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ChatGPT一样会遇到这样的困境。

用英文向ChatGPT提问,回答的速度会非常快,而且准确度极高;如果用中文、日文、韩文、法文、德文等其他语言来提问,反应速度就会很慢,给出的答案也会错误百出。

因为其他语言的数据量太小了,训练出的模型就不够智能。

只有英文版最智能。

文心一言想要表达得智能一些,就不能对接中文的语料,要去对接英文的训练数据才行,然后背后再增加一套翻译算法和内容审查算法。

所以,想做出一款伟大的AI产品,除了在人工智能领域的顶尖算法之外,还有很重要的一个因素,就是训练AI模型的数据。

这些数据里,有些是开源的公共数据,全世界都可以用。有一些是私有数据,只有自己可以用。

像微软、谷歌、Facebook这种硅谷的巨头公司,除了可以使用庞大的公有数据外,还有庞大的有价值的英文私有数据可以使用,他们做出来的AI模型就会比只根据公有数据训练的AI模型要更加强大。

所以,周不器对内容很重要,尤其是海外的英文内容。

这些都是私有数据,都有可能成为紫微星在未来世界竞争中最宝贵的资产。

如果拉里·佩奇说的这款Knol真的是对标维基百科的产品,那就太有意义了。维基百科是公有数据,Knol就是私有数据。

“维基百科更像是一个词典,内容都比较基础,是偏大众的产品。Knol是由一部分有能力的权威用户来共同协作,用来解释一件事物的是什么、怎么做、起因经过结果及其周边事物,并且注明作者的真实资料,从而让内容更加地精准、权威。”

拉里·佩奇做了一个简单的比较。

周不器一下就听明白了Knol这款产品失败的原因。

信息的准确性、真实性,其实一点都不重要,大众根本不在乎真相,只在乎表象。这就会形成一种“越大众,越普及”、“越权威,越小众”的现象。

谷歌想把Knol打造成一款有权威级的内容产品,立意很高、志向很大,但想要收获足够多的用户,那还是难了点。

就像紫微星在国内的两款产品,微知和今日头条。

微知上的内容比今日头条优秀多了。

可是,微知的日流量只有6500多万,今日头条却高达2.8亿。就是因为微知的内容太好了,头条的内容很能哗众取宠博大众的眼球。

两人又经过了简单的交流,周不器对Knol这款产品兴趣越来越浓,打算回头先去研究一下。如果合适,不妨就买过来,加以改造。

会谈的最后,两人谈到了长生不老的话题。

拉里·佩奇对此很感兴趣,“等敲定了推特的案子,接下来一个方向就是要让董事会批准,去尝试在这个领域做一下。”

周不器似笑非笑,“要投资多少钱?”

拉里·佩奇口气很大,“20亿美元吧,资金太少也没必要让董事会批准。我打算成立一家专门从事生物研究领域的子公司,用于抗衰老的相关研究,目标是实现人类长寿甚至永生。”

周不器问:“跟IT相结合?”

拉里·佩奇坦言道:“当然,要跟人工智能关联起来。现在人类每研究出一款蛋白质的功效,可能都要由几十位医学专家花上千万美元才能研究出来。如果AI发展起来了,完全可以一次性地把全人类所有已知蛋白质的功效都给破译出来。”

周不器竖起一根大拇指,“有追求。”

“你也会参与吧?AI在改变世界。”

“当然。”

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