GPT-4為何不開源?OpenAI聯合創辦人:當AI變得太強大,開源毫無意義
GPT-4為何不開源?OpenAI聯合創辦人:當AI變得太強大,開源毫無意義

OpenAI 發佈了其自稱為「迄今為止最強大、校準最好的模型」GPT-4,但人工智慧社群的一部分人對「缺乏公共資訊」感到失望。他們的抱怨,凸顯了人工智慧世界中關於安全問題的日益緊張的形勢。

之前,OpenAI 發表了強大的 GPT-4,它是人們期待已久的下一代人工智慧語言模型。該模型的強大能力仍在評估中,但隨著研究人員和專家對其相關材料的仔細研究,一部分人對一個明顯的事實表示失望:OpenAI 發佈的 GPT-4,不是一個開放的人工智慧模型(not an open AI model)。

儘管 OpenAI 已經分享了大量 GPT-4 的基準和測試結果,以及一些有趣的示範,但基本上沒有提供用於訓練該模型的資料、能源成本,或用於創建該模型的具體硬體或方法的資訊。

人工智慧社群的一部分人批評了這一決定,認為它破壞了該公司作為一個研究機構的創始精神,並使其他人更難以複製其工作。也許更重要的是,一些人說,這也使人們難以制定保障措施來應對像 GPT-4 這樣的人工智慧系統所帶來的威脅,而這些抱怨是在人工智慧世界日益緊張和快速發展時顯現的。

OpenAI不再「open」,背後兩大原因

「我認為這一做法關閉了 'Open' AI 的大門:他們在介紹 GPT-4 的 98 頁論文中自豪地宣稱,沒有透露任何有關訓練集的內容,」 Nomic AI 資訊設計副總裁班·史密特(Ben Schmidt)在推特上表示。關於這一說法,史密特指的是 GPT-4 技術報告中的一段內容,如下:

鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體、訓練計算、資料集構建、訓練方法等方面的進一步細節。

鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體
鑒於像 GPT-4 這樣的大型模型的競爭狀況和安全影響,本報告沒有包含關於架構(包括模型大小)、硬體、訓練計算、資料集構建、訓練方法等方面的進一步細節。
圖/ T客邦

在接受採訪時,OpenAI 首席科學家、聯合創辦人伊爾亞‧蘇茲克維(Ilya Sutskever)對這一做法進行了說明。他表示,OpenAI 不分享關於 GPT-4 的更多資訊的原因是 「不言而喻的」——**害怕競爭和對安全的擔憂。 **

「在競爭格局方面--外面的競爭很激烈,」蘇茲克維說,「GPT-4 的開發並不容易。幾乎 OpenAI 的所有人在一起花了很長時間才做出了這個東西,而且(目前)有很多很多公司都想做同樣的事情。」

「安全方面,我想說,還沒有競爭方面那麼突出。但它將會改變,基本上是這樣的。這些模型非常強大,而且會變得越來越強大。在某種程度上,如果有人想的話,很容易用這些模型造成很大的傷害。隨著(模型)能力的增強,不想透露是有道理的。」

當人工智慧過於強大,開源毫無意義

OpenAI 於 2015 年成立,創始人包括蘇茲克維、現任執行長山姆·阿特曼(Sam Altman)、現已離開 OpenAI 的馬斯克。在一篇部落格文章中,蘇茲克維等人表示,該組織的目標是 「為每個人而不是股東創造價值」,並將與該領域的其他人 「自由合作」。OpenAI 成立之初是一個非營利組織,但後來為了獲得數十億美元的投資(主要來自微軟)而變成了「利潤上限」。

當被問及為什麼 OpenAI 改變了分享其研究的方法時,蘇茲克維簡單地回答:「我們錯了。坦率地說,我們錯了。如果你像我們一樣相信,在某個時候,人工智慧/通用人工智慧將變得極其強大,令人難以置信,那麼,開源就是沒有意義的。這是一個壞主意...... 可以預料的是,在幾年內,每個人都會完全明白,開源人工智慧是不明智的。」

然而,人工智慧社群對此事的看法各不相同。值得注意的是,在 GPT-4 發表的幾周前,Meta 開發的另一個名為 LLaMA 的人工智慧語言模型在網上遭洩露,引發了關於開源研究的威脅和好處的類似討論。不過,大多數人對 GPT-4 的「封閉」模型的最初反應是負面的。

對此,史密特表示,由於無法看到 GPT-4 是在什麼資料上訓練的,人們很難知道該系統在什麼地方可以安全使用並提出修正。

「對於人們來說,要想對這個模型在什麼地方不起作用做出明智的決定,他們需要對它的作用以及其中的假設有一個更好的認識,」 Schmidt 說,「我不會相信在沒有下雪天經驗的情況下訓練出來的自動駕駛汽車;一些漏洞或其他問題,很可能會在真實情況下使用時浮現出來。」

Lightning AI 執行長、開源工具 PyTorch Lightning 創建者威廉·福爾肯(William Falcon)表示,人們可以從商業角度上理解這一決定。「作為一家公司,它完全有權利這樣做。」 但 Falcon 也認為,這一做法為更廣泛的社群樹立了一個 「壞先例」,並可能產生有害影響。

「如果這個模型出錯了,而且會出錯的,你已經看到它出現了幻覺,給你提供了錯誤的資訊,那麼社會應該如何反應?」福爾肯說,「倫理研究人員應該如何應對並提出解決方案,並說 ‘這種方式不起作用,也許可以調整它來做這個其他事情?’」

法律因素

一些人建議 OpenAI 隱藏 GPT-4 的構建細節的另一個原因是法律責任。

人工智慧語言模型是在巨大的文本資料集上進行訓練的,其中很多資料是從網路上直接獲取的,可能包括受版權保護的材料。同樣以網際網路內容為基礎訓練資料的人工智慧「文生圖」模型,正是因為這個原因而面臨法律挑戰,目前有幾家公司正被人類藝術家和圖片庫網站 Getty Images 起訴。

當被問及這是否是 OpenAI 沒有分享其訓練資料的一個原因時,蘇茲克維表示:「我對此的看法是,訓練資料就是技術(training data is technology)。它可能看起來不是這樣的,但它是。我們不披露訓練資料的原因與我們不披露參數數量的原因基本相同。」 當被問及 OpenAI 是否可以明確表示其訓練資料不包括盜版材料時,蘇茲克維沒有回答。

Sutskever 確實同意批評者們的觀點,即開源模型有助於開發安全措施的想法是有 「價值」 的。他說:「如果有更多人研究這些模型,我們就能瞭解更多,那就太好了。」 出於這些原因,OpenAI 向某些學術和研究機構提供了存取其系統的許可權。

關於共用研究的討論是在人工智慧世界發生狂熱變化的時候進行的,壓力在多個方面都在增加。在企業方面,像Google和微軟這樣的科技巨頭正急於將人工智慧功能添加到他們的產品中,往往將以前的道德問題擱置一邊。(微軟最近解雇了一個專門負責確保其人工智慧產品遵循道德準則的團隊)。在研究方面,技術本身似乎正在迅速改善,引發了人們對人工智慧正在成為一個嚴重和迫在眉睫的威脅的擔憂。

延伸閱讀:微軟才加碼投資OpenAI,轉身卻砍掉AI倫理團隊!監督責任落在誰身上?

The Centre for Long-Term Resilience 人工智慧政策負責人 Jess Whittlestone 說,平衡這些不同的壓力帶來了嚴重的治理挑戰——可能需要協力廠商監管機構參與。

「我們看到這些人工智慧能力發展得非常快,我擔心這些能力的發展速度超過了我們的適應能力。」 她表示,OpenAI 不分享關於 GPT-4 的更多細節的理由是好的,但也可能導致人工智慧世界的權力集中化。

「不應該由個別公司來做這些決定,」 Whittlestone 說,「理想的情況是,我們需要把這裡的做法編纂成冊,然後讓獨立的協力廠商在審查與某些模型相關的風險以及向世界發表它們是否有意義方面發揮更大的作用。」

one more thing

在不滿 OpenAI 越來越「封閉」的人群中,自然少不了因「利益衝突」而離開 OpenAI 的馬斯克。這一次,他表達了自己的困惑:

馬斯克推文
「我仍然困惑的是,我捐了 1 億美元的非營利組織是如何成為市值 300 億美元的營利組織的。如果這是合法的,為什麼不是每個人都這樣做?」
圖/ T客邦

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴

關鍵字: #ai人工智慧
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補齊未來電子業版的關鍵拼圖!矽眾科技以高階溫度補償驅動晶片IP,助攻高階AI與車用市場
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你是否曾好奇,為何今日的手機能在艷陽下持續運作,而電動車也能從零下的極地順利駛出,精準感測周遭環境?

看似尋常的應用場景背後,其實隱藏著一顆默默進行的「溫度偏移校正」關鍵晶片。這類負責環境感知、並能進行溫度補償的「驅動晶片」,是電子元件穩定運作不可或缺的一環 。然而,這塊高階驅動IC的研發,長期以來卻是臺灣在全球半導體供應鏈中相對薄弱的環節,使得臺灣眾多在零組件領域傲視全球的廠商,在高階應用市場中受制於人。

矽眾科技鎖定高階溫度補償驅動晶片IP,要替臺灣補足產業鏈缺口

「我們臺灣在零組件領域,其實有很多世界第一,例如在全球市佔率領先的振盪器,但始終難以打進高階產品線,就是因為缺少能驅動這些零組件的高階晶片。」矽眾科技創辦人陳世綸開宗明義地指出產業痛點。他解釋,許多臺灣零組件廠商雖擁有卓越的製造能力,但在高階驅動晶片上卻高度仰賴美日大廠,而國際大廠往往不願開放最先進技術,臺灣廠商因此缺乏在價值鏈高附加價值鏈段的話語權,只能在低利潤的紅海市場中競爭。如何打破技術封鎖、強化自主關鍵技術,成為臺灣電子產業邁向國際高端市場的關鍵課題。

而矽眾科技的成立,正是為了補上這道斷鏈而生。作為少數專注零組件驅動晶片矽智財(Silicon Intellectual Property , IP)開發的企業,當AI運算與電動車市場爆發性成長,矽眾科技以可重複授權、穩定可靠的矽智財解決方案,成為產業鏈中不可或缺的關鍵推手。陳世綸說當高階電子產品對穩定性的要求日益嚴苛,就更考驗元件必須能在高溫、低溫甚至劇烈溫度變化下維持效能。這正是「溫度補償」(Temperature Compensation)技術的關鍵價值所在。

「矽眾科技的IP 就像貼心的助理,提醒元件「冷了多穿衣服、熱了脫下外套」,透過溫度補償即時調整參數,即使處於零下 40 度的嚴寒或高達 140 度的酷熱環境,訊號依然能保持精準一致。」陳世綸生動地形容 。

透過開發板進行晶片溫度感測與數位校準測試,確保 MEMS 感測器在不同溫度下依然能維持精準運作。
透過開發板進行晶片溫度感測與數位校準測試,確保 MEMS 感測器在不同溫度下依然能維持精準運作。
圖/ 數位時代

他進一步解釋,晶片內整合了類比的溫度感測器來偵測環境溫度,並將數據傳送給數位電路進行判斷與分析,數位電路再發出指令,精準校準MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 感測器的參數,確保其在不同溫度下都能提供正確值,避免因溫度變化導致的誤差和功能喪失,例如手機熱當或汽車失靈 。這種「類比感知+數位判斷校準」的整合能力,正是矽眾科技在高階驅動晶片領域所構築的技術壁壘。

陳世綸表示,矽眾科技之所以選擇IP這條賽道,正是看準了其在產業中的獨特價值。作為IP公司,其設計模組能適用於從0.18微米的成熟製程到小於10奈米的先進製程,客戶可根據自身產品需求快速整合,大幅縮短開發週期。這種靈活性,不僅讓矽眾能服務更廣泛的客戶群,也賦予了臺灣零組件廠商快速切入高階市場的機會。

晶創IC補助計畫奧援,矽眾科技以IP挺進高階市場布局全球

然而,IP的研發是條燒錢的漫漫長路。陳世綸坦言,由於IP的價值在於其穩定性與可重複使用性,但要達到這個門檻需反覆測試與驗證 。他透露,矽眾科技的IP中,每個驅動電路區塊都必須經過數次的設計定案(tape-out)與實體測試,而每次的成本都高達數萬至數十萬美金不等。「沒有政府的計畫支持我們根本做不到,」陳世綸感念地表示,而他口中的計畫正是由經濟部產業發展署所推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫),讓團隊得以持續突破與精進,追求每個電路區塊的極致穩定性與精準度。

晶創IC補助計畫的資金補助,不僅加速矽眾科技的測試進程,也成功讓這個具備溫補能力的高階驅動晶片IP跨入車用與AI市場 。陳世綸說明,此IP主要針對高階MEMS零組件,特別是應用於5G手機、低軌道衛星、AI伺服器中需要高頻率、高準確度且耐溫的振盪器 。同時,它也符合嚴苛的車用認證,確保車載系統在極端溫度下的穩定性 。此外,此IP亦可支援手機中的胎壓偵測、高度偵測等MEMS感測器,因未來的電子產品將大量使用這類元件,且需具備溫度補償能力以維持精準度 。

如今,矽眾科技已與美加、日本、歐洲及臺灣等國內外大廠展開合作。陳世綸欣喜地表示,許多客戶原本因買不到關鍵驅動晶片而受限於低階市場,現在矽眾科技的IP補上了這一塊,他們也終於能進軍高毛利產品線。目前,已有合作夥伴將矽眾的高階驅動晶片IP導入車用認證流程,未來甚至可望進一步進入低軌道衛星與醫療穿戴市場。

矽眾科技站穩利基市場,與全球MEMS企業共舞

有了晶創IC補助計畫的挹注,矽眾科技更能以關鍵 IP 、溫度補償技術,帶領團隊協助臺灣半導體產業鏈從
有了晶創IC補助計畫的挹注,矽眾科技更能以關鍵 IP 、溫度補償技術,帶領團隊協助臺灣半導體產業鏈從「代工製造」轉向「設計賦能」。
圖/ 數位時代

比起一家公司從頭到尾包辦整顆IC的傳統模式,IP公司更像是站在舞臺後方的設計者,協助每一位客戶量身打造表演服、背景道具與燈光效果,讓他們能快速踏上國際舞臺。「我們不做整套產品,但我們讓臺灣的零組件有機會躋身高階應用,不再只是代工。」陳世綸堅定地說,矽眾科技的策略,是站在面對未來5到10年需求的位置上,看見即將來臨的市場缺口,然後在它出現前就先把技術準備好 。

「我們希望矽眾科技未來是跟著全球 MEMS 企業一起共舞,」陳世綸生動的描繪出公司的願景,矽眾科技透過獨特的IP商業模式、關鍵的溫度補償技術以及晶創IC補助計畫的強力奧援,不僅成功在利基市場中站穩腳步,更為臺灣半導體產業開闢了一條高值化的新路徑。這項成果不僅是矽眾科技自身的里程碑,也證明臺灣的IC設計實力,已在全球高階半導體供應鏈中找到了新的戰略位置,從過去的「代工製造」轉向「設計賦能」,引領臺灣零組件產業邁向更高層次的全球市場競爭力。

|企業小檔案|
- 企業名稱:矽眾科技
- 創辦人:陳世綸
- 核心技術:5G通信、人工智慧、物聯網、車用電子矽智財(IP)設計服務
- 資本額:新臺幣1仟700萬元
- 員工數:6人

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
在行政院「晶片驅動臺灣產業創新方案」政策架構下,經濟部產業發展署透過推動「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,引導業者往AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程之低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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