来自：谭天论道
元宇宙热度稍减，ChatGPT就出来搞事，它是新一轮AI革命还是科技泡沫？本文从ChatGPT的诞生、原理、作用及在中国发展四个方面进行梳理，试图回答这一问题。
一、ChatGPT诞生记
2022年11月30日，人工智能对话聊天机器人ChatGPT上线，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万，而在两个月后，这一数据已经突破1亿。用“一夜蹿红”来形容ChatGPT并不为过。微软联合创始人比尔•盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。因此，不少人把ChatGPT称为AI革命。
那么，ChatGPT到底是一个什么东西呢？ChatGPT是由人工智能实验室OpenAI研发的通用聊天机器人，ChatGPT的网页应用允许用户免费使用，不限量向公众开放。能回答连续性的问题、承认自己的错误、质疑不正确的假设，甚至拒绝不合理的需求。用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。有消息称微软将在未来几周内把最新GPT-4版本的ChatGPT整合进必应搜索，直接对谷歌搜索地位发起挑战。
根据Similarweb的数据，今年1月，平均每天约有1300万独立访客使用 ChatGPT，是去年12月份的两倍多，累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿应用的纪录，超过了之前TikTok 9个月破亿的速度。美国宾夕法尼亚大学发现，ChatGPT能够通过该校工商管理硕士MBA课程的期末考试。据传，ChatGPT还成功通过了谷歌的编程面试，拿到了年薪18.3万美元的L3工程师offer。
过去几十年里，搜索引擎成功打造出了一套共生系统，网站生产内容，搜索分配流量，大家再一起吃广告预算，就像牙签鸟和鳄鱼的关系，绝对的公平谈不上，但共同利益是稳固的。App时代的互联网画地为牢，对搜索引擎有着釜底抽薪的影响，信息被圈在一座座孤岛里，不再对搜索爬虫予取予求，做站的ROI也远远比不上做号。
Google内部曾有一个饱经挫折的部门「AI道德委员会」，最新的动态停留在2019年，内容为宣布解散。Google提供了充分的理由解释为何要如此藏着掖着——担心遭到恶意滥用⋯⋯避免社会刻板印象⋯⋯以及压迫性观点⋯⋯语言理解有局限性——简而言之，怕出事儿。就在Google反复进行内心斗争的时候，OpenAI把它该揽的活儿全给包了。更重要的是，ChatGPT这种服务能力，是足以重新定义搜索引擎的。ChatGPT再只限于检索信息，而且还能计算信息。
《财富》的报道首次披露了ChatGPT的诞生故事、背后操盘手，以及交易细节，并讨论了它对科技、商业和人类生活的影响。
ChatGPT作为科技产品 ：《财富》认为，ChatGPT在AI领域的地位就如同当年的Natscape和iPhone。
ChatGPT作为创业公司 ：发布仅仅五天，ChatGPT的用户就超过了100万人。当年的Facebook用了10个月才达到这个里程碑。
与微软的交易：微软的优先任务可能对OpenAI自己的优先任务产生排挤效应，使OpenAI更宏大的使命面临风险，公司最重要的资产——科学家——的归属感也会受到不小的打击。
关于OpenAI的争议 ：OpenAI脱离非盈利状态之后，产生了不少争议。安全性是OpenAI被批评的一个焦点。还有不少批评者和教育工作者说，学生很容易使用ChatGPT作弊。
OpenAI的竞争对手：谷歌拥有一款强大的聊天机器人LaMDA，但由于担心一旦该产品被滥用可能影响公司信誉，因此一直未对外发布。现在，谷歌计划以ChatGPT为标杆“重新评估”其风险承受能力。
二、ChatGPT的原理
ChatGPT能达到如今"上知天文、下知地理"的效果，离不开基于海量数据而生的大模型——是大模型。海量数据是大模型的基础。顾名思义，大模型是一种通过亿级的语料或者图像进行知识抽取、学习，进而产生的亿级参数模型。而ChatGPT，是OpenAI GPT-3模型的升级。在参数量上，GPT-3模型拥有1750亿参数。这带来超乎想象的突破——基于大量文本数据（包括网页、书籍、新闻等等），ChatGPT获得了对不同类型的话题进行回答的能力。再加上学习方法的差异性，ChatGPT能够发散式地解答问题。
作为人工智能最重要的组成部分之一，机器学习的落地长期依赖数据模型。它需要大量的数据来训练模型，以便让计算机系统得以从数据中进行学习。简言之，当数据量越大，机器学习得以学习的基础越多，让效果更精准、更智能的可能性就越高。但是，仅有数据还不够，伴随着数据使用而来的，还有递增的成本——机器学习环节中使用的数据量越大，所需的数据标注、数据清洗、人工调参等成本也就越高。为了解决这个问题，机器学习的落地方式也发生变化。可以说，大模型的落地是机器学习的一个里程碑，也是打开ChatGPT魔盒的关键钥匙。
回顾ChatGPT的迭代，可以看到一部大模型自我升级的历史。在这个过程里，OpenAI至少进行了三次技术路线的"自我革命"。OpenAI在2022年发布的这两个模型，从技术路线上又开始看重人工标注数据和强化学习——也就是从人类反馈(RLHF) 中强化学习。ChatGPT的性能卓越的主要原因可以概括为三点：
★使用的机器学习模型表达能力强。
★训练所使用的数据量巨大。
★训练方法的先进性。
ChatGPT 模型上基本上和之前 GPT-3 都没有太大变化，主要变化的是训练策略变了，用上了强化学习。强化学习非常像生物进化，模型在给定的环境中，不断地根据环境的惩罚和奖励（reward），拟合到一个最适应环境的状态。ChatGPT 是 OpenAI 发布的最新语言模型，比其前身 GPT-3 有显著提升。OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。
“从目前普遍的对话感受来看，ChatGPT的最大亮点就在于其优秀的意图识别与语言理解能力，这令人意识到人工智能的交互能力已经实现了跨越式进展。”易观智慧院高级分析师陈晨评价。“ChatGPT在底层数据、核心技术、用户体验等各方面都可以说是里程碑式的人工智能产品。”旷视研究院基础科研负责人张祥雨表示，ChatGPT的核心技术是人工智能语言大模型，其关键是如何让人工智能模型具备逻辑推理能力，以及如何让人工智能学习全互联网的知识。
ChatGPT像一条鲇鱼，搅浑了池水，它超乎寻常的快，迫使巨头和创业公司今后必须拿出看家本领，加速创新。ChatGPT或许是未来十年科技领域最大变革的起点，当然，同时代的元宇宙和Web3也很酷，但是没有AI加速，他们可能要五年、十年后才能落地。而OpenAI对 ChatGPT所采用的名为“从人类反馈中强化学习”(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)全新训练方法，其实GPT的训练过程相当漫长，但最终诠释了“慢既是快”。
三、ChatGPT带来什么？
当代人打工不息，为手中的饭碗焦虑不止。前几天还在抱怨自己的职场保质期追不上退休年龄延后的速度，如今又开始忧虑于会被AI取代。预言警示一个比一个吓人：
“机器人即将取代这10个工种，快看看你的行业在不在其中”
“未来底层岗位将消失，几百亿人流离失所！”
如果你这两天经常在逛社交平台，大概率会觉得ChatGPT的出现已经成为了人类的末日。这个去年11月诞生的聊天机器人，现在俨然成了AI消灭人类暴政的急先锋。
其实，你想多了。如果把ChatGPT理解成一个具象的机器人，那么这次它的进步其实并不在于“突然变聪明”，而是学会了一种能跟人类直接沟通的语言。但是由于它并不真正理解自己说的内容，呈现的其实是种“表面智慧”。我们还是要说：别煽动焦虑了，ChatGPT还抢不动打工人的饭碗。
但是，正如钱颖一教授所说：人工智能将使中国教育优势荡然无存。强智能的ChatGPT，如今又提供了一面镜子，如果我们把教育优势建立在死记硬背和“超限刷题”上，如果我们到了大学和考研仍把“背诵知识点”当成学习方法，如果我们把“善于记忆”当成最强大脑的话，那么，ChatGPT足以让人恐惧。ChatGPT的学习能力非常强大，但再强，并没有摆脱人工智能“大数据、小任务”的大样本被动学习模式，也就是，当你向ChatGPT输入一个问题（写一个宣传某新产品的文案），这是一个“小任务”，它完成这个任务是凭借巨大的数据库而生成的。
ChatGPT并没有任何主动的思考，没有反思和判断，只是根据事先输入的程序规则在数据库飞速运转下完成这种“任务”。这有什么好怕的？它会因为窗外突然飞舞的雪花而爆发灵感，从而写出某段让人兴奋的佳句吗？不会。库克说：我不担心机器会像人一样思考，而更担忧人会像机器一样思考。ChatGPT写出的文案，不是机器的人化，反照出的恰恰是“人的机器化”！ChatGPT的强大智能对人是一种反向测试，如果你缺乏智识和智慧的追求，心智停留于智能崇拜，心理上只会被那种比自己强大无数倍的智能所支配和碾压。
诚然，ChatGPT也会带来一系列伦理问题，伪造和造假将出现，我们老师要学会识别出学生用ChatGPT写的作业；学术期刊也要学会甄别用ChatGPT写的论文。目前已有多个顶级期刊声明：禁止发表ChatGPT生成的论文！
实际上，ChatGPT 的真正价值，并不在于能够写出什么样的内容 —— 毋宁说这只是它的一个副产品而已。它真正的价值，在于改变了我们跟信息交互的方式。它的真正意义所在：它解决的是「信息太多」和「注意力太少」之间的矛盾。未来的解决方式或许会以「外脑」+「内脑」的方式加以实现。过度依赖 AI 告诉我们答案是危险的，我们应当把它作为拓展信息触及的渠道，辅助我们做出判断，而不是依赖它帮我们思考和决策。
四、ChatGPT中国版
据最新消息，中国版ChatGPT将于下个月与公众见面。在我国，ChatGPT概念股持续火爆，国内包括搜索、游戏以及投资等多个领域公司均对这一技术保持了高度关注。但相对于微软、谷歌给出具体技术落地方向的动作，国内相关上市公司仅发布了相关人工智能技术积累，具体商业化落地案例并不是很多。有业内人士指出，ChatGPT相关产业技术壁垒较高，如公司核心技术难以突破，进程将低于预期。此外，高昂的算力成本或也将拖累商业化进程。
方正证券研究所认为，目前，国际前沿AI技术发展迅速，AI的商业化图景也越来越清晰。我国在自然语言理解及相关AI技术领域处于全球领先水平，国内AI大厂都在加大AIGC领域的投入，人工智能技术提供商特别是NLP（Neuro Linguistic Program，神经语言程序学）头部厂商将率先受益，其中既包括独立技术提供商，也包括互联网厂商。开源证券研究所认为，高度拟人化的对话问答模式具有更好的交互体验，将进一步加强NLP技术的应用，如人机交互、智能客服、机器翻译、智能写作等。国内方面，政策环境持续优化，虚拟人、人机交互等场景需求旺盛，有望推动AI 技术在金融、政府、医疗等领域加速落地。
总的来说，ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的里程碑。该模型使得利用人工智能进行内容创作的技术成熟度大幅提升，有望成为新的全行业生产力工具，提升内容生产效率与丰富度。目前，一些上市公司已表态在该领域加大发展力度，也有部分上市公司获得了专业机构投资者的关注。不过，财通证券研究所也指出，ChatGPT 目前使用有局限性，模型仍有优化空间。此外，ChatGPT盈利模式尚处于探索阶段，后续商业化落地进展有待观察。
由于“无所不知”和高度智能化让ChatGPT在推出后受到用户追捧。作为AI行业的分支，当下正火热的ChatGPT与AIGC能否给国内AI行业企业带来弯道超车的机会？宜远智能吴志力博士对第一财经记者表示，中国在AI领域个别细分领域有全球优势，但整体而言还是扮演跟随者角色。既然AIGC与ChatGPT成为全球技术创新突破口，在中国也会成为下一波AI发展热潮掀开序幕的角色。
除了感叹于ChatGPT的惊艳体验外，国内业界也在迅速反思和行动：我们的差距在哪里？我们将如何正视和改进不足？哪些是中国从业者的机会？从事数字人研发的特看科技CEO乐乘认为，目前全球还没有能跟ChatGPT抗衡的大模型，业界共识是差距在两年以上。国内先不谈弯道超车，趁早追赶反而是更重要的。至少目前还没看到一家比较好的公司，把数据和模型的飞轮完整转起来。所以，我觉得这是我们赶超ChatGPT的难点。”一位业内人士坦言。
几乎所有受访人士都提到了OpenAI这家人工智能组织，所体现的纯粹创新精神和长期主义。但大多数中国业内人士认为，目前ChatGPT还是一个对AI技术范式的探索，它并不能代替搜索。“短期内可能大家会高估这个东西，但长期可能有很多人会低估这个东西。”这名游戏AI资深开发评价。但愿我国业界不要陷于这一矛盾中停滞不前。
参考文章：
ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命” 中国科技公司跟还是不跟？
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补充一点关于 ChatGPT 的思考
我们仍未知道那天所见的ChatGPT有多可怕
作者：广州华商学院特聘教授、未来媒体研究院院长
转自：“新传学苑”微信公众号
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