特斯拉的AI野心：向人类预警 给硅基带路

作者：戴老板/何律衡

2017年6月，Google发表了一篇名为Attention Is All You Need（注意力是你需要的全部）的论文。

这篇论文由8名发量茂密的AI科学家联合撰写，他们在论文里创造性地提出了一种“注意力机制”，并基于此开发一个名叫Transformer（变形金刚）的深度学习模型——一位作者认为叫“注意力模型”过于无聊，就用玩梗的心态起了这个名字。

8名作者大都离开Google，选择创业

从Transformer模型被提出的那一刻起，人工智能的历史进程被骤然加速了。研究者发现Transformer在自然语言处理（NLP）领域的效率奇高，相比传统RNN（循环神经网络）优势明显，于是很快便成为NLP研究者们推崇的首选模型。

Google的重大进展，却让OpenAI的工程师们彻夜难眠。OpenAI当年成立的初衷，就是打破Google在人工智能领域的垄断，而面对这只横空出世的“变形金刚”，他们做了一个重大决定：干脆就用Transformer这件敌人的武器，来跟Google正面硬刚。

2018年6月，在“变形金刚”诞生一周年之际，OpenAI推出了基于Transformer模型的GPT-1，其中GPT里面的“T”，就是Transformer的首字母。此后，OpenAI沿着这条路线把GPT-1持续迭代到本周刚发布的GPT-4，并让ChatGPT火遍了全球。

Transformer家族谱系，量子学派[7]

标杆旗帜一出，全球科技巨头就蜂拥而至，纷纷推出了自家基于Transformer的大模型，如Google的BERT，微软的Turing-NLG，英伟达的Megatron、国内华为的鹏程盘古、阿里的M6、百度的文心一言等大模型都是基于Transformer来构建。

更进一步，研究者发现Transformer不仅能够处理语言，处理图像能力也很猛，远胜于传统CNN（卷积神经网络）模型。2020年，Google科学家提出了Vision Transformer ( ViT )概念[1]，给计算机视觉领域的人工智能也装上了火箭助推器。

到本文开始撰写时，Attention Is All You Need这篇论文已经被引用了68,147次，成为人工智能历史上被引数量第三高的论文。应该说，Transformer的出现扣动了此轮人工智能热潮的板机，你在朋友圈刷到的所有AI热点，几乎都跟这个“变形金刚”有关。

站在Transformer模型上，OpenAI成为全球最耀眼的明星，而发明人Google也让世界在AlphaGo之后再次敬畏起了它的实力，两家公司一度打起了大模型的军备竞赛，而全球其他科技巨头也不想只做围观者，要么已经躬身入局，要么正在摩拳擦掌。

其实，受Transformer启发，把它运用到炉火纯青并点燃另一场AI革命的公司还有一家，就是特斯拉。

01借船：马斯克的“人工智能恐惧症”

在梳理特斯拉的AI轨迹之前，让我们先来了解一下伊隆·马斯克的“人工智能恐惧症”。

这个星球上唯一能让马斯克做噩梦的，不是贝索斯的光头，也不是薛定谔的刹车片，而是人工智能。2014年他就在推特上写道：“我们要对人工智能格外小心，它可能比核武器更危险。”在之后的一次访谈中，他又危言耸听道：“当人工智能成为不死的独裁者时，世界将永远无法挣脱（它的控制）。”

可能是觉得原子弹的类比还不够震撼，马斯克在2017年把人工智能的威胁进一步比做北朝鲜[2]——他在twitter表示人工智能“Vastly more risk than North Korea”。随后又强烈宣称“人类应该像监管食品、药物、飞机和汽车一样来监管人工智能。”

为何如此害怕？马斯克2018年在“西南偏南”大会上对话《西部世界》编剧乔纳森·诺兰时解释道[3]：我通常不提倡监管，而且倾向于减少这种枷锁，但是“人工智能把我吓坏了，它的能力比几乎任何人知道的都要强，而且进化速度是指数级的。”

在《西部世界》里，马斯克的前妻Riley扮演一个高级AI

不过，马斯克一方面维持着“最恐人工智能的碳基生物”这一人设，一方面却在大干快上地投资AI。

2013年，马斯克个人投资了DeepMind；2015年他参与了OpenAI的众筹发起和Vicarious的B轮融资；2016年，马斯克又创办了脑机接口公司NeuraLink；而特斯拉也通过收购把DeepScale、GrokStyle、Perceptive Automata等人工智能公司纳入囊中。

特斯拉更是很早就开始布局人工智能。2013年特斯拉凭借Model S的热售市值突破100亿美元，马上开始筹划进军自动驾驶。在5月份马斯克跟Google创始人的一次对谈中这样讲：“飞机的自动驾驶仪（Autopilot）是一件很棒的东西，汽车也应该拥有它。”

在当时，“自动驾驶”对传统汽车厂商来说更像是一个科幻概念。1970年代全球汽车巨头们定义了DAS（驾驶员辅助系统），然后沿着这条路线谨慎推进，“自动驾驶”一方面大厂们不想干（会带来无穷的法律噩梦），另一方面也的确是干不了。

2014年，国际汽车工程师学会（SAE）把广义上的“自动驾驶”分成了6类。可以看到，传统车企在过去几十年基本上都在L0～L1级之间原地踏步，如果要达到L2级甚至更高，汽车就必须借助人工智能，而想要做到这一点，就要把汽车变得更像一台计算机，而非一个单纯的机械电子部件组合体。