去年11月以來，一款名為“ChatGPT”的聊天機器人程序開始在海外爆火，到今年2月份，ChatGPT更成為幾乎每天都能見到相關熱搜的“頂流”。

　　熱烈的討論聲中，很多人驚呼：“《流浪地球2》里那個不斷自我學習，最終演化出自主思維的'MOSS’，或許離我們已經(jīng)不遠?！?/p>

　　也有人認為，ChatGPT與Siri、小愛同學、小度等人們熟悉的智能助手沒有本質(zhì)區(qū)別，不值得過多關注。

　　網(wǎng)友讓它寫詩、寫小說、寫工作簡報、寫朋友圈文案，甚至用它寫代碼、寫論文……ChatGPT究竟是一款怎樣的產(chǎn)品？它緣何突然爆火？它能做到哪些事情？會有人因此被“搶飯碗”嗎？未來發(fā)展將走向何方？我們采訪到業(yè)界專家和多位ChatGPT使用者，試圖解答這些問題。

　　“不是新東西”的ChatGPT

　　突然就火了？

　　ChatGPT，全稱是“Chat Generative Pre-trained Transformer”，可直譯為“作交談用的生成式預先訓練變換器”。它是美國公司OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序，能用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。

　　到今年1月，ChatGPT僅用不到兩個月時間，就累計了超過1億用戶，打破了此前Tik Tok用九個月時間將用戶數(shù)累計到1億的速度。

　　南開大學計算機學院、網(wǎng)絡空間安全學院副院長劉曉光表示，雖然ChatGPT進入大眾視野的時間并不長，但OpenAI的GPT產(chǎn)品幾年前就已在從業(yè)者中產(chǎn)生巨大影響。從技術(shù)層面來說，ChatGPT并不是個新東西。

　　“2016—2020年，OpenAI陸續(xù)發(fā)布了GPT的1.0、2.0、3.0版本，去年11月底發(fā)布的ChatGPT可以視作GPT-3.5。雖然大多數(shù)普通人是最近才知道'GPT’這種利用大數(shù)據(jù)的預訓練大模型，但更早的GPT-3已經(jīng)在計算機學界和業(yè)界產(chǎn)生很大的影響。國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)公司早在這波熱潮前，就擁有自己的預訓練大模型項目。”

　　劉曉光認為，ChatGPT之所以能夠突然爆火，可能有這樣幾個原因：“一是此前幾代GPT更多是面向商界提供技術(shù)支持，而ChatGPT則是直接面向大眾，誰都可以提問，回答也只需等幾秒，更多的人能簡單而直觀地了解它的作用；二是它發(fā)布時正值國外的大學考試季，很多學生拿它寫論文、交作業(yè)，而ChatGPT能給出相對完整的回答，解決了學生的實際問題，由此迎來用戶快速增長。當然，它火熱到一定程度后，也不排除有科技巨頭企業(yè)、科技媒體的過度關注和一些炒作現(xiàn)象?！?/p>

　　“好得嚇人”？

　　ChatGPT突破了怎樣的難點？

　　去年12月，埃隆·馬斯克曾公開表示ChatGPT“好得嚇人”（scary good），并認為強大到危險的人工智能已經(jīng)離我們不遠。微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾·蓋茨接受媒體采訪時表示：“ChatGPT將改變我們的世界?！苯眨〇|集團副總裁何曉冬接受媒體采訪時表示：“ChatGPT是第一款真正意義上的人工智能原生的產(chǎn)品，就像第一款iPhone，一出來就展現(xiàn)出高完整度，高體驗性，高平臺性。”

　　埃隆·馬斯克稱ChatGPT“好得嚇人”

　　行業(yè)巨頭為何如此高度評價ChatGPT？很多人表示不解。有網(wǎng)友在互聯(lián)網(wǎng)中提問：“能與人對話的Siri、小愛同學、小度等智能助手已然不少，若論及AI技術(shù)，幾年前的阿爾法圍棋(AlphaGo)也曾引發(fā)極大關注，ChatGPT究竟特殊在哪里？”

　　劉曉光表示，在不少計算機領域業(yè)內(nèi)人士看來，ChatGPT的橫空出世，給AI領域帶來的沖擊，更甚于七年前的AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進行并獲勝的那場圍棋人機大戰(zhàn)。

　　“從30年前IBM開發(fā)的國際象棋電腦'深藍’戰(zhàn)勝世界冠軍卡斯帕羅夫，到幾年前AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍，其間雖有算法、算力的巨大差異，但本質(zhì)上仍沒有跳出'讓計算機在固定場景下干固定的事’這個范疇，而這恰好是計算機最擅長做的事?！眲怨饨榻B道，“而ChatGPT面對的是一個'open world’——上億用戶要問它什么問題，完全是不可預知的。ChatGPT需要根據(jù)具體場景，自行組織各種回答。這恰恰是AI開發(fā)的難點，而ChatGPT在很多時候表現(xiàn)得很好?！?/p>

　　關于“open world”場景下AI運作之難，劉曉光做了一個簡單類比：“如今的智能駕駛技術(shù)大多仍應用于礦山、港口和室內(nèi)工廠等特定的封閉環(huán)境，這種'close world’不會讓AI遇到太復雜的問題。相對的，公共道路上的智能駕駛則難實現(xiàn)得多。其中一個原因，就是AI面對開放的、不可預知的環(huán)境時，其運作難度指數(shù)級上升?！?/p>

　　劉曉光認為，從核心概念來看，ChatGPT相比于Siri、小愛同學、小度等智能助手，其本質(zhì)仍是語言模型，核心技術(shù)并沒有顛覆性創(chuàng)新。區(qū)別在于，ChatGPT的模型足夠大、有更多的數(shù)據(jù)以供訓練、處理數(shù)據(jù)的軟硬件能力更強，而Siri、小愛同學等軟件的學習能力、數(shù)據(jù)量都要差很多，甚至可以說是質(zhì)的差別。

　　“ChatGPT在學習能力、數(shù)據(jù)處理量上的優(yōu)勢，讓它所能處理問題的邊界大大拓寬，甚至可以說，它是一款完全不同的產(chǎn)品。有研究者的觀察分析表明，ChatGPT已展現(xiàn)出一個接受過大學教育的普通本科生的知識水平。這與此前同類產(chǎn)品有著云泥之別，也是讓業(yè)界震驚的地方?！?/p>

　　一場“調(diào)戲”ChatGPT的狂歡

　　圍觀機器人“一本正經(jīng)地胡說八道”

　　值得注意的是，ChatGPT在中文互聯(lián)網(wǎng)爆火后，很快引發(fā)了一場意料之外的狂歡——用戶們爭先恐后地“調(diào)戲”它。

　　與蘋果的智能語音助手Siri遇到復雜問題時動輒回答“對不起，我好像不太明白”不同，ChatGPT展現(xiàn)著一種盡可能用自身邏輯組織語言、回答問題的傾向。甚至對很多人們一眼看上去像是在搞怪的問題，它也會給出答案。這種“一本正經(jīng)地強答”，讓用戶產(chǎn)生了極大興趣。

　　一些“強答”反映了ChatGPT有時并不能完全理解自己所回答的問題。例如，當問及“為什么房子不蓋成實心的”時，ChatGPT會“不厭其煩”地從空氣無法流動、沒有通風系統(tǒng)等方面論述這樣的房子對健康不利，但似乎沒有“意識”到這樣的房子本就無法住人。

　　網(wǎng)友“調(diào)戲”ChatGPT的問題（圖片來自網(wǎng)絡）

　　涉及專業(yè)知識類的問答，同樣鬧出了不少笑話。B站一位歷史區(qū)up主詢問ChatGPT幾個問題后得到的答案顯示，ChatGPT會混淆春秋戰(zhàn)國時期七雄之一的魏國、三國時期割據(jù)政權(quán)之一的曹魏，以及十六國時期鮮卑拓跋氏建立的北魏。無獨有偶，ChatGPT還會將“南朝宋”與“南宋”張冠李戴。

　　ChatGPT“一本正經(jīng)地胡說八道”（圖片來源：b站up主“稚嫩的魔法師”）

　　由此導致的結(jié)果，往往是亂答一通。一位歷史學博士告訴記者，這些“一本正經(jīng)地胡說八道”的答案固然好笑，但奇怪的是，它的回答在邏輯表達上卻似模似樣，不像是隨意從網(wǎng)上抄來的，“我看到有人使用ChatGPT問一些學術(shù)問題，它給出的答案甚至包含了引用論文、論文號等等細節(jié)，結(jié)果一查，這些'參考文獻’全是chatGPT自己編的，讓人啼笑皆非。真不知道它是怎么得出這種答案的。”

　　“要討論ChatGPT'胡說八道’的緣由，就不得不提到此類產(chǎn)品目前的一個缺陷，就是可解釋性很差——預訓練大模型中的神經(jīng)網(wǎng)絡存在成千上萬層，AI通過深度學習，自行構(gòu)造出一個復雜規(guī)則。人們能看到的，往往只是它針對問題所輸出的一個結(jié)果。因此，無論答案是正確還是錯誤，人們都很難對AI為何得出該答案進行解釋?！眲怨庹f道。

　　多位使用過ChatGPT的用戶告訴記者，ChatGPT的回答很少出現(xiàn)“句不成句”式的表述硬傷，但卻不時出現(xiàn)邏輯與事實錯誤。越冷門、越小眾的領域，這種錯誤就越明顯。

　　出現(xiàn)這種現(xiàn)象，或與ChatGPT所學習、訓練的數(shù)據(jù)構(gòu)成有關?！氨娝苤?，一個產(chǎn)品用得人越多，往往就變得越來越好用，這是因為用戶的使用行為本身就是一種反饋機制，能夠幫產(chǎn)品自我改進。ChatGPT也是如此，在問題集中的領域，它有更多的樣本去學習、訓練、自糾；而偏門的知識領域，ChatGPT就缺乏足夠數(shù)據(jù)來深度學習，于是就會'胡說一番’。”劉曉光表示，最近他使用ChatGPT的過程中，當詢問常見問題、新聞事件等，往往能獲得比較準確的答案，而一旦詢問相對偏門的知識，ChatGPT就開始明顯地“放飛自我”。

　　由此衍生的另一個話題，就是ChatGPT輸出答案的可靠性——它給出的結(jié)果是否正確，將由誰來判斷？如果無法判斷，也就無法進行正確的反饋。而眾所周知，正確的反饋對產(chǎn)品迭代十分重要。

　　另一方面，大量“胡說八道”式的垃圾內(nèi)容被ChatGPT生產(chǎn)出來，似是而非、經(jīng)不起二次校正的不可信內(nèi)容廣泛出現(xiàn)，會削弱整個內(nèi)容平臺的公信力，讓人們對ChatGPT或同類產(chǎn)品的可靠性產(chǎn)生質(zhì)疑。

　　畢竟，在當下這個充斥海量信息的社會中，相比于“信息密度”，人們往往更渴求的是“信息精度”。

　　“飯碗不保”？

　　人們該擔憂嗎？

　　ChatGPT橫空出世所引發(fā)的另一個爭論，則相對更加嚴肅現(xiàn)實：會有人的工作崗位被ChatGPT取代嗎？

　　自有AI技術(shù)誕生以來，類似的話題就不絕于耳。但要回答這個問題，就要跳出對AI技術(shù)的盲目崇拜與“調(diào)戲”式的玩鬧心態(tài)，嚴肅地正視一個問題：ChatGPT目前究竟能干什么，或者即將能干什么？

　　對這個問題，ChatGPT自己給出了聊天機器人、自動文本生成、自動翻譯、情感分析、內(nèi)容摘要、數(shù)據(jù)分析、虛擬助理等具體應用的場景。事實上，在這些領域中，ChatGPT已證明了自己比此前所有產(chǎn)品都要做得好，而且好得多。

　　劉曉光認為，長遠來看，技術(shù)進步帶來業(yè)態(tài)調(diào)整是必然結(jié)果。但一項新技術(shù)是否將帶來就業(yè)沖擊，以及具體將帶來何種沖擊，歸根結(jié)底還是要看技術(shù)落地的順利程度。

　　“目前來看，ChatGPT對圖片制作、文字生成、媒體內(nèi)容生產(chǎn)、虛擬人服務、工作匯報、翻譯、編程、搜索引擎等領域會造成較大沖擊。就在2月7日，微軟已宣布推出有ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎必應（Bing）和Edge瀏覽器，這已然極大地改變了搜索引擎的競爭格局——毫無疑問地，從'逐條抓取數(shù)據(jù)’到'直接給用戶呈現(xiàn)答案’，這必然是更符合用戶需求的方向?？梢钥吹?，新技術(shù)的更迭如火如荼，有時人們說巨大變革就在眼前，并非夸大其詞?！眲怨饨榻B道。

　　內(nèi)嵌了ChatGPT的Bing搜索，直接制訂了提問者想要的訓練計劃

　　但劉曉光同時表示，正如前面所指出ChatGPT尚存在缺陷，其回答仍時常表現(xiàn)出不可靠性：“就拿ChatGPT所呈現(xiàn)的文字表達來說，要將它應用于實際場景，還離不開人的指導、檢查與驗證?！?/p>

　　從社會分工的角度來說，面對ChatGPT的沖擊，首當其沖的是重復性勞動較多的、不需要太多創(chuàng)造力的工作。而創(chuàng)造力，正是當前如何拼算力、燒財力，也無法讓AI輕易跨越的一道鴻溝。

　　“人為什么會擁有創(chuàng)造力？迄今為止，這個問題連人類自己都無法說清，更遑論把創(chuàng)造力教給機器了。到目前為止，AI最擅長的仍然是'照章辦事’，本質(zhì)上還突破不了'創(chuàng)造力’這一關，ChatGPT也不例外?！眲怨庹f道，“如果哪天AI突破了創(chuàng)造力這一關，那么人們要擔心的，也不僅僅是某幾個行業(yè)的就業(yè)崗位問題了——屆時整個人類社會都會面臨翻天覆地的變化?！?/p>

　　預訓練大模型

　　未來將走向何方？

　　早在2015年奧特曼、彼得·泰爾、里德·霍夫曼和埃隆·馬斯克等一群科技領袖創(chuàng)立OpenAI時，OpenAI還是一家非營利企業(yè)。公司創(chuàng)始人們認為，要避免人工智能技術(shù)壟斷在少數(shù)巨頭手中，要通過開源促進技術(shù)開放。

　　但隨著項目進展，訓練機器學習模型所需的資金越來越龐大，OpenAI開始成立一家營利性分支機構(gòu)。2019年，風險投資人微軟入局。時至今日，微軟和OpenAI 之間的財務命運和技術(shù)變得越來越融合，今年1月份，隨著ChatGPT的爆火，微軟又向OpenAI追加了100億美元的投資。

　　當前，ChatGPT仍處于免費試用狀態(tài)，但不斷有消息稱其將很快推出收費版本。同時，Bing搜索已內(nèi)嵌ChatGPT，更有消息稱微軟或?qū)袰hatGPT嵌入Office辦公軟件中，這不啻將是對辦公生態(tài)的又一次革新。

　　內(nèi)嵌了ChatGPT的Bing搜索在寫詩

　　“預訓練大模型”類軟件將走向何方？在業(yè)內(nèi)人士看來，雖然ChatGPT的核心理論已不算新鮮，但開發(fā)同類產(chǎn)品所需的資金和人力，某種程度上已構(gòu)成了新的門檻。

　　“早在前一代GPT中，模型訓練一次的花費就高達千萬乃至上億美元，非常昂貴。OpenAI預計將在今年內(nèi)發(fā)布GPT-4，那將是萬眾期待的進一步升級，同時也意味著它需要更多數(shù)據(jù)和更高計算力，這些都需要大量資金和人力。因此，開發(fā)同類產(chǎn)品的門檻在不斷變高。”劉曉光說道。

　　大勢之下，國內(nèi)計算機業(yè)界有哪些機遇和挑戰(zhàn)？劉曉光認為，當前國內(nèi)外公司在開發(fā)預訓練大模型產(chǎn)品的核心理論上，存在的差距并不算很大，但在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析處理的能力上，“后來者”們?nèi)杂幸汾s的距離。

　　“如果把機器賴以訓練、學習的數(shù)據(jù)比作食材，那這種食材就需要通過收集、處理變成適合吸收的樣子，這不是一項簡單的工作。無論文字還是圖片、視頻，它們一般都需要進行人工標注，這不是短時間投入大量資金就能立刻見效的事，而是需要很多人力和時間的積累。因此業(yè)內(nèi)也有說法稱，數(shù)據(jù)才是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最重要的資產(chǎn)，甚至有人將數(shù)據(jù)比作企業(yè)的'護城河’?！眲怨庹f道。

　　“預訓練大模型”類軟件未來將如何發(fā)展？劉曉光認為或許將指向三個特征：“一是數(shù)據(jù)量越來越大，計算力越來越強，包羅萬象；二是向?qū)I(yè)化領域進軍，在某一細分領域把信息精度做向極致，如醫(yī)療、法律、體育、編程等垂直分類；三是與具體應用場景深度結(jié)合，不僅僅停留在'chat’，而是與虛擬人表演、電商營銷、售后客服、陪護老幼人群、文藝創(chuàng)作等場景相結(jié)合。ChatGPT所展現(xiàn)的潛力，預示著它有能力在這些領域大有作為?！?/p>