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人工智能软件时代开启！ ChatGPT被纳入微软搜索引擎Bing 谷歌“江湖地位”受到挑战

定任务时。去年微软发布了GitHub Copilot，它使用OpenAI工具帮助程序员编写和修复计算机代码。微软估计，在启用它的文件中，Copilot生成了40%的代码。该公司去年还将OpenAI的图像生成技术集成到 Bing 和图形设计软件Microsoft Designer中。随着小型初创公司和大公司开始使用更多数据密集型技术，微软的Azure云计算业务可能会从中受益。微软试图引领向生成式人工智能的转变，这有助于将Azure定位为最适合这项工作的平台。 #ChatGPT火爆全网#

一禾2023-02-08

《财富》封面：全球爆红的ChatGPT是如何诞生的？

型开发了一款代码建议工具GitHub Copilot。晨星（Morningstar）专注于科技股研究的高级股票研究分析师丹·罗曼诺夫表示，与OpenAI的合作关系即使不会马上对Azure的收入产生影响，依旧是一次良好的品牌定位和营销。他表示：“OpenAI备受关注。微软能够采用OpenAI开发的人工智能解决方案，将其应用到Azure并命名为Azure AI，可以保持其竞争力。”微软云服务的竞争对手谷歌、AWS、IBM、甲骨文（Oracle）、赛富时（Salesforce）等，都有各自的“认知”服务，但能够与开发出ChatGPT的公司合作必然是利大于弊。对微软而言，更大的回报可能是在搜索领域。科技媒体The Information最近报道称，微软计划将ChatGPT整合到必应，使其能够为用户反馈简洁明了的回答，并且使用户可以通过与聊天机器人对话进行深入探究，而不是逐一查看一列链接。谷歌目前在搜索市场占据主导地位，其全球市场份额超过90%。必应虽然名列第二，却与谷歌相去甚远，市场份额仅有约3%。在2022年前九个月，谷歌搜索业务的收入为1,200亿美元，约占谷歌总收入的60%。ChatGPT或许为微软动摇谷歌的霸主地位提供了唯一一次真正的机会。（微软拒绝就The Information的报道发表评论。）按照微软的标准，这些积极的回报非常划算。微软在OpenAI的总投资额为130亿美元，确实是一个天文数字，但这笔投资仅占其过去12个月850亿美元税前利润的15%，却能获得一项颠覆性技术的近期控制权，是一笔成本相对较低的交易。但OpenAI和阿尔特曼却可能要付出不同的代价：微软的优先任务可能对OpenAI自己的优先任务产生排挤效应，使OpenAI更宏大的使命面临风险，并且降低助力公司成功的科学家们对其的归属感。 2015年7月的一个晚上，时任知名初创公司孵化器Y Combinator负责人的阿尔特曼，在地处门罗帕克硅谷风投业中心的牧场风格豪华酒店罗斯伍德桑德希尔酒店（Rosewood Sand Hill）举行私人晚宴。出席晚宴的包括埃隆·马斯克，还有当时26岁的麻省理工学院（MIT）肄业生布洛克曼。布洛克曼时任支付处理初创公司Stripe的首席技术官。宾客中有多位经验丰富的人工智能研究人员，也有人对机器学习几乎不甚了解。但所有人都相信通用人工智能是可行的，而且他们都非常担心。谷歌刚刚收购了一家公司：位于伦敦的神经网络初创公司DeepMind。在阿尔特曼、马斯克和其他科技界内部人士眼中，这是有极高胜算最先开发出通用人工智能的一家公司。如果DeepMind成功，谷歌可能会在这项无所不能的技术领域一家独大。罗斯伍德晚宴的目的是讨论成立一家实验室与其竞争，以避免这种情况发生。新实验室旨在成为一家与DeepMind和谷歌截然不同的机构。这家实验室将是非营利性质，并明确提出以将先进人工智能的效益民主化为使命。该实验室承诺公开所有研究，将所有技术开源，并在公司名称OpenAI中充分体现了对透明度的承诺。该实验室有多位知名捐款人，其中不仅有马斯克，还有他在PayPal的同事泰尔和霍夫曼；阿尔特曼和布洛克曼；Y Combinator联合创始人杰西卡·利文斯顿；阿尔特曼成立的YC Research基金；印度IT外包公司Infosys；以及Amazon Web Services。所有创始捐款人承诺在这家理想主义的新公司共同投资10亿美元（但税务记录显示，虽然这一承诺被媒体广泛报道，但该非营利组织仅收到了承诺捐款金额的一小部分）。但事实很快证明，训练庞大的神经网络成本高昂，计算成本高达数千万美元。人工智能研究人员的人工成本同样昂贵：税务记录显示，出生于俄罗斯的科学家伊利亚·萨茨科尔离开谷歌后，加入OpenAI担任首席科学家，在前几年的年薪高达190万美元。几年后，阿尔特曼和OpenAI的其他人得出的结论是，要与谷歌、Meta以及其他科技巨头竞争，该实验室不能继续以非营利的方式运营。阿尔特曼在2019年对《连线》（Wired）杂志表示：“为了成功完成我们的使命，我们需要海量资金，数额远超出我最初的设想。” 成立一家营利性分支机构，使OpenAI能够吸收风险资本。但OpenAI创建了一种非同寻常的融资结构，按照投资者的初始投资，以特定倍数规定投资者的回报上限。而由硅谷精英组成的OpenAI非营利性董事会，将保留OpenAI知识产权的控制权（见侧边栏）。有一位硅谷精英没有继续在董事会任职，他就是马斯克：2018年，马斯克离开OpenAI董事会，理由是他需要经营SpaceX，还有更重要的特斯拉（Tesla）。当时，微软CEO萨蒂亚·纳德拉迫切希望证明，在人工智能领域落后于竞争对手的微软，也能在人工智能技术的尖端领域扮演一定的角色。微软曾经尝试聘请一位重量级的人工智能科学家，但未能成功。微软还建立了规模庞大、成本高昂的专用芯片集群，以推进其在语言模型开发领域的进展。这正是OpenAI迫切需要的超级计算力，当时该公司曾斥巨资进行收购。OpenAI擅长的是实现各种炫酷的人工智能演示，而这正是希望证明微软人工智能实力的纳德拉所期待的。阿尔特曼主动联系到纳德拉商谈合作，他曾多次飞往西雅图展示OpenAI的人工智能模型。纳德拉最终签署了合作协议，并在2019年7月对外公布，使微软成为OpenAI技术商业化的“首选合作伙伴”，并在该人工智能初创公司初始投资10亿美元。山姆·阿尔特曼与微软CEO萨蒂亚·纳德拉在位于华盛顿州雷德蒙德的微软总部合影。图片来源：IAN C. BATES—THE NEW YORK TIMES/REDUX 虽然阿尔特曼从最开始就参与了OpenAI的创立，但他直到2019年5月OpenAI转型为营利性企业后不久才担任该公司CEO。但该公司从一家研究实验室变成价值数十亿美元的现象级企业的过程，充分显示出阿尔特曼独特的融资能力，以及以产品为导向的经营理念，也凸显出这些商业本能与他对实现科学驱动的宏大想法的承诺之间的矛盾。作为OpenAI的领导人，从某种程度上来说，阿尔特曼就是硅谷的典型代表：年轻的白人男性；坚定专注；精通极客技术；热衷于效率和生产率最大化；致力于“改变世界”的工作狂。﹝在2016年《纽约客》（New Yorker）的一篇文章中，他表示自己并没有阿斯伯格综合征，但他能理解为什么人们会认为他是阿斯伯格综合征患者。﹞ 阿尔特曼从斯坦福大学计算机科学专业肄业，参与创建了一家社交媒体公司Loopt，该公司的应用可以告知用户好友所在的位置。该公司在2005年，成为Y Combinator的首批初创公司；虽然这家公司未能成功，但阿尔特曼出售该公司所得的收入，帮助他进入了风投界。他创建了一家小型风险投资公司Hydrazine Capital，募资约2,100万美元，其中包括泰尔的资金。后来Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆和利文斯顿聘请他接替格雷厄姆，负责运营YC。阿尔特曼是一位创业者，而不是科学家或人工智能研究人员，他为人所津津乐道的是极其擅长进行风投融资。他坚信伟大的事业源于远大的志向和坚定不移的自信，他曾表示，希望通过开发所谓的深度科技领域，如核裂变和量子计算等，创造数万亿美元的经济价值。这些领域虽然成功的机会渺茫，但有可能带来巨大回报。阿尔特曼在Loopt的同事、资深科技投资者和初创公司顾问马克·雅各布斯坦表示：“山姆相信，他在自己从事的领域是最棒的。我确信，他曾认为自己是办公室里最强的乒乓球高手，直到事实证明他是错误的。” 据OpenAI的多位现任和前内部人士爆料，随着阿尔特曼掌管公司，公司开始转移业务重心。曾经广泛的研发议题被精简，主要专注于自然语言处理领域。萨茨科尔和阿尔特曼辩称这种转变的目的是在目前似乎最有可能实现通用人工智能的研发领域，最大程度增加投入。但有前员工表示，在公司获得微软的初始投资后，重点开展大语言模型研究的内部压力显著增加，部分原因是这些模型可以迅速投入商业应用。有员工抱怨，OpenAI创立的目的是不受企业影响，但它很快就变成了科技界巨头的工具。一位前员工表示：“公司所关注的重点更多地倾向于我们如何开发产品，而不是努力回答最有趣的问题。”与本文的许多受访者一样，由于保密协议的约束，并且为了避免得罪与OpenAI有关的大人物，这名员工要求匿名。 OpenAI也变得不再像以前那么开放。该公司已经开始以担心其技术可能被滥用为由，收回此前做出的公开所有研究和将代码开源的承诺。但据该公司的前员工表示，商业逻辑也是这些举措背后的原因之一。OpenAI仅通过API提供其先进模型，保护了自己的知识产权和收入流。OpenAI的另外一名前员工表示：“[阿尔特曼]和[布洛克曼]对‘人工智能安全’说过不少空话，但这些言论通常都只是商业考量的遮羞布，对实际的、合理的人工智能安全问题却视而不见。”例如，这位前员工提到OpenAI曾因为担心被滥用而决定限制DALL-E 2的访问权限，但在Midjourney和Stability AI推出竞争产品后，公司快速推翻了这一决定。（OpenAI表示，经过慎重的贝塔测试，其对安全系统充满了信心，之后才允许DALL-E 2的更大范围应用。）据多位前员工爆料，公司在策略和文化上的转变，是导致十多名OpenAI研究人员和其他员工在2021年决定离开公司并成立研究实验室Anthropic的原因之一。其中有多人曾从事人工智能安全研究。 OpenAI表示相比其他人工智能实验室，其会继续公布更多研究成果。公司还为重心向产品转移的做法进行辩护。首席技术官穆拉蒂说道：“你不能只在实验室里开发通用人工智能。”她主张，发布产品是了解人们希望如何使用和滥用技术的唯一途径。她表示，直到发现人们使用GPT-3进行编程，OpenAI才知道GPT-3最受欢迎的应用是编写软件代码。同样，OpenAI最担心的问题是人们利用GPT-3生成虚假的政治信息，但事实证明这只是杞人忧天。她表示，相反，最常见的恶意使用GPT-3的行为是制作垃圾广告邮件。最后，穆拉蒂表示，OpenAI希望通过公开其技术，“最大程度降低真正强大的技术可能对社会产生的冲击。” 她表示，如果不让人们预先了解未来可能出现的情形，先进人工智能所引发的社会混乱可能更严重。萨茨科尔也认为OpenAI与微软的合作创造了一种全新的“预期，即我们需要利用我们的技术开发一种有用的产品”，但他坚持认为OpenAI文化的核心并未改变。他说道，可以使用微软的数据中心，对于OpenAI的发展至关重要。布洛克曼也表示，与微软的合作使OpenAI能够创造收入，同时不必过多关注商业运营，否则公司可能不得不在商业运营方面投入更多精力。他说道：“招聘数千名销售人员，可能会改变这家公司，而与一家已经拥有销售团队的公司成为合作伙伴，实际上是非常好的策略。” 萨茨科尔直截了当地否认了OpenAI不再重视安全性的说法。“我想说的是，事实恰恰相反。”萨茨科尔称，在员工离职并成立Anthropic之前，人工智能安全“被委派给一个团队负责”，但现在它变成了所有团队的责任。“安全性标准不断提高，我们也在开展越来越多安全性方面的工作。” “我们在开展越来越多安全性方面的工作。” ——伊利亚·萨茨科尔，OpenAI首席科学家然而，批评者表示，OpenAI以产品为导向开发先进人工智能的做法是不负责任的，这相当于向人们发放上膛的枪支，理由是这是确定人们是否真的会相互射击的最佳途径。纽约大学（New York University）认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯，对以深度学习为中心的人工智能开发策略持怀疑态度。他认为，生成式人工智能“将对社会结构产生切实的、迫在眉睫的威胁”。他表示，GPT-3和ChatGPT等系统将生成虚假信息的成本降低到接近于零，可能会掀起虚假信息泛滥的狂潮。马库斯表示，我们甚至已经看到了第一批受害者。程序员发布和回答编程问题的网站Stack Overflow已经不得不禁止用户提交ChatGPT生成的回答，因为这种貌似合理实则错误的回答已经令该网站疲于应付。科技资讯网站CNET开始使用ChatGPT生成资讯文章，但后来发现，由于许多文章存在事实性错误，不得不对它们进行更正。对有些人而言，真正的风险是ChatGPT能够编写准确的代码。网络安全公司Check Point的研究副总裁玛雅·霍洛维茨表示，她的团队可以用ChatGPT设计每一个阶段的网络攻击，包括杜撰一封令人信服的钓鱼邮件，编写恶意代码，以及逃避常见的网络安全检查等。她警告称，ChatGPT基本可以让不懂编程的人成为网络罪犯，“我担心未来会发生越来越多网络攻击”。OpenAI的穆拉蒂表示，公司也有同样的担忧，因此正在研究如何“调整”其人工智能模型，使它们不会编写恶意软件，但这绝非易事。有无数批评者和教育工作者痛斥，学生很容易使用ChatGPT作弊。纽约、巴尔的摩和洛杉矶的校区均禁止学校管理的网络访问聊天机器人，澳大利亚的一些高校表示，将转为通过有专人监考的书面考试评估学生。（OpenAI正在开发更便于检测人工智能生成文本的方法，包括可能在ChatGPT生成的文本上添加数字“水印”。） 2022年，ChatGPT最初的开发方式还引发了人们对道德方面的担忧。《时代》（Time）杂志调查发现，在开发过程中，OpenAI聘请了一家数据标记公司，这家公司雇佣肯尼亚的低薪员工识别包含不良语言、色情图片和暴力内容的段落。报道称，一些员工因此出现了精神健康问题。OpenAI在一份声明中对《时代》杂志表示，数据标记工作“是最大程度减少训练数据中的暴力和色情内容以及开发可检测有害内容的工具的必要步骤”。免费提供ChatGPT使OpenAI能够获取大量反馈，从而帮助其完善未来的版本。但OpenAI未来能否维持其在语言人工智能领域的主导地位，仍是个未知数。伦敦人工智能公司Faculty的创始人兼CEO马克·华纳表示：“历史上，对于这种高度通用的算法，我们所看到的是，它们并没有达到足够可靠的程度，能够保证一家公司独占全部回报。”例如，面部识别和图像识别技术最早的开发者是谷歌和英伟达（Nvidia）等科技巨头，但现在它们已经无处不在。法院和监管部门也可能对生成式人工智能所依赖的数据飞轮横插一脚。向加州联邦法院提起的一起金额高达90亿美元的集体诉讼，可能对该领域产生深远影响。该案原告指控微软和OpenAI使用程序员的代码训练GitHub的编程助手Copilot，没有承认程序员的功劳或者对程序员予以补偿，违反了开源许可条款。微软和OpenAI均拒绝就该起诉讼发表意见。人工智能专家表示，如果法院判决原告胜诉，可能会阻碍生成式人工智能的繁荣：大多数生成式人工智能模型都是使用从互联网上搜刮的材料进行训练，并没有取得许可或支付报酬。作为该案原告代理人的律师事务所，最近还提起了一起类似诉讼，指控Stability AI和Midjourney未经许可，在训练数据中使用了有版权保护的美术作品。盖蒂图片社（Getty Images）也对Stability AI提起了版权侵权诉讼。另外一个问题是，立法者可能通过法律，授予创作者禁止将其创作的内容用于人工智能训练的权利，例如欧盟的立法者正在考虑这样做。与此同时，OpenAI的竞争对手并没有坐以待毙。据《纽约时报》（New York Times）报道，失去搜索领域主导地位的可能性，已经促使谷歌高管发布了“红色警报”。报道称，谷歌CEO桑达尔·皮查伊已经多次召开会议，重新制定公司的人工智能策略，计划发布20款支持人工智能的新产品，并将在今年发布搜索聊天界面的演示版本。谷歌拥有一款强大的聊天机器人LaMDA，但由于担心一旦该产品被滥用可能影响公司信誉，因此一直未对外发布。据《时代》杂志引用谷歌的内部报告和匿名知情人士的话称，现在，公司计划以ChatGPT为标杆“重新评估”其风险承受能力。该杂志报道称，谷歌还在开发一款文本转图片的生成系统，与OpenAI的DALL-E等产品竞争。当然，目前尚不确定聊天机器人是否代表了搜索行业的未来。ChatGPT经常会杜撰信息，这种现象被人工智能研究人员称为“幻觉”。它无法可靠地引用其信息来源，或简单地提供链接。现有版本无法访问互联网，因此无法提供最新信息。马库斯等人认为，幻觉和偏见是大语言模型存在的根本问题，需要彻底重新思考它们的设计。他表示：“这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” “这些系统可以预测句子中单词的顺序，类似于开发工具Steroids上的代码自动补全。但它们实际上并没有任何机制，能够跟踪其表述的内容的真实性，或者验证这些内容是否符合它们的训练数据。” ——纽约大学认知科学专业荣誉退休教授加里·马库斯其他人预测，这些问题将在一年内得到解决，其中包括OpenAI的投资人霍夫曼和维诺德·科斯拉。穆拉蒂则更加慎重。她说道：“我们到目前为止一直遵循的研究方向，目的是解决模型的事实准确性和可靠性等问题。我们正在继续朝着这些方向努力。” 事实上，OpenAI已经公布了对另外一个版本GPT的研究。该版本名为WebGPT，可以通过查询搜索引擎和汇总查询到的信息来回答问题，包括对相关来源的注释。WebGPT依旧不完美：它会接受用户问题假设的前提，然后查找确证信息，即使这个前提是错误的。例如，在被问到盼望某件事情发生是否能令其真实发生时，WebGPT的回答是：“你确实可以通过思考的力量，使愿望成真。” 阿尔特曼极少在公开场合热烈讨论人工智能。在谈到人工智能的时候，他可能听上去像是一位幻想思想家。在旧金山举办的风险投资活动上，当被问到人工智能的最佳状况时，他夸张地说道：“我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子。”他突然又将话题转回到OpenAI核心的反乌托邦主题：“我认为最糟糕的情况是，我们所有人都死去。”（财富中文网）翻译：刘进龙审校：汪皓来源：金色财经

金色财经2023-02-01

微软宣布扩大与OpenAI的合作关系，大举进军人工智能领域将投资数十亿美元

的文本指令生成图像，以及GitHub Copilot，这是一个使用人工智能帮助编写计算机代码的系统。微软表示，其云计算平台Azure将继续为OpenAI提供支持。早前有报道称，微软正考虑向OpenAI再投资100亿美元，但公司声明中没有给出其投资规模的数字。

迪星妮2023-01-25

从Chat-GPT看生成式人工智能AIGC产业机遇与落地场景

21年中与Github、微软合作上线的Copilot是目前最成熟的AI代码补全工具，根据Github数据，测试一年来已有120万用户，这些用户编写的代码中40％是由Copilot自动生成，而截至2022年10月，Copilot已经融资2200万美元。Chat-GPT在目前测试中表现出的代码生成能力相比于Copilot更加灵活，但欠缺一些底层的稳定性。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具也有望在中短期内落地。　　3）图像生成领域成为了2022年下半年一级市场公司布局的热点，随着Dalle2的热度，在商稿方面用AI取代人类画手的思路基本明确。GPT模型在图像生成领域目前效果略逊于扩散模型，但扩散模型可以利用Chat-GPT生成较佳的Prompt，对于AIGC内容和日趋火热的艺术创作，提供强大的文字形态的动力。　　4）Chat-GPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。根据模型现有的完成度，在垂直行业针对性的做人工反馈训练，Chat-GPT就可以落地为智能客服产品，在toC场景中率先应用。对比目前的智能客服，Chat-GPT支撑的客服将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。　　▍风险因素：　　AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。　　▍投资策略：　　Chat-GPT模型的亮眼表现的背后是研究者在Transformer模型前进的道路上发现了类反馈强化学习这一方法带来的潜力，对产业界AI的发展而言，数据质量的优化、AI研究人员的储备与计算能力将是未来能否走在AI应用前沿的核心能力。Chat-GPT的成功证明了Transformer模型并非陷入困境，不断的AI技术方法上的新突破正驱动全球AI产业进入加速发展阶段，叠加AI产业集群效应的不断凸显，AI产业有望成为全球科技领域中期最具投资价值的产业赛道之一。AI产业有望继续保持“芯片+算力基础设施+AI框架&算法库+应用场景”的稳定产业价值链结构，拥有完整数据闭环结构、良好数据自处理能力的企业有望持续成为产业受益者。

金融界2023-01-20

微软CEO纳德拉借与OpenAI谈判重新瞄准谷歌

语言人工智能技术为子公司GitHub的Copilot编程工具添加自动化功能，并准备将这种技术应用到其必应搜索引擎、Office生产力应用程序、Teams协作程序和安全软件中。这家软件开发商也将把OpenAI的另一款网红应用、图像创建工具DALL-E集成到设计软件中。　　纳德拉寻求与OpenAI加强合作的同时，谷歌长久以来在搜索领域几乎无人能及的局面突然间变得有机可乘。谷歌通常的关键字查询模式是利用索引擎在网络上搜索特定词汇，然后让用户自己判定哪些信息有用。　　相比之下，ChatGPT在回答有关政治学和计算机编程等方面的问题时，会给出详细解释，其问答形式意味着用户可以进行深入了解，直到完全理解。该机器人能以自然和人性化的方式回答询问，进行对话并回答后续问题，有别于谷歌搜索提供的基本的蓝色链接列表。　　ChatGPT也存在不足。与谷歌搜索或微软自己的必应搜索不同，ChatGPT目前不提供用于构建答案的信息来源的背景资料，OpenAI承认该工具给出的答案可能不正确，不应被认为是准确无误、值得信赖。　　根博汇编数据，向OpenAI投入100亿美元，将轻松超过微软迄今为止的任何投资，包括1999年斥资50亿美元参股美国电话电报公司（AT&T Inc．），以换取在新的机顶盒市场占据一席之地，以及1997年对康卡斯特的10亿美元投资。　　此项金额也将超过微软近年来几乎所有收购交易的金额，只有三笔除外。微软以690亿美元收购视频游戏开发商动视暴雪的交易目前已进入反垄断审批环节，2016年，微软斥资260亿美元收购了面向职场的社交平台领英。去年，微软完成了200亿美元收购Nuance Communications Inc．的交易，这是一家专注于语音识别以及医疗保健领域相关软件和服务的人工智能技术公司。　　微软资产负债表上有1000多亿美元的现金和现金等价物，买下OpenAI也不成问题。据报道，最近的投资谈判对这家初创公司的估值为290亿美元，但尚不清楚OpenAI是否考虑过将公司整体出售。　　微软可能与Thrive capital和Founders Fund等风投公司一道投资ChatGPT，两家风投公司正在讨论的投资意向包括斥资3亿美元从OpenAI的现有股东手中收购股份。　　据新闻平台Semafor报道，按照讨论中的交易方案，微软将获得OpenAI 75％的利润分成，直到收回投资，此后微软将获得OpenAI 49％的股份。Semafor称，目前尚不清楚该交易是否已经达成，但表示，最近几周向潜在投资者发送的介绍交易条款的文件显示，该交易原定在2022年底前完成。　　微软本身就是连续几十践行人工智能项目，并在语音和图像识别等领域取得了重大进展。该公司上周发布了一款人工智能模型，可利用简短的音频样本模拟用户的声音。但近年来，为人工智能领域设定议程的，却是OpenAI的用于生成语言和图像的大型模型。　　增持股份将使微软在Azure云平台上开发OpenAI的技术占据有利位置。Azure是微软增长最快的业务之一，也是其优先事项。还可以防止亚马逊网络服务（Amazon Web Services）和谷歌等竞争对手获得OpenAI的产品。　　微软的搜索引擎必应在全球搜索引擎市场的占有率很小，而将ChatGPT整合到必应当中并与OpenAI达成新协议，或有助于微软通过提供更先进的搜索功能，削弱谷歌在市场上的统治地位。据科技媒体The Information报道，微软同时也在讨论将这项技术纳入其Outlook电子邮件和Word文档处理平台。　　尽管与ChatGPT相关的炒作主要围绕着人类作家可能消亡的前景，以及在校学生用它作弊的风险，但微软的工具是面向企业的，用于帮助自动化编程、写作和生成图像。　　“对OpenAI的100亿美元潜在投资可能会强化微软的主要产品线，如Office、必应、领英和GitHub，”彭博行业研究的分析师阿努拉格‧拉纳（Anurag Rana）表示，“虽然这些类产品中的大多数已开始嵌入增强型的人工智能，但ChatGPT产品的成功可以提高生产率；例如，可以向领英的用户推荐最佳销售线索，或者增强必应的搜索能力。” 　　微软已经表示，将把Dall-E集成到其设计应用当中，并提供给Azure上的OpenAI精选云客户使用。例如，美泰公司（Mattel Inc．）目前正借助Azure云平台使用Dall-E，生成该公司可能想设计的玩具汽车图像。　　微软的编程代码库GitHub也在使用OpenAI的语言人工智能技术，开发名为GitHub Copilot的程序，为程序员提供帮助。程序员键入内容时，Copilot会建议接下来可能出现在程序中的代码片段，类似于一个训练有素、可以用Python或JavaScript语言交流的具有自动完成功能的机器人。对相当于手工劳动的编程任务，即必要但又不特别复杂或者不具有创造性的代码片段的补充，对于这样的任务特别有用。　　微软高管曾表示，公司已制定了开发Copilot技术的计划，将把它用于办公、视频游戏设计、建筑设计和计算机安全等其他工作领域的类似程序当中。

金融界2023-01-17

微软FY2023Q1业绩电话会分析师问答

突破发生了变化，考虑到 GitHub Copilot 和您的设计师产品中的图像生成。是什么让您能够如此迅速地进行创新，并在本质上率先进入市场？我想知道这是 OpenAI 的关系，还是你的一些推理能力或其他什么？然后作为快速跟进，Amy，您确实提到了由于较高的能源成本，Azure 的利润率较低。您是否推断我们可以将这种增量影响量化为每季度 2 亿美元？然后，您可以做些什么来尝试在此期间管理它？萨提亚·纳德拉首先，是的，OpenAI 合作伙伴关系对我们来说是非常重要的合作伙伴关系。也许，有一点很重要，我们在 Azure 内部构建了超级计算能力，这是高度差异化的，尤其是计算网络的方式，为了支持这些平台模型或基础的大规模训练模型一直很关键。这就是驱动力，事实上，OpenAI 一直在取得进展。当然，我们随后将其作为 Azure OpenAI 服务的一部分进行了产品化。这就是您所看到的两者都被我们自己的第一方应用程序使用，无论是 GitHub Copilot 还是 Design，甚至是内部匹配。当然，还有像美泰这样的第三方。因此，我们对此感到非常兴奋。当谈到 GitHub 宇宙时，我们有很多更多的讨论。我认为您会在 GitHub Copilot 上看到更多进步，这是一个梦幻般的开端。但总的来说，这是一个巨大的投资领域。 AI评论显然已经到来。它将成为每个产品的一部分，事实上，无论是你提到的 Power Platform，因为这是我们在所有这些 AI 模型的企业方面正在创新的另一个领域。所以，是的，所以我认为人工智能是一个我认为我们在基础设施层具有差异化能力的地方，用于训练和推理，并且由于使用那些人工智能模型。艾米胡德对于你关于能源成本的问题，让我试着在那里提供一点帮助。我们没有看到那么大。正如我所说，这一年的收入超过 8 亿美元。其中一些是在第一季度，但大部分将在第二季度到第四季度。我认为如果你想考虑一下，它大约是一个季度 250 左右。这并不准确，但这将是今年剩余时间的一个不错的假设。卡尔·凯尔斯特德艾米，我很想问你。显然，鉴于 Windows 方面的弱点，您正在经历更多的销售组合。看起来您已选择不降低运营支出，以使您能够满足三个月前的平坦利润率指导，因此它们现在会稍微降低一点。你介意谈论这些决定吗？为什么不限制运营支出来对抗 Windows 压力呢？艾米胡德谢谢，卡尔。我在电话会议上分享了一点，但让我再分享一点，因为我认为这对于我们如何看待投资和继续投资我们看到大量机会和增长的地方很重要。个人电脑市场是周期性的。在大流行期间的几年里，我们获得了一些巨大的好处，我们选择不违背过去几年的有利条件进行支出，它下降到了底线，你可以看到在那段时间里利润大幅增加。我们这么做可能是因为这是一个周期性市场。因此，我现在的看法是，个人电脑今年将成为我们的一大阻力。但总的来说，Windows回到安装基础，我们增加使用率的能力，仍然高于以前。这对我们来说是一个很好的机会。同样的，当我们看到激增时，我们让它下降到底线，在这个低迷的市场中保持一致是很重要的，因为当你有类型的机会，特别是在商业业务中，萨蒂亚谈到的TAMs是我们最令人兴奋的一些。你有机会和你的客户一起获得市场份额，获得信心，对吧?我认为手要稳，这很重要。现在，我还要说，我们并不是没有对围绕成本的宏观环境做出反应。正如我所评论的，我们从第一季度到第二季度的连续员工人数增长将是最小的。这将是关于投资我们说过要投资的地方，即重点领域。这是关于调动员工人数，以确保在公司内部，我们已经掌握了最高和最重要的事情。在过去的 12 个月里，我们增加了很多员工。我们希望确保以最有效的方式使用这些人数，我们将这样做。而且，坦率地说，我们将在下半年结束时进行一些投资，卡尔。我们在第三季度末关闭了 Nuance。我们在第四季度关闭了 Xandr。当我们来分析这些时，您会看到运营支出投资大幅下降。您还将看到我们开始重复去年在关键领域增加的一些员工人数。到那时，我感觉很好，我们将看到员工人数和我们的重点提高生产力。所以这是一种能力，绝对可以说，我想保持一致，我们将对宏观做出回应。这两件事都可以做，我认为这就是我们正在做的事情。布拉德·西尔斯我想问一个关于Office Commercial的问题。这里的很多增长都是由用户增长驱动的。以本季度为例，按固定汇率计算 17%，用户增长 14%。你能提醒我们增量订阅者来自哪里吗？我们能否看到随着时间的推移，增长组合可能会从订阅用户转向 ASP？我认为您已经拥有超过 3 亿订阅者。所以只是跑道上的任何颜色？增量 C 来自哪里，以及您使用 E3、E5 和协作安全分析所做的所有工作，随着时间的推移，我们是否会看到更多来自 ASP 的增长而不是用户增长？太感谢了。艾米胡德这个问题问得好，因为我认为你已经看到了席位的持续增长，实际上比许多投资者预期的要长得多。在某种程度上，它确实应该继续下去，因为我们专注于一线员工的场景，我们继续专注于小型企业的增长，我们增加了可以增长的新东西，无论是Viva，还是Teams。坦率地说，有新事物使我们能够增加相关性，然后增加价值，然后增加座位。所以我不想说，它必须是，或者。所以我认为低端座位的增长还会继续，就像我们已经看到的那样。你会看到我们继续关注E5和E3 SKU的价值，在那里我们增加了一些价值，确保我们仍然可以把人们转移到那个套件。所以你会看到，随着时间的推移，长期的座位增长会有一点变化，然后你会看到asp出现。老实说，这取决于每个季度的混合情况。你在第四季度看到了更多ARPU。你在第一季度看到了一些与E3执行相关的内容。但实际上我认为这两件事都有空间去做，我已经这么想了几年。格雷格·莫斯科维茨 Satya 或 Amy，作为 Azure 的后续行动，我很好奇您如何预测近期到中期云计算需求的两个不同变量的大小。首先是一些客户消费意愿的经济压力，其次是能源成本飙升的影响，这可能是促进在云中做更多事情的因素。您是否认为这些主要是抵消因素，或者您是否期望前一个变量比后者更突出？谢谢你。萨提亚·纳德拉是的。我的意思是我们看到的方式，总体而言，宏观意味着每个人都将优化他们的构建。事实上，正如 Amy 所说，我们的工作编号 oe#1 对于我们这种甚至是面向客户的组织中的大部分来说，是主动帮助他们进行优化。事实上，我们在客户成功团队中的激励措施与他们一致，帮助客户“事半功倍”。所以这是一方面。不过，从客户的角度来看，让他们将支出与不确定的需求保持一致的最佳方式是迁移到云。所以我们看到了云的价值支撑。所以这一切的大赢家将是公有云，因为公有云可以帮助企业抵消承担需求风险的风险。正如您今天所描述的那样，另一方面是供应链或能源成本方面的风险。因此，这是对冲能源成本的另一种最佳方式，事实上，我们更节能，就是迁移到云端。所以这就是我想的一点——当你们都在思考云会发生什么时，对我们来说，我们看着这个并说，这是一个云获得份额的时期，因为我们仍处于采用的早期阶段。所以我们只是想投资它，但这可能会建立和建立长期的客户忠诚度。布伦特·布雷斯林我想转向广告。我认为，今年早些时候，这是一个超过 100 亿美元的细分市场。Netflix 明年将推出由微软提供支持的广告支持模式，考虑到微软历来不关注这些非常大且非常有利可图的细分市场，微软在此可能三到五年的更广泛的广告野心是什么？谢谢。萨提亚·纳德拉谢谢你的问题。我们是——是的，我们的核心广告业务有两个要素。一个是，我称之为LinkedIn B2B广告，我们显然在覆盖面、投资回报率质量方面处于领先地位，并且将——当然，它会受到周期性影响，但我们认为LinkedIn Engage继续生长。随着这个市场的回归，LinkedIn 拥有和运营我们的高端地位，我感觉自己处于非常有利的位置。我们将继续投资该领域。第二点是我们再次非常非常关注的地方。首先，从我们拥有和经营的开始。因此，当我们谈到 Windows 上的整体活跃设备在大流行期间增长了 20% 时。它带来的一大机遇是我们可以勾选我们自己和运营的库存，对，无论是 Bing 和 Search，还是 Feed。这些是你看到的一些增长。我们是浏览器的分享者。就订阅源的参与而言，我们是分享者。这些是我们在已安装基础之上的高杠杆作用，现在在增长方面发生了结构性变化。然后是 Netflix 的第三方，我们对此感到非常兴奋，我们将寻求发展我们——首先让 Netflix 成为一个成功的合作伙伴，但我们将继续发展我们的第三方广告平台上的业务。所以这将是三个领域：LinkedIn；我们自己的顶级印刷广告，包括搜索和提要；以及第三方广告网络。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2022-10-26

摒除GITHUB“祸害” 跟GITHUB说拜拜

年积累起来的劳动成果随时会被”污染”。Copilot 商业化背后涉及的代码版权和许可问题以及 GitHub 完全黑盒的专有基础设施成为项目所有者迁移的核心矛盾。具体表现如下： 1.GITHUB在公共数据上训练机器学习系统是否属于合理行为 ? 2.Copilot 能够在任意代码上训练模型（并允许用户基于该模型生成代码）且不受任何许可条款的约束，那么为什么只使用开源软件来训练 Copilot 模型？比如为什么不把微软 Windows 和 Office 代码纳入训练代码集？ 3. 能否提供一份用于 Copilot 训练集的许可证清单，包括版权所有者或 Git repo 名称？如果无法提供，为什么要向社区隐瞒这些信息？ 4. GitHub 甚至不提供任何自我托管 FOSS 项目的选项，他们的整个代码库是秘密的。简单来说，你用我的开源代码训练完自己的 AI 模型，然后还准备自己获利，在某些程度上侵犯了代码提供者的所有权，这个是很多项目所有者不能忍的。因此Fcloud在代码托管方面，致力于构建一个全球化的开发者共有、共建、共享的代码托管平台，打造成为世界上最安全最公平的最大的代码库，让开发者能够更快、更好地协作，开发者可以通过私钥在FFF链上创建自己的“库”，并把代码在链上进行永久存储，使其代码的归属和控制权只掌握在开发者自己的手上。同时为了开发者更友好使用Fcloud，Fcloud镜像了GUIHUB源代码，并将对其进行链上存储，生成唯一的哈希(列表)，通过CRC效验值，防止自己的代码被篡改和删除。 Fcloud是项目所有者梦寐以求的实现自己梦想的“天堂”，是项目所有者建立自己商业帝国的“肥沃土地”，是实现科学技术交流最关键的平台，开发者将会以几何的速度增长，Fcloud为真正的自由和开源而生。不仅如此，Fcloud也是实现数字安全，实现数字化改革的重要平台，是推动未来智能科技发展的关键性平台，随着21世纪的到来，5G的脚步踏入我们的生活。作为引领数字经济创新的重要推动力，5G技术正以其高吞吐、低延迟、高并发、低功耗等特性，与人工智能、区块链、云服务、大数据一起，构建新时代的全球IT基础设施，并驱动各行各业颠覆性的变革。5G在线设备会指数级增加，边缘计算普及，万物环联将提前来到我们面前，千万级别的在线设备无时无刻都在产生海量数据，数据的安全性和可靠性就变得极为重要。 Fcloud链上存储功能，代表了下一代互联网存储的时代的到来，与目前的中心化存储的网盘相比，通过Fcloud将数据切割成若干个碎片，随机存储在各个节点上，支持海量数据进行链上存储，支持单文件10G上链存储，且不丢失，网络攻击的能力被大大削弱，安全性和可靠性大幅提升，同时也让数据生产者能够真正享有数据所有权。 Fcloud提供了多媒体数据（文件、图片、音频、视频）上链永久存储/下载/授权等核心功能及服务，存储更安全，数据产权与隐私安全更有保障！你可以通过Github账户直接登入或重新创建账户。你也可以通过Fcloud账户一键关联Github，Fcloud允许你开放自己的API，通过API接口，你的任何应用程序（app）就可以通过这个接口将数据上链存储了。基于区块链的分布式链上存储等技术的Fcloud具有以下优势： 1.数据主宰：基于FFF.NETWORK的区块链分布式技术，单用户公钥授权式文件共享，“我的数据我做主，想给谁看就给谁”。 2.数据安全：分布式链上存储让黑客难以攻击，数据多节点备份，存储更安全。 3.数据永存：温馨珍贵图片、视频、音乐等上链永久存储，记录美好的每一天，想怎么存就怎么存。 4.数据确权：把数据所有权归还给用户，数据产权永久属于主人。 5.隐私保护：用户保护好自己的密钥即可，文件碎片化存储在加密网络中，只有通过私钥解析才能读取到具体文件的内容。 6.可信和可用：数据链上可查，保证数据的真实性。 7.身份确认：保证数据的可信，可读，可用，数据的唯一性。总之，FCLOUD的出现，将让天下的数据有个真正自由开放安全的栖息之地，让区块链技术切实的服务到每一个普通的人。来源：金色财经

金色财经2022-10-22

微软AI正在高速发展 Copilot AI可能代替80%的编程工作 AI未来的方向在哪里？

itHub开源子公司的自动代码编写工具Copilot AI。被他直接引用为一个信号，即所有公司都应该为自己的世界中的人工智能做好准备。他表示，即使今天没有对人工智能进行大笔投资，企业领导者也必须了解人工智能和即将到来的应用程序的改进步伐，否则他们将“牺牲未来”。 Reid Hoffman 说：“100,000名开发人员从Copilot获得了35%的编码建议，生产力提高了 35%，与去年的模型不同。在我们所做的一切中，我们将拥有放大的工具，它将在未来三到十年内实现，这是我们所做的一切的基线。” 其实，Copilot已经在Reid Hoffman引用的35%的基础上再增加了5%。 GitHub首席执行官 Thomas Dohmke最近告诉我们，在过去一年的beta测试期间，Copilot现在正在处理高达40%的使用AI的程序员的编码。换句话说，每100行代码，就有40行由AI编写，项目总时间最多可缩短55%。 Copilot接受过大量开源代码的培训，它监控开发人员正在编写的代码并作为助手工作，从开发人员那里获取输入并对下一行代码提出建议，通常是多行编码建议，通常“样板”代码是必需的，但人类重新创建是浪费时间。我们现在都对这种形式的人工智能有了一些经验，在我们的电子邮件等地方，微软和谷歌的邮件程序都会提示我们可能想要输入的接下来的几个单词。人工智能可以对一串文本中接下来可能出现的内容是合乎逻辑的。但Thomas Dohmke说，“它不能做更多，它无法捕捉你想说的话的意义。” 无论一家公司是致力于结账技术的超市，还是一家致力于应用程序客户体验的银行公司，它们都在有效地成为软件公司，一旦高管拥有开发人员，就需要关注开发人员的生产力以及如何持续改进它。这就是40行代码的用武之地。Thomas Dohmke 表示：“经过一年的Copilot，大约40%的代码是由启用Copilot的AI编写的，如果你把这个数字展示给高管，他们会感到震惊。同时开始衡量他们在开发人员身上花费了多少。” 由于项目在不到一半的时间内完成，一个合乎逻辑的结论是人类要做的工作将会减少。但Thomas Dohmke表示，看待软件开发人员工作的另一种方式是，他们做的高价值任务比仅仅重写世界上已经存在的代码要多得多。他说：“更高价值工作的定义是去掉那些一遍又一遍地写已经完成的样板式的琐碎工作。” Copilot的目标是帮助开发人员在执行编码任务时“顺其自然”。这是因为编写代码所花费的一些时间实际上是在寻找现有代码以从浏览器中插入，Thomas Dohmke 表示：“来自其他人的片段可能会导致编码人员分心。最终他们回到了编辑模式，复制并粘贴了一个解决方案，但必须记住他们在做什么，这就像冲浪者在水中冲浪，他们需要找到下一波。Copilot将他们留在编辑环境中，在创意环境中并提出想法。如果这个想法不起作用，你可以拒绝它，或者找到最接近的那个，并且可以随时进行编辑。” GitHub首席执行官预计将在未来五年内采纳更多的Copilot代码建议，最高可达80%。与计算机领域发生的许多事情不同，Thomas Dohmke谈到这一预测时说：“这不是一门精确的科学，但我们认为它会极大地发展。” 在进入市场一年后，新模型正在快速改进。当开发人员拒绝Copilot的一些代码建议时，人工智能就会学习。随着越来越多的开发人员采用 Copilot，它通过与类似于新同事的开发人员进行交互，从接受或拒绝的内容中学习，变得更加智能。人工智能的新模型并不是每天都会出现，但每次有新模型可用时，都可能会有一个飞跃。但人工智能距离取代人类还有很长的路要走。 Thomas Dohmke 表示：“今天的副驾驶无法完成100%的任务，它没有感觉。如果没有用户输入，它就无法自行创建。” 由于Copilot仍处于个人开发人员（数十万开发人员）中的私人beta测试阶段，GitHub尚未宣布任何企业客户，但它预计将在今年年底之前开始命名企业客户。目前尚未披露企业定价信息，但在beta测试中，Copilot定价已设定为每位开发人员的统一费率，每人每月10美元，通常由开发人员使用公司渠道支付。Thomas Dohmke 表示：“你可以想象他们每个月的收入，所以这是边际成本，如果考虑这40%和生产力的提高，并将40%的运营支出用于开发人员，那么10美元并不是相关成本。我有1,000名开发人员，这比1000 x 10的钱要多得多。” GitHub CEO将AI现在正在发生的事情视为他自1980年代后期以来一直参与的编码世界中生产力进步的下一个合乎逻辑的阶段。那是编码从打孔卡阶段出现的时代，没有互联网，像Thomas Dohmke这样的编码员不得不购买书籍和杂志，并加入计算机俱乐部以获取信息。那是开发人员生产力的第一阶段，然后是互联网，现在是开源，允许开发人员在互联网上找到其他现有的代码。现在，无论编码任务与支付处理还是社交媒体登录有关，大多数公司，无论是初创公司还是老牌企业，都投入了开源代码。已经存在一个巨大的开源依赖。手机应用程序中多达90%的代码从互联网和GitHub等开源平台提取的情况并不少见。在“任何其他已经可用”的编码时代，这并不是开发人员或应用程序的区别所在。 Thomas Dohmke表示：“人工智能只是这方面的第三次革新，从打孔卡到自己构建所有东西到开源，再到现在在大量代码中，AI编写更多，有了这40%的替代，如果人工智能在各行各业普及，在手机上的创新将在人工智能和开发人员的帮助下创造出来。” 今天以及在可预见的未来，Copilot仍然是一种经过代码训练的技术，并且正在根据在代码库中查找内容提出建议。它并没有发明任何新的算法，但按照目前的进展速度，最终“完全有可能在开发人员的帮助下创造源代码的新想法”。但即便如此，仍然需要人情味。Thomas Dohmke 表示：“Copilot越来越近了，但它始终需要开发人员进行创新。”

楼喆2022-10-15

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