原贴链接

帖子中仅包含一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1g9spdw.mp4，无实质内容可翻译

讨论总结

该讨论围绕Hugging Face CEO所说的AI领域如今不如几年前开放和协作且影响AI进展这一主题展开。评论者们提出了众多观点，有人认为AI发展变好后公司想盈利、训练成本高、难以构建护城河、社会逐利性等是导致开放性降低的原因；也有人对当前AI的开放状态表示质疑或认可；还有人从市场规律、资本主义竞争体系等方面进行分析，整体氛围活跃且充满各种不同的见解。

主要观点

  1. 👍 认为AI发展变好后公司想盈利导致开放性降低
    • 支持理由：随着AI变好有用，吸引更多关注和用户，公司可从中赚大钱。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 人工智能领域存在既封闭又有扩张的情况
    • 正方观点：出现封闭情况，但生态系统也有扩张，使得封闭部分距离远。
    • 反方观点：工具普及被认为是扩张，但与闭源交互工具主导开源是收缩。
  3. 💡 训练“SOTA”模型成本高可能是AI领域协作减少的原因
    • 支持理由：大型商业企业训练大型模型分散资金与注意力，影响小型实验。
    • 反对声音：成本并非缺乏协作主因，秘密训练技术未分享等也是原因。
  4. 🤔 这种现象在每个市场都会发生从合作到竞争的转变
    • 解释：早期和晚期市场存在合作，中期市场竞争和统治激烈。
  5. 😎 资本主义竞争体系导致冗余生产，合作体系更有利于发展
    • 解释：竞争体系下有重复发现，合作体系无需重复努力。

金句与有趣评论

  1. “😂 StyleFree3085：“Open” AI”
    • 亮点：以简洁且调侃方式表达对AI开放的看法。
  2. “🤔 Everlier: That is true and false at the same time. Some closed gardens appeared, but the whole ecosystem has also expanded so much, so that these gardens are very far apart.”
    • 亮点：指出人工智能领域既封闭又有扩张的矛盾情况。
  3. “👀 I’m guessing that as AI has become better, more useful and thus gained more attention and users, companies have also realized that it is possible to make big money from this now, which probably explains why the focus on openness has decreased.”
    • 亮点：阐述公司盈利与AI开放性降低之间的关系。
  4. “😉 Anjz: Who would have thought that Alibaba and Facebook would be at the forefront of Open source state of the art models.”
    • 亮点：指出两家公司在开源先进模型方面令人意外的表现。
  5. “🤨 TheTerrasque: What is "a few years"? Two years ago chatgpt wasn’t even released yet.”
    • 亮点：通过ChatGPT发布时间质疑原观点中的时间界定。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分评论者对AI领域的现状表示担忧或不满，认为开放性降低、协作性变差影响AI发展，这部分观点带有消极情感；也有评论者对未来持乐观态度，如对新模型发布的期待等，表现出积极情感。主要分歧点在于对AI开放性降低的原因解读，可能是因为大家从不同的背景（如商业、技术、社会等）出发看待这一现象。

趋势与预测

  • 新兴话题：人工智能在技术军备竞赛中的发展走向以及对世界权力平衡的影响可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果AI领域持续封闭和缺乏协作，可能会阻碍整个AI技术的发展速度，也可能会影响相关企业和个人在该领域的发展机会。同时，可能促使更多企业和个人探索新的发展模式或合作方式。

详细内容：

《AI 领域：从开放协作到逐渐封闭，何去何从？》

近日，Reddit 上一则关于“AI 领域如今比几年前更加封闭且协作减少，影响了 AI 发展进程”的帖子引发了热烈讨论。该帖子包含一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1g9spdw.mp4 ，目前已获得了众多关注，评论区更是热闹非凡。

讨论焦点主要集中在 AI 领域为何从开放走向封闭，以及这一转变带来的影响。有人认为，随着 AI 变得更有用并吸引更多用户，公司意识到能从中赚大钱，所以开放性降低。但也有人指出，尽管出现了一些封闭的情况，但整个生态系统仍在扩张。

有用户表示：“作为一名在相关领域工作多年的从业者，我亲身感受到了这种变化。过去，大家乐于分享技术成果，共同推动行业进步。但现在，各大公司为了竞争，纷纷将核心技术藏起来。”还有用户提到：“扎克伯格认为开源对大公司有好处，能节省长期成本。但现在开源项目的贡献变得越来越困难，模型训练和调优需要大量资源。”

对于这一现象，存在多种不同的观点。有人觉得训练“SOTA”模型成本过高，导致公司不愿分享。但也有人反驳，称同样的技术可应用于较小模型，成本并非关键因素。有人担心训练的秘诀因法律或公关原因不能公开，而有人认为即使是较小的模型，只要优化得当，也能发挥很大作用。

有观点认为，在竞争的市场环境中，这种情况很常见，早期合作，后期竞争。也有人指出这是资本主义竞争体系的负面后果，而有人则认为更多是因为知识产权法律的问题。

总的来说，AI 领域的发展正处于关键时期，如何在商业利益和开放协作之间找到平衡，将决定其未来的走向。是继续在封闭中竞争，还是回归开放合作，值得我们深入思考。