亞馬遜 CEO 批評微軟過度依賴 OpenAI？

圖片來源：由無界 AI 生成

眾所皆知，微軟已在其消費者和企業產品中部署了 OpenAI 的模型，例如 Bing、GitHub Copilot 和 Office Copilots。微軟還通過其 Azure 機器學習平台為客戶提供使用其他模型的選擇，例如 Hugging Face 提供的開源模型。

然而，像 OpenAI 這樣的閉源模型往往是許多企業公司進入市場的最簡單、最快的方式，因為它們通常會提供更多的支持和服務。

12 月 5 日，微軟公布了 Copilot 的下一步升級計劃，其將使用 OpenAI 最新的 GPT-4 Turbo 模型生成響應，以使用戶能夠處理更複雜和更長的任務。

隨着微軟與 OpenAI 的關係愈發緊密，行業內也傳出了一些批評的聲音。亞馬遜 AWS 首席執行官 Adam Selipsky 上周曾對微軟提出了含蓄的批評，他表示許多公司（客戶）“不希望雲提供商主要依賴於一種模式提供商”。

作為微軟的競爭對手之一，亞馬遜同樣在人工智能領域做出了重大貢獻，其與 OpenAI 的最大競爭對手 Anthropic 建立了新的合作夥伴關係，並提供了 Stability AI、Cohere 和 AI21 等產品。

那麼，問題來了，微軟真的像亞馬遜 CEO 批評的那樣，將雞蛋都放在同一個籃子里嗎？

對此，微軟全球副總裁，人工智能平台負責人埃里克・博伊德（Eric Boyd）周三在接受採訪時表示，該公司的人工智能服務很快將提供除 OpenAI 之外的更多大語言模型（LLMs），並坦言“客戶希望有選擇”。

當博伊德被問到“微軟是否會在 OpenAI 之外提供更多模型，甚至可能通過與 Anthropic 的合作”時，他回答道：“我的意思是，總會有新事物出現。我會一直關注這個領域。”

不過，他表示，該公司尚未準備好分享更多細節。

博伊德在 VentureBeat 的獨家視頻採訪中發表了上述言論，其談話的主要焦點是公司是否準備好採用人工智能。在採訪中，博伊德明確表示微軟計劃在選擇方面保持競爭力。

以下為博伊德的採訪內容，為了簡潔和清晰，對話已被編輯。

提問：微軟的很多模型都依賴於 OpenAI。它在過去幾周里遭遇了重大危機，其領導團隊也因安全問題而出現了分歧。這對計劃通過微軟使用 OpenAI 解決方案的企業有何影響？

Eric Boyd：OpenAI 多年來一直是我們的重要合作夥伴，我們與他們的合作非常密切。我們非常有信心，微軟擁有繼續運營和與 OpenAI 良好合作所需的一切。同時，我們為客戶提供廣泛的模型，他們可以選擇來自 OpenAI 的最佳前沿模型，以及最好的開源模型，例如 Llama 2 等可用模型和其他公司可以使用的模型。因此，我們希望確保微軟正在幫助企業將所有這些工具整合在一起。當其他企業與我們合作時，我們也希望確保他們擁有正確的工具集來儘快、盡可能成熟地構建應用程序。

提問：還有其他關鍵因素決定企業是否準備好採用新一代人工智能解決方案嗎？

Eric Boyd：正如我們所看到的，最成功的公司是那些有明確願景的公司，這是一個即將得到解決的問題。這些模型非常擅長創造內容。因此，如果企業想創建內容，那麼它會是一個很棒的應用程序。它們非常擅長評論總結、生成代碼、語義搜索以及數據推理。只要公司在這四個非常廣泛的應用領域構建應用程序，那麼我們就能看到很多公司的成功，因為這就是模型真正擅長的領域。

我們偶爾會與那些對人工智能如何為他們解決一些“稀奇古怪”的問題而抱有宏偉想法的公司進行交談。必須讓他們清楚的是，這些模型是一種令人驚訝的工具，可以做很多令人難以置信的事情，但是它並不是萬能的。因此，確保真正以最有效的方式使用這些工具，公司就可以從中得到了很好的結果。

提問：你們的競爭對手正在爭先恐后地加入這個領域，如亞馬遜、谷歌等。微軟的 GenAI 解決方案提供了哪些獨特的價值主張，使其有別於那些競爭對手？

Eric Boyd：可以說微軟是人工智能行業的第一家公司，並且從事這個行業已經有一段時間了。在此期間，GPT-4 已經投放市場超過了一年，我們也一直在其基礎上構建 copilots 和其他應用程序，這些應用程序已在今年投入市場。在這個過程中，我們從中吸收了人們在這些產品中構建的所有知識，並將其放入 Azure AI Studio 和其他產品中，使客戶可以輕鬆構建自己的應用程序。

最重要的是，微軟從一開始就非常仔細地思考如何以負責任的方式構建這些應用程序？我們為客戶提供他們所需的工具箱，使他們以正確負責的方式構建自己的應用程序。因此，正如我所提到的，我們擁有超過 18,000 名客戶，其中許多客戶通過使用這些模型看到了真正有價值的應用，並對他們的產品和服務產生了實際的影響。

提問：很多公司試圖利用 OpenAI 的不穩定性，比如 Salesforce 為任何想要跳槽的 OpenAI 開發人員提供工作機會。此外，還有亞馬遜因微軟依賴 OpenAI 而隱晦地批評微軟。那麼，微軟現在如何看待它的合作夥伴關係，特別是與 OpenAI，以及微軟會如何構建這些合作夥伴關係，以加強向公司、你的客戶以及成千上萬的客戶保證這些模型和其他產品將是安全且受到良好管理的需求？

Eric Boyd：正如我提到的，我們與 OpenAI 有着非常密切的合作。我們在模型構建和開發的各個階段都進行了合作。所以我們從一開始就考慮了安全問題，並考慮如何建立和部署這些模型。然後，我們將這些模型完全託管在 Azure 上。正因如此，當一家公司與 Azure 合作時，他們就知道自己得到了 Azure 帶來的所有承諾。

另外，微軟在處理客戶最私密的數據、电子郵件和文檔方面擁有豐富的歷史。我們知道如何根據業內一些最嚴格的隱私法規進行管理，我們將所有這些知識應用於如何使用人工智能，並以完全相同的方式處理它。

基於這個基礎，我們與 OpenAI 進行了深度合作，並與許多其他公司合作，包括 Meta（合作開發 Llama 模型）、NVIDIA、Hugging Face 等。

提問：你提到了 Llama 和 Hugging Face。許多實驗都是在開源上進行的，但我想你也聽說過，閉源有時可能是最快進入市場的。上周 Adam Selipsky 含蓄地提到微軟的封閉模型高度依賴 OpenAI。考慮到 OpenAI 正在發生的一切，如此依賴 OpenAI 是一個漏洞嗎？

Eric Boyd：我完全不這麼認為。我認為我們擁有非常牢固的合作夥伴關係，共同生產了世界領先的模型，我們在市場上投入時間最長，擁有最多的客戶，並且正在真正推動這一領域的發展。當然，我們也與其他公司建立了廣泛的合作夥伴關係。因此，我們在這方面並不是一心一意的。我們知道客戶想要有選擇，並希望確保為他們提供選擇。

提問：那麼你是否認為在接下來的幾周、幾個月內，你們可能會在 OpenAI 之外發布更多模型，或者與 Anthropic 或其他公司建立關係？

Eric Boyd：我的意思是，總會有事情發生。適應於這個領域的發展。當然，我們還準備了一些東西，這是肯定的。

提問：許多公司認為採用 GenAI（生成式人工智能）存在風險，包括這項技術會以不可預測的方式產生幻覺。許多公司做了很多事情來減少這種幻覺的產生。你們是如何解決這個問題的？

Eric Boyd：是的，這是一個非常有趣的地方。我們有幾種種看待這個問題的方法。一是我們希望讓模型盡可能發揮作用。所以，微軟在如何微調和實際引導模型以提供用戶喜歡看到的響應類型方面，創新了許多新技術。二是通過實際提示模型，併為其提供特定數據集的方式。對此，我們提供了許多新技術，並能看到模型結果的準確性顯着提高。在這方面，我們將繼續進行迭代。

最後一個維度實際上是思考人們如何使用模型，我們用了“副駕駛”這個比喻。比如我正在編寫代碼，模型正在幫助我編寫代碼，但我仍然是它的作者。我將其添加到我的 Word 文檔中：“幫助我將這些要點擴展為我想要的更豐富的對話和文檔。”這依然是我的聲音，它仍然是我的文檔，這就是這個比喻真正起作用的地方。“就像我們都習慣與他人交談，偶爾有人會說錯話，你糾正它，然後繼續，這並不罕見。”所以這個比喻非常適合這些模型。因此，越多的人了解使用它們的最佳方法，他們的生活就會越好，就會獲得更好的結果。

提問：Eric，你談到了一些關於人類強化學習的內容，微調過程可以使其中一些模型更安全。有一個領域被討論過，但沒有得到很多關注，那就是可解釋性。對此有一些研究，也有一些工作正在進行中。研究這個領域是有希望的嗎，還是說在這些模型如此複雜的情況下，這是不可能實現的？

Eric Boyd：我認為這絕對是一個研究領域。我們看到許多研究繼續推進這一領域，嘗試反事實，嘗試不同的訓練步驟等等。我們正處於早期階段，因此我們看到很多內容在繼續增長和發展。我們在產品中引入了一些負責任的人工智能工具，並開源了這些工具，這讓我深受鼓舞。像 Fairlearn 和 InterpretML 等將幫助你理解一些更簡單的模型。真正的問題是我們如何繼續將其擴展到更大的模型集？我認為我們將繼續看到該領域的創新，但是很難預測這個領域將走向何方。

提問：Eric，作為人工智能領域的傑出人物之一的 Yan LeCun（Meta 首席人工智能科學家），已經談論了一段時間有關模型開源的重要性。但 OpenAI 主要是閉源的，你能談談封閉模型的想法是否會成為問題嗎？

Eric Boyd：事實上，在開源和閉源這兩個方面，我們都投入了大量資金。因此，我們與 OpenAI 密切合作，生產領先的前沿模型，這是希望確保客戶可以使用這些來構建最好的應用程序。此外，我們還開發了許多自己的模型，比如一個由五個模型組成的系列，它們都是開源模型。我們還開源了一系列關於如何圍繞 ONNX 和 ONNX 運行時優化模型的技術。所以，我覺得兩者都將成為非常有價值的領域，可以幫助新的大語言模型繼續發展和成長。

提問：微軟在治理方面做了一些最好的工作。5 月，你發布了 45 頁的白皮書，儘管任何白皮書都會隨着現在事情的發展節奏而過時。但我發現有趣的是，你在那篇論文中的主要原則之一是透明度。你對許多功能都有透明度註釋。我在 Azure OpenAI 上看到一篇文章，其中充滿了警告：不要在需要最新準確信息的場景或存在高風險場景等情況下使用 OpenAI。這些警告會隨着你正在做的工作而很快消除嗎？

Eric Boyd：再次強調，這是關於思考使用模型的最佳方法是什麼以及它們擅長什麼？因此，當客戶更多地了解使用這個新工具的期望時，我認為他們會變得更加舒適和熟悉。多年來我們一直在思考什麼是負責任的人工智能，並基於此發布了人工智能原則。你引用的人工智能標準，展示的是我們內部遵循的流程，以確保我們以負責任的方式構建產品。

提問：你見過很多人，包括 Sam Altman 最近都在談論這些模型需要更多的推理。你認為通過微軟的努力或與 OpenAI 的結合，這種情況很快就會發生嗎？

Eric Boyd：我認為推理是一種非常有趣的能力。我們希望為模型帶來更多開放式問題，並讓它們為我們提供逐步的解決方案。說實話，它們現在已經很擅長了。但是，怎樣才能讓它們做得更好，讓我們開始在更多方面依賴他們？這是我們正在思考的問題。我們正在研究很多方向：如何帶來不同的模式？如何將更多功能融入到模型中？所有這些都是研究方向，所以我預計會看到很多有趣的事情發生。但是我不願意做出預測。在過去的一年裡，這個領域發展得如此之快，很難猜測接下來我們會看到什麼。

原文鏈接：

https://venturebeat.com/ai/microsoft-exec-hints-at-new-llms-beyond-openais/