此前一直被看作是“ChatGPT概念股”的知乎，終于做出了自己的大模型。在日前舉行的“2023知乎發(fā)現(xiàn)大會”上，知乎方面公開了與面壁智能共建的大模型產(chǎn)品“知海圖AI”，而雙方的合作則將以聯(lián)合研發(fā)與戰(zhàn)略投資的方式展開。據(jù)悉，目前該大模型的首個功能“熱榜摘要”已啟動內測，其將對知乎熱榜上的問題回答進行抓取、整理和聚合，并把回答梗概展現(xiàn)給用戶。
作為一個在toC內容平臺上線的大語言模型項目，“知海圖AI”是基于清華NLP實驗室和面壁智能CPM-Bee（10B）模型的技術支撐。按照官方的說法，針對知乎熱榜問題中的所有回答，在“熱榜摘要”這個特定場景中將“知海圖AI”大模型的效果與GPT-4進行比較發(fā)現(xiàn)，兩個模型的表現(xiàn)幾乎持平。
要知道，在王小川眼中，國內目前的大模型與GPT的差距是三年，即使樂觀如李彥宏也只是喊出了，“百度的文心一言和OpenAI的差距是2個月”。而到了知乎這里，知海圖AI就敢說與GPT-4在特定場景能戰(zhàn)成平手了。
從某種意義上來說，知乎方面似乎是學習了手機廠商的“好榜樣”，畢竟只要定語加的足夠多，誰都能成為“第一”。在許多業(yè)內人士看來，對于知乎而言，將“知海圖AI”的首秀放在知乎熱榜是恰到好處的，畢竟要是去拼技術底蘊、拼應用范圍，它可能不是百度文心一言、阿里通義千問的對手。
事實上，知乎入局大語言模型賽道，加入“百模大戰(zhàn)”幾乎是一種必然。如今在移動互聯(lián)網(wǎng)紅利近乎于枯竭的環(huán)境下，未來無疑是混沌的，因此抓住可能通往未來的船票就成為了互聯(lián)網(wǎng)廠商擁抱變化的必然。用大語言模型來變革業(yè)務層、為具體的業(yè)務落地場景賦能，這也已經(jīng)是諸多互聯(lián)網(wǎng)廠商的共同策略。并且在當下這個存量市場中，在效率上的些許變化就已經(jīng)能兌現(xiàn)為競爭優(yōu)勢。
當下做大語言模型已經(jīng)不僅僅是追趕潮流，更是內容平臺屬性突出的知乎，保持市場競爭力的一種方式。無論老用戶如何吐槽，知乎依舊還是目前國內互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)一數(shù)二的優(yōu)質內容平臺。君不見，微軟集成了ChatGPT的New Bing在回答用戶問題時，參考資料大量來源于知乎，由此也足以證明知乎的內容質量已經(jīng)受到了海外科技巨頭的認可。
要知道，ChatGPT這類大語言模型之所以比以往的人工智能產(chǎn)品更加智能，靠的就是“力大磚飛”，也需要海量的語料庫做支撐，而語料庫本身的質量更優(yōu)秀、產(chǎn)出的結果也就會更好。有得天獨厚的資源作為基礎，知乎如果對大語言模型視而不見，未免就過于暴殄天物了。
反過來說，大語言模型其實也需要知乎的優(yōu)質答主來幫助其實現(xiàn)迭代，讓大語言模型的文本理解和上下文關聯(lián)能力進一步升級。
眾所周知，基于人類反饋的強化學習（RLHF）是ChatGPT得以爆發(fā)的秘密武器，雖然目前OpenAI還沒有開源RLHF，外界只知道它是強化學習（RL）的一個擴展，是將人類的反饋納入訓練過程，為機器提供一種自然的、人性化的互動學習過程。
而ChatGPT自己給出的解釋，就是與傳統(tǒng)的RL相比，RLHF的優(yōu)勢在于能更好地與人類的意圖保持一致，允許機器掌握明顯嵌入人類經(jīng)驗中的決策要素，并從各種類型的反饋中進行學習，且根據(jù)需要對反饋進行整理。
所以人類的反饋無疑是ChatGPT智能化的關鍵，那么知乎能不能扮演這樣的一個角色呢？答案顯然是肯定的，因為知乎是基于“認知盈余”建立起來的問答社區(qū)。如果將AI生成的回答放到知乎上，讓不同領域的專業(yè)用戶來驗證，就可以在反復調校中優(yōu)化AI的性能。反過來講，高質量的原創(chuàng)內容也更容易被AI發(fā)現(xiàn)，這有助于改變知乎在如今泥沙俱下的環(huán)境里、優(yōu)質內容越來越難以被用戶發(fā)現(xiàn)的困局。
至于為什么要將知海圖AI的第一個應用場景聚焦在“熱榜摘要”，知乎CEO周源在接受媒體采訪時就表示，這是從早期產(chǎn)品“回答總結”中汲取的靈感。他表示，“那個功能（回答總結）是開放給所有用戶，大家進行wiki一樣的編輯，后來發(fā)現(xiàn)這個事情太困難了，回答數(shù)量多了以后成本非常高，而且效果并不好，現(xiàn)在則可以通過技術的方式，幫人來完成這樣的事情。”
如果直接用大語言模型來進行創(chuàng)作，并回答知乎上的問題，結果幾乎一定是災難性的的。相信許多朋友在使用ChatGPT、文心一言，以及New Bing時就會發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能有一個非常突出問題，那就是一本正經(jīng)的胡說八道。但之所以用戶知道ChatGPT在胡說，是因為在提問前你就已經(jīng)對答案有了一個大概的認識，是有能力判斷他所給出的結果正確與否。可如果用戶對問題的答案沒有概念呢？
知海圖AI在熱榜摘要上小試牛刀，可以說是知乎因地制宜來實現(xiàn)以點破面的方式，因為這個功能是面向內容消費者、而非生產(chǎn)者的。通過近似于“長話短說”的熱榜摘要功能，用戶不需要仔細瀏覽具體的回答，就可以大致了解大家圍繞熱榜話題進行了哪些評論，這對于以實時消息為主的知乎熱榜而言，最大的好處就是將信息濃縮、以幫助用戶提高效率。
在這個內容消費不斷碎片化的時代，短視頻的脫穎而出就已經(jīng)證明了用戶對于仔細“咀嚼”內容，以提煉信息這件事，是越來越?jīng)]有耐心了。高質量的內容雖然是知乎的立身之本，但隨著邀請制被廢除，門檻降低后的大眾化策略除了帶來海量的用戶外，也讓知乎的大環(huán)境泥沙俱下，有價值的內容被發(fā)掘的難度越來越大。而有了熱榜摘要，用AI來幫助用戶發(fā)掘優(yōu)質內容，自然也就能盤活資源。
不過對于創(chuàng)作者來說，熱榜摘要可能并非一個福音。將熱榜問題的回答去粗取精、再整理到用戶面前，盡管滿足了用戶無障礙獲取信息的痛點，但代價是用戶既然已經(jīng)看完了精華，還會不會去繼續(xù)查看具體的回答呢。所以結果會是做出了優(yōu)質回答的答主可能不會被用戶發(fā)現(xiàn)并關注，這也就代表著屬于優(yōu)質答主的流量無形中會變少。
順著這一思路再發(fā)散一下會發(fā)現(xiàn)，既然用戶尋找答案的工作被AI代替，也就意味著熱榜摘要有減少用戶使用時長的風險。在其他APP都在想方設法讓用戶留下的情況下，知乎這無疑是反其道而行之。并且對于一個依賴廣告和商業(yè)化內容解決方案的平臺而言，用戶停留時間短幾乎就等于流量變差，所以這似乎并非一個好的結果。