抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：世界模型，真正值得你關(guān)注的一點(diǎn)，是什么？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。

現(xiàn)在，說(shuō)到AI，就等同于是在討論大語(yǔ)言模型（LLM）。

無(wú)論是近期很火的Agent，還是對(duì)通用人工智能（AGI）的暢想，大家都默認(rèn)了一個(gè)前提，大模型將會(huì)一直發(fā)展下去。

不過(guò)，你是否也好奇過(guò)，如果大模型有天花板呢？世界的某個(gè)角落，是否正在醞釀一個(gè)看起來(lái)不起眼、但可能重構(gòu)整個(gè)行業(yè)的新方向？

最近，一個(gè)名為AMI Labs的AI公司，成立僅兩個(gè)月，幾乎沒(méi)有產(chǎn)品，卻完成了約10億美元的種子輪融資。

如果只是金額大，這件事未必值得關(guān)注。

但背后的投資人包括英偉達(dá)、三星等公司，還有淡馬錫（Temasek）這樣的主權(quán)基金，以及貝索斯、施密特等個(gè)人投資者。這意味著，這10億美元不是一次普通的融資，而更像是一種重要公司和人物的集體站臺(tái)。

這究竟是家什么公司？

AMI Labs的核心人物，是楊立昆（Yann LeCun）。他是圖靈獎(jiǎng)得主，曾長(zhǎng)期擔(dān)任Meta首席AI科學(xué)家，也是深度學(xué)習(xí)的重要推動(dòng)者之一。AMI Labs則是在Alexander Wang入主Meta之后，他離開(kāi)Meta所創(chuàng)立的公司。

這次，他提出的方向叫“世界模型”（World Models），核心思路不是優(yōu)化今天的大模型，而是繞開(kāi)這條路徑，重新定義智能本身。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在主流的LLM架構(gòu)，雖然帶動(dòng)了這波AI浪潮，但楊立昆認(rèn)為，LLM并不真正理解世界。他試圖讓AI通過(guò)看視頻和感知等方式，學(xué)習(xí)物理世界的運(yùn)行規(guī)律，從而獲得更強(qiáng)的推理和泛化能力。

可是，這顯然是一個(gè)周期極長(zhǎng)、難度極高的研究命題，而且不得不說(shuō)，在Meta的這幾年，楊立昆也并沒(méi)有在這個(gè)路線上做出太多突破。這次融資之前，他也沒(méi)拿出什么清晰的成果。所以，這次的巨額融資也受到不少業(yè)內(nèi)人士的質(zhì)疑。

但無(wú)論如何，這件事至少說(shuō)明，在大模型高歌猛進(jìn)的當(dāng)下，一部分最前沿的參與者卻都看到了這條路的上限，而世界模型則成為了他們明確押注的下一個(gè)方向之一。

大模型的天花板

首先，為什么在大模型已經(jīng)如此成功的當(dāng)下，還要去做一件這么不確定的事情？

答案恰恰藏在大模型本身的能力邊界里。

今天的LLM是在預(yù)測(cè)下一個(gè)最可能出現(xiàn)的內(nèi)容，更準(zhǔn)確的說(shuō)，它掌握的是符號(hào)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，而不是理解了世界本身的運(yùn)行規(guī)律。

因此，大模型可以寫代碼、查資料、做總結(jié)，可以寫詩(shī)作畫做視頻，卻會(huì)在一些小事上翻車。而且這些錯(cuò)誤，并不是偶發(fā)，而是必然。

比如困擾業(yè)界的“幻覺(jué)”，是因?yàn)槟Ｐ驮凇安隆币粋€(gè)看上去最真的答案。這在聊天中也許無(wú)傷大雅，但在醫(yī)療、法律等高要求場(chǎng)景下，幻覺(jué)就會(huì)帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的損失。

此外，比“幻覺(jué)”更深一層的問(wèn)題在于，當(dāng)模型遇到?jīng)]有見(jiàn)過(guò)的情況時(shí)，它很難真正舉一反三。

因此，在很多具體的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，大模型必須接入知識(shí)庫(kù)、疊加規(guī)則系統(tǒng)、甚至引入人工校驗(yàn)，用外部手段補(bǔ)足大模型自身的不足。

世界模型正是從這里切入，通過(guò)觀察視頻、感知變化、預(yù)測(cè)結(jié)果，去學(xué)習(xí)那些在不同場(chǎng)景中都成立的規(guī)律——與其讓模型看無(wú)數(shù)個(gè)“物體掉落”的描述和視頻，不如讓它在抽象層面理解“重力”。

換句話說(shuō)，世界模型的目標(biāo)是能在全新的任務(wù)中自行推導(dǎo)結(jié)果，并保證準(zhǔn)確性。

盡管這條路仍有爭(zhēng)議，比如什么是“底層規(guī)律”，以及模型是否真的能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提煉出這些規(guī)律，這些都沒(méi)有答案，但它依然值得大家的關(guān)注。

因?yàn)樵诩夹g(shù)發(fā)展史上，那些真正令人興奮的躍遷，往往藏在未被驗(yàn)證的路徑上。理解這一點(diǎn)，我們需要把時(shí)間往回再撥幾年。

今天，大語(yǔ)言模型幾乎已經(jīng)成為共識(shí)。但在2017年Transformer架構(gòu)剛剛提出時(shí)，并沒(méi)有多少人真正意識(shí)到它的意義，似乎只是一個(gè)理論上可行的新結(jié)構(gòu)，并不是產(chǎn)業(yè)方向。

即便后來(lái)OpenAI逐步推出了GPT-2、GPT-3，大多數(shù)人也并不認(rèn)為這會(huì)重塑整個(gè)產(chǎn)業(yè)。直到2022年11月30日，ChatGPT3.5的出現(xiàn)和爆發(fā)，大家才意識(shí)到，原來(lái)2017年的那篇論文才是一切的起點(diǎn)。

從這個(gè)角度，AMI Labs的融資就是大家fomo情緒（害怕錯(cuò)過(guò)）的集中爆發(fā)，那些錯(cuò)過(guò)一次的人，不想再錯(cuò)第二次。即使投錯(cuò)的概率很大，也要在這些還沒(méi)成果卻有潛力的方向中挖掘未來(lái)的機(jī)會(huì)。

投資新范式

但我們想強(qiáng)調(diào)的是，更值得關(guān)注的，不光是“錢投向了哪里”，更是“錢從哪里來(lái)”。

在過(guò)去，如世界模型這類基礎(chǔ)研究，通常由高校和科研機(jī)構(gòu)承擔(dān)，由國(guó)家科研基金提供資金支持，再由大公司在接手后期的工程化和商業(yè)化階段。科學(xué)家負(fù)責(zé)探索，產(chǎn)業(yè)界負(fù)責(zé)放大。

今天，這套分工已經(jīng)被打破。

因?yàn)锳I研究不再只是靠天才的想法，更要靠算力、數(shù)據(jù)和工程體系的綜合投入。

高校早已很難承擔(dān)這樣規(guī)模的研究，而大公司雖然有能力，卻很難為一個(gè)數(shù)年內(nèi)都可能沒(méi)有結(jié)果的方向持續(xù)投入資源，它們最關(guān)心的是回報(bào)。

這方面只有一個(gè)范例，就是諾獎(jiǎng)得主Demis Hassabis。他在谷歌的體系內(nèi)確實(shí)獲得了極高的容忍，并最終通過(guò)AlphaFold證明了長(zhǎng)期投入的價(jià)值。但這種個(gè)例顯然很難被復(fù)制。

所以，像李飛飛這樣原本深耕學(xué)術(shù)體系的科學(xué)家，也在通過(guò)初創(chuàng)公司來(lái)進(jìn)行研究。如果她不進(jìn)入資本市場(chǎng)，就拿不到足夠的資源去驗(yàn)證這個(gè)前沿的設(shè)想。

李飛飛的World Lab合影

楊立昆這樣的項(xiàng)目，沒(méi)有明確成果、甚至路徑本身仍存在爭(zhēng)議，卻能拿到10億美元的融資，邏輯也很類似：一邊是有錢卻焦慮的資本，另一邊是有想法有光環(huán)的科學(xué)家，雙方一拍即合。

從投資邏輯看，這確實(shí)是有些荒唐。這筆錢很可能得不到確定的商業(yè)回報(bào)。

不過(guò)有趣的是，也許這些資金在進(jìn)入的時(shí)候，就已經(jīng)默認(rèn)了這個(gè)結(jié)果。它們關(guān)心的，不是這個(gè)項(xiàng)目能不能成功，而是如果這個(gè)方向真的成立，自己能坐在牌桌上。

因此，世界模型到底是不是一場(chǎng)泡沫，以及這10億美元究竟是在“打水漂”，還是一群大佬在提前占位，這些或許并不重要。關(guān)鍵在于，當(dāng)新的嘗試出現(xiàn)，你能否意識(shí)到它們的存在，理解它們可能帶來(lái)的變化，從中篩出最有潛力的選手，并持續(xù)觀察其進(jìn)展。

要知道，真正拉開(kāi)差距的，在于更早看到那些有巨大潛力的方向，持續(xù)追蹤，并在適合自己的時(shí)候下場(chǎng)。

所以，在這兒也宣布一個(gè)新活動(dòng)。5月份，我們創(chuàng)新地圖將組織一個(gè)硅谷游學(xué)考察團(tuán)，去AI創(chuàng)新最密集的地方，看看好的項(xiàng)目和公司，跟牛人做個(gè)深度對(duì)談和鏈接。如果你有興趣有時(shí)間，歡迎跟我們一起，名額有限，快快掃碼報(bào)名吧！

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“大語(yǔ)言模型的局限性”

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