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沥沥鲜血染红它:中国语言模型的来时路

世上有朵美丽的花
……
沥沥鲜血染红它

——《绒花》

ChatGPT诞生以前,中国的机器学习技术被用来做过什么?我或许知道这个问题的答案。

2016年3月,AlphaGo战胜李世石。2017年5月,其战胜柯洁。最晚从这时起,中国的机器学习研究就开始“追赶美国”。

2017年6月,《Attention is All You Need》发表,标志着Transformer的诞生(就是“GPT”的那个“T”)。2018年6月,GPT-1发布;10月,BERT发布。它们在问答、语言推断等领域都产生了突破性的进展。

我曾微调过BERT,用于识别王旷逸(Wang Xueqian)的语言风格1。传统统计方法(词频等)只能做到大约80%的真阳性率和真阴性率,BERT在这两项指标上都达到了95%。换言之,Transformer的语言分类能力前所未有地强,已经足以用于中国的网络审查。2

2019年5月20日,在GPT-1发布的一年后,百度上线内容审查平台3,对外销售其基于机器学习(“AI”)的网络审查能力。同日的技术文章更是直接涉及文本分类4(尽管技术是更老的CNN和RNN)。

很快,百度贴吧就开始应用“AI”审查。当时的贴吧用户们并没有调查到上面的证据5,但也很明显地感觉到了“AI”审查的存在。理由在于,当时的百度贴吧出现了效率远高于传统“敏感词+人工审查”的删帖、封号、炸吧模式。此前一个贴吧被封后,吧友能较快地转移到其他贴吧,但当时出现了“转移不到一周就被再次炸吧”的情况。

再转移,再炸,直到彻底散伙。这种模式是前所未有的。当时我所在的圈子就被这样从百度贴吧赶尽杀绝。最晚到2021年底,中文“互联网”上,已不存在任何严肃、长篇反建制讨论的可能。

鲁迅说:“外国用火药制造子弹御敌,中国却用它做爆竹敬神。”这当然只是讽刺,现在看来,却是对语言模型的预言。

Transformer被发明后,美国人开始探索其各类用途(文本分类、生成),语言模型沿着Encoder-only、Encoder-Decoder、Decoder-only等不同架构发展。Google同时探索了多条路线,OpenAI则持续推进自回归生成模型的规模扩展。2020年,GPT-3展现出令人瞩目的少样本学习能力;2022年,ChatGPT横空出世。此后的历史就是我们所熟知的了。

与此同时,作为中国人工智能研发的探路者(起大早赶晚集),百度第一时间将语言模型的文本分类能力用于网络审查。百度《2020年信息安全综合治理年报》表示,其“利用人工智能技术挖掘各类有害信息共515.4亿余条”6。不知2020年的“有害信息”是否包括“冠状病毒已在武汉传播”?在“查处8名散播谣言者”7、迫害李文亮,以及删除《发哨子的人》的过程中,百度是否也贡献了自己的一份力?

利用“AI”做网络审查的当然不止百度一家。2020年,“百分点科技”的一篇公众号文表示,其提供的服务可“利用BERT进行舆情情感分类和负面信息检测”8。2017年8月,阿里云“内容检测API”加入文本审核功能。2022年11月30日,ChatGPT发布当天,阿里云发布“文本审核增强版”9。其说明页几经更新,现在的版本明确提供“基于大模型能力构建的文本审核服务”10。

所有被平台赶尽杀绝的社群、所有发不出来的讨论、所有“语料贡献者”的叹息,都构成了“中国AI”的来时路。有人说:“中国模型是在爱里长大的。”圈地incel当然也不遗余力地骑劫邀功。事实恰恰相反:同样是近乎免费从全球互联网获取训练语料,但中国的模型一经诞生,就对中文“互联网”上贡献语料的人举起了屠刀。网络言论审查恐怕是中国模型最早开始盈利的领域,也许中国模型的本源就在于此。

中国模型屠戮“互联网”两三年后,ChatGPT横空出世。百度随后赶鸭子上架自己的“文心一言”,然而简中“互联网”上却再找不到高质量语料了。即使“文心一言”完全比不上当时的ChatGPT,百度也没有开放其模型权重。李彦宏得意扬扬地宣称“开源”没有未来。

2025年初,深度求索(DeepSeek)在中国复刻了ChatGPT的商业胜利,和百度不同,它相对慷慨地开放了自己的权重。随后百度被迫转向“开源”。与其它早先开权或被动开权的中国模型一道,让人产生了“中国模型=开源”的印象。深度求索研究者的一篇出圈随笔曾表示,中国模型的未来是共产主义,美国模型的未来是赛博朋克207711。

中国的确有更体面的公司。2020年的智谱在做知识图谱和数据挖掘(科研情报)12,Kimi创始人杨植麟的“循环智能”在做商业分析13。同样的技术当然能用作网络审查(“舆情平台”“舆情分析”等),而当时的它们至少没对外销售审查服务。

深度求索不在“更体面的公司”之列。深度求索的来时路是有些不同:它身上确实没沾太多中文互联网社区的血,而是A股散户的血。我不很了解中国投机市场的历史,想必比论坛社区的历史更加血腥。投机倒把者或许“愿赌服输”,但深度求索以这样的出身宣称自己“赢了就是共产主义”,在“贱”之余更多了几分黑色幽默。

中国的模型不是在爱里长大的,它是被我们的鲜血染红的。沥沥鲜血染红它。


Footnotes

  1. 《用NLP模型过滤缠扰言论》、《告王旷逸》。 ↩

  2. 这里有一些技术细节上的不同。我是对BERT进行微调,其输出为0/1两个值。更泛用的做法是,输出为一个特定长度的数组(“特定维度的向量”)也就是“Text Embedding”。此后,计算两段语言对应的向量之间的距离,就可以判断两段语言是否相近。它准确率稍低,但不需要对每一种语言风格都训练一次,并且能给出连续的“相似度”,而非离散的是/否。 ↩

  3. 《百度大脑内容审核平台全新上线》,重复发了两篇,相隔5分钟。区别在于后一篇文章多了“敏感人脸自助入库”,但后一篇并不展示,仅能通过链接进入。文1(备份)、文2(备份)。 ↩

  4. 《520礼包 | 情感分析算法从原理到PaddlePaddle实战全解》,备份 ↩

  5. 此前我并没有百度用“AI”审查的证据,但在让ChatGPT在对我的文章进行事实检验时,ChatGPT检索到了文1,随后我检索到了文2和《520礼包》。 ↩

  6. 朱世强、王永恒. 基于人工智能的内容安全发展战略研究. 中国工程科学, 2021, 23(3): 67-74. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004,百度官方百家号《百度发布2020年治理年报:公立机构官网保护计划已覆盖20万网站》 ↩

  7. 维基百科:2019冠状病毒疾病湖北省疫情相关执法争议 ↩

  8. 《百分点认知智能实验室出品:情感分析在舆情中的研发实践(上)》,微信公众号无法利用archive.org备份,但有其它平台的备份 ↩

  9. 阿里云《AI安全护栏 - 功能发布记录》,备份 ↩

  10. 阿里云《使用文本审核增强版识别文本违规风险》,备份 ↩

  11. 《我不得不把才华埋葬在昨天》,公众号无法备份,但有转载 ↩

  12. 《2020年度智谱·AI人工智能技术发展报告集》,公众号无法备份,可参考“智源社区” ↩

  13. 《CSDN专访杨植麟:“人机耦合”将是对话语义应用的新趋势》,备份 ↩

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