“推理 AI 模型興起，前景機(jī)遇挑戰(zhàn)并存?！?在人工智能領(lǐng)域，推理模型成為新趨勢(shì)。它們究竟為何備受關(guān)注？又面臨著哪些困境與爭(zhēng)議？未來發(fā)展之路在何方？

推理模型讓AI走得更遠(yuǎn)，但它的成本卻讓人望而卻步。

在OpenAI發(fā)布其所謂的推理模型o1之后，來自競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手AI實(shí)驗(yàn)室的推理模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。

今年11月初，由量化交易員資助的AI研究公司DeepSeek發(fā)布了其首個(gè)推理算法DeepSeek-R1的預(yù)覽。同月，阿里巴巴的Qwen團(tuán)隊(duì)也推出了他們聲稱是首個(gè)“開放”版的o1挑戰(zhàn)者。

那么，是什么引發(fā)了這一波浪潮呢？其中一個(gè)原因，是尋找創(chuàng)新的方法來優(yōu)化生成型AI技術(shù)。正如我的同事Max Zeff最近報(bào)道的那樣，“暴力破解”式的技術(shù)，雖然曾經(jīng)幫助模型規(guī)?；〉眠M(jìn)展，但如今已經(jīng)無法帶來過去那樣的提升。

AI公司面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)壓力，必須保持當(dāng)前創(chuàng)新的步伐。根據(jù)估算，全球AI市場(chǎng)在2023年已達(dá)到1966.3億美元，預(yù)計(jì)到2030年將增至1.81萬億美元。

OpenAI表示，推理模型能夠“解決比以前更難的問題”，并代表了生成式AI發(fā)展的一個(gè)重大進(jìn)步。但并不是每個(gè)人都確信推理模型是未來發(fā)展的最佳路徑。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)副教授阿米特·塔爾沃卡（Ameet Talwalkar）表示，他對(duì)首批推理模型感到“相當(dāng)印象深刻”。但他也同時(shí)提到，他“會(huì)質(zhì)疑那些堅(jiān)定聲稱知道推理模型會(huì)將行業(yè)帶向何方的人”。

塔爾沃卡說：“AI公司有財(cái)務(wù)動(dòng)機(jī)去描繪他們技術(shù)未來版本的光明前景。我們面臨的風(fēng)險(xiǎn)是，過于狹隘地關(guān)注單一范式，這就是為什么更廣泛的AI研究社區(qū)必須避免盲目相信這些公司所宣揚(yáng)的炒作和市場(chǎng)營(yíng)銷，而是應(yīng)該聚焦于切實(shí)的結(jié)果?！?/p>

推理模型的兩個(gè)主要缺點(diǎn)是：一是成本高，二是能耗大。

以O(shè)penAI的API為例，使用其推理模型o1，OpenAI收費(fèi)每分析約75萬字為15美元，每生成約75萬字為60美元。這是OpenAI最新的“非推理”模型GPT-4o的3到4倍費(fèi)用。

o1可以在OpenAI的AI驅(qū)動(dòng)聊天平臺(tái)ChatGPT上免費(fèi)使用，但有使用限制。然而，OpenAI本月早些時(shí)候推出了一個(gè)更高級(jí)的o1版本——o1 Pro模式，年費(fèi)高達(dá)2400美元。

加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校計(jì)算機(jī)科學(xué)教授蓋伊·范登布羅克（Guy Van Den Broeck）告訴 TechCrunch：“大型語(yǔ)言模型推理的總體成本肯定不會(huì)下降?！?/p>

推理模型成本如此高的一個(gè)原因是，它們?cè)谶\(yùn)行時(shí)需要大量的計(jì)算資源。與大多數(shù)AI不同，o1和其他推理模型在生成內(nèi)容時(shí)會(huì)進(jìn)行自我檢查，這幫助它們避免了通常困擾其他模型的陷阱。然而，這種自我驗(yàn)證也意味著它們往往需要更長(zhǎng)的時(shí)間來得出結(jié)論。

OpenAI預(yù)計(jì)，未來的推理模型將“思考”數(shù)小時(shí)、數(shù)天甚至數(shù)周。盡管使用成本會(huì)更高，OpenAI承認(rèn)，但這些推理模型可能帶來的突破性成果，從新型電池到新型癌癥藥物很可能是值得的。

然而，今天的推理模型在價(jià)值上并不那么顯而易見。非營(yíng)利組織Ai2的研究員兼機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Costa Huang指出，o1并不是一個(gè)非常可靠的計(jì)算器。社交媒體上的簡(jiǎn)單搜索也能找到許多o1 Pro模式的錯(cuò)誤。

“這些推理模型是專門化的，可能在一般領(lǐng)域表現(xiàn)不佳，”Costa Huang告訴《TechCrunch》?！耙恍┫拗茣?huì)比其他限制更早被克服?！?/p>

蓋伊·范登布羅克認(rèn)為，推理模型并沒有真正進(jìn)行推理，因此它們能成功解決的任務(wù)類型也有限。他表示：“真正的推理適用于所有問題，而不僅僅是那些在模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的問題。這個(gè)挑戰(zhàn)仍然是我們必須克服的主要問題。”

考慮到市場(chǎng)上強(qiáng)烈的動(dòng)力推動(dòng)推理模型的發(fā)展，我們可以合理推測(cè)它們會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)。畢竟，不僅僅是OpenAI、DeepSeek和阿里巴巴在投資這一新興的AI研究領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)投資家和來自相關(guān)行業(yè)的創(chuàng)始人也在聚集，共同展望一個(gè)由推理AI主導(dǎo)的未來。

然而，塔爾沃卡擔(dān)心，大型實(shí)驗(yàn)室可能會(huì)“把控”這些進(jìn)展。

“大型實(shí)驗(yàn)室出于競(jìng)爭(zhēng)原因保持保密是可以理解的，但這種不透明性嚴(yán)重妨礙了研究社區(qū)與這些想法的互動(dòng)，”他說。“隨著越來越多的人朝這個(gè)方向努力，我預(yù)計(jì)[推理模型]將迅速發(fā)展。不過，雖然有些想法將來自學(xué)術(shù)界，鑒于此領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，我預(yù)計(jì)大多數(shù)（如果不是全部）模型將由 OpenAI 等大型工業(yè)實(shí)驗(yàn)室提供。”（TechCrunch）