文章主题：文章关键词： ChatGPT, GPT大模型, 人工智能, 国外
风暴自ChatGPT 震撼亮相起。
在全球范围内，GPT大模型的卓越表现引人瞩目，它以惊人的速度展示着其强大的实力。它的不断进化和迭代，更是让人叹为观止。仅仅用了四个月的时间，GPT4就面世了，这一壮举无疑引发了人们的惊奇与赞叹。在国外的市场上，GPT大模型以其卓越的性能和快速的发展速度，成为了一股不可忽视的力量。
在我国这片多元发展的土地上，各种创新思维的碰撞和竞争从未停歇。近期，国内的一些大型互联网企业，例如百度和阿里，纷纷纷纷跟进，推出自己的对立产品，试图挑战国际巨头ChatGPT的地位。然而，与此同时，关于这些国产对标产品的争议声音也在逐渐增多。
一场新的技术革命正在悄然兴起，那么，我们与ChatGPT的距离究竟有多远呢？为此，我们有幸采访到了网易科技与北京智谱华章科技有限公司的CEO张鹏先生，从而得以深入了解这场技术革命的最新动态。
谈差距：国内大模型与ChatGPT之间的差距并不大
智谱AI在大模型领域的研究耕耘多年，其研发的GLM-130B模型堪称国内独树一帜，成为斯坦福大学基础模型研究中心的基础模型之一，能够与顶级模型抗衡。自从2022年8月份该模型发布以来，已经吸引了全球41个国家266个科研机构的使用请求。
在讨论国内外之间的差异时，张鹏指出，我国大模型与 ChatGPT 之间的差距并不显著。尽管国外在人工智能领域的布局较早，但我国许多大型企业和研究机构同样对此保持高度关注。
大模型技术因其高度的投入和严苛的要求，使得团队和算法的建设成为了一个系统性工程，因此，大家都对其进行了较为谨慎的投入。虽然中国的起步时间可能相较于国外稍晚，但这并不意味着国内在此方面没有任何作为。
为了激发更多人对大模型开发与使用的兴趣，促进技术创新和发展，智谱AI在今年3月推出了“中英双语对话模型ChatGLM-6B”。这一举措使得用户能够在单张消费级显卡上进行推理使用，从而降低了使用门槛。在此之前，智谱AI已经成功开源了GLM-130B千亿基座模型，此次推出的ChatGLM-6B则是智谱在大模型领域研究的又一重要突破。
谈落地：基座的能力上限非常关键
在当前的生成式AI领域中，张鹏将角色划分为三类。首先，第一类关注于底层模型和基础能力的构建，其目标是实现通用的模型，从而提升模型的通用能力、方法能力、多任务能力和跨模态能力等。其次，第二类则是基于基础模型的泛化能力，进行上层应用的开发。这需要结合场景和行业的深入知识与积累，以便迅速地解决行业用户所面临的实际问题。最后，第三类角色是作为辅助性技术的供应商，致力于解决工具提效等方面的辅助性问题。
智谱作为专注于底层模型的一类，张鹏强调，基座的能力上限是非常关键的。ChatGPT正是摸索出了一套方法来更好地发挥能力上限，而落地的动作也能对技术本身的能力进行验证，在不同场景下实现与用户的触达，获得用户的反馈，帮助对大模型的进一步优化。
张鹏很早便提出了Model as a Service的理念，主张提供从预训练大模型到API到应用多层级以及从云端到私有化到一体机部署的灵活部署方式。
他认为这种模型与服务的融合可以为传统软件工具驱动的IT系统注入智能驱动的能力，从而重塑整个IT系统的架构。这种重塑将使得IT系统更高效、更智能，进而降低开发成本，提升用户和应用者的收益。因此，Model as a Service的价值远远超过过去每一层形成的时候所带来的价值。
谈风险：马斯克们并不算极端
3月末，包括特斯拉CEO埃隆·马斯克等在内的数千名AI领域企业家、学者、高管发出了一封题为《暂停大型人工智能研究》的公开信他们在信中强烈呼吁：所有AI研究室立刻暂停训练比GPT-4更加强大的AI系统，为期至少6个月。人们对于人工智能发展的恐慌尽显。
对此，张鹏认为，马斯克等并不算极端，他们只是提出了暂停六个月来降低风险的建议，并没有真正要求封禁人工智能技术。相对以往对于克隆技术、基因编辑等的骂声，还相对温和，有助于防止技术发展过快而导致失控的风险。
对于中国来说，我们目前可能还没有太多的发言权，但是我们一直在技术发展过程中进行跟进，这件事情也是给我们敲响了警钟，在重视人工智能的发展和应用的同时，也不能忽视了其可能带来的影响。
安全性和伦理问题是自AI技术诞生以来，学界、社会和产业界共同关注的问题。然而，在技术发展的同时，解决这些问题还需要考虑到各个方面和群体的利益。技术发展的同时必然会产生新的问题，然而技术本身是可控的。世界不断进步，我们也不需要太过担心。
文章关键词： ChatGPT, GPT大模型, 人工智能, 国外
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