「人汽」ChatGPT带来的兴奋、恐慌,以及如何影响汽车业?

作者:宋家婷

ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生。那么,它到底能带来什么积极影响?

科技的每一次重大迭代都会引起人类的兴奋与恐慌。

就比如突然火出圈的ChatGPT,给忽起忽落的人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)赛道又打了一针强心剂。

这是美国人工智能研究公司OpenAI开发的聊天机器人,能够通过学习和理解人类的语言来与人对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列工作任务。

「人汽」ChatGPT带来的兴奋、恐慌,以及如何影响汽车业?
「人汽」ChatGPT带来的兴奋、恐慌,以及如何影响汽车业?

ChatGPT从去年11月底上线后,两个月累计用户就超过了1亿,被称创下了互联网最快破亿应用的记录。

连比尔·盖茨都忍不住点赞,说ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生。紧接着微软发布了整合ChatGPT的新版Bing(必应)搜索引擎,这使得微软市值一日之内高涨了800多亿美元。

中国的互联网巨头们,则似乎就在等这一声枪响。短短几天时间里,百度就宣布类ChatGPT工具“文心一言”下个月将对公众开放,阿里巴巴也确认阿里版聊天机器人ChatGPT正处于内测阶段,腾讯混元AI大模型团队更已推出相关模型并应用于内外业务。

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然而事实证明,心急火燎地搭概念车也是会翻车的。谷歌紧赶慢赶的Bard首秀就因回答失误而丢掉了千亿市值。

一个聊天机器人何以令全球巨头们如临大敌?它对各个行业又有什么实际的影响?

我们不是技术专业人士,但作为科技的创造者,人类的头脑自有了解新知的能力,正如美剧《纸牌屋》中一句经典台词:Hunt or be hunted,想要不被机器敲掉饭碗,普通人还是要抢先一步多学习,至少在被人类自己发明的对手彻底奴役之前,要做到知己知彼方能百战不殆。

是的,未必能赢,但要打持久战。

不是“新物种”

有点好笑的是,令巨头们人仰马翻的ChatGPT并不是什么“新物种”。它属于AIGC(AI-Generated Content)的一种形式,即利用人工智能来生成内容。

AIGC去年8月就火了。在美国科罗拉多州举办的数字艺术家竞赛上,一幅名为《太空歌剧院》的AI绘画作品获得数字艺术类别冠军,当时引起了颇大争议。

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自此,AI作画一跃成为2022年新风口。其背后的技术就来自于DALL-E 2、Stable Diffusion等AI模型。包括在中国,科技爱好者们已经利用这些工具描绘出不少堪比大师级的画作。

ChatGPT的出圈原理同样如此,其背后的核心技术来自于人工智能。

我们知道,人工智能研究早在上世纪五六十年代就开始了,中间经过几起几落,关键在于技术追不上人脑思考的蓝图,直到2010年代才又开始兴起,而这得益于互联网和云计算的飞速发展:互联网提供了海量数据,云计算则提供了强大的计算能力。

ChatGPT正好赶上了人工智能复兴的好时光,从机器学习、神经网络到Transformer算法——后者正是ChatGPT的核心技术之一,来自于谷歌2017年提出一种采用注意力机制的深度学习模型。

相较于此前流行的CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等模型,Transformer大幅提升了模型训练的效果,在语音、图像方面的性能也相当优异,在此基础上Transformer不断迭代,并最终形成了今天可以与人类流畅对话的ChatGPT。

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表面上看,ChatGPT只是一个聊天工具人,但是,它“类人化”的解题能力确实令人吃惊。

正如微软CEO纳德拉所言,加入ChatGPT功能的Bing不仅仅是一个搜索引擎,更是一个答案引擎。这相当于给搜索引擎装上了火箭,其它巨头怎能不慌?

对于普通人来说,ChatGPT的优势在于,那些原本挺高的门槛突然被拉低了。比如绘画、学术、游戏、音视频等等,但是,这可能是一柄“双刃剑”。真正的原创者怎么办?

革谁的命?

ChatGPT之所以引起如此大的轰动,也因它被视为“内容生产力的一次重大革命”。在对大量的文本数据集进行训练后,ChatGPT可以输出复杂的、类人的的作品。

目前已知的AI创作包括生成文字、撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。尽管时有出错,但是,国外已有大学生拿来写论文并通过了MBA课程的期末考试。

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这样的例子不胜枚举,据说斯坦福为此专门开发了一个detactGPT来识别AI写的论文。《自然》杂志今年1月也宣布将人工智能工具列为作者的论文,不能在杂志上发表。

这说明ChatGPT的“类人化”程度已经达到了一定高度。扩展到AIGC领域,AIGC已被视为是继PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容)之后的新型内容创作方式。以AI作图为例,目前已经渗入到文化、游戏、传媒等工作场景了。

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这是否意味着,人类的一部分工作的确会被取代?似乎也不必急于悲观。

要知道,ChatGPT并非首个“内容工具人”。实际上,七八年前人工智能的上一次波峰,就有过一次大浪。

当时,包括腾讯、阿里巴巴、字节跳动等大小巨头们也都曾推出写作机器人,还在2016年里约奥运会集中展示过“秒级”出稿效率,但是,不久后都归于沉寂,原因在于,只有人类特有的思维和情感才能生产出有人情味的作品,才能更符合受众的期待,写作机器人只是没有感情的“填空机器”。

同期产品还活跃在一线的只有微软小冰。但是,几经迭代的小冰系列经不仅仅局限于写作机器人身份,它在AIGC赛道已经拥有包括虚拟歌手、虚拟主播等多重身份。

因此,再强大的AI现在也还复制不了人脑的创造性。即便是ChatGPT,给出的答案也参差不齐,它既能写出一份像模像样的论文,也会因知识盲区而出现“一本正经的胡说八道”情况,而这对于学术研究等严肃领域是致命的。

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当然,较之科幻电影里与人类争夺世界的机器人,ChatGPT无疑是谦逊的。在《时代》杂志与ChatGPT的对话中,它表示:“尽管我很先进,但我仍然只是一个机器学习模型,我没有和人类一样的能力……有些人可能会认为我们和人类一样,这可能会导致对我们的能力产生不切实际的期望或误解”。

它还学会了甩锅。针对普通人担心的失业问题,ChatGPT在领英上写道:

AI不会取代你。一个使用AI的人将取代你。

说到底,跟人类竞争的还是人类自己。

如何影响汽车业?

毋庸置疑,以ChatGPT为代表的AIGC对于文化、艺术、传媒行业的冲击是肉眼可见的——我们姑且不论它的创造性、个性化以及伦理性,然而,当它落地到实体经济中,又有何影响力?

从目前来看,AIGC的成长能力则的确有助于制造业的进一步数智化。

腾讯研究院发布的《AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代》称,在产业互联网领域,基于AIGC技术的合成数据(synthetic data)迎来重大发展,合成数据将助力破解AI“深水区”的数据难题。

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目前,合成数据正迅速向交通、金融、医疗、零售、工业等诸多产业领域拓展应用,帮助破解产业互联网应用中的数据难题。

从汽车行业来看,AI的首要战场其实是自动驾驶赛道——在法律法规尚未完全放开的当下,我们更倾向于称之为智能驾驶。

智能驾驶的诉求包括,聚焦舱内服务的驾驶员监控系统、视觉互动系统、乘客监控系统、生物认证、舱内智能悦动、高级驾驶辅助系统、盲区搜索监测等一系列解决方案,不断进化的AIGC有望一试身手。

比如,腾讯自动驾驶团队研发的仿真系统TAD SIM已经可以自动生成各种交通场景数据,助力自动驾驶系统测试、开发。

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毫末智行也在今年1月打出了ChatGPT概念,属于意识上领先了半步,具体能做到哪一步尚须观察。

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AIGC对汽车业的另一重影响也许是观念上的改变。2020年至今,汽车营销业态有了巨大的转变。从受疫情影响,线下销售转为线上直播,再到去年主动搭上元宇宙、数字人概念,可以说,车企从被动参与到主动拥抱科技赋能,渐渐摸到了新门道。

单单是过去一年,“虚拟人”就成为汽车营销的新热点。从广汽、上汽、大众、奔驰到奇瑞,无论是中国本土公司还是跨国公司,都相继加入了“虚拟人”汽车营销。可以预见的是,在未来,“虚拟人”会与智能汽车有更多的连接。

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然而,目前定性ChatGPT们对汽车业翻天覆地的影响可能还为时尚早。

我们多少也会记得,区块链大火的那几年,包括宝马、福特、通用汽车、雷诺以及博世等零部件商,联合ConsenSys、IOTA、IBM和埃森哲等巨头联手组建MOBI联盟,野心勃勃地想要改变整个汽车行业的业态。

然而,几年时间过去,并无惊天动地的消息传出。因此,这也有可能是一场泡沫——当所有人蜂拥而至的时候,正是泡沫最大化的时候。这是互联网世界经久不衰的真理。

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此外重要的一点,AIGC模型训练需要消耗大量算力,碳排放量惊人。

单一机器学习模型训练所产生的碳排放,相当于普通汽车寿命期内碳排放量的5倍。

这与当下全球力推的“双碳”共识又背道而驰。

由是看来,长征路上要解决的难题还很多。

主要参考资料:

《AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代》——腾讯研究院

《ChatGPT:开启AI新纪元》——华西证券

《从ChatGPT说起,AIGC生成模型如何演进》——小猿@科技投资

《写出“毁灭人类计划书”的ChatGPT,连这都不知道》——澎湃新闻

《ChatGPT最大的隐患:当人类无法分辨AI在胡说八道》——凤凰网

《ChatGPT会怎么样改变世界和中国?》——吴晓波频道

《ChatGPT的科学和不科学》——甄科学

《chatGPT潜力很大,问题也是》——半佛仙人

《机器人搞不出大新闻》——放大灯