AI与物理

本文介绍了最近大火的聊天AI ChatGPT，由OpenAI公司发布，用户量迅速增长，甚至导致服务器压力过大。ChatGPT是基于旗舰GPT系列的语言模型，专门用于对话交互，它的成功反映了无监督学习领域的巨大进展和相关问题。尽管该模型在生成连贯文本和应急能力上有出色表现，但也存在缺乏常识、逻辑处理等缺陷，且容易误解用户意图。为解决这些问题，OpenAI采用了人类反馈强化学习技术，并对InstructGPT进行微调，以改进其理解和响应指令的能力。然而，ChatGPT的训练过程和所需人力资源仍然是关注点，关于模型信任度的程度也尚待探讨。

去年11月面世的聊天机器人ChatGPT在全球范围内引发热议，其创作和学习能力在多个领域得到体现，北密歇根大学哲学课论文、美国众议员演讲稿以及BuzzFeed等机构的合作都显示出其影响力。然而，ChatGPT对教育体系构成冲击，教授们调整教学策略以应对，一些学校甚至禁止使用。随着其用户量激增，资本如Meta和微软纷纷投资OpenAI，ChatGPT的渗透力引发担忧与创新并存。

谷歌柏林工业大学团队发布了超大规模视觉语言模型PaLM-E，参数量高达5620亿，集语言与视觉控制于一身，是VLM而非LLM，对物理世界有感知。谷歌长期技术投资多领域成果显著，面对ChatGPT威胁，加快了“生成式人工智能”集成产品计划，并推出Switch Transformer、Multilingual Language Model和NLG等新模型以抢占优势。外界积极评价谷歌的技术实力，但也指出模型复杂度与隐私等问题需要解决。PaLM-E基于Transformer架构，尽管基础相同，但其改进如瓶颈层和语言模型增强目标显示出优势，被视为transformer AI的代表作。

中国正积极追赶ChatGPT等人工智能技术的步伐。政协委员们建议通过产研协同和开放生态建设，打造本土的“微软OpenAI”组合，如推动大型科技企业与科研机构合作，设立长期开源项目，支持基础研究和人才培养，并优化采购制度以促进科技创新。贺晗则希望行业主管部门能通过多种方式鼓励数据、算法和算力基础设施的建设，形成有利于追赶的世界级生态。虽然面临底层技术不足和技术依赖的问题，但中国拥有应用市场大和数据优势，有望在经过努力后实现弯道超车。