最近，兩大知識平臺開始“反擊”大模型。
一是知網。就是引發(fā)學術界震動、開啟“天臨元年”的那個知網，要求秘塔AI搜索終止對他們內容的搜索和鏈接。
二是知乎。網友發(fā)現在微軟必應搜索、谷歌搜索的結果中，知乎內容的標題和正文都可能是亂碼，極大可能是為了避免內容被用來訓練AI模型。
這兩大平臺區(qū)別于其他互聯網社區(qū)的一大特點，就是知識內容豐富、質量較高。
對于大模型來說，“知識密度”是一個非常關鍵的指標，就像集成電路領域的“先進制程”一樣，如果說高制程芯片能夠在同樣面積上集成更多的晶體管，那么“知識密度高”的大模型，能夠在同樣的參數空間內學習并存儲更多的知識，從而更好地完成特定領域的任務。
半導體領域的“先進制程”封鎖，一直是拿捏中國芯片的有效手段。
那么，頭部知識平臺對大模型采取“關門政策”，會影響到大模型及AI產品的先進性嗎？
我們的觀點如標題所示，大模型是不會被“知識圍城”而封鎖的。
比起結論，更值得進一步探討的是，既然大模型訓練對平臺內容并沒有高度依賴，模廠和平臺的矛盾是從何而起呢？
很多讀者都聽說過AI三要素，是數據、算力、算法。知識處于什么地位呢？憑什么大模型知識密度，具有半導體“先進制程”一樣的重要性呢？
清華大學張鈸院士說過，當前大模型存在難以逾越的天花板，“推動AI的創(chuàng)新應用與產業(yè)化，四個要素肯定都要發(fā)揮知識、數據、算法、算力，但是我們最主張的，就必須重視知識的作用，所以我們把知識放在第一位”。
可能有人又會問，院士說得就一定對嗎？當然不一定。我們還可以來看看一線的從業(yè)者，又是怎么想的。
我聽過某AI創(chuàng)業(yè)公司，在交付產品時，發(fā)現即便是基于GPT4-Turbo這樣性能領先的基座模型，AI也對很多問題答不上來。因為有些場景會用到一些隱性知識，這些知識是下一步推理所必需的，但模型經常get不到。
比如生成一道菜譜，其中提到了“加辣椒”，但辣椒有點辣（隱性知識），就需要詢問用戶“喜不喜歡吃辣”，人類廚師早就了解這個基礎知識，但讓AI主動意識到并詢問就很難。
這是因為缺少“通識知識”。
某金融券商想用大模型來替代人類理財師，發(fā)現大模型給出的理財觀點和建議很泛泛，是一些常識性內容，而用戶在決策時，需要的是人類專家那樣犀利的洞見。
一位金融從業(yè)者說，有些場景，大模型fine tuning還不如傳統(tǒng)的小模型，怎么把業(yè)務知識注入大模型中，做了各種嘗試也沒有特別好的方法，只能把飄在上面的問題數據，收集來達標給LLM，希望它下次不要再犯錯網絡。
而另一個創(chuàng)業(yè)公司發(fā)現，如果從小處著手，將LLM與行業(yè)知識融合，可以獲得97%以上的準確率，基本能達到行業(yè)客戶的驗收標準。實際上，很多AI創(chuàng)業(yè)公司的大模型ToB項目，都是幫助企業(yè)構建定制化知識庫（KB系統(tǒng)）。
領域知識，則是關乎大模型處理復雜專項任務、收獲商業(yè)成功的第二道壁壘。
所以，很多模廠都希望模型通過持續(xù)學習，來不斷吸收新知識，這又帶來了新的問題——修改核心參數，這可能影響到模型的原有性能，有可能直接崩掉，不work了，這是業(yè)務的大敵。
咋辦呢？還是得靠知識。
一方面，原本知識密度就高的大模型，相當于人類具備很強的通識基礎，提前了解了很多背景知識，所以泛化能力很強，可以在面對新領域、陌生任務時，快速學習、舉一反三。所以，知識密度可以讓大模型具備跨領域、自學習的能力，通過“知識回路”就能學會新知識了。這就減少了人工干預，從而降低了故障率。
另外，高效、精準的知識編輯，可以對大模型中的知識進行新增、擦除等操作，就可以用很小的代價，實現模型的迭代升級。讓模廠在保持模型先進性的同時，也不影響到現有業(yè)務的持續(xù)性。對于業(yè)務不能中斷的金融、政務、電力、工廠等行業(yè)客戶，簡直不要太有吸引力。
此外，一些實際業(yè)務中，不希望大模型在生成時說出來的話，比如一些隱私信息，或者有害有毒內容、政治偏見等，都需要知識編輯技術來進行“祛毒”，精準地識別毒性區(qū)域并擦除有毒內容，真正做到給大模型“洗腦”。
由此可見，知識是AI商業(yè)化全流程都必須關注的。業(yè)界一度有著“得知識者得天下”的風向。有模廠提出了大模型知識的“摩爾定律”，認為大模型的知識密度，應該每隔8個月就翻一倍，同等知識量的模型參數量減半。
那反過來想一想，失知識者豈不是要失天下了？
知識平臺，是人類知識匯聚的重要渠道，OpenAI、谷歌等海外AI公司都與優(yōu)質媒體內容平臺有商業(yè)化合作，用授權內容來訓練自家模型。
既然如此，為什么我們會說，大模型其實并不擔心平臺的“知識封鎖”呢？
因為人類知識平臺，不再是模型不得不進的“圍城”。
如果說原始數據是“草”，而知識是牛奶，那么傳統(tǒng)知識獲取，是讓機器“喝的是奶，產的也是奶”。就像20世紀的專家系統(tǒng)，根據一個或者多個專家提供的知識和經驗，通過模擬專家的思維過程，讓機器能夠解決問題。
這種情況下，實現機器智能就必須依賴由人類領域專家，以及專家知識庫。要“進城”獲取知識，必須給平臺“城主”交過路費。
但大模型不一樣的地方，一是“不是必須喝奶，吃草也行”，可以直接從原始數據中挖掘知識、抽取知識。DeepMind聯合創(chuàng)始人哈薩比斯曾經設想過，未來的大模型可以直接從與客觀世界的感知交互過程中，利用深度學習算法來總結知識，并直接用于決策。
二是“不依賴人產奶，自己也行”，通過數據驅動的大規(guī)模自動化的知識獲取，反哺模型。
ChatGPT、GPT4都具備較強的知識圖譜建構能力，按照要求抽取知識，正確率可以達到88%，這種“生產效率”可比人類寫論文、在問答平臺“謝邀，剛下飛機，答一下”，要快得多。
更進一步，業(yè)界還在研究能夠大規(guī)模編碼和處理各種知識表示結構的大型知識模型（Large Knowledge Model）。從LLM到LKM，對現有人類知識的依賴越來越低了。
所以，是否收錄基于人類知識的平臺內容，其實對大模型訓練來說，影響已經很小了。
“吃的是草，吐的是奶”的模型，可以在大數據的曠野上生存，并不一定要進知識平臺這座“圍城”，“關門”也就關門吧。
所以我們看到的后續(xù)就是，秘塔AI搜索在收到知網的函件之后，表示“學術”版塊僅收錄了論文的文獻摘要和題錄，并未收錄文章內容本身。而且還主動“斷鏈”，不再收錄知網文獻的題錄及摘要數據，轉而收錄其他中英文權威知識庫的文獻題錄及摘要數據。類似的，被知乎以亂碼干擾的谷歌搜索、微軟必應搜索，模型能力依然領先。
那么，知識平臺的反應，難道是過度反應、虛空索敵嗎？平臺究竟想“鎖”住什么，恐怕才是值得關注的真問題。
首先，沒必要利用人類知識來訓練模型，并不是說大模型廠商就一定不會侵權。
目前，全球模廠都面臨高質量語料匱乏的隱憂，數據焦渴之下，在未授權的情況下，用到有知識產權的數據是可能發(fā)生的。
在某次采訪中，OpenAI的CTO就對“視頻訓練數據是否來自YouTube等公開網站”等問題避而不談。此前，《紐約時報》曾因商談“內容付費”沒有成效，將OpenAI和微軟告上法庭，指控他們未經授權就使用該機構的數百萬篇文章來訓練AI模型。
而前不久，微軟就與學術出版商Taylor & Francis簽署了一項價值1000萬美元的協(xié)議，允許微軟訪問其數據來改進AI系統(tǒng)。
由此可見，雖然AI領域的知識產權問題仍然有很多盲區(qū)，但與知識平臺達成版權合作，應該被模廠及其客戶，納入AI合規(guī)和持續(xù)性經營的考量中。
此外，即使侵權問題并不存在，但價值沖擊也會發(fā)生。
具體來說，AI搜索等新一代AI產品，對知識平臺的沖擊有兩方面：
一是流量價值沖擊。盡管秘塔AI搜索聲明中提到，向用戶提供的是知網的學術文獻題錄及摘要數據，用戶要進一步瀏覽正文，要通過來源鏈接跳轉至網站獲取。但搜索引擎將觸角伸到網站，用戶就會減少訪問與站內搜索，從而影響平臺的流量和潛在收益，類似于微信此前阻止百度搜索到公眾號內容一樣。
二是知識價值沖擊。基于大模型的AI搜索具備總結、生成等能力，而由于模型可能存在“過擬合”問題，也就是AI自己“腦補”，最終可能輸出給用戶的內容與原文高度一致，沒直接侵權但勝似侵權。
此前就有很多小說作者發(fā)現，模型生成的故事大綱與走向與自己寫的高度類似，懷疑云文檔被用來訓練AI模型，但極有可能是AI跟人類作者“撞腦”了。
大模型經濟的核心價值，是知識的創(chuàng)造與分發(fā)。
一位朋友說，“以前有問題，我會上網問知乎，但有些問題我不想讓公眾知道，以后我就問基礎大模型+領域知識+AI Agent打造的專業(yè)bot，一次到位”。Perplexity CEO曾明確說過，“我們想成為世界上最以知識為中心的公司”，秘塔AI搜索經常被比作中國的Perplexity。
可以看到，即使沒有侵權糾紛，AI企業(yè)及產品，也與知識平臺，在商業(yè)層面形成了直接的替代和競爭關系。
失知識者失天下，從這個角度來說，的確成立。
大模型在數據曠野上狂飆突進，知識平臺能否靠“關門上鎖”來守住核心價值呢？或許大家心中已經有答案。
解鎖關鍵信息
知識平臺封鎖，鎖不住AI獲取知識的腳步
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