DeepSeek的誕生標(biāo)志著人工智能可能迎來了其“愛迪生時(shí)刻”。雖然法拉第在1831年發(fā)現(xiàn)電磁感應(yīng)現(xiàn)象,為發(fā)電機(jī)和電動機(jī)提供了理論基礎(chǔ),但直到半個世紀(jì)后,愛迪生發(fā)明耐用且便宜的電燈,并建立了穩(wěn)定的珍珠街電站,人類才整體進(jìn)入電氣時(shí)代。同樣,DeepSeek的獨(dú)特技術(shù)方案預(yù)示著人工智能將真正走進(jìn)千家萬戶,改變各行各業(yè)。
一個值得探討的問題是,為什么DeepSeek沒有誕生于那些投入大量資源的互聯(lián)網(wǎng)大廠或承擔(dān)國家級課題的大學(xué)和研究院,而是出現(xiàn)在一家規(guī)模不大、此前默默無聞的小公司——深度求索?這或許可以從現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的組織制度中找到線索。
互聯(lián)網(wǎng)大廠和傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)性質(zhì)不同,但在組織特點(diǎn)上卻高度相似,都是馬克思·韋伯筆下的“科層制”組織。這類組織有兩個明確的特點(diǎn):一是有明確的權(quán)威、上下層級和專業(yè)分工;二是有明確的規(guī)則、流程和績效考核方式。依靠這些特點(diǎn),科層制組織能夠高效實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。從古代水利工程到現(xiàn)代高鐵5G,從載人航天到人類基因組計(jì)劃,科層制組織都證明了其巨大的威力和價(jià)值。在人工智能領(lǐng)域也是如此,盡管大語言模型最早并非誕生于中國,但在中國科層制組織的推動下,中國機(jī)構(gòu)在大語言模型開發(fā)方面取得了顯著進(jìn)展。例如通義千問、豆包、Kimi和智譜清言等都在全球各大榜單上有出色表現(xiàn)。
然而,科層制組織發(fā)揮威力的前提是目標(biāo)清晰且路徑明確,即項(xiàng)目目標(biāo)是“工程化”的。只有當(dāng)目標(biāo)和路徑確定時(shí),才能將任務(wù)細(xì)化并落實(shí)到每個成員??茖又平M織無法用于創(chuàng)造從0到1的源頭創(chuàng)新,因?yàn)樵搭^創(chuàng)新本質(zhì)上無法事先定義目標(biāo)和規(guī)劃路徑。例如,人類基因組計(jì)劃的成功前提是Watson和Crick對基因分子本質(zhì)的理解;國產(chǎn)大模型的競爭也離不開卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer和Llama的基礎(chǔ)。
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