一點靈犀/人工智能重複「狼來了」的故事\李靈修
人工智能研究企業OpenAI本周宣布，ChatGPT網站訪問者無需登錄即可使用AI服務。此舉極大降低了GPT使用門檻，但亦「暴露」出一個事實，OpenAI的算力不再緊張。而據高盛最新研究顯示，只有不到5%的企業正在使用生成式AI，而當前應用水平還不足以顯著提升生產率。
儘管AI新聞時不時還會衝上熱搜，但不可否認社會關注度在逐步「退燒」。事實上，單就ChatGPT網站訪問量來看，去年就呈現出高開低走的趨勢。數據分析工具網站SimilarWeb統計，2023年1月訪問量環比飆升131.6%，2月環比漲62.5%，3月環比漲55.8%，等到6月份訪問量由升轉跌，環比下降10%，其後也再沒有明顯反彈。
顯然，ChatGPT由「玩具」向「工具」的過渡並不順利。很多用戶在嘗試引入AI提升工作效率的過程中失敗了，最終降低使用頻率或者乾脆放棄。
同樣是在本周，高盛經濟學家Jan Hatzius領導的研究團隊發布報告稱，除少數特定的高科技領域外，企業正式採用AI技術的比例仍然很低。初步數據顯示，生成式AI的發展小幅提高了勞動力市場需求，但對失業率的影響可以忽略不計。
運行成本過於高昂
上述研究成果的確讓人感到吃驚，因為就在一年前，高盛才信誓旦旦地表示，全球有三億個就業職位面臨被AI取代的風險，而香港將成為最受衝擊的地區，約三成工作會「消失」。
關於AI商用進程不及預期的原因，筆者此前也撰寫多篇文章（如3月2日刊登的《Sora會讓我們丟掉工作嗎？》）闡述過，主要概括為兩個方面：
首先，輸出內容的Bug太多。由於GPT模型只能處理信息的相關性，而無法掌握事物的因果律，通常會出現「局部合理、整體荒謬」的違和感，極大地降低了自身的可靠性及穩定性。譬如，我們在使用ChatGPT時，常會遭遇「AI幻覺」，即捏造事實或答非所問。這種偏差在文生視頻工具中又被放大了，特別是Sora將視頻輸出時間延長至1分鐘，給了AI更多的「犯錯」機會。
其次，運行成本過於高昂。人腦平均功耗20瓦，且基本恆定；而一張英偉達H100芯片的最大功耗達700瓦，訓練GPT3.5（ChatGPT）則需要用到約3萬張H100芯片。有人統計過，ChatGPT每日消耗超過50萬千瓦時的電力，相當於一個美國家庭每日耗電量的1.7萬倍。此外，ChatGPT運行還需要大量冷卻水保持低溫。
迄今為止，Sora未有計劃對外開放，更沒有為服務進行定價，很可能是因為背後的算力成本是一個天文數字。中金公司做過估算，Sora生成1分鐘高清視頻的費用可能接近100美元（約780港元）。
比較優勢仍不明顯
新技術能否大規模應用，不完全取決於技術的成熟度，還與成本比較優勢有關。眼下AI工具仍未形成比較優勢，但沒人能否認GPT的發展前景。也因此，筆者擔心會重現「狼來了」的一幕：人們在一個又一個熱點事件中逐步脫敏，但當AI應用真正落地時又會手足無措。
要知道，科技顛覆生活的周期越來越短，人們很難在短時間內做好準備。人類歷史上，從建造第一條汽車流水線，到全自動化生產相隔了一百年，而智能手機的全民化普及不過十年時間。AI時代的改變只會更快、更迅猛。
