文章主题:消费级人工智能, 聊天机器人, ChatGPT, 人工智能突破
作为首个消费级人工智能(AI)产品,ChatGPT在全球范围内广受欢迎。那么,相较于过往的AI技术,ChatGPT又有哪些重要突破呢?这些突破性进展对人类社会带来了何种影响?我们是否需要担忧ChatGPT可能带来的负面影响?此外,我国在此次AI竞赛中是否会掉队呢?这些问题都值得深入探讨。首先,我们需要分析ChatGPT的技术突破,以及它与以往AI技术的不同之处。这不仅有助于我们更好地理解AI的发展趋势,也能让我们更加明确人类在这个过程中所扮演的角色。同时,我们需要思考AI的突破性进步对人类意味着什么,这包括潜在的机遇和挑战。其次,我们要关注ChatGPT可能带来的道德和社会问题。虽然AI技术本身是无恶意的,但它的应用可能会被恶意利用。因此,我们需要对ChatGPT等AI产品的开发和应用进行严格监管,确保其不会被用于不正当目的。最后,关于我国在AI竞赛中的地位,我们需要认识到,虽然ChatGPT的诞生和发展主要集中在西方,但我国在AI领域也有很大的发展潜力。只要我们持续投入研发资源,培养专业人才,加强国际合作,我们有信心在AI领域取得更大的突破。综上所述,ChatGPT的诞生标志着AI技术的重大进步,这对人类社会产生了深远的影响。我们需要关注其中的机遇和挑战,并采取有效措施确保AI技术的健康发展。同时,我国应该积极应对AI技术带来的竞争压力,努力提升自身在AI领域的实力。
最近,我国知名云计算与大数据专家、中国信息通信研究院(简称:中国信通院)云计算与大数据研究所所长安德鲁·何宝宏在接受采访时,针对上述问题进行了深入探讨。他表示,相较于传统的聊天机器人和过往的人工智能助手,ChatGPT在智能化方面有了显著提升,尤其是在文本交互能力方面,已经非常接近人类的表现。这主要体现在它具备了强交互、强理解和强生成三大核心能力上。
AIGC技术(人工智能生成内容)以ChatGPT为代表,正推动AI产业进入一个转折点,进而引发生产力的重大变革。ChatGPT所依赖的大型模型技术和应用模式,将对现有的人工智能研发途径产生巨大影响,从而使发展方式出现新的转折。然而,从当前的应用实践中,我们也能看到ChatGPT这类人工智能应用所带来的各种风险和挑战。
以下为采访实录:
ChatGPT为何轰动?
国是直通车:就计算能力与现有的技术而言, ChatGPT是什么级别?其技术牛在哪?
何宝宏表示,ChatGPT 是首个针对消费者市场的 AI 应用实例,它的核心功能在于与用户展开智能化的对话,涵盖了多轮对话和问答系统,让公众首次直观地感受到了现代人工智能的卓越实力。
ChatGPT的核心支持来自于GPT-3.5这一大型模型。作为GPT-3.5的衍生模型,ChatGPT充分运用了监督指令微调(Instruction tuning)和从人类反馈中强化学习(RLHF)等先进技术,使其能够理解和处理多轮对话,表现更为接近人类。因此,ChatGPT的出现比2016年AlphaGo“阿尔法狗”击败世界冠军更具影响力。此外,我在数字技术“7年之痒”规律性方面的问题阐述,也在AI领域得到了验证:7年左右的周期性变化是必要的,这可能包括升级维度、改变形态或甚至消失。
国是直通车:ChatGPT的出现,是否意味着人类距离实现量产类人机器人的梦想又前进了一步?
何宝宏表示:“相较于过去的聊天机器人,ChatGPT的智能化水平有了显著提升。其文本交互能力几近人类,具体体现在强交互、强理解和强生成三大核心能力上。在强交互方面,ChatGPT能通过多轮对话,不断学习和改进输出文本质量;在强理解方面,它能够分析用户含糊不清的语言,精确把握用户意图,识别并拒绝不恰当的请求;在强生成方面,它可以根据需求生成各种场景、各种形式的文章,如邮件、小说、论文以及代码等。据相关报道,ChatGPT已经成功通过了美国行医执照和研究生考试等。”
在探讨国是直通车中,ChatGPT能否产生比AlphaGo更为显著的影响时,我们需要明确实现这一目标所需的具体条件。ChatGPT能否受到算力和硬件的限制,从而在某种程度上超越AlphaGo呢?为了回答这个问题,我们首先需要了解ChatGPT和AlphaGo的基本情况。ChatGPT是一种基于人工智能技术的大型语言模型,具备强大的文本生成能力。而AlphaGo则是一款著名的围棋AI,曾创造出惊人的成绩,成为围棋界的一大突破。那么,在什么条件下,ChatGPT才能实现对AlphaGo的超越呢?一方面,我们可以考虑算力的因素。随着科技的发展,算力不断增长,这为ChatGPT提供了可能。只要它的计算能力足够强大,就能在各种问题领域取得更好的表现,从而有可能在某些方面战胜AlphaGo。另一方面,硬件也是影响ChatGPT性能的关键因素。在未来的发展中,硬件技术的进步可能会为ChatGPT带来更多的可能性。例如,更先进的芯片和算法可能会让ChatGPT在处理复杂任务时更加得心应手,进一步提升其表现。综上所述,ChatGPT要想在某个领域超越AlphaGo,既需要强大的算力作为支撑,又需要不断提升的硬件技术作为保障。只有这样,它才有可能在未来的竞争中脱颖而出,成为引领人工智能发展的新力量。
ChatGPT 的成功离不开大算力的支持,这一点不可否认。据我们所知,OpenAI 在研发和运营 ChatGPT 上投入了大量资源,其中最主要的算力来源是微软的 Azure AI 超级计算机。据估计,每次训练 ChatGPT 都需要花费大约 460 万美元,这个数字相当惊人。不过,这还不包括运营成本,这些成本同样高昂。如果以百万级别的用户量来计算,那么每月的运行成本竟然高达 300 万美元!因此,可以预见的是,ChatGPT 的开发和维护成本非常高,这也是其发展过程中必须面对的一个挑战。
ChatGPT会让人类大规模失业吗?
国是直通车:ChatGPT会让哪些商业前景、哪些领域从业人员受影响?有些人担心自己未来会因其失业,这种担心是否多余?
何宝宏:技术突破性的进展会带来产品与应用的变革。最直接的就是,ChatGPT推动人机交互方式进化,继而会推动人机对话在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景的不断深化应用,使得相关行业客服效率提升、人力成本降低。另外,ChatGPT将助力AIGC探索落地,包括在软件代码编写、工业设计、分子结构预测等科研生产领域探索应用,帮助缩短研发周期、降低试验成本。
目前以ChatGPT为代表的AIGC主要还是辅助人类,方便人们快速、灵活地生成内容。未来如何利用具备创新性的工具进行原创创作,将成从业者的核心竞争力。
国是直通车:ChatGPT未来会怎样发展?将对人类带来哪些变化?
何宝宏:以ChatGPT为代表的AIGC技术,将促使AI产业迎来拐点,进一步带动生产力变革。ChatGPT背后的大模型技术及应用范式,将会极大冲击现有人工智能产业研发路线,发展方式或将迎来新拐点。根据美国知名投资机构a16z和OpenAI创始人Sam Altman的分析,大模型的重要性不亚于底层基础软硬件平台,将在未来人工智能产业格局中发挥类似基础设施的作用,大量上层应用不再单独研发智能算法技术,只需调用大模型接口。
ChatGPT智能化的人机交互模式带来了巨大想象空间。与“阿尔法狗”的最大区别在于,它有可能改变每个人的信息获取方式。
ChatGPT会作恶吗?
国是直通车:计算技术的实现需要借助于硬件,是否可以理解为,人类始终有一把“钥匙”可以把技术可能给人类带来的伤害“锁上”?或者说,不必对ChatGPT或将来可能出现更厉害的技术过分担心?
何宝宏:存在两方面的问题:ChatGPT幻觉和ChatGPT的危害。
AI幻觉指模型过于自信,生成的内容与提供的源内容无关或不忠实,有时会出现听起来合理,但不正确或荒谬的答案。与此同时,随着ChatGPT应用增长,人们会对AI产生越来越多的信任。ChatGPT幻觉来自两个方面,一是训练数据本身,二是训练方法。AI是通过海量数据训练出来的,因此这一缺点也与大数据的问题一样:数据很精确但错得离谱。
围绕ChatGPT的新一轮有害信息和犯罪,已经在路上。AI伦理、算法偏见、信息茧房、侵犯版权、网络诈骗、网络暴力、种族主义、性别歧视等,一个也不会少。另外,ChatGPT自称不得表达政治观点或从事政治活动,但已有的一些回答案例很明显有“它”的倾向甚至价值观。还有,不管ChatGPT实际理解或事实内容如何,内容审核者都会偏好更长的答案,不管质量,先拿字数凑。
国是直通车:有研究者担心在ChatGPT等生成式人工智能的新一波创新竞赛中,会步搜索引擎、社交媒体和大数据商业的后尘,使得诚信、隐私、知识产权等伦理和法律上的权利和基本价值观沦为牺牲品。您怎么看?
何宝宏:从ChatGPT现在的使用情况来看,ChatGPT类的人工智能应用已经带来了诸多风险挑战,对此国家相关法律政策也在陆续出台。随着社会持续关注,人工智能等新技术的发展和治理也越来越受到重视。建议组织跨学科团队,深入研究ChatGPT等新技术应用对现有法律规范、伦理道德等带来的冲击,系统梳理潜在风险挑战,及早研究相关风险防范措施。鼓励各方积极参与人工智能安全技术研发、防范体系搭建和治理规则制定等工作,加快布局我国人工智能安全标准、伦理规则的研究。
中国会被落下吗?
国是直通车:ChatGPT热度飙升,近几天百度、谷歌不约而同宣布推出类似项目,是蹭热度还是有其他考量?在这方面中国公司整体上实力如何?
何宝宏:近期,随着ChatGPT持续火热,全球范围内都对以ChatGPT为代表的AIGC应用抱有更高期许,ChatGPT凭借其智能化人机交互方式有望成为互联网新入口。当前,互联网信息获取方式主要是搜索和推荐,ChatGPT具有显著差异,不再仅仅是对信息内容的呈现或推送,而是对已有信息内容消化理解后的再生成。
这一范式的变化,引起了全球互联网行业高度关注。微软宣布将ChatGPT能力与必应搜索(Bing)、办公软件(Office)等进行深度集成。据报道,谷歌管理层已经发布“红色代码”警报,全面应对ChatGPT带来的“威胁”,正紧锣密鼓地测试一个名为“学徒巴德”(Apprentice Bard)的聊天机器人。
我国大模型底层技术布局薄弱,虽然已涌现一批大模型,但均从谷歌提出的Transformer等基础模型衍生而来,当前大模型底层技术、基础架构均由国外头部企业掌握,且部分模型不开源仅提供接口服务,我国技术存在“卡脖子”隐患。
在这样的背景下,谷歌和百度宣布推出类似项目,我认为这是企业自身的商业逻辑,同时也为大家提供了更多选项,我作为用户乐见其成。另外,谷歌、百度等企业在大规模语言模型这一技术领域有着较深技术积累,一些前沿技术已经服务于我们所熟悉的翻译、智能客服等场景,至于这次推出新项目的效果,让我们拭目以待。
国是直通车:以百度多年来在AI领域的技术积累,其即将面世的类ChatGPT项目,在大模型的可靠度、数据质量、应用场景和商业模式方面,与OpenAI ChatGPT相较,可能的优势和劣势有哪些?
何宝宏:OpenAI推出ChatGPT仅仅2、3个月时间,用户数量快速增长,毫无疑问已经占得了先机,但针对这类新技术的应用场景或商业模式探索,整体上仍处于早期阶段,目前还面临技术成熟度不足、成本高等各种问题,并且如何与现有治理体系相协调也要进一步研究。对于一项新技术,人们常常会高估其短期价值,而低估其长期价值。长远来看,我认为无论是OpenAI的ChatGPT,还是百度的“文心一言”,在技术、产品方面还有很大提升空间,未来才是真正值得我们期待的。
国是直通车:英文数据库信息汇聚全球数据信息,这一优势可能是中文数据库难以企及的,中国的AI厂商应如何定位?未来要想拓展全球市场,需要如何进化和迭代自己的技术和产品?
何宝宏:数据被认为是人工智能三驾马车之一,构建高质量的数据集对于训练人工智能系统重要性不言而喻。近年来,我国企业、高校、研究机构都在数据集上做了很多工作,整体上看存在一定差距,但客观上这是一个长期工作。
越来越多人认为人工智能产业格局会发生变化,一部分AI企业会往下走,发挥基础设施作用;另外一部分企业会往上走,专注于解决行业应用问题。这对于中国乃至全球人工智能企业而言,既是机遇也是挑战,关键在于企业自身决策。
(来源:国是直通车微信公号)
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