2023年初，人工智能聊天程序ChatGPT爆火，随后国内外众多科技行业巨头都开始纷纷入局人工智能赛道，这其中也包括Meta。近日，Meta创始人扎克伯格宣称正在整合团队力量，致力于构建生成式人工智能。Mete究竟在人工智能领域有多少积淀，其在人工智能领域的投入又是否会像All in元宇宙那样？

 

1专注于生成式AI  Meta是否会逆袭

2023年2月27日，扎克伯格正式宣布Meta将创建一个新的顶级产品组专注于生成式AI，为这家科技巨头在新兴AI领域的工作进行“涡轮增压”。Meta这次快速从元宇宙转向至AI领域，主要是因为AI在现阶段主要可以帮助Meta实现两个目标。

在2023年1月的财务报告电话会议上，扎克伯格曾将2022年称为“效率之年”。在2022年12月大规模裁员后，Meta正在精简其组织结构。通过使用生成式AI技术，工程师们可以将一些任务交由新技术完成，从而提高内部生产力和成本效率。同时，Meta公司还可借助这一技术创建新的广受欢迎的生成人工智能产品，这可能会提高广告平台的吸引力、功能和用户参与度。在上个季度，Meta的人工智能工作帮助广告商实现了20%的转化率提升，并降低每次客户获取的成本，同时提升了广告投入的回报。

虽然从收入的角度来看，AI助力Meta获得了更高地广告回报，但同时大范围使用AI也给Meta带来的成本飙升。扎克伯格也在公司最近的收益电话会议上承认：“很多东西都很昂贵，对吧，生成一幅图像或一段视频或一次聊天互动”。虽然如此，市场依然保持着较为积极的观望态度。

2 AI领域，Meta做过哪些努力

在过去一年多的大部分时间内，我们都知道Meta一直all in元宇宙，但其实它在AI领域也一直没停过探索。Meta在2022年9月发布了基于生成式人工智能的视频产品——这一产品可以根据文本提示生成高质量的短视频内容，然而，它在当时并没有掀起多大波澜。在更早的去年1月，该公司启动了雄心勃勃的 “无语言障碍”（NLLB）项目，半年之后Meta宣布了它的第一个重大成功：这个被称为NLLB-200的人工智能模型能说200种语言，包括亚洲和非洲的一些不太普遍的语言，如老挝语和坎巴语。

在疫情期间，Meta也曾被报道正在开发更快地应对新型有害内容的人工智能：例如用其来识别不鼓励接种新型冠状病毒疫苗的帖子。在该人工智能的开发中，Meta使用了Few-Shot Learner (FSL)技术：以往的AI系统是从具体示例中学习新任务，但收集和标记大量数据的过程可能需要数月时间，但这一新的人工智能系统只需要很少量的训练数据，就能在数周而不是数月内对新型有害内容做出反应。而这一新系统已在Facebook和Instagram上推出，导致看到有害内容的用户比例降低。

最近Meta在AI领域研发的动态则是其正在开发自己的AI大型语言模型LLaMA，该模型是针对研究人员而不是普通大众。扎克伯格表示，LLaMA在帮助研究人员推进工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测蛋白质结构等更复杂的任务方面有很大的前景。Meta首席AI科学家杨立昆表示，在一些基准测试中，LLaMA130亿参数规模的模型性能优于OpenAI推出的GPT-3，且能跑在单个GPU上；650亿参数的LLaMA模型能够和DeepMind 700亿参数的Chinchilla模型、谷歌5400亿参数的PaLM模型竞争。

3刚刚开始，与所期待有点小偏差

Meta表示，其将继续向获得批准的研究人员发布其人工智能工具LLaMA，但在在线留言板上已经有人声称，其最新的大型语言模型已泄露给未经授权的用户。对此，Meta在一份声明中说：虽然这种模式不是所有人都可以使用的，有些人试图绕过批准程序，但我们相信当前的发布策略可以让我们平衡责任和开放性。

与OpenAI等竞争对手不同，Meta的人工智能研究部门公开分享其大部分工作，而OpenAI对其技术保密，并向软件开发者收取访问费用。但人工智能工具也包含滥用的潜在可能，例如创建和传播虚假信息。为了避免这种情况，Meta选择在审查后向研究人员和其他与政府、民间社会、学术界等有关联的实体提供其工具。

4总结

Meta虽然在元宇宙领域的探索并不顺利，不过此次开发生成式AI工具再次引起了市场的关注。随着世界领先的科技公司和新兴创业公司在人工智能赛道争夺领先地位，生成式人工智能很有可能很快成为大型科技公司必备的共同特征。

相关素材整理于《加速入局AI的Meta，反手抛弃了元宇宙？》一文”