ChatGPT现象背后的真相：人工智能革命悄然来临，挑战与机遇并存
文章主题：人工智能, 大语言模型, ChatGPT, 自然语言处理
新华每日电讯于2月21日发布了一篇名为《ChatGPT新观察：抑制泡沫，耐住性子》的文章。
ChatGPT在短短两个月内实现了1亿月活用户的增长，创下了历史最快纪录，这无疑是一个现象级的应用“爆红”。然而，在享受这一技术带来的便捷与高效之余，我们也应静下心来思考它所面临的挑战和未来可能带来的影响。当前，人工智能的发展仍面临着诸多挑战，如数据隐私、伦理道德以及技术突破等。但不可否认的是，AI将在全球范围内引领新的产业变革。新技术的热潮正在改变着我们的生活和工作方式，同时也为我们带来了新的机遇和挑战。因此，我们需要在这场技术革命的浪潮中保持清醒的头脑，理性看待其利弊，以期更好地利用和推动这一技术的发展。同时，我们也应该看到，每一次技术的革新都伴随着新的思考和探索，这也为我们提供了反思和进步的机会。总的来说，ChatGPT的成功让我们看到了人工智能的巨大潜力，同时也提醒我们要以冷静和理性的态度面对这场技术革命。只有这样，我们才能在新技术的浪潮中找到属于自己的位置，并享受到它所带来的便利和效益。🤖
距成熟仍任重道远
近期，ChatGPT在全球范围内迅速崭露头角。得益于其具备逻辑性的流畅对话和交互能力，这一技术受到了广泛关注，相关话题持续引发热议。在ChatGPT问世之前，人工智能领域的发展曾一度陷入僵局，甚至被视为“处于低谷”，然而如今，这项新技术再次成为各方关注的焦点。投资机构纷纷跟进，资本市场对相关概念进行了热烈追捧。
# 大语言模型的崛起：ChatGPT并非浪得虚名在当前的创新浪潮中，ChatGPT常常被外界视为焦点。然而，事实并非如此，真正的突破口实际上在于大语言模型。这一点，得到了原微软（亚洲）互联网工程院常务副院长、小冰公司首席执行官李笛的亲自阐述。他解释道，大语言模型是一种人工智能模型，它通过运用海量的文本数据进行训练，从而生成自然语言。这种技术已经取得了显著的成果，尤其是在自然语言处理领域。相比之下，ChatGPT仅仅是大语言模型的一种尝试。尽管它并非技术本身，但它确实反映了大语言模型在人工智能领域的巨大潜力。因此，我们不应该将ChatGPT视为这次创新浪潮的点，而应该看到大语言模型所蕴含的无限可能。
“🚀 大语言模型的成功，标志着人工智能自然语言处理曾经陷入的困境已被突破，这预示着未来五年内，该领域将见证众多创新诞生。
马雷，一位来自北京智源人工智能研究院的研究员，最近在一次公开场合表示：“当前，投资界和互联网行业都在迫切地寻找新的增长点和创新点。而这次新技术应用的推出，恰好满足了社会对于新变化的期待，因此引发了全球范围内的广泛关注。” #人工智能# #北京智源人工智能研究院# #马雷#
不仅如此，ChatGPT的技术成熟度仍有较大的提升空间。多位人工智能技术专家坦言，以ChatGPT为代表的大语言模型的调试，还处于“手工作坊”的阶段，其基本技术标准和模式尚未形成行业共识。
李笛说，“调试”才是这一技术的重中之重。在训练模型后，要真正让一个模型变得更加好用，同时要符合商业规律，至少还要花9倍的资金成本和时间成本进行调试。
“为何ChatGPT的英文输出结果的逻辑性和准确性要远大于中文结果？就是因为OpenAI将调试的大量精力花在了英文数据而非中文内容。”他说。
全球各大商业巨头已加速布局。在国际上，微软已经发布由ChatGPT支持的最新版本的Bing（必应）搜索引擎和Edge浏览器。微软CEO纳德拉称：“搜索引擎迎来了新的时代”。美国搜索巨头谷歌公司随即跟进，2月初展示了其研发的聊天机器人巴德（Bard），并计划大范围推广。
国内企业亦加紧布局，百度宣布3月将推出中国版的ChatGPT“文心一言”。此外，阿里、腾讯、小米、字节跳动、快手等互联网科技公司也纷纷加入相关领域，开展研发和布局。也有地方政府“跟进”宣布支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型。
科技巨头成本高企，行业将重新洗牌
业界认为，ChatGPT展现出来的技术潜力，将迅速渗透到更多服务场景，成为多个行业和领域的重要工具，诞生颠覆性和更加明确的应用落地。但与此同时，目前技术尚处于早期阶段，其自身存在较多问题，仍不能回避。
首先，ChatGPT的火爆主要是技术范式改变，从而带来新用户，并没有成熟应用的商业场景。在美国，目前绝大多数用户为“写论文作业”的学生，而其他用户更多为尝鲜使用。同时，学术界因为算力和数据规模限制，研发能力捉襟见肘，产业界因为巨大的投入可能累及企业利润，难以大规模投入资金。
数据显示，OpenAI为了让ChatGPT的语言合成结果更自然流畅，共用了45TB的数据、近1万亿个单词来训练模型。这大概相当于1351万本牛津词典。训练一次的费用就高达千万美元。
除了训练成本，运行成本同样令人吃惊。一名了解ChatGPT研发的内部人士透露，ChatGPT在线上服务时对算力的消耗，公司每年要为每个用户负担的成本高达几十美元，为达到较好的交互质量所做的训练，需要大量资金和硬件支持。
中国工程院院士邬贺铨认为，算力水平的提升和大规模应用，推动预训练大模型的产生。ChatGPT的出现，使得预训练大模型进入可商用化的程度，这是一个很大的进步。但它的应用仍有一定局限性。“它还是一种靠大量的算力来堆砌，能用得起这么大规模的算力来支撑的公司，全世界还是少数。”他说。
无论用ChatGPT去做客服，还是做游戏里的角色（NPC），成本都可能令企业难以承受。这在游戏行业已有先例，业内人士介绍，此前曾有一款游戏引入了AI驱动的NPC，但之后并未普及。其原因主要是因为成本高企，NPC和游戏玩家之间的高质量对话，可能产生每位用户一年2000元人民币的运营成本，游戏公司无法负担。
其次，如何形成新的商业模式，目前仍有较大的不确定性。其中，ChatGPT准确率不高的问题不容忽视。
再次，人工智能技术在虚假信息、学术剽窃、泄露隐私、舆论导向等方面的社会性风险，会因为使用的庞大数据规模被进一步放大。OpenAI也承认，ChatGPT“有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案”。
面对挑战，为何ChatGPT仍然让各大公司蠢蠢欲动，纷纷投入？业内人士认为，因为这是一次颠覆现有商业版块的重大机遇。
“对于一个行业中的挑战者而言，他有机会利用一个技术范式的革命，在一定时间窗口期内，获取新的用户，支出的就是获客的成本。”李笛。
对于牢牢占据市场的大公司而言，这是一场不得不参加的“保卫战”。面对新技术带来的降维打击，如果不跟进，只可能被淘汰。
在国际人工智能联合会理事会前主席、香港科技大学教授杨强看来，“大模型”的发展速度远比业界想象得快。他认为，今后人工智能的商业版图将会走向两个类别，一类是有资源投入，可以做预训练的大公司、大机构，没有特定任务预先做一个模型，成为市场上“赢者通吃”的领先者。另一类是对不同的应用内容进行小模型的训练的垂直行业，将诞生很多“小而美”应用场景。
抑制泡沫，打破“时间壁垒”比“技术壁垒”更重要
随着ChatGPT带来的算法突破，不少企业纷纷宣布在机器人、智能语音/视觉、AIGC智能写作等领域加快研发，新一轮基于内容生产的人工智能应用，有望不断落地，拓展泛AI技术在现实生活中的覆盖范围。
腾讯前沿科技研究中心主任王强认为，以ChatGPT为代表的新技术有望迅速落地多个场景：在搜索引擎领域，通过技术融合优化现有搜索模式，提供更准确信息；在教育、医疗、广告营销、电子商务等专业服务领域，提供内容服务，甚至替代部分初级的专业工作；与智能网联汽车、智能音箱、智能电视等新智能载体结合，满足受众的内容需求。
多位专家认为，ChatGPT的出现可能引发新一轮人工智能科技竞赛，在大语言模型领域的全球竞争已趋白热化。
“OpenAI的成功，就是因为它真的耐着性子，耐着寂寞完成了调试工作。”李笛认为，现在最需要的是经验、人才和耐心，潜心钻研技术，保持研发定力。
一些行业巨头、地方政府开始出现“大干快上”的苗头，一些投资人开始挖掘人才。美团联合创始人王慧文在社交媒体发帖称出资5000万美元打造“中国的OpenAI”，望揽业内顶级研发人才。
“一些人现在搞ChatGPT，一看半年前，还在搞元宇宙、区块链，不少资本缺乏坐冷板凳的精神，缺乏工匠精神。现在更需要打破的是‘时间壁垒’，而不是‘技术壁垒’。”
一名业内人士表示，“有的研发人员工资预期一下翻了几番，但是产品还是一样，竞赛式的盲目扩张必然造成算力资源的无谓浪费。”
今年2月初，我国某家初创公司发布智能程序号称向ChatGPT宣战，并上线相关产品，但不久后，其微信小程序便无法打开。
杨强认为，应避免行业的泡沫，推动产业稳定发展，减少过度开发、集中上马、资源浪费等问题。同时，针对ChatGPT可能出现的学术伦理规范、社会秩序等问题，应号召业界进行推演，并在技术研发中采取备案、语料库筛查等方式予以规避。
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