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    盧志武,最難是思想的突破

    2025-01-01 00:00:00向治霖
    南風窗 2025年1期

    年度科學家到了AI時代,中國科學家大有可為。

    人工智能,容易唬人。業(yè)內(nèi)的一眾人等,樂于為自己打造故事,或者說一些驚世之論,“重寫一切代碼”已經(jīng)只是起步水準,“超強AI威脅人類”早就屢聽不鮮。

    盧志武沒有這樣的故事,也不會講這樣的話,甚至看上去,他是一個訥言的人。

    收起鋒芒,在人群中,他只是行色匆匆的普通人。與他交談時,他的語言也很樸素,音量不大。不同的是他的眼神,沉靜,清醒,似乎不怎么眨眼,能讓人感受到它的穿透力。

    不像外表那樣的憨厚,盧志武是“有刺”的,尤其是提到團隊成果與OpenAI的Sora“撞車”的時候。

    2024年2月,美國最強的人工智能公司OpenAI,發(fā)布它新一代視頻生成模型Sora。就像它的上一個產(chǎn)品ChatGPT那樣,Sora對視頻生成領域作出顛覆性改變,拋棄業(yè)界傳統(tǒng)的U-Net架構(gòu),改用擴展性更好的Diffusion Transformer(縮寫為DiT)。

    就在世人驚呼Sora生成的視頻效果之好、DiT技術(shù)的前途無限時,業(yè)內(nèi)赫然發(fā)現(xiàn),在Sora發(fā)布的10個月前,在中國人民大學高瓴人工智能學院,盧志武教授的團隊早就公開發(fā)布了“幾乎一模一樣”視頻生成技術(shù)的研究成果。

    科學史上,一項成果的首發(fā)者身份歸誰所有,是為數(shù)不多能讓“巨人們”爭得面紅耳赤的問題。盧志武的團隊領先10個月,沒什么“口水仗”可打。

    不過,提到這個“撞車”事件,盧志武并不得意,也沒有笑容。他平淡的語氣反而變得嘲弄起來?!凹夹g(shù)上我們是第一個提出的,但把產(chǎn)品做出來,我們?yōu)槭裁床荒苁堑谝粋€呢?”

    “一口氣”與“一根刺”

    時勢造英雄。盧志武得“時”,也得“勢”。

    2019年,中國人民大學的校友、高瓴資本創(chuàng)始人張磊捐資,網(wǎng)羅了“一大批很牛的人”,建設專門做AI研究的學院。從此,他們盯住了業(yè)內(nèi)的一切風吹草動。

    更關(guān)鍵的是2020年,那是“大模型”剛剛被命名的一年。當年10月,北京智源人工智能研究院向時任北京市市長陳吉寧報告了“百人大模型計劃”,預備“煉大模型”,北京市決定大力支持。這一項目,就是后來被稱為中國第一個系列大模型的“悟道大模型”。

    今天來看,悟道大模型是中國AI發(fā)展的轉(zhuǎn)折點,它也培養(yǎng)了中國第一批大模型人才。

    煉大模型需要錢,“(北京市)一下子批了幾十億做大模型。所以,中國的大模型沒有掉隊得很厲害,都要感謝陳市長”。盧志武如此評價。

    悟道項目中,最重要的高校力量是“清華隊”和“人大隊”。就這樣,盧志武隨“人大隊”加入了這個元老級的大模型項目。

    而那個時候,美國是AI絕對的主陣地,國內(nèi)的種種動向,也不過是聞風而起。

    AI創(chuàng)意圖(制作/本刊記者 郭嘉亮)

    結(jié)合AI在美國的發(fā)展路線,會看得更清楚:2018年,谷歌發(fā)表著名的BERT論文,真正地將“預訓練”的潛能發(fā)揮出來,AI開始顯現(xiàn)出“一模多用”的可能;2020年,OpenAI的GPT-3模型問世,強大的性能震驚業(yè)內(nèi),其1750億的參數(shù)量,遠遠超過當時主流模型1億到10億的參數(shù)量,研究人員第一次感受到“暴力美學”。

    從那時算,再過2年,由OpenAI領銜的新一代AI就將震撼世人。從未見過的玩法和產(chǎn)品,如生命演化中的寒武紀時期一般,有如神跡,至今層出不窮。

    但作為AI學者,盧志武的眼中,“硅基生物的寒武紀”有跡可循,其演化也有邏輯存在。在2020年,雖然這一切還看不清楚,但他直覺到,大模型是真正的未來。

    “肯定有理性的分析(來判斷),但是首先,這是一種直覺,你能立刻決定這個(大模型)能做。”盧志武說。

    那時他判斷,在此之前的上一代AI雖然很火,但已經(jīng)顯現(xiàn)出疲態(tài)來。舊版“AI四小龍”已經(jīng)走到茍延殘喘之時,有一些任務以及場景始終做不好,“說明那一代AI的技術(shù)有缺陷”。盧志武的話語直白簡單。

    悟道大模型項目是一個他珍視的機會。“我不知道別人是怎么想的,其實在我們自己心里,大家心里都有一口氣?!北R志武解釋,“我們”,也想做出世界范圍內(nèi)的重要工作,說俗一點,我們也想青史留名。

    他的語氣依然平實,又補充道:“你看歷史上的霍去病。你去當武將,肯定都想做霍去病這樣的人。”

    沒人走過的路

    盧志武是幸運的。谷歌的Bert與OpenAI的GPT-3,都是公開發(fā)表之作,或許令當時AI圈的人都有“直覺”。但在參與悟道大模型的項目后,盧志武有機會親自驗證直覺。

    但是探索也從來是艱難的。正如今天的OpenAI被嘲笑為“CloseAI”,原因就在于,GPT-3之后,它不再公布任何旗下研究的技術(shù)文檔與細節(jié)。

    大家開始了摸黑前進。

    悟道大模型有4個項目,對應4個不同的大模型。“人大隊”由高瓴人工智能學院院長文繼榮帶隊,負責其中的“多模態(tài)大模型”研究任務,盧志武是團隊中的模型組的負責人。對應的大模型,后來被命名為“文瀾”。

    “多模態(tài)”的概念不難理解。無論是Bert還是GPT-3,以至于最早的ChatGPT,它們屬于語言大模型,只能通過對語言的認知和理解能力完成任務,而“多模態(tài)大模型”既能理解文字,也能理解視覺(圖片、視頻等)。

    上一代AI技術(shù)中的計算機視覺(CV),與多模態(tài)大模型有著繼承關(guān)系。不過,盧志武認為舊的范式在落地時有天然的缺陷,“它的通用性、泛化能力不強,這就是上一代AI公司盈利難的原因”。

    時鐘撥回2020年,那時,沒幾個人相信一個AI模型能夠具有泛化能力。

    盧志武團隊很快決定增加模型的參數(shù)量?!斑@個方向,我也不是100%確認,但如果有50%的把握,我就敢投入”,這是他一直以來的研究態(tài)度。

    過程中,心中的把握逐漸切入80%,這讓盧志武和團隊都興奮不已。它是全新的創(chuàng)舉—2023年以前,多模態(tài)模型一直是“無人區(qū)”。而早在2020年,盧志武就想用圖文數(shù)據(jù)來訓練一個具有圖文能力的大模型,這是從未有人做過、甚至很少有人想到的。

    2021年,盧志武曾對媒體說:“完全是在一片黑暗之中摸索的?!?/p>

    關(guān)鍵在于原理設計。舊的計算機視覺時代,研究的都是專用小模型,相關(guān)經(jīng)驗不可參考。而在大模型研究的早期,包括領先者谷歌,都采取主流的“圖文對”訓練視覺模型。意思是說,訓練數(shù)據(jù)只能由圖文對組成,圖文對是指一張圖片和一段對該圖片解釋說明的文字所組成的“對子”。通過將大量“對子”輸入機器,來訓練機器內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡,最終,期待機器能理解圖片和文字。

    因此,當盧志武決定煉多模態(tài)大模型時,緊隨而來的問題就是,如何獲取巨量的、新的訓練數(shù)據(jù)?

    他們只好從網(wǎng)絡上爬圖,并且默認“一個圖片附近位置的文字,大概率是與它有關(guān)的,但是關(guān)系沒有(圖文對)那么強”,以此獲取了訓練數(shù)據(jù)。

    新的問題又來了,弱聯(lián)系的“圖文對”,顯然不能按主流架構(gòu)來訓練,會把機器越訓越傻。盧志武設計了“雙塔結(jié)構(gòu)”來使用新的訓練數(shù)據(jù)。他們不再像主流做法那樣,對“圖文對”進行整體編碼,而是分別將圖片和文字都進行編碼,再作匹配等進一步的訓練。

    這與機器學習中“自監(jiān)督”或“無監(jiān)督”的概念相似,但不完全是一回事。何況,“當時自監(jiān)督、無監(jiān)督,都是很新鮮的概念,還沒什么人提”,盧志武說。

    它完全是新的訓練方法。

    2021年3月,首個中文通用多模態(tài)預訓練大模型文瀾問世。在此兩個月前,OpenAI的第一個多模態(tài)大模型CLIP出爐?!澳憧碈LIP,它跟我們的架構(gòu)是一模一樣的,只是一些細節(jié)上有差異。”盧志武說。

    最難突破的

    文瀾與CLIP,是盧志武團隊與OpenAI的第一次“撞車”,類似的事情,又發(fā)生過兩次。

    一次是多模態(tài)的應用產(chǎn)品,盧志武團隊、AI創(chuàng)企智子引擎,在2023年3月8日推出了全球第一個多模態(tài)對話應用“元乘象”。就在6天后,3月14日,OpenAI發(fā)布GPT-4,宣布它是一個多模態(tài)模型及應用。

    另一次就是著名“撞車”事件,盧志武團隊在2023年5月公開發(fā)布的VDT(Video Diffusion Transformer)技術(shù),與2024年2月Sora的底層架構(gòu)DiT(Diffusion Transformer)撞車。盧志武把話又說了一遍,“幾乎一模一樣”。他補充說:“我甚至懷疑它(OpenAI)參考了我們的論文。”

    “撞車”的描述來自媒體,談及對這個詞的看法,盧志武沉默了會兒,說道:“應該說是幾乎同時,或者(除了文瀾與CLIP),我們比它還稍微領先一些?!?/p>

    不過,盧志武自己不能夠很好地解釋,為什么他能夠接二連三地做出全新的學術(shù)成果。

    他的回答,頗有煉大模型的一種“暴力美學”范兒。他說:要在世界范圍內(nèi)領先,當然是挺難的一個事情,有各種機緣巧合,跟人的認知有關(guān),跟團隊的水平有關(guān),跟當時所處的環(huán)境有關(guān),這些得湊在一起。

    成敗只是從事兒來看。盧志武也強調(diào),做學術(shù),做創(chuàng)新,“你認為(找到了)是這條路,但是沒成之前,你就是在黑暗中”。

    即便邏輯理順了,要得到最終好的結(jié)果,中間其實有九九八十一難。

    文瀾時期,他們的工作沒有任何經(jīng)驗借鑒,“代碼都是一行一行重新敲的”。當時,團隊的人每天一睜眼,就要面臨全方位的問題,可能數(shù)據(jù)出問題,可能編程上出問題,可能算法上出問題,系統(tǒng)調(diào)用也會出問題……全靠團隊的人自己應付。

    身處高校,盧志武和他的團隊,不會沒有論文考核的壓力。他記得訓文瀾時,一位特別年輕的女學生,入組三個月就弄出了高血壓。另有一位14歲上大學的“天才少年”,是訓練的主力,壓力之下,頭發(fā)都白了,“當然(文瀾項目)結(jié)束之后,頭發(fā)黑回來了,高血壓也消失了”。

    做創(chuàng)新,最難的當然不是身體疲勞,是“沒有人告訴你該怎么做”。盧志武說:“我覺得最難的是思想上的難,實踐的時候肯定會有難度,但是那個難度是可克服的?!?/p>

    思想上的難,第一難可能是,敢于不同。

    無論是訓練文瀾,還是與Sora撞車的VDT,都與眾不同。盧志武說:“我是喜歡反著來的。”

    于是,2022年,做多模態(tài)對話的盧志武轉(zhuǎn)入AI視頻生成的研究,技術(shù)上是很自然的。另一方面,他回憶,“當時聽到硅谷的消息,據(jù)傳2023年應該是AI視頻技術(shù)的一年”。

    與文瀾時期類似,他不想走主流的路。當時,視頻AI創(chuàng)企一片火熱,如Pika、Runway等等,它們都用了傳統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)U-Net。盧志武解釋說:“我一直想做有影響力的工作,不想跟著別人屁股后面走。你要說初心,要說真實的原因,就是這么簡單?!?/p>

    盧志武并不覺得自己很特殊。他說,就像在Sora之前,要使用DiT架構(gòu)做視頻生成,這件事不可能只有他想過,“肯定也有人想過做過但是沒成。只是我的執(zhí)行力強而已”。

    活下去

    2024年初春時節(jié),就在Sora的“宣傳片”掀起全網(wǎng)的浪潮時,中關(guān)村的人大系初創(chuàng)公司智子引擎也迎來戲劇性的一幕:從前這里門可羅雀,此后拜訪的人絡繹不絕。

    在盧志武眼中,這一幕卻有悲劇的意味。

    此時,他悄然露出鋒芒,“就是這樣,我們老是干這種事”,他譏誚道:“中間近一年的時間差,沒人愿意支持我們。大部分投資人不相信我們能做出來,可能也不相信中國人能做出來。假如我是一個美國人,他們馬上就信了?!?/p>

    盧志武看得清楚,從悟道到具體的文瀾,再到視頻生成技術(shù),與OpenAI“幾乎同時”,但是影響力完全不是一個量級。

    與Sora“撞車”前,他也找過很多投資人,“他們聽得挺興奮的,但都是不敢出手”。即使撞車后,來訪的投資背景的人多了,盧志武也覺得“沒有太大意義,他們找我不是要投,只是想知道Sora的技術(shù)細節(jié)到底是什么樣的”。何況,Sora已經(jīng)做出第一個產(chǎn)品來。

    “(心里)肯定是不平?!北R志武說,但這沒有辦法,當前學術(shù)圈或者科技創(chuàng)新的圈子里,不公平的事有很多,這也不是頭一起了。

    投資環(huán)境的不友好,疊加競爭對手的瘋狂“內(nèi)卷”,令AI行業(yè)迅速進入淘汰期,活下去是第一訴求。

    “現(xiàn)在的六小虎,明年可能要死一半?!边@是盧志武的判斷。當然,他也無法逃離激烈的內(nèi)卷,好在智子引擎“船小好調(diào)頭”,員工約50人,能夠控制住成本。

    盧志武介紹,現(xiàn)在團隊的主力產(chǎn)品和服務,還是以多模態(tài)大模型為核心??蛻舸致苑譃榇罂蛻艉托】蛻魞深?,大客戶如地方政府、央國企等。

    小客戶方面,盧志武著重介紹了“影樓”的例子。許多愛美的女性會到影樓拍寫真,影樓提供攝像以及搭建場景、搭配衣裝的服務?!翱赡芘臄z100張照片,最后選出20張左右,做成集子”,其中大部分作品被浪費了。團隊想到的辦法是,經(jīng)客戶同意,將有瑕疵的廢片制作成AI視頻,自由度高,風格多樣。結(jié)果證明,許多用戶愿意為此掏錢。

    另一邊,影樓本身需要在各大論壇處引流,智子引擎還為其提供AI生成宣傳物料的服務,人力成本下降了,制作的物料卻成倍增長,營銷對象更加多樣、精細。

    想用AI掙錢,必須要真正深入場景。盧志武介紹說,其實圖片生成、視頻生成的應用很多,智子引擎團隊用了大半年的時間,吃透場景,目前已經(jīng)合作了數(shù)十家影樓。而影樓及其客戶,稱得上是對圖片質(zhì)量要求最苛刻的人群,這反過來訓練了團隊和模型的基本功。

    或許是因為見過上一代AI創(chuàng)企的窘迫,盧志武不愿賺自降身價的錢。比如,只是賣通用大模型,會因為開源模型的井噴導致模型逐漸廉價,走不通。一味強調(diào)定制化,針對每個場景都深度定制,成本太高,單純是個力氣活,也走不通。

    訓練AI時,算法、架構(gòu)的迭代演化,有時不只是為了實現(xiàn),還為了更優(yōu)雅地實現(xiàn)。做AI的生意,類似于此,不是為了眼前而涸澤而漁,內(nèi)卷致死。

    活下去,蟄伏,或許就能等到競爭環(huán)境的改善,等到理想主義的資本入場,等到高校與企業(yè)“產(chǎn)學研”架構(gòu)更進一步的釋放。這些同樣需要思想上的突破,很難。

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