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扎克伯格深談最強大模型：回應公開信「點名」蘋果，未來智能體的數(shù)量將比人類更多

appso 整合編輯：太平洋科技發(fā)布于：2024-07-25 17:14

7月24日，Meta 發(fā)布了目前最強大的開源大模型 Llama 3.1。

與此同時，扎克伯格也接受了「The Rundown AI」創(chuàng)始人 Rowan Cheung 的采訪，進一步地討論了 Llama 3.1 以及他對 AI 發(fā)展的看法。

在對話中，扎克伯格直接回應了自己在公開信中「點名」蘋果的原因，也分享了為什么 Meta 決定走開源模型的路線以及未來的商業(yè)模式。

他認為，從長遠來看，開源模型創(chuàng)造的生態(tài)比封閉模型更安全，而 AI 智能體，終將會如電子郵件和社交賬號一樣，成為企業(yè)必備的工具：

「最終，AI 智能體甚至可能會比人類還多，人們會以各種方式與之互動。顯然，這也是一個巨大的商機�！�

Rowan Cheung：

馬克，非常感謝你來做這次訪談。今天 Meta 發(fā)了重磅 AI 模型，你能概述一下發(fā)布的內容及其重要性嗎？

馬克·扎克伯格：

當然可以。很高興參與這次訪談，我是你的忠實粉絲。

今天我們發(fā)布的是 Llama 3.1，我們發(fā)布了三個模型。這是我們首次發(fā)布 4050 億參數(shù)的模型。

這是目前為止最復雜的開源模型。和一些領先的封閉模型相比，它很有競爭力，在某些領域上的表現(xiàn)甚至還超越了封閉模型。

我非常期待看到人們如何利用它，特別是現(xiàn)在我們的社區(qū)政策允許人們使用 Llama 作為教師模型來進行蒸餾和微調，基本上可以用它創(chuàng)建任何其他模型。

除此之外，我們還將 4050 億參數(shù)模型蒸餾成了更新、更領先的 700 億和 80 億參數(shù)模型。這些模型的性能也非常好，性價比也很高。我很期待看到大家如何使用這些模型。

我認為這是開源 AI 的重要時刻。

我想了挺長一段時間，我認為開源 AI 會成為行業(yè)標準，我認為它會遵循 Linux 的發(fā)展路徑。

在 Linux 流行之前，有很多公司想著有自己的封閉版 Unix，當時沒有任何復雜的開源項目。人們會覺得，封閉開發(fā)模式是唯一一種可以做復雜產品的開發(fā)方式。

起初，Linux 的立足點是建立在它更便宜，而且開發(fā)者可以定制化的基礎上。

隨著生態(tài)的發(fā)展，它有更多的審查，變得更安全、更高級。

更多的伙伴在 Linux 基礎上建立了更多功能，最后讓它變得和其他封閉 Unix 一樣好用。

現(xiàn)在，我認為 Llama 3.1 有機會成為開源 AI 標準，使開源成為 AI 行業(yè)標準。

即使它在性能上還沒有超越封閉模型，但在成本和可定制性上有很大的優(yōu)勢。我認為這些是開發(fā)者們會利用的優(yōu)勢。

我們正在專注搭建一個合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，圍繞著它，我們將看到很多不同的功能被搭建起來。

Rowan Cheung：

我看到了所有的基準測試，結果令人難以置信。

顯然，這是第一個 4050 億參數(shù)的開源前沿模型。有沒有哪些具體的實際應用案例，是你特別期待人們會用這個模型來構建的？

馬克·扎克伯格：

我最期待看到的是，人們用它來蒸餾和精調自己的模型。

就像你所說的，這是第一個開源前沿級模型，但它不是第一個前沿級模型。之前已經(jīng)有其他具有這種能力的模型。

人們會想要直接在 4050 億參數(shù)模型上進行推理，因為我們估計它比 GPT-4o 便宜 50%。對于很多人來說，這能帶來些影響。

然而，我認為這個模型真正新穎的地方在于，它是開源權重的，能夠將其蒸餾成任何你想要的大小，用于合成數(shù)據(jù)生成，作為教師模型使用。

對于未來，我們不認為它會是屬于單一事物的。

就像，OpenAI 的愿景是搭建一個「大 AI」，Anthropic 和 Google 也有類似的愿景。

但那從來不是我們的愿景。

我們的愿景是未來應該有許多不同的模型。我認為每個創(chuàng)業(yè)公司、大企業(yè)、每個政府都想擁有自己的定制模型。

當封閉系統(tǒng)比開源好很多時，使用封閉模型的確更方便。雖然開源模型可以自定義，但在性能上還是有差距。

現(xiàn)在情況不同了。開源模型在性能上的差距基本上已經(jīng)追上。

你會看到更多人有動力去定制和構建適合自己需求的模型，用自己的數(shù)據(jù)訓練，合適自己規(guī)模的模型。

他們也會有工具去這樣做，因為 Amazon 的 AWS 和 Databricks 等公司正在構建完整的服務套件，用于蒸餾和微調開源模型。

在我看來，這是現(xiàn)在的新情況。我們很期待這個趨勢能被推進到什么程度。

這是世界上前所未有的新能力，因為以前沒有一個開源或開源權重模型達到過這種復雜程度。

Rowan Cheung：

這的確是一件大事。

你們將如何教育開發(fā)者使用這些工具？更廣泛來說，Meta 是否有計劃或策略去向世界科普開源模型和它的重要性？

馬克·扎克伯格：

在 Llama 3.1 之前，Meta 在這方面投資的根本原因是，我們要確定自己能用上領先的模型。

由于我們的歷史，特別是移動端的歷史，我們不想依賴某個競爭對手的基礎技術。所以我們?yōu)樽约簶嫿四Ｐ汀?/p>

在 Llama 3.1 之前，我們本能地認為，如果我們開源，它會吸引來一個社區(qū)圍繞它成長，擴展其功能，使其對所有人更有價值，包括我們自己。

因為最終，這不僅僅是一項技術，它是一個生態(tài)系統(tǒng)。為了讓它對我們更有用，還需要一個廣泛的生態(tài)系統(tǒng)。

Lama 3.1 帶來的一個大變化是，我們不再只是為自己構建，然后扔出去讓開發(fā)者使用，而是更積極地建立合作伙伴關系，確保有一整個生態(tài)系統(tǒng)的公司，都可以用這個模型去做有趣的事情，并以我們無法做到的方式為開發(fā)者服務。

我們不是云服務提供商，不是 AWS、Google 或 Azure，所以開發(fā)者不會來找我們構建他們的東西，但我們要確保所有這些云服務商都能夠很好地使用這個模型。

這不僅涉及到托管和推理，還包括一些新功能，比如蒸餾和微調，這些功能在封閉模型中不太容易實現(xiàn)，所以我們必須與合作伙伴進行具體工作來實現(xiàn)這些功能。

與此同時，也會有像 Groq 這樣專注于超低延遲推理的公司。我很開心能把它交到 Groq 手上，他們現(xiàn)在在用它來建新東西。

還有一系列企業(yè)，比如 Dell、Scale AI、Deloitte 或 Accenture，他們與全球企業(yè)合作進行技術部署。我認為這些公司會幫助構建定制模型。

無論是大企業(yè)還是政府，很多公司都希望擁有自己的模型并能訓練自己數(shù)據(jù)。不少公司不愿意通過 API 將數(shù)據(jù)傳給 Google 或 OpenAI，并不是因為這些公司存在隱私問題。

那更像人們愛用 WhatsApp 端到端加密那樣，他們希望在結構設計上就是安全的，數(shù)據(jù)也可以保留在自己手上。

我認為這方面也會有一個市場建立起來。我對此非常興奮。

這次我們在建立生態(tài)系統(tǒng)方面采取了更積極的態(tài)度，因為我認為這是它成長并對每個人創(chuàng)造更多價值的方法。

Rowan Cheung：

我喜歡你們與開發(fā)者社區(qū)的緊密聯(lián)系。我自己也是社區(qū)的一員，知道大家確實需要這些私有和本地模型。

接下來聊聊你的公開信，除了 Meta 的公告，你還發(fā)表了一封信，第一部分重點介紹了開源對開發(fā)者的好處，感覺說得很準。你能多談談開源 AI 對社會的廣泛影響嗎？

馬克·扎克伯格：

我的觀點是，開源是實現(xiàn)一個好的 AI 未來的重要因素。

AI 會帶來很多生產力和創(chuàng)造力的提升，希望還能幫助我們做研究等等。

我認為，開源是確保 AI 可以惠及所有人，讓人人都能使用的重要部分，而不是讓 AI 僅僅鎖在少數(shù)大公司手中。

同時，我認為開源將是更安全、更可靠的 AI 開發(fā)方式。

現(xiàn)在有一種關于開源安全性的爭論 ——「開源真的安全嗎？」

我的看法不同。我認為開源不僅安全，還比封閉開發(fā)更安全。

我們可以將風險分為「無意」和「有意」兩種�！笩o意」的風險是系統(tǒng)以某種方式失控，這也是大多數(shù)科幻小說中 AI 失控的情景。

我認為開源在這方面更安全，因為有更多的審查、更透明。所有開發(fā)者使用它時，也會有安全指引和安全工具，也有很多審查和測試壓力，就像傳統(tǒng)的開源軟件一樣。和封閉模型相比，問題會被更快地發(fā)現(xiàn)和解決。

對于「有意」的風險，分為小規(guī)模的個體或團體的惡意行為，和大規(guī)模、有大量資源的惡意行為。我認為這兩者有不同的應對策略。

對于小規(guī)模的惡意行為，我認為權力平衡非常重要。我們在管理社交網(wǎng)絡時，有很多惡意行為者嘗試在我們的網(wǎng)絡上做壞事，我們用更先進的 AI 系統(tǒng)來識別和阻止他們。

這和政府和執(zhí)法部門在社會中維持秩序的方法類似。雖然有一些無賴分子在犯罪，但警察和軍隊的資金更多、資源更多，我認為在這里也類似。

我認為需要的是廣泛部署開源，如果封閉就有風險無法做到這一點。當開源時，所有有大量資源的大機構都可以部署這些系統(tǒng)，從而抑制惡意行為者。

在面對規(guī)模更大的競爭對手時，人們也會擔心，如果你開源了模型，如何確保競爭對手不會用它？

但我認為這種觀點忽略了一些事情。那就是這一切的前提是，我們仍處于領先。我們的優(yōu)勢在于開放和去中心化的創(chuàng)新，而不是只有大公司或實驗室，還有初創(chuàng)公司、大學、個人黑客等。

如果采取封閉的方式，我們甚至有可能無法再領先。其次，考慮到模型容易被竊取，現(xiàn)實是任何科技公司都難以長期確保模型安全。

我的觀點是，我們應該用開源來開發(fā)全球領先且最強健的生態(tài)系統(tǒng)。

Rowan Cheung：

我們再談談開源 AI 的好處。你在信中提到，開源 AI 可以加速創(chuàng)新和經(jīng)濟增長。

這是否已經(jīng)在發(fā)生？它在未來又將如何進一步發(fā)展？

馬克·扎克伯格：

我覺得，有個情況是，無論未來 AI 如何發(fā)展，它都會帶來加速。也有一個情況是，開源 AI 會帶來特定的發(fā)展好處。

在提升效率和加速經(jīng)濟發(fā)展上，我覺得 AI 比其他任何單一技術都擁有更大的潛力，它可以提升每個人的創(chuàng)造力，生產更多有趣的東西。我尤其希望它能幫助科學和醫(yī)學研究之類的東西。

然而，今天很多人沒有資源去精調或搭建自己的先進模型，只能依賴大實驗室的模型。

我認為你應該給創(chuàng)業(yè)公司、黑客、學術界和大學用上最先進的模型，作為一個基礎去搭建，修改或蒸餾成更小的模型，可以在筆記本電腦，手機等設備上使用。

我覺得這將帶來大量發(fā)展和進步。

而且，無論現(xiàn)在還是未來，還有很多國家甚至都沒有能力去建造自己的大模型，因為它們的成本很快都要達到數(shù)十億美元。

但有了這些開源模型，國家和企業(yè)可以用更少的資源進行訓練，為人們提供更好的服務。這將帶來巨大的平等效應。我認為這是非常正面的。

我們收到最多致謝的地方不是科技界，而是希望使用這些技術但缺乏技術能力的國家和企業(yè)。一旦他們有了這些模型，訓練自己的模型就相對容易了。所以，這是一件非常了不起的事情。

Rowan Cheung：

我喜歡這一點。還有一件事，我對你在信中直接點名蘋果和它們封閉的形式感到有些驚訝。你能進一步講講蘋果在這方面對 Meta 和其他公司的阻礙嗎？

馬克·扎克伯格：

我在那邊想討論的，我的觀點更多是哲學層面的，關于它如何影響了我建造事物的思維方式。

我不知道蘋果會如何發(fā)展 AI。他們有些開發(fā)是開放的，有些是封閉的。我并不認為自己是開源的領導者，我只是在這個情況中認為開源模型會成為標準，對世界有利。

我不是說蘋果在 AI 上一定會走錯了方向。過去 10 到 15 年，那對我們來說是一個有深遠影響的經(jīng)歷。我們在競爭對手控制的平臺上構建自己的服務，出于不同的原因，它們會限制我們可以做的事情。

它們會收各種「稅」。我們曾經(jīng)也做過一些研究分析，我們覺得，如果不是因為各種看似隨意的規(guī)則，我們的盈利能力應該會更好。我覺得很多其他的公司也對此有所體會。

老實說，雖然錢這方面也很煩人，但對我來說，那不是最重要的事情。

讓我最崩潰的是，當你覺得自己開發(fā)了對社區(qū)有益的功能，卻因為某家公司想限制你，以便提高自己的競爭力，因此導致你無法發(fā)布這些功能。

現(xiàn)在我對 AI 的擔憂并不是蘋果，而是其他公司，以及這一切會如何發(fā)展。

從某個角度來看，我的意思甚至不是說他們是壞人。

而是封閉系統(tǒng)會逐漸被各種力量推向限制。這就是為什么我認為一個健康的生態(tài)系統(tǒng)應該像互聯(lián)網(wǎng)一樣開放，但更強大。

在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中，封閉模式贏了，對嗎？蘋果也獲得了大部分的利潤。雖然 Android 手機總數(shù)量更多，但蘋果在手機上的盈利更多。

我認為人們因此覺得封閉系統(tǒng)更好，這里有點偏見了，因為其實事情發(fā)展是更長期的循環(huán)。

iPhone 在 2007 年推出，已經(jīng)快 20 年了。這是一個長期的循環(huán)，但我們很容易忘記，封閉模式并不總是勝利者。如果回到 PC 時代，雖然很多人不認為 Windows 是完全開放的，但與蘋果的操作系統(tǒng)和設備綁定的方法相比，Windows 的生態(tài)系統(tǒng)更開放，而且它的確贏了。

對于下一代的平臺，包括 AI 以及我們在 AR、VR 方面的工作，Meta 是站在建造開放生態(tài)系統(tǒng)那一邊的。

我們建立開放的生態(tài)系統(tǒng)，不僅是作為封閉生態(tài)系統(tǒng)的替代品，我是希望行業(yè)可以恢復到開放生態(tài)系統(tǒng)是領先的狀態(tài)。

我認為這是可能的，我們在 AI 和 AR、VR 方面取得了良好的進展，但這也是我個人和哲學上的追求，因為我感覺過去 10 到 15 年封閉模式對創(chuàng)造力有所限制。

Rowan Cheung：

對于你提到的，讓行業(yè)恢復到開放生態(tài)系統(tǒng)屬于領先的情況，我想深入討論一下。

顯然，Llama 3.1 剛剛發(fā)布，它在關鍵基準測試中甚至超過了一些最先進的封閉模型，這本身就是一個奇跡。但在你的信中，你還提到 Llama 4 有望成為行業(yè)最先進的模型。你對 Llama 4 有什么特別期待的嗎？

馬克·扎克伯格：

噢，你也知道，我們才剛剛推出 Llama 3.1，談 Llama 4 可能有點早。

但我們已經(jīng)準備好了計算集群，數(shù)據(jù)集也準備好了，我們對架構有了大致的了解，并進行了許多研究實驗來優(yōu)化它。

我確實認為 Llama 4 將是在 Lama 3 基礎上的又一個重大飛躍。

我們還是有很多進步的空間。譬如，這也是 Llama 的第一個「.1」版本發(fā)布，我還希望推出多模態(tài)模型，雖然我們在這方面遇到了一些挫折，但希望在未來幾個月內可以在歐盟以外的地方推出。

但現(xiàn)在談 Llama 4 可能有點早，但它肯定會很棒。管理公司的一大有趣之處是規(guī)劃計算集群和數(shù)據(jù)路徑，不僅是Llama 4，還有未來的四五個版本。因為這些數(shù)據(jù)中心、供電、芯片架構和網(wǎng)絡架構的建設都是長期投資。

雖然這回答好像沒有回答到你的問題，但我的確是非常興奮的。Lama 3.1 值得至少一周時間來讓大家消化發(fā)布的內容，然后再談未來。

Rowan Cheung：

完全同意，接下來幾周人們也會為 Llama 3.1 能做到什么而感到激動。但很高興聽到 Meta 已經(jīng)在為 Llama 4 做準備。

在這方面，你能多談談你對未來 AI 甚至是 AGI 的長期愿景嗎？

馬克·扎克伯格：

我很樂意從技術和產品兩個方面談這個問題。我們剛剛主要談了模型，所以我先從產品說起。

我們的愿景是應該有很多不同的 AI 和 AI 服務，而不是一個單一的 AI。這也是為什么我們會選擇開源的方式。同時這也影響我們的產品路線圖。

我們有 Meta AI，表現(xiàn)很好。我的目標是讓它成為世界上使用最多的 AI 助手，我認為我們正在朝這個方向前進，可能會在年底前幾個月實現(xiàn)這個目標。

我們的商業(yè)模式使我們能夠構建世界上最先進的模型并免費提供給所有人，這是一大優(yōu)勢。在我們所有的應用上，都能很輕松地用上。

更重要的是，我們專注于讓每個創(chuàng)作者和小企業(yè)都能創(chuàng)建自己的 AI 智能體，使每個人都能在我們的平臺上創(chuàng)建自己想要互動的 AI 智能體。

想象一下，這是一個巨大的空間，全球有數(shù)億小企業(yè)。

我覺得其中一個最重要的是，要用相對小的工作量來完成智能體構建。一家公司可能只需要幾個步驟，就能設置出自己的智能體，進行客戶支持、銷售、與客戶溝通。就像現(xiàn)在每個企業(yè)都有電子郵件、網(wǎng)站和社交媒體一樣。

我們希望為所有這些企業(yè)提供支持。未來可能會有數(shù)億甚至數(shù)十億的小企業(yè)智能體。

對于創(chuàng)作者也是如此。我們平臺上有超過 2 億人認為自己是創(chuàng)作者，主要使用平臺來建立社區(qū)，發(fā)布內容，視其為工作的一部分。

他們都面臨一個基本問題，即沒有足夠的時間與社區(qū)互動。AI 智能體可以幫助他們解決這個問題，讓社區(qū)能夠與之互動。每個創(chuàng)作者都可以將其社交媒體信息整合進來，訓練系統(tǒng)反映其價值觀和商業(yè)目標，然后人們可以與之互動，幾乎像一個藝術品一樣。

此外，我相信人們還有很多種不同方式去創(chuàng)造智能體，讓智能體完成不同任務。我認為我們將生活在一個有數(shù)億甚至數(shù)十億 AI 智能體的世界中。

最終，AI 智能體甚至可能會比人類還多，人們會以各種方式與之互動。

這是產品愿景，顯然這也是一個巨大的商業(yè)機會。這也是我們希望從中盈利的部分。我們不希望只是通過售賣模型本身的使用權限來賺錢。

但是，我們不是一家云服務公司，我們將通過搭建最好的產品來賺錢。

要做最好的產品，擁有最好的模型是重要一環(huán)，開源生態(tài)系統(tǒng)的建立會幫助我們做到這一點。

這也是為什么這對我們來說非常有價值，構建高質量產品并取得最佳商業(yè)成果，通過建立開源社區(qū)實現(xiàn)這一目標。

這也是為什么這與我們的哲學一致。我們不相信會有一個大的 AI，無論是產品還是模型。我們基本上相信要有廣泛的多樣性，不同的模型，每個企業(yè)和人都會想要自己定制的東西。我認為這會很有趣，也是這個領域有趣的一部分。

Rowan Cheung：

很高興看到 Meta 將技術直接整合到產品中。為數(shù)十億用戶免費提供前沿級 AI 模型是個大事。

最后一個問題是關于人們的質疑。

上世紀 90 年代，人們對互聯(lián)網(wǎng)充滿懷疑，但最終反對互聯(lián)網(wǎng)的觀點幾乎變得不合理。現(xiàn)在 AI 似乎也處于類似的軌跡上。

你認為我們是處于早期階段嗎？也就是，將來反對 AI 的觀點是否會跟現(xiàn)在看當初反對互聯(lián)網(wǎng)的觀點一樣？你認為哪些因素對改變這種看法至關重要？

馬克·扎克伯格：

人們對新事物的擔憂有不同的方式。

財務上，我非常清楚互聯(lián)網(wǎng)在成功之前經(jīng)歷了一次大泡沫破裂。

所以，雖然最終那些長期看好互聯(lián)網(wǎng)的人是對的，但有時事情的發(fā)展比預期的要慢，需要有耐心。

我也意識到這個情況。即便我對 Llama 3、Llama 4、Llama 5 的潛力感到非常興奮，我也覺得它們將轉變成更好的產品。

現(xiàn)實是，我們很難提前知道某個東西是否足夠好，你可以將它變成一個數(shù)十億人使用的產品，以及要到什么時候，它才可以成為一個大生意。

我們都在投入大量資本訓練這些模型，所以人們可能會長期虧損。但也許這一切會更快發(fā)生，這很難說。

另一個方面，人們更多是擔心這對他們生計的影響。

這也是我認為開源方法、許多不同模型、每個企業(yè)和創(chuàng)作者都能個性化和定制自己 AI 的重要原因。如果這一切發(fā)展成只有少數(shù)公司受益，人們只是使用這些產品，可能會喜歡 AI 助手，但如果這不能在某種程度上幫助所有人，最終會產生反彈。

我花了點時間思考，回顧了 Web 2.0 發(fā)展歷程，也在考慮在 AI、AR、VR 等新技術中，我們要怎樣才能不僅僅創(chuàng)造出繁榮的產品，去支持經(jīng)濟增長，還能創(chuàng)造一個更好、更可持續(xù)的政策環(huán)境，使更多人感到受益并支持這個系統(tǒng)。

我們在社交媒體方面做得還算不錯，但從反饋來看，在 AI 和新技術上需要做得更好，以減輕人們對生計和生活影響的擔憂。

Rowan Cheung：

沒人能比你說得更好了。Mark，非常感謝你參與這次訪談，也感謝你和 Meta 為 AI 社區(qū)所做的一切。

馬克·扎克伯格：

很高興能參與。我也非常期待看到人們會建造出什么。

本文來源：Appso

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