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ChatGPT:奇点镜像

在今年春天来临之际,人工智能领域的革命性技术ChatGPT“挥动翅膀”,引发了一场全球范围内的AI热潮。这股热潮自大洋彼岸涌来,势不可挡。

两个月内用户数量突破一亿大关的ChatGPT AI聊天机器人在市场上引起了广泛关注。这款产品的语言能力远超预期,展现了卓越的”情商”,并具备了专业性的研究报告撰写、论文编辑以及投资顾问分析等功能。这使得全球资本市场为之动容,各大科技巨头纷纷跟进,宣称将推出类似的产品。近期,相关概念股的股价飙升,显示了市场对ChatGPT背后价值的期待,以及其未来可能开辟的商业空间。

我们对人工智能的未来发展充满期待,曾经只存在于科幻电影和动画片中的人形机器人有望不久后变成现实。然而,在这场科技热潮中,我们需要冷静地思考一下,这究竟是一场即将到来的颠覆性革命,还是人们对于人工智能技术的一种焦虑性期待?同时,我们也需要探讨,人工智能在未来将会遇到哪些挑战和局限性。(林曦)

ChatGPT的热度持续上升,尤其是在资本市场中所产生的“助涨效应”更是引发广泛关注。这使得越来越多的上市公司开始关注并跟进这一热门话题。

ChatGPT 背后的技术能力十分强大,这并不是一个简单的任务,也不可能在短时间内实现。因此,一些业内专家建议,我们不应该将 ChatGPT 仅仅视为一个资本炒作的话题,而应该更加关注这个产品以及其背后的技术能力,并探讨如何进一步推动 AI 产业的发展。

要实现理性的回归,我们需要将ChatGPT的讨论范围限制在技术和应用层面。近期,多位AI领域的专家就ChatGPT以及相关技术的应用与特性分享了自己的见解和思考。

图片来源:视觉中国

与物理世界存在距离

我可以肯定地说,旷视研究院的基础科研负责人张祥雨向21世纪经济报道透露,ChatGPT在数据的深度、核心技术的掌握以及用户体验的优化等方面,都堪称AI产品的里程碑。

张祥雨指出,从智能视角审视AI的发展,若想使其能够大约达到模拟人脑的水平,那么它需要具备“感知、决策、执行、反馈及知识记忆”等关键模块。而ChatGPT的关键技术在于AI语言大模型的运用,其核心目标在于赋予AI模型逻辑推理的能力,并让其获取全互联网的知识。当前看来,ChatGPT在这两个方面都取得了显著的进步,因此其在决策与知识领域的表现也相对突出。

但是,张祥雨也指出,ChatGPT基本上没有跟物理世界发生关系,包括输入和输出。这是因为人类在物理世界的生存能力和基础运动能力,看似简单,其实都经过漫长的进化,底层机制是更难被破解的。某种意义上来说,是一种更难学习的智能。

在其看来,人工智能会在未来几年更快速地发展和应用,并从两个方向改变我们的世界:一是“AI in Digital”,即以 AIGC为代表的技术浪潮,通过重构内容生产力,让数字世界发生变革;二是“AI in Physical”,即以特斯拉为代表的企业,通过构建不同形态的机器人载体,对物理世界进行改造。

“‘AI in Digital’和‘AI in Physical’是两条不同的技术路线,相辅相成,对我们的未来会产生根本性的影响。而‘AI in Digital’背后的生成式大模型也为‘AI in Physical’的发展带来了新的机遇”,张祥雨说。

需要工程化能力

对于ChatGPT,腾讯研究院资深专家、前沿科技研究中心主任王强从“大模型”技术的角度进行了分析。其表示,当前的人工智能大多是针对特定的场景应用进行训练,生成的模型难以迁移到其他应用,属于“小模型”的范畴。

小模型的迁移过程不仅需要大量的手工调参,还需要给机器喂养海量的标注数据,拉低了人工智能的研发效率,且成本较高。而大模型通常是在无标注的大数据集上,采用自监督学习的方法进行训练。之后,在其他场景的应用中,开发者只需要对模型进行微调,或采用少量数据进行二次训练,就可以满足新应用场景的需要。

这意味着,对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益,大幅提升人工智能的适用场景和研发效率。这也是为什么大模型近年来会成为业界重点投入的方向。

比如推出ChatGPT的OpenAI,其早在2020年就推出了大型语言生成模型GPT-3(Generative Pre-training Transformer 3),其训练参数量达到1750亿,在当时,这已是世界之最。而当前ChatGPT的版本为GPT3.5,是在GPT3之上的调优,能力进一步增强。

然而,要仅比较模型大小,那在GPT3推出后,业内已经涌现出更多比其更大的模型,但为什么这次是ChatGPT成功破圈?王强认为,ChatGPT是非常成功的一次从技术研发到工程化、再到点燃大众热情的经典案例。

王强进一步分析指出,在技术创新层面,OpenAI不断引入新的技术路线,比如这次引入的强化学习方法,就很好地提升了模型的效果。除此之外,OpenAI在组织文化、反馈机制、项目策划等方面的各项工作,也都共同推动了ChatGPT的成功。

比如项目策划方面,王强认为,一个影响力出圈的技术,与其项目策划密不可分。ChatGPT的问答和多轮对话形式,就很好地激发了大众的热情和创造力。

此前,Gartner已连续两年把AI工程列为年度战略技术趋势之一。在Gartner看来,AI工程化是AI大规模发展的必经之路。因为任何行业或企业,只要有场景、数据和算力,都可以落地AI应用,但落地效率、周期会远超预期。

这也进一步提醒我们,在越来越多企业鼓吹自己具备类ChatGPT技术时,外界更要冷静思考,仅有数据哪怕也具备一定算法和算力的公司,它真的能够创造出ChatGPT吗?

技术应用广泛

不过,虽然不是人人都具备创造ChatGPT的能力,但并不影响该技术具有广泛的应用性。目前,关于ChatGPT技术的应用讨论热度比较高的是搜索引擎,包括谷歌、微软以及百度等公司,都正在将ChatGPT技术融入其搜索引擎当中。

王强认为,短期来看,ChatGPT不会替代搜索引擎,但长期看来,通过融合,ChatGPT会推动形成新的搜索引擎。

从回答问题的角度,ChatGPT尽管已经十分强大,但其仍然无法替代现有搜索引擎的作用,未来仍要解决实时信息源以及置信度的问题。不过,ChatGPT的出现,确实给搜索引擎带来了新的思路,也有可能会推动出现新的搜索体验。

而除了搜索引擎之外,王强认为ChatGPT将会给更多领域带来变革。比如,ChatGPT会成为未来人机交互的一个新入口,从而改变现有APP的交互方式,以更为自然的对话方式,让用户来使用软件和调用技能。

此外,像是火热的数字人,通过ChatGPT这样的模型提供对话能力,能让数字人具备有趣的灵魂。同时,该能力也可以嵌入到机器人中,让未来的机器人更聪明。

开发者也可以利用ChatGPT这样的底层平台,在大模型基础上根据不同行业和场景进行模型调优,从而创造出各类满足用户需求的丰富应用,从而形成对话式AI的生态。

而在教育、医疗、广告营销、电子商务、市场和战略咨询、企业服务、编写代码等专业服务领域,ChatGPT技术也能成为更为专业的人类助手,不仅可以生成内容,还可以调用各种专业能力,甚至替代部分初级的专业工作。

此前,有研究报告认为,得益于模型泛化能力强、长尾数据的低依赖性以及下游模型使用效率的提升,大模型已具备了“通用智能”的雏形。并且在大模型的助力下,人工智能技术从五年前的“能听会看”,已走到今天的“能思考、会创作”,未来有望实现“会推理、能决策”的重大进步。

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关键词:ChatGPT,人工智能,AI聊天机器人,AI产业

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