螞蟻集團CTO：大模型還處於鑽木取火階段，能用但太貴了
·Scaling law（尺度定律）在逃避一個現實，我們今天並沒有找到AI產生如此效果的本質，沒有人能用數學的方法描述它。這就好比鑽木取火，火有用處，但鑽木並非最好的方法。今天的AI依然處在鑽木取火階段，因此成本高昂。
“我開玩笑說沒想到AI時代會以這麼快的方式進入到 ‘補貼互聯網’時代，但本質上來講，技術價格一定會下降。”5月28日，在第九屆螞蟻技術日上，螞蟻集團CTO何徵宇表示，大模型仍處於鑽木取火階段，規模落地需要攻堅三大挑戰：可靠性、經濟性、易用性。
其中，可靠性是在技術層面用AI監督AI，以解決控制和“對齊”模型。經濟性是把大模型做“小”，這決定了大模型應用能否成爲主流。易用性則是將智能“傻瓜化”，進一步降低C端門檻，這決定了生成式AI是否能規模化落地應用，紮根C端。
可靠性、經濟性、易用性
任何技術真正落地時必須解決可靠性問題，如果一個技術不可靠，便只是實驗室產物或玩具。“今天AI在90%的時間裡是可靠的，但10%的時間不可靠，說糊話、瞎話，這是不可靠的，AI生成式大模型必須克服這一點，否則它永遠只是一個工具而不是產業。”何徵宇表示，“螞蟻集團資損率小於億分之一，達到這種級別才能說改變了行業，能夠進行規模化的技術適用。”
大模型時代，AI的可靠性要用AI監督AI，以解決控制和“對齊”模型。“大模型的每一個Token是預測出來，預測就一定會有誤差，誤差累積到一定程度，模型就一定會胡說八道。本質上是要控制數據流怎麼流進模型以及怎麼輸出，實現足夠小的誤差範圍，以及誤差不要累積。”
“創投圈愛講PMF（Product Market Fit，產品市場匹配度），但現在多了一個詞，叫TC-PMF（Technology Cost-PMF，技術成本和產品市場匹配度），因爲AI這個東西太貴了。”何徵宇表示，之所以貴，是因爲產生智能效果的方法有些笨拙，甚至不聰明。
“Scaling law（編者注：尺度定律，意思是隨着模型、數據集、用於訓練的計算浮點數的增加，模型的性能會提高）在逃避一個現實，我們今天並沒有找到AI產生如此效果的本質，沒有人能用數學的方法描述它，找到它的規律。” 何徵宇認爲，這就好比原始人鑽木取火，火有用處，但鑽木並非最好的方法。今天的AI依然處在鑽木取火階段，因此成本高昂。
在巨大資源投入下，雲廠商免費提供API（應用程序編程接口），國內大模型已從參數規模、性能指標“卷”到了Token價格，大模型掀起價格戰。“我開玩笑說沒想到AI時代會以這麼快的方式進入到 ‘補貼互聯網’時代。但本質上來講，技術價格一定會下降。”儘管何徵宇認爲這是逆市場行爲，但代表了大量資源涌向大模型領域，螞蟻也會繼續沿着這條路投入資源。
“另一方面，我們需要嘗試尋找一條真正的路。我們站在中國科技的角度，而不只是站在全世界大同的角度，我們迫切需要第二條路。如果我們緊跟着Transformer這套緊耦合的算法結構+芯片路線，彎道超車非常難，我們必須要有新的方法、新的理念、新的探索。”何徵宇表示，螞蟻集團正在積極投入，最終目標是產生能夠超越這一代人工智能的能力。
在何徵宇看來，任何一個技術要真正面向全體大衆生根發芽，技術門檻必須足夠低，做到易用。“今天的AI如果要成爲超級入口，必須要進一步降低C端門檻。如果還在想着怎麼用更好的提示，讓ChatGPT的反應更好一點，這意味着它的門檻太高了。”易用性是要將智能“傻瓜化”，這決定了生成式AI是否能規模化落地應用。
AI不爲替代人而生
基於大規模業務場景需求，螞蟻佈局了知識圖譜、運籌優化、圖學習、可信AI、大模型等AI技術，螞蟻百靈大模型去年底完成備案，生活管家“支付寶智能助理”、金融管家“支小寶”、數字健康人“安診兒”三個智能管家是螞蟻百靈大模型的核心創新應用產品。
“很多產品從To C角度講，似乎很難讓每一個人都獲益。但我們希望AI像掃碼支付一樣，能夠便利每個人的生活。”何徵宇表示，AI不爲替代人而生，也不能變成少數人的AI，而是爲每一個人而生。
“以生活管家支付寶智能助理爲例，它連接了400萬商家機構小程序和8000項數字生活服務，食住行遊購娛等生活服務均可問可辦。”何徵宇表示，“這就是每個人都需要的便捷工具。”此外，浙江省衛健委與支付寶聯合推出了可陪診的數字健康人“安診兒”，浙江省內用戶就醫時可感受全流程的陪伴、指引、互動。 “浙江省人民醫院跟我們說，用了 ‘安診兒’後，一樓導診臺流量下降了50%，特別是對老年人、異地就醫患者比較友好。我們不僅僅將數字化轉化爲智能化，而且更好地消滅數字鴻溝。”
何徵宇表示，“現在大模型大多數在打榜、做奧數題，智能管家並不需要奧數冠軍，而是需要極其靠譜。我們深耕的是嚴謹產業，我們更加希望大模型是一個靠譜的大模型。”他希望三個智能管家規模化服務億級用戶，端側模型配合雲側模型，降低成本。