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日期: 2024-06-13 | 来源: 格隆 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
训练大模型，不仅需要算力、算法和数据这些能够用价值衡量的东西，还有一个关键点很多人都忽视了：以什么为指导。
AI大模型是模仿人脑的，可以把它看做是一个婴儿。
在各种物质条件都充足的情况下，你要怎么去教他，才能让他往正确的方向成长？
AI是强大的工具而不是人，你以普世价值去引导训练他，他才能健康而全面成长；若以XX主义、让他受到各种各样的限制，那你最后得到的，要么是个怪物、要么是个低能儿。
这可能是原因之一，只能说是可能。
最后会造成什么结果？自己的大模型能用、但用得不爽，我们还是得花钱去用别人的大模型。
要是别人不给中国IP用户使用怎么办？又是卡脖子。
然后，我们很可能再经历一次今天的轮回。
所以无论是宏观还是个人层面，在AI时代，在生产力大爆发的时代，在规模优势越来越不吃香的年代，在人口红利越来越稀薄的年代。
我们最需要突破的，是认知的问题。
只有认知的逻辑改进了，才有可能在未来更长的时间维度中，不再出现所谓的“卡脖子”问题。
03尾声
以上所说的，不带有任何恶意。
我们讨论的是为什么会出现这种现象，而不是去评判对不对。
这是现实，我们需要正视差距。
当然，也没必要盲目悲观。
就像在移动互联网时代，底层技术一样是别人的，但中国市场依然涌现出微信、支付宝、抖音、TikTok等杀手级C端应用。
你可以质疑他们有抄袭之嫌，但没人能否定它们的成功。
回到现在，如果说AI目前还处于发芽的阶段，那么国内公司真正的机会，至少要等到开花结果阶段。
等国内大模型继续爬坡，我们绝对有理由相信，国内还会再次蹦出一堆C端爆款，再像如今的Tik Tok那样席卷全球。
AI的0-1要看America， 1-10则要看China。
西方市场更擅长创造工具，东方市场更擅长利用工具。
这不是讽刺，也不是吹谁贬谁。
只是比较难受的是，等再下一轮变革出现时：我们依然要等对方先0-1，然后再去尝试1-10。
每个国家、每个市场都有不同的经历和特长，我认为是可以客观看待的。
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