文章主题：关键词: ChatGPT, 语言模型, 技术应用, 资本市场反应
调皮的话：
你有多久没玩文心一言了？掐指一算，百度的文心一言发布还不到一个月，但总觉得是去年的事情一样。
🎉 ChatGPT引发了全球热议，中国科技巨头们紧随其后纷纷推出大型语言模型，然而在实际应用层面，它们的步伐似乎并未跟上。🌟 文心一言虽曾一度成为焦点，但如今已渐渐淡出人们的视线，反而成了教育培训领域的一笔意外财富，几百万的销售额让不少人眼前一亮。📚尽管市场上热闹非凡，但真正能在日常生活中广泛落地并产生显著影响的语言模型并不多见。开发者们仍在探索如何优化这些技术，以满足用户不断增长的需求。🔍相比之下，那些注重技术研发、持续迭代和用户体验的品牌，如AI领域的领军者，他们更有可能在未来的语言智能领域留下持久的足迹。🏆在这个创新与竞争并存的时代，科技行业的动态瞬息万变，只有那些能够紧跟潮流，同时坚守品质和服务的公司，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。🌟
🌟 商汤科技引领潮流，推出多款行业ChatGPT解决方案，创新技术赋能各领域！🎉 王小川前搜狗功勋人物，转身打造“百川智能”，已筹集巨额5000万资本，期待新篇章！🚀 知名人士王慧文的光年之外，进展顺利，正式迈入第二轮融资，科技巨头的布局日益显现。🔥 #ChatGPT #行业应用 #科技巨头动态
🔥ChatGPT热潮在中国持续高涨，然而投资者情绪冷却，导致多只相关股票遭遇重挫，比如网络安全巨头三六零的股价大幅下挫。尽管这类创新技术备受期待，资本市场的反应却显得冷淡。🚀
🌟【ChatGPT：科技潮流背后的语言艺术】🚀💡著名科技作家吴军近日揭秘了ChatGPT的核心——语言模型，这并非新鲜事物，早在1972年，他的恩师就开启了这一领域的探索之旅。历经岁月沉淀与深度学习技术的革新，直至2000年，语言模型才迎来真正的飞跃。🚀🔍如今，随着大算力和海量数据的推动，这项科技再次升级，但它对现实世界的影响力远未达到广泛恐慌的程度。别让恐惧笼罩，保持清醒头脑，警惕被“割韭菜”的陷阱。🛡️📚尽管ChatGPT带来了技术革新，但我们无需过度解读其颠覆性影响。相反，它提醒我们，语言的力量和持续演进的重要性。继续关注，理性看待，迎接科技带来的智慧与便利。🌐#ChatGPT #语言模型 #科技趋势
🌟面对巨头纷纷涉足的科技浪潮，尽管我们试图减轻焦虑，但挑战实不容忽视。💡百度、谷歌、阿里、京东这些行业巨擘的加入，引发了业界对未知未来的深度探讨。🤔专家们的观点众说纷纭，为这个快速变化的领域增添了复杂性。🚀然而，正是这种不确定性，也孕育了无限可能和创新机遇。让我们一起保持开放心态，迎接这个科技时代的挑战与机遇吧！🌐
🌟🚀吴军老师的大咖见解来啦！带你揭秘語言模型的演变历程，从起源到现代技术的飞跃，每个环节都充满智慧火花。他的独特视角让人眼前一亮，启发思考。但请注意，这里不是推销平台，我们的立场始终公正中立，只分享知识，不涉及任何商业信息。📚💬快来一起探索这个科技领域的宝藏吧！🌟
01
ChatGPT的出现，为什么会引起恐慌？
我知道，最近ChatGPT这事儿在中国很火，很多人在讨论，但很有意思的是，其实这件事在美国，已经没有太多人去谈论这个话题了。其实不光是ChatGPT，往前看十年，当时很多新技术出现的时候，我就发现在中国媒体上讨论的热度要远远高于美国。虽然那个技术其实主要出现在美国，但是中国人老百姓对此更关心。我认为这是一件好事，但也是一件坏事。
这个“坏”在于，这些技术实际上是被过度的炒作了，在这个过程中，有很多浑水摸鱼的人从中赚钱。就比如说区块链，当时炒得那么热，但如今这个事已经很少有人讨论了，对吧？这是第一个。第二个就是元宇宙，目前美国只有 Facebook一家还在坚持做。那到了中国，很多人就在讨论说，我们是不是将来会生活在一个完全虚拟的世界。最后，大概去年底到今年初，Facebook在这个领域几百亿美元投下去，一个响也没听着，最后开始了大规模的裁员。到了现在，被热炒的一个话题就是ChatGPT，有的人兴奋，有的人恐惧，还有我现在也看到在中国还有很多人在浑水摸鱼，试图再割大家一次韭菜。
02
ChatGPT的技术基础是什么？
从历史回到现在，其实ChatGPT的情况也差不多，背后是一个叫做语言模型的一个数学模型在发挥作用。换句话说，ChatGPT的背后是一个数学模型。在今天，这项技术显得很强大的原因主要是三个：
第一，它用到的计算量很大；
第二，它的数据量很大；
第三，今天训练语言模型的方法比以前要好很多。
那么，语言模型是什么呢？或者说它是一个什么时代的产物？
它是1972 年，由我的导师贾里尼克(Fred Jelinek)带领团队研发的一项技术。具体地讲，是他当时在IBM带着人来完成的一项技术，是用来衡量一句话或者一个语言现象有多么的可能产生。那它有什么用？它最初的用处是做的语音识别，后来是做机器翻译，再后来是做计算机问答，也就是我们今天熟悉的回答问题。
当时它就可以做摘要，比如举一个例子，有一篇一万字的文章，那么你怎么摘要出十句话能概括这一篇文章的内容，这对于做这个自然语言处理的人来讲，就是一个数学问题。也就是说，你的条件是什么？条件是这一万个字，然后你想得到的结果是什么？结果可能就是十句话，一百个字。然后这里头有很多种组合，你可以随便挑几个句子，也可以把有的句子拆成两段，把后面那些不太重要的修饰或者形容的部分去掉。然后，你也可以把两个句子合成一个句子，那么你在合成一段文本的时候，这个计算机就会计算一个概率，哪些句子合成在一起的概率比较大，它会按照概率帮你合成。
而我们今天看到的ChatGPT，就是这个大的语言模型，它就是会挑一个概率最大的、最有可能发生的这样一个文本来给你看。所以总体来讲，ChatGPT生成结果的过程，是一个用大量的计算资源来计算的过程。它需要非常庞大的数据量来支撑，有很多很多的GPU（电脑处理器）。没有这些东西的话，ChatGPT是做不起来的。
而且今天这个ChatGPT，其实不光是技术，还有很多人工在背后。他们还雇了一家公司，专门负责审核ChatGPT产生的结果。比如说，ChatGPT产生了一百篇摘要，都挺好，我已经分辨不出来了，那么这些人就负责帮我分辨一下，到底哪一篇更像是准确的摘要。
那实际上，你可以看到，ChatGPT背后就是一个语言模型，而这一语言模型的技术是1972年就已经有了的。到现在，经过了五十年，现在行业内其实大家并不觉得它是一个什么了不得的东西。在此以前，这个语言模型其实已经做了很多的事情。
你可以这样理解，“语言模型”之于ChatGPT，就相当于开普勒的这个行星三定律之于月食。
03
“语言模型”诞生之初是什么情况？
那么在发明的当时，语言模型是一个什么情况？
其实，在20世纪90年代的时候，用简单统计方法得到的模型很不准确。这就相当于，我打个比方，你观察行星，但用的是托勒密的地心说来预测，是很不准确的。所以，那时候我们开始引入了语法、主题、语义的很多信息。然后，这个语言模型就变得很复杂了。复杂之后就又带来了一个很大的问题。
什么问题？
比如，做一个很复杂的语言模型，这个语言模型当时有多少参数？600万个参数，就是说，这个语言模型大小基本上按这个参数来定。我那时候做的已经是那个时代能做的最大、最复杂的语言模型了。我当时用的还不是PC机，而是20台超级服务器，然后大概算了三个月才训练出这样一个语言模型。所以你看，它的计算量是非常大的。那么，第一版ChatGPT，它用的语言模型参数是多少呢？大概是 2000 亿个参数，大家可以看到这些年的变化。
所以，今天很多人问，ChatGPT在美国出现了，中国研究机构什么时候能做ChatGPT？其实，中国的大部分研究机构是做不了的，不是说研究水平的问题，而是因为ChatGPT太耗资源。今天的ChatGPT，可能光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱，所以成本和耗资是非常巨大的。所以，如果开完玩笑，问ChatGPT的最大贡献是什么，我倒觉得它对全球变暖是有很大贡献的。
所以，我想说的是，ChatGPT这件事，它的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实是蛮困难的一件事。
04
计算机擅长回答什么问题？
到了大概2010年前后，也就是13年前，语言模型能做到什么程度？我给大家看两个例子。这两个例子都是我在2014年离开Google以前做的。当时我负责的是Google的自动问答系统，就是让计算机回答问题。不过因为这个产品是英文的，所以在中文世界基本上没有太露脸。
我给你看一下谷歌回答的一个问题——为什么天是蓝色的，why is the sky blue？
它的回答是这样的：太阳光透过大气层到达地球时会发生折射，空气中的气体会让不同颜色的光散射到各个地方，蓝光波长短，比其他颜色折射率高，所以看上去天是蓝色的。
这是当时计算机产生的一个答案。公平地讲，这个答案比我自己写一段答案写得要更好，因为要解释这现象，你要知道不少物理学知识，而且这个句子看上去也挺合情合理的。而今天人们使用ChatGPT的一个目的，就是让他回答问题。
这里面，我给大家做个拆分。
其实，我们问计算机的问题可以分为两类，第一类叫做简单问题，第二类叫做复杂问题。简单问题就是关于事实的问题，比如某某明星是哪儿人，哪一年生的。这都是一些容易的问题，因为它是事实，有明确答案。
第二类是复杂问题，这也是大家觉得 ChatGPT 非常惊艳的地方。它能整合信息，回答天为什么是蓝色的，好像它自己有逻辑一样。再有一个，就是问过程的问题，比如说我怎么烤蛋糕，你能不把一步步写下来？今天我们问ChatGPT怎么烤蛋糕，它可以把这个过程给你写得很详细，多少杯水，加多少个鸡蛋，加多少面粉等等，它都可以告诉你。然后你根据它提供的答案，就真能烤出蛋糕，而且烤得可能还挺不错。
这是大家觉得很了不得的地方。但是你要知道，这件事，在2014年其实计算机已经做到了，而且做得很好。所以，这项技术本身并没有太多神秘的地方。
05
计算机和人，谁更擅长写作？
现在，大家热议ChatGPT，还有一个原因就是觉得它能写作。比如说写一个工作简报，这是今天美国人用ChatGPT用得最多的地方。我这周干了1234567，这七件事，哎，你看我就不用自己费劲地写了，我让ChatGPT生成一个，然后再编辑一下子就可以了。
但是，计算机写作这件事，其实你说难也难，说容易也容易，我可以给你举个例子。
用计算机写了两首诗，大家可以读一下这两首诗。
第一首诗是个五言诗，这是用我的话说，叫做李白风格的一首诗，大家可以读一下。这首诗就是计算机自己写的。实际上，你如果读一读，这个诗里还真有一些李白的这个特点。
那第二首诗，我也把图片放在下面了，你可以看一下。
先说一下，因为古诗都有平仄一说，但是我们现在的读音和当时的读音不一样，所以我们也没去管这个平仄到底合不合古，但是这个我们单从它的内容意境来讲，你读的会觉得很顺畅。
好，那么话说回来。第一首诗怎么做的？
其实再简单不过了，你就把李白的诗放到计算机里。李白诗一共1000 多首，也就一万来句话，这个对计算机来讲太简单了。它写的时候，就是把句子分拆开来，拆成两个字、三个字一组，比如“空愁”这是一组，“忆长安”这三个字一组。然后它就去拼刚才我讲的语言模型，算概率，哪个概率最大；拆完了以后，我就跟他提一个要求，说要写一首忆长安的诗，它就排列组合，生成出这个《忆长安》，实际上就是这么拼凑出来的。第二首诗稍微复杂一点。
但你知道这两个程序我写了多长时间？两天。这说明什么呢？说明你让计算机写出一些还挺像样的东西，其实不是一件很困难的事情，它没有你想得这么神秘，或者说计算机写作本身没有这你想得这么神秘。
那为什么这两首诗看起来特别好？因为这是唐诗，唐诗的格式是固定的。同样的道理，为什么用ChatGPT写周报写得好？因为周报的格式基本上是拉清单，那也是个固定的格式。包括，如果你读《华尔街日报》中文版，这里头我跟你讲，90%的内容都是计算机写的，只是你不知道。写完了以后人当然要给它一个主题，然后给它写的第一段话写个引子，然后给一个总结，起个标题，这是人要做的。
为什么写财经文章比较好？因为它有好多的事实在里头，格式也是固定的，所以这件事它做起来就很好。
我花这么长时间来讲ChatGPT的背景，实际上就是想说它并不神秘，不是一个什么很高深的机器在背后。一方面，ChatGPT依靠的是一个数学模型，而这个数学模型1972年就有了，只是今天它的计算能力非常强，靠蛮力计算。
那么，ChatGPT训练一次要耗多少电？大概可能是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次，这个非常花钱的一件事。
06
ChatGPT对我们到底有什么影响？
那么接下来讲讲，ChatGPT对人有什么影响。
这就要回到历史上来看了，每一次技术革命，其实它对人都会有一些影响。不过，ChatGPT它不算是一项新的技术革命，因为这我刚才讲了，这个过程很长，从20世纪70年代到90年代，我们做了很多事，90 年代到现在又有很多人做了很多事。这里头最大进步其实不是这个语言模型本身，实际上是后来2000年左右产生的深度学习，使得训练语言模型能比以前准确了，不是简单的做统计。
今天训练语言模型早已经不是简单做统计了，这才是ChatGPT能产生比较好的结果的一个原因。
至于说ChatGPT对人能产生什么样影响，这个问题我先不直接回答你，我先问你，刚才给大家看这两首唐诗，你有没有发现一个什么特点？对了，这两首诗写得不错，但是你原来对唐朝了解，不会因为多了这两首诗会有更新的了解。因为，ChatGPT它某种程度上有点像鹦鹉学舌，你先要说一段话，它才能跟着学。它说出来的声音可能很好听，但是它并不提供更多的信息。
今天互联网上90%的内容都属于这一类——不提供更多的新信息，也不是原创内容，也不是自己的感悟，无非是东抄抄，西凑凑。目前，抖音、快手这类短视频，我觉得99%的内容都属于这一类，没有营养，你读完以后可能觉得挺有意思，但实际上你在上面读了再多，其实对你没有任何帮助。
如果说ChatGPT真的威胁到了谁，我觉得威胁到的就是这一类人的工作，就是说这个抖音上头那个做短视频的，或者发布一些内容的，ChatGPT会做得比他们好很多。你就想这样一件事儿，假设说，有一群人天天把那唐诗三百首里头的句子翻来覆去的捯饬，也能捯饬出一些诗，那么ChatGPT捯饬起来肯定比人快得多，所以这项技术会对这一批人会有影响。
那么，什么人不会受到影响？就是内容创造的人不会受影响。
为什么我会这么讲？还记得刚才我说的“为什么是天是蓝色的”这个问题吗？Google为什么能回答这个问题？
因为在Google进行回答的时候，它大概把当时英语几乎所有的像样的句子都做了分析，大概有1000 亿句英语句子。那么实际上你会发现，在一些大学的网站上和NASA的网站上，它就有这个答案，只是我们把它拼拼凑凑，删删减减，就把它挑出来了。但是最早的物理学家做这项研究，把这个道理搞清楚，这个工作是有意义的，也是ChatCPT取代不了的。
所以我认为，从历史上看ChatGPT其实不算是一次技术革命，它影响到的都是那个比较懒的人，懒得动脑筋，创造新东西的人。真正探索人类知识奥秘的人，是不会被取代的。
07
ChatGPT能带来什么新的机会？
好了，讲完了这个ChatGPT的历史，我给你做一个简单的总结。
第一，不要恐惧。
今天是很多人恐惧ChatGPT，就如同不要像当年哥伦布遇到的牙买加土著人恐惧月食，一样的道理。
第二，不要勉强去找所谓的机会，该怎么工作就是怎么工作。
我看有同学问我，说苹果为什么这个不做ChatGPT，我说这就对了！这就是为什么苹果是世界上最有钱的公司，利润最高，市值最多。目前，很多所谓做这种人工智能的公司到现在都在亏钱。所以，这也是为什么很多同学有时候问很多太不着调的问题的时候，我就开玩笑地问他说，你的房贷还清了吗？你要没还清，你就好好回去工作，把工作做好，这才是对大家最有意义的事情，从历史上看也是如此。
第三，你要识破这些所谓的阴谋家或者想割你韭菜的人的那些把戏。
就是说，如果再来一个人假装哥伦布说他是神的代表，然后他能祈祷上天让这月亮出来，你不要信。所以你需要了解ChatGPT背后的一些科学原理。最简单的一些原理，像今天我讲的这些，你还是需要有所了解。
本文来源：学人Scholar 作者：吴军（吴老师在得到上正在开设课程）
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
