AI界地震！美國對OpenAI展開調查！監管風暴來襲！
來源：清元宇宙還記得5月OpenAI在國會山聽證會上的自信、坦誠、游刃有余的問答嗎？那時的Sam Altman可謂意氣風發，在耐心、友好的國會議員面前，就AI立法、大模型安全性問題侃侃而
05月30日消息，自從OpenAI發布了ChatGPT，這一人工智能語言模型在中國科技圈掀起了一場風暴。近半年來，國內約有30家科技大廠、創業公司和機構紛紛宣布推出自己的大模型，但與OpenAI的差距仍然存在。
近期，業界圍繞國內大模型與OpenAI之間的差距展開了廣泛的討論。復旦大學MOSS系統負責人邱錫鵬表示，國內包括谷歌在內的模型距離OpenAI的GPT4仍存在很大的差距，不是幾個月就能追趕上的。
雖然國內部分企業聲稱與ChatGPT的差距很小，但邱錫鵬指出，從聊天軟件的角度來看，國內大模型與ChatGPT的差別可能不大，但作為生產力工具，兩者之間仍然存在代差，追趕這種代差不是幾個月就能完成的。
與此同時，國內大模型的算力并不是問題，但核心挑戰在于算法和數據能否真正產生智能。網梯科技創始人張震表示，國內可能在一些垂直領域追趕上OpenAI，但在通用領域還需要一段時間。
楊志明是深思考創始人和AI算法科學家，他認為國內大模型與OpenAI之間大約存在1-2代的代差，這涉及整個模型層的技術、學習的知識和能力等方面的差距。楊志明表示，追趕OpenAI的時間不容易衡量，因為不同的速度可能導致追趕時間的差異。
在追趕OpenAI方面，除了算力和技術的挑戰外，數據也是一個重要的成本。田豐指出，中文語料庫相對于英文來說較少，數據獲取和標注的難度較大。此外，構建全球中文數據集需要政產學研多方合作，以加速中文大模型的訓練速度與質量。
雖然有一些樂觀的聲音認為后來者可以在大模型的發展中節省試錯成本，但邱錫鵬指出，每家機構的大模型架構都不相同，每一步的細節都是根據研究者的經驗和理論推導而來，需要通過試錯來不斷改進，這仍然是一個成本較高的過程。
在資本方面，國內對于大模型的投資仍然持觀望態度。由于大模型領域需要巨額投入、高風險和高回報，目前國內資本還在持幣觀望狀態。然而，邱錫鵬認為，中國能夠思考為什么沒有造出ChatGPT并且開始追趕，本身就是一種進步。
綜上所述，國內的大模型距離OpenAI仍然存在較大的差距。盡管一些企業表示與ChatGPT的差距很小，但作為生產力工具的能力仍然存在代差。追趕OpenAI需要克服算法、數據和資本等多方面的挑戰。雖然存在樂觀的聲音，但在短期內追趕上OpenAI可能性較低。然而，國內的思考和追趕已經是一種進步，展望未來，追趕通用大模型仍然是業界迫切需要解決的問題。
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