差一步稱霸AI：歷史進程中的扎克伯格
2016年1月，Facebook的創始人扎克伯格在自家平臺上公佈了一則重磅新聞：Facebook秘密研發的圍棋AI機器人即將取得突破。
由於圍棋的棋路千變萬化，機器從來沒有在該領域戰勝過人類頂級棋手。Facebook的AI如果真能戰勝人類，無疑是一個里程碑級的事件。
這個項目的領頭人是Facebook的首席科學家楊立昆（Yann Le Cun），也是人工智能領域公認的泰斗級人物。上世紀80年代，楊立昆在貝爾實驗室的自適應系統研究部門任職期間，開發了大名鼎鼎的“卷積神經網絡”。
2012年，多倫多大學的教授傑夫·辛頓（Geoffrey Hinton）憑藉着卷積神經網絡AlexNet在ImageNet大賽上一戰成名，直接開啓了深度學習的浪潮。一年後，楊立昆成爲Facebook人工智能研究院的第一任主任，兩人在2018年一起拿到了計算機科學領域的最高榮譽圖靈獎。
辛頓（左）與楊立昆（右）
楊立昆加入後，Facebook的AI研究風馳電掣。扎克伯格2016年1月預告的“圍棋AI”，很可能是Facebook在AI領域野心與成就的一次集中展示。
然而，命運卻向扎克伯格和楊立昆開了一個戲謔的玩笑——兩個月後，谷歌DeepMind團隊研發的AlphaGo橫空出世，以4-1戰勝韓國棋手李世石。AI從實驗室迅速蔓延到社會輿論場，Facebook也許只差那麼一點點，就能站上舞臺中央。
7年過去，伴隨ChatGPT再次將AI推向前沿科技的潮頭，谷歌、微軟、英偉達甚至百度都在按部就班的推動着歷史進程，Facebook似乎成爲了一個尷尬的旁觀者。
2023年5月，美國副總統哈里斯在白宮舉辦了一場AI主題的閉門會，谷歌、微軟、OpenAI和Anthropic四家公司的CEO受邀出席。吃瓜羣衆很快發現了盲點：扎克伯格去哪兒了？
拜登也出席了會議
事後，有好事記者跑去採訪了一位匿名官員，後者略顯陰陽怪氣的迴應[4]：“目前在該領域處於領先地位的公司，纔會收到邀請”。
那麼，Facebook真的落後了嗎？
2013：離未來一步之遙
AlphaGo戰勝李世石後，全球掀起了一股創業浪潮。僅中國大陸，一年便誕生了528家AI創業公司[9]。這個過程中，最失意的莫過於Facebook和楊立昆，從楊立昆當時更新的Facebook動態來看，他對Google的先聲奪人相當不甘心。
實際上，Facebook離AlphaGo的創造者DeepMind一度非常接近：直到2013年，DeepMind還是一家位於倫敦、只有幾個博士的草臺班子，谷歌CEO拉里·佩奇在打飛的時，偶然間聽到馬斯克與一位投資人的閒聊，才知道有這麼一號人。
然而，嗅覺敏銳的拉里·佩奇立刻帶領谷歌高管飛往倫敦，在DeepMind演示了一段AI自動玩遊戲的Demo後，谷歌當場決定收購。
不過，DeepMind很快收到了一個更高的報價，來自Facebook。
當時的Facebook還是如日中天的社交網絡巨人，但扎克伯格卻如坐鍼氈。面對iPhone的節節勝利，扎克伯格認爲，面對洶涌而來的移動互聯網，Facebook還遠遠沒有獲得數字世界的主導權。
爲了深度參與移動化浪潮，扎克伯格秘密立項了一個自研手機項目，這部手機曾非常接近上市，甚至富士康已經做出了工程樣機，但最終被取消，坐擁十億用戶的扎克伯格始終充滿焦慮：誰會打敗Facebook？
出於這種防禦性的目的，扎克伯格爲Facebook的未來十年勾勒了兩條路線：
一條是VR，2014年，Facebook爽快的掏出20億美元，收購了連衆籌訂單都還沒交付完的Oculus。那會兒還沒“元宇宙”這麼時髦的稱呼，但扎克伯格堅信這是“下一代互聯網”。
另一條是AI，扎克伯格讓下屬整理了一份全球頂級AI研究者的名單，自己挨個打電話三顧茅廬，這纔有了對DeepMind的競購。
不過，由於一些收購後權限的問題，DeepMind最終花落谷歌，隨後，扎克伯格又找到了還在紐約大學教書的楊立昆。
爲了將楊立昆納入麾下，扎克伯格答應了他許多苛刻甚至任性的要求，比如AI實驗室設立在紐約，實驗室與產品團隊完全劃清界限，允許楊立昆繼續在紐約大學任職，研究成果必須開源等等。
相比之下，如今呼風喚雨的微軟纔是當年落後的那個。不出意外，Facebook實驗室迅速聲名鵲起，論文一篇接着一篇，成爲了谷歌最難纏的對手。
Facebook早期的AI團隊
2015年，Facebook成功將GAN（生成對抗網絡）從“玩具”改造成了“工具”[7]，推動了AI繪畫的興起。一年後，Facebook又推出了PyTorch。這是一個集合了大量代碼與模型算法的超級倉庫，能免除不少重複性工作。日後一衆機構大煉AI時，都用到了它。
但AlphaGo在2016年的橫空出世似乎是一個轉折點，楊立昆的得意門生扎倫巴（Wojciech Zaremba）在不久後離職，和身在谷歌的好基友伊利亞（Ilya Sutskever）一起跳槽去了一家名叫OpenAI的小公司。
2017年底，正在替Facebook撰寫傳記的記者史蒂文約見了楊立昆。面對採訪，楊立昆對Facebook的工作依然給出了極高的評價，“馬克（扎克伯格）經常說，我的任務是推動最先進技術、研究的發展。如果研究成果能對產品產生影響，那很好，但要有更大的夢想[6]。”
但幾個月後，楊立昆本人卻從AI實驗室的管理崗位卸任了。
2018：仰望星空的權利
在2018年之前，Facebook的AI實驗室主要負責學術研究，由另一個產品團隊負責成果的轉化，兩者互不干涉。但2018年初，這種架構發生了巨大的變化。
楊立昆卸任後，Facebook新入職了一位副總裁，負責同時管理AI實驗室和產品團隊。原本的AI實驗室，如今將承擔更多來自產品團隊的需求。
毫無疑問，此舉顯然違背了扎克伯格對楊立昆的承諾，但前者正被更大的麻煩困擾。三個月後，小扎將坐在美國國會山的證人席上，面如死灰，被近100位議員用600多個問題持續轟炸10個小時[11]。
弱小、可憐、無助
當時，Facebook陷入了非常嚴重的監管危機：假新聞、操縱選舉、傳播極端信息。爲了解決這些問題，小扎一度僱傭了上萬人的審覈團隊，但意外仍在發生。
2019年，一位暴徒在Facebook上直播了17分鐘的無差別襲擊，51人在200多名直播觀衆面前失去了生命。
直播結束12分鐘後，Facebook才撤下了相關內容。隨後，外包的內容審覈公司決定不再與Facebook合作，因爲平臺上的極端信息“對審覈員造成了嚴重的心理創傷”。
走投無路之下，小扎選擇將希望寄託於AI，推動AI研究部門“下沉到業務”。
這一時期，Facebook加大了對識別型AI的投入，希望機器能篩選出霸凌、種族歧視的信息，甚至假新聞。
2021年底，Facebook社交媒體業務進一步失速，市場份額被TikTok大面積蠶食。在這種情況下，扎克伯格希望迅速啓動新的現金流業務，改善公司的營收狀況。在競爭壓力下，Facebook把賭注押在了尚不成熟的VR業務上，還將公司名字改成了Meta。
改名一個月後，AI研究團隊又被劃歸到元宇宙部門，輔助VR/AR相關軟件工具的開發，“爲業務賦能”。
Meta曾試着做了一個生成“元宇宙內容”的AI工具
Meta的AI業務之所以一路坎坎坷坷， 問題就出在社交媒體這門生意上。
和做Windows系統、雲計算等基礎設施生意的微軟相比，社交媒體實在“吃力不討好”。面對平臺治理難題，收購不完的競爭對手，Meta開始疲於奔命。
面對激烈的競爭，Meta的算力大多都被用在了廣告、信息流，以及對標TikTok的短視頻產品Reels上，留給研究團隊的並不多。
在2021年，庫克治下的蘋果推出了ATT（App Tracking Transparency）功能——當App試圖收集個人數據時，手機會有提示，用戶有權拒絕。這對Meta賴以經營的定向廣告是釜底抽薪的重拳。
核心的社交媒體業務腹背受敵，勢必會影響AI研究部門的預算與學術寬容度。而在2021年後，Meta又以all in的姿態投入VR產品，在全年虧損百億美元的背景下，扎克伯格還打算加大力度，宣佈2023年的元宇宙研發投入將提升至390億美元，聽得股東血壓飆升。
2023年5月，楊立昆在一檔播客中提及了Meta落後的另一個原因：輿論壓力。
社交媒體平臺所獲取的影響力，會讓平臺面臨輿論的過分關注，幾乎沒有什麼試錯空間。更何況在2018年聽證會之後，批評Facebook幾乎成爲了一種政治正確。
實際上，早在ChatGPT誕生之前，Meta的AI團隊就推出了聊天機器人BlenderBot 3。後來有人跑去問BlenderBot 3，該如何評價小扎與Facebook，沒想到AI回覆稱，“扎克伯格的商業行爲並不總是合乎道德”“自從刪除facebook後，我的生活好太多了”。
BlenderBot 3的對話內容，是向公開的互聯網文本學習來的——瞧，沒人喜歡扎克伯格[15]。
Meta自家AI對扎克伯格的銳評
2023：出乎意料的對手
時間邁入到GPT時代，谷歌、微軟與OpenAI承包了新聞的頭版；相反，與Meta相關的新聞卻似乎只剩下了裁員。從這個角度看來，白宮開會沒請扎克伯格，也有幾分道理。
但說Meta在AI領域毫無建樹，顯然也不客觀。據科技風投機構Thundermark Capital的測算，直到2022年Meta的“AI研究指數”依舊能在全球企業中位居第三，僅次於谷歌和微軟。“AI教父”楊立昆從管理崗卸任後，仍在Meta AI擔任首席科學家，能夠在Meta繼續搞研究。
主營業務雖陷入泥潭，但扎克伯格始終沒有下牌桌。2023年發生的兩個“意外”，更預示着Meta似乎將捲土重來。
第一個意外發生在3月，Meta推出了用於AR研究的視覺大模型SAM（Segment Anything）。SAM是一個圖像分割AI，它能自動將圖像中的每一個要素都識別並分割出來。
舉個例子，如果讓SAM看一張遊客照，它能自動分割出畫面中的景點、人物，以及人物穿的衣服、背的包、手中的飲料等每一個細節要素。
原本爲AR而研發的SAM，意外在CV（計算機視覺）領域引起了轟動，“CV版ChatGPT”的叫法不脛而走。包括宇視科技在內的大型安防企業，都受到SAM的啓發，轉而也去開發視覺大模型產品。
第二個意外發生在5月，媒體曝光了一位谷歌工程師的備忘錄，標題爲：“我們（谷歌）沒有護城河，OpenAI也一樣”。
備忘錄的主要內容，都在講述一個名叫LLaMA（美洲鴕）的大模型給他帶來的衝擊——LLaMA是Meta在2月推出的一個大語言模型。簡單來說，這隻“美洲駝”與ChatGPT有三點不同：
其一，LLaMA只是個基礎模型，並沒法直接拿去給C端用戶使用。但開發人員能夠以它爲基礎，去開發自己的聊天機器人；
其二，GPT系列多爲閉源，但LLaMA卻向特定的合作伙伴開源其代碼；
其三，GPT系列追求“大力出奇跡”，猛堆各種參數，但LLaMA講究效率。其論文中提到，LLaMA的上限雖不及GPT-4，但LLaMA只需要7B參數，就能實現比175B參數的GPT-3更強的能力。
LLaMA後來的轟動源於一次泄密——有人將LLaMA的源代碼公開到了4chan論壇上，使得任何一個普通工程師，都有機會開發自己的聊天機器人產品。畢竟最低檔7B參數的“美洲駝”，只需要一臺筆記本電腦就能部署，不必像OpenAI那樣動輒上萬塊GPU，對中小開發者極其友好，且性能也沒差到哪去。
泄漏後的幾個月內，一位斯坦福大學的研究人員，只花了不到600美元就做出了一個性能尚可的AI聊天機器人；大洋彼岸的哈工大，數位研究人員用“美洲駝”和專業數據做出了一個醫學知識AI，取名叫“華駝”[20]。
圍繞LLaMA，一個生態開始涌現。
在那位谷歌工程師看來，開源生態會讓全世界的機構和個人研究員都參與進來，幫助美洲駝模型快速迭代和進化，封閉的谷歌、OpenAI將輸掉這場遊戲。
上述觀點雖沒能得到所有人的認同，但開源的確是Meta所擅長的。儘管面臨業務上的諸多麻煩，但Meta一直遵循當初對楊立昆的開源承諾，前文提到PyTorch框架正是其成果之一。
隨後，媒體一反常態，將扎克伯格形容爲“AI所需要的英雄”，因爲他讓LLM（大語言模型）不再只被個別機構所壟斷[21]。據外媒爆料，新一代“美洲駝”已箭在弦上，準備正式向谷歌、微軟發起衝鋒。
對於Meta，OpenAI總裁阿爾特曼曾給出過一個非常貼切的評價：“我認爲Meta的AI策略，在最風光的那幾年也是相當混亂的。但我認爲他們如今非常認真，並且有非常能幹的人，預計Meta很快就會有更連貫的策略，併成爲一個令人驚訝的新玩家[23]。”
尾聲
楊立昆在上世紀80年代就創造了卷積神經網絡，但由於算力的匱乏，深度學習經歷了漫長的冬天，直到2012年纔開始提速。但踩下油門的人並不是楊立昆，而是他多年的好友傑夫·辛頓。
從某種角度看，楊立昆的經歷和Facebook是類似的。
在互聯網公司圍繞着DAU和GMV短兵相接的年代，Facebook就意識到了AI的潛力，並且和谷歌、亞馬遜一樣，做好了長期投入的準備。但伴隨主營業務開始四面漏風，以AI和VR爲代表的長遠投資不可避免的產生動作變形。
在以億爲單位的AI軍備競賽裡，Facebook雖貴爲FAANG的首字母，但盈利能力其實長期處於末流。
而在主營業務持續失血、AI技術路線尚不明確的情況下，最初那些的義無反顧，也許多少會打點折扣。逐漸放緩的增長，也難以支撐扎克伯格繼續四處下注。
但另一方面，即便面臨商業層面的種種困境，Meta還是保持了爲AI研究提供資金支持的策略，也最大程度遵守了對AI研究團隊的承諾。坦率地說，足以令一些稍有風吹草動就關掉研究部門的國內公司汗顏。
對一家公司而言，“長期主義”是一個昂貴的體系，它的核心其實是健康的收入結構、長期穩定的現金流。對一個企業掌舵者來說，“不下牌桌”則更考驗面臨技術創新不確定性時，孤注一擲的魄力。
“長期主義”其實是屬於少數公司的特權，但“不下牌桌”有時卻更加珍貴。
參考資料
[1] 深度學習革命，凱德·梅茨
[2] Google Beat Facebook for DeepMind, Creates Ethics Board，The Information
[3] How the Rest of Tech Is Playing Catch-Up to Facebook and Google in Artificial Intelligence，vox
[4] Mark Zuckerberg’s not-so-secret plan to join the AI race，vox
[5] Mark Zuckerberg Has A Really Good Explanation For Why Facebook Will Never Make A Phone，businessinsider
[6] Facebook：一個商業帝國的崛起與逆轉，史蒂文·利維
[7] FAIR turns five: What we’ve accomplished and where we’re headed，Meta AI
[8] Geek trash talk: Facebook AI chief disses Google’s AlphaGo victory over Lee Sedol，GeekWire
[9] 烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2017）
[10] The head of Facebook’s AI research is stepping into a new role as it shakes up management，QUARTZ
[11] 2 Days, 10 Hours, 600 Questions: What Happened When Mark Zuckerberg Went to Washington，The New York Times
[12] Meta’s AI Team, Which Tackles Harmful Facebook Posts, Moves to AR/VR Unit，The Information
[13] Why Meta’s AI Research Could Make or Break Its Metaverse Ambitions，The Information
[14] 圖靈獎得主楊立昆：AI毀滅世界毫無根據，馬斯克科幻小說看多了，Web3天空之城
[15] Meta’s new AI chatbot can’t stop bashing Facebook，The Guardian
[16] Facebook's Head of AI Says the Field Will Soon ‘Hit the Wall’，wired
[17] Google "We Have No Moat, And Neither Does OpenAI"，Semi Analysis
[18] Open-Source AI Is Gaining on Google and ChatGPT，The Information
[19] Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter large language model，Meta AI
[20] 哈工大團隊開源醫學智能問診大模型 | 華佗: 基於中文醫學知識的LLaMa指令微調模型，CVHub
[21] Mark Zuckerberg Is the Hero AI Needs，The Information
[22] The ‘Godfather of AI’ Says Doomsayers Are Wrong and ChatGPT Isn’t All That Innovative，Barrons
[23] Sam Altman最新訪談：這次他更結構化地談了AI的未來，還有中國AI現狀，Web3天空之城
[24] GPT的背後，從命運多舛到顛覆世界，人工神經網絡的跌宕80年，知識分子
編輯：李墨天
視覺設計：疏睿
責任編輯：李墨天