于是得以继续之前的科研和生活。
恰逢世界读书日前后，故写些读后感。
AIGC是AI-generated content的缩写，翻译成中文可以叫做 人工智能内容生成 ，或者叫 AI内容生成 。
通俗地讲，即是计算机自动生成一些人想要的内容，如图片、视频、音频、文本、网页、代码等。
不难看出，AIGC可以辅助用户做很多之前做不到的事情、提高工作效率 （对应着更多人下岗） ：
AI绘画 ，可以以极快的速度生成插画 （取代部分插画师和设计师） ；
AI代码生成 ，可以提高程序员的工作效率 （取代部分低端程序员：自己写代码训练AI最后把自己给取代了） ；
AI聊天+文字生成 ，可以取代部分线上客服、低端文秘、新闻报道、文案写作策划、活动布置等很多需要与文字打交道的岗位……
而ChatGPT则是其中“最靓的仔”，发布后2个月之内就在全球范围内收获了1亿用户，是历史上用户增长最快的产品，我们在此无需对其火爆程度进行过多介绍。
今年3月12日，其升级版、GPT-4也正式发布了。
放眼2023年，所有人、特别是AI科研人，都经历了从未有过的连续震撼，几乎每天醒来都有一个大新闻：
《庄子·养生主》里写道：“吾生也有涯、而知也无涯。以有涯随无涯，殆而已矣！”
上述的震撼显然只是个前菜，震撼过后便是更大、更直接的影响。
原因其实说来也简单——疗效好呗。
（注：本文仅分析科研岗位。）
此时的你，如果是个AI方向的高校教师或研究员，那么你可能发现，一夜之间大部分的教师群、项目群、学术群都在讨论所谓的大模型。
更悲惨的是：
你发现学生在质疑自己的研究方向：老师，这个方向还有什么意义？ChatGPT做得这么好了，我们打不过它的。
你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？
你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？噢，不好意思，青年基金只有30万、面上基金也就几十万……
你跟学生说，没有卡我们就做后处理、做fine-tune、做prompt tuning。但是你发现：其实这些操作也是要卡的，普通教师还是买不起。
你想躺平了、让学生还是沿着之前的方向水文章：学生说，老师，审稿人问我们说我们这个方法能不能用在大模型上、如果用不上去的话有啥意义？我之后怎么找工作？
你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了……
此时的你，如果是个工业界的研究员、像笔者一样的大头兵，你同样发现，一夜之间，昨天刚和老板说要做的事情突然变得不再重要：
你：我要做更简单更基础的学习理论，对现有的学习范式进行颠覆。 老板：能用在大模型上吗？ 你：我觉得self-attention的鲁棒性需要研究一下，它对对抗攻击也没那么鲁棒，只是比CNN好点。 老板：能用在大模型上吗？ 你：我最近搞了个厉害的解耦算法，简单有效。 老板：大模型时代还需要做解耦吗？ 你：我想再探索一下图神经网络做蛋白质分子结构预测。 老板：大模型能做吗？ 你：Causality还是挺重要的，你看Bengio都一直在研究。 老板：大模型还需要causality吗？ 你：那我看看大模型？ 老板：这是个不错的方向。 你：那我需要64张A100来fine-tune一下LLaMA。 老板：这个真没有。 你：。。。。。。笔者也是无数普通人中的一员、同样经历了上述关于大模型的”灵魂拷问“。
所谓痛定思痛、知耻而后勇，经历过无数失眠的夜、写坏了几支劣质的笔、也摸完了十条无聊的鱼，笔者现在则认为：
大模型时代虽然是挑战，但更是普通人的机遇。
为何这么说？
因为ChatGPT等大模型，第一次把普通人和MIT、Stanford、CMU、国内清北等一众牛校大佬拉到了一个水平线上。你发现：原来大家都没搞出来ChatGPT呀；之前那些东西搞得再好，也没用了。甚至于，普通人的损失还少点。
那么，大模型时代，普通人如何做科研？
以下仅为个人观点，如不同意，就是你对。
大模型时代显然需要新的分析和评测方法。不同于以往以公开测试集为准的机器学习，大模型现在可以将所有的公开数据集全部吃下 （即overfit） 。因此，不宜采用传统方式进行评测。
可以思考：
更有难度、更符合人类标准的评测集是什么样的？ 大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？大模型对于做理论和基础研究的科研人员是个毁灭性的打击。
原因很简单，深度学习理论在目前也无法很好地分析多层神经网络、更不必说更大、更不开源的黑盒大模型了。
因此，理论研究人员可能会出现”巧妇难为无米之炊“的情形、不知道自己还能做什么。
但笔者认为，基础理论、数学、统计、概率等基础学科的重要性仍然无需多言，但需要结合大模型进行一些探索和突破。
例如：
为什么CLIP仅采用image-text pair进行对比学习、泛化能力就很好？ 如果是训练数据重要，那为何400M数据的CLIP和2B数据的Laion-CLIP在长尾数据上并没差太多？ 数据、模型、算法、优化，哪个更重要？ 如何加速大模型的训练，如从数据筛选、优化器更新的角度？既然打不过，那索性就加入。我们可以将大模型看作一次大的技术革命、一种新的人机交互方式。
那么，此刻的你我就处于这种新的人机交互、人与AI协同的革命前夜，应该多去思考如何利用大模型的能力来做出更多变革：
如何提高写Prompt的能力、最好是自动写好的Prompt？ CV、NLP、Audio都有大模型，如何利用这些模型进行更好的多模态信息融合？ 如何设计下一代人-AI协同交互的用户界面？ 如何将大模型快速轻量地部署于端侧设备？ 如何更轻量地微调大模型以服务于下游小数据领域？不得不说目前的大模型并不完美、其问题多多。
笔者也在年初”卷“了一周、搞出了第一个ChatGPT的鲁棒性评测。我们发现大部分大模型其实对于对抗攻击并不鲁棒、其抗干扰能全力亟待提升。
因此，一个自然的研究方向便是”找茬“：
大模型的OOD能力是不是够了？有大模型不需要OOD了？ 大模型的长尾是不是做得很好了？这个笔者探索过了，显然不太行。 如何使大模型免受prompt injection、prompt leakage等攻击？ 大模型生成内容如何判别是hallucination还是真的？新的技术革命需要新的社会变革，而变革的过程可能是充满荆棘的。
好的研究视野应该放眼全社会、做出更负责任和更社会化的AI研究 （Responsible AI, or societal AI） ，方可确保技术不被滥用、更好地服务人类：
如何进行有效的value alignment使AI准确地满足人的价值观？ 如何对AI生成的内容进行有效监管使其实不被滥用？ 如何分析生成式AI对教育、生产力、社会、心理学等诸多层面的影响？ 新技术应该是”有温度“的：如何引导”前人“更加无痛地完成新技术的更迭？此类问题的每一个都值得深入探讨。
值得一提的是，笔者所在的研究组——微软亚洲研究院 （MSRA） 社会计算组的大部分研究人员均在做相关研究，也期待未来有更多的合作者加入进来一起合作。
社会化问题任重而道远，需要跨学科、全社会的长期密切交流合作。
好了，读到这里，你还觉得自己的研究一片灰暗吗？面对所有的挑战、 只要你快速转变以调整方向 ，你也可以成为未来的“大佬”。
让我们乘着大模型的东风、继续乘风破浪吧！
视频版：
https://www.bilibili.com/video/BV1hM41157ZF/
— 完 —
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