文章主题：自然语言处理, 聊天机器人, GPT-3, 人工智能
自去年11月起，一款名为“ChatGPT”的聊天机器人程序在国际市场上取得了显著的成功。到了今年2月份，该程序几乎成为了每天都能引发热议的焦点话题。
在激烈的讨论声之中，众人纷纷惊呼道：“那部名为《流浪地球2》的作品中，那个具备自主学习与进化能力的‘MOSS’角色，或许正逐渐成为现实。”
有人持有观点，ChatGPT与Siri、小爱同学、小度等常见的智能助手之间并无显著差异，因此值得关注程度有限。
ChatGPT是一款功能强大的文本生成工具，能够根据用户的需求生成各种类型的文本，如诗歌、小说、工作简报、朋友圈文案以及代码和论文等。它的火爆程度源于其先进的技术和广泛的应用场景，使得它在短时间内获得了大量的关注和使用。然而，这种技术也可能会对某些行业产生负面影响，导致“抢饭碗”等问题。对于未来，ChatGPT的发展前景看好，但同时也需要关注其潜在的风险和挑战。为此，我们采访了多位业界专家和ChatGPT的使用者，以期深入了解这款产品的特性和影响，并探讨其未来的发展方向。
“不是新东西”的ChatGPT
突然就火了？
ChatGPT，全称为“Chat Generative Pre-trained Transformer”，是一种由美国OpenAI公司开发的聊天机器人程序。它可以被广泛应用于诸如问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成以及对话AI等领域。
在今年1月份，ChatGPT仅仅用了短短两个月的时间，就成功吸引了超过1亿的用户，这一数据远超了先前Tik Tok在九个月内实现的用户增长速度。
南开大学计算机学院与网络空间安全学院副院长刘晓光指出，尽管 ChatGPT 的大众认知时间较短，但 OpenAI 的 GPT 产品早在几年前就已经在业界产生了深远的影响。从技术角度来看，ChatGPT 并非一个全新的概念。
在2016年至2020年间，OpenAI逐步推出了GPT的不同版本，包括1.0、2.0和3.0。去年11月底，ChatGPT的发布可以被视为GPT-3.5。尽管一般公众直到近期才开始了解利用大数据进行预训练的大模型如“GPT”，但早在前的GPT-3已经在计算机科学领域和业界产生了深远的影响。在我国，一些互联网公司早在这一波热潮之前，就已经拥有了自身的预训练大模型项目。
刘晓光认为，ChatGPT之所以能够突然爆火，可能有这样几个原因：“一是此前几代GPT更多是面向商界提供技术支持，而ChatGPT则是直接面向大众，谁都可以提问，回答也只需等几秒，更多的人能简单而直观地了解它的作用；二是它发布时正值国外的大学考试季，很多学生拿它写论文、交作业，而ChatGPT能给出相对完整的回答，解决了学生的实际问题，由此迎来用户快速增长。当然，它火热到一定程度后，也不排除有科技巨头企业、科技媒体的过度关注和一些炒作现象。”
“好得吓人”？
ChatGPT突破了怎样的难点？
去年12月，埃隆·马斯克曾公开表示ChatGPT“好得吓人”（scary good），并认为强大到危险的人工智能已经离我们不远。微软联合创始人比尔·盖茨接受媒体采访时表示：“ChatGPT将改变我们的世界。”近日，京东集团副总裁何晓冬接受媒体采访时表示：“ChatGPT是第一款真正意义上的人工智能原生的产品，就像第一款iPhone，一出来就展现出高完整度，高体验性，高平台性。”
埃隆·马斯克称ChatGPT“好得吓人”
行业巨头为何如此高度评价ChatGPT？很多人表示不解。有网友在互联网中提问：“能与人对话的Siri、小爱同学、小度等智能助手已然不少，若论及AI技术，几年前的阿尔法围棋(AlphaGo)也曾引发极大关注，ChatGPT究竟特殊在哪里？”
刘晓光表示，在不少计算机领域业内人士看来，ChatGPT的横空出世，给AI领域带来的冲击，更甚于七年前的AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行并获胜的那场围棋人机大战。
“从30年前IBM开发的国际象棋电脑‘深蓝’战胜世界冠军卡斯帕罗夫，到几年前AlphaGo战胜人类围棋冠军，其间虽有算法、算力的巨大差异，但本质上仍没有跳出‘让计算机在固定场景下干固定的事’这个范畴，而这恰好是计算机最擅长做的事。”刘晓光介绍道，“而ChatGPT面对的是一个‘open world’——上亿用户要问它什么问题，完全是不可预知的。ChatGPT需要根据具体场景，自行组织各种回答。这恰恰是AI开发的难点，而ChatGPT在很多时候表现得很好。”
关于“open world”场景下AI运作之难，刘晓光做了一个简单类比：“如今的智能驾驶技术大多仍应用于矿山、港口和室内工厂等特定的封闭环境，这种‘close world’不会让AI遇到太复杂的问题。相对的，公共道路上的智能驾驶则难实现得多。其中一个原因，就是AI面对开放的、不可预知的环境时，其运作难度指数级上升。”
刘晓光认为，从核心概念来看，ChatGPT相比于Siri、小爱同学、小度等智能助手，其本质仍是语言模型，核心技术并没有颠覆性创新。区别在于，ChatGPT的模型足够大、有更多的数据以供训练、处理数据的软硬件能力更强，而Siri、小爱同学等软件的学习能力、数据量都要差很多，甚至可以说是质的差别。
“ChatGPT在学习能力、数据处理量上的优势，让它所能处理问题的边界大大拓宽，甚至可以说，它是一款完全不同的产品。有研究者的观察分析表明，ChatGPT已展现出一个接受过大学教育的普通本科生的知识水平。这与此前同类产品有着云泥之别，也是让业界震惊的地方。”
一场“调戏”ChatGPT的狂欢
围观机器人“一本正经地胡说八道”
值得注意的是，ChatGPT在中文互联网爆火后，很快引发了一场意料之外的狂欢——用户们争先恐后地“调戏”它。
与苹果的智能语音助手Siri遇到复杂问题时动辄回答“对不起，我好像不太明白”不同，ChatGPT展现着一种尽可能用自身逻辑组织语言、回答问题的倾向。甚至对很多人们一眼看上去像是在搞怪的问题，它也会给出答案。这种“一本正经地强答”，让用户产生了极大兴趣。
一些“强答”反映了ChatGPT有时并不能完全理解自己所回答的问题。例如，当问及“为什么房子不盖成实心的”时，ChatGPT会“不厌其烦”地从空气无法流动、没有通风系统等方面论述这样的房子对健康不利，但似乎没有“意识”到这样的房子本就无法住人。
网友“调戏”ChatGPT的问题（图片来自网络）
涉及专业知识类的问答，同样闹出了不少笑话。B站一位历史区up主询问ChatGPT几个问题后得到的答案显示，ChatGPT会混淆春秋战国时期七雄之一的魏国、三国时期割据政权之一的曹魏，以及十六国时期鲜卑拓跋氏建立的北魏。无独有偶，ChatGPT还会将“南朝宋”与“南宋”张冠李戴。
ChatGPT“一本正经地胡说八道”（图片来源：b站up主“稚嫩的魔法师”）
由此导致的结果，往往是乱答一通。一位历史学博士告诉记者，这些“一本正经地胡说八道”的答案固然好笑，但奇怪的是，它的回答在逻辑表达上却似模似样，不像是随意从网上抄来的，“我看到有人使用ChatGPT问一些学术问题，它给出的答案甚至包含了引用论文、论文号等等细节，结果一查，这些‘参考文献’全是chatGPT自己编的，让人啼笑皆非。真不知道它是怎么得出这种答案的。”
“要讨论ChatGPT‘胡说八道’的缘由，就不得不提到此类产品目前的一个缺陷，就是可解释性很差——预训练大模型中的神经网络存在成千上万层，AI通过深度学习，自行构造出一个复杂规则。人们能看到的，往往只是它针对问题所输出的一个结果。因此，无论答案是正确还是错误，人们都很难对AI为何得出该答案进行解释。”刘晓光说道。
多位使用过ChatGPT的用户告诉记者，ChatGPT的回答很少出现“句不成句”式的表述硬伤，但却不时出现逻辑与事实错误。越冷门、越小众的领域，这种错误就越明显。
出现这种现象，或与ChatGPT所学习、训练的数据构成有关。“众所周知，一个产品用得人越多，往往就变得越来越好用，这是因为用户的使用行为本身就是一种反馈机制，能够帮产品自我改进。ChatGPT也是如此，在问题集中的领域，它有更多的样本去学习、训练、自纠；而偏门的知识领域，ChatGPT就缺乏足够数据来深度学习，于是就会‘胡说一番’。”刘晓光表示，最近他使用ChatGPT的过程中，当询问常见问题、新闻事件等，往往能获得比较准确的答案，而一旦询问相对偏门的知识，ChatGPT就开始明显地“放飞自我”。
由此衍生的另一个话题，就是ChatGPT输出答案的可靠性——它给出的结果是否正确，将由谁来判断？如果无法判断，也就无法进行正确的反馈。而众所周知，正确的反馈对产品迭代十分重要。
另一方面，大量“胡说八道”式的垃圾内容被ChatGPT生产出来，似是而非、经不起二次校正的不可信内容广泛出现，会削弱整个内容平台的公信力，让人们对ChatGPT或同类产品的可靠性产生质疑。
毕竟，在当下这个充斥海量信息的社会中，相比于“信息密度”，人们往往更渴求的是“信息精度”。
“饭碗不保”？
人们该担忧吗？
ChatGPT横空出世所引发的另一个争论，则相对更加严肃现实：会有人的工作岗位被ChatGPT取代吗？
自有AI技术诞生以来，类似的话题就不绝于耳。但要回答这个问题，就要跳出对AI技术的盲目崇拜与“调戏”式的玩闹心态，严肃地正视一个问题：ChatGPT目前究竟能干什么，或者即将能干什么？
对这个问题，ChatGPT自己给出了聊天机器人、自动文本生成、自动翻译、情感分析、内容摘要、数据分析、虚拟助理等具体应用的场景。事实上，在这些领域中，ChatGPT已证明了自己比此前所有产品都要做得好，而且好得多。
刘晓光认为，长远来看，技术进步带来业态调整是必然结果。但一项新技术是否将带来就业冲击，以及具体将带来何种冲击，归根结底还是要看技术落地的顺利程度。
“目前来看，ChatGPT对图片制作、文字生成、媒体内容生产、虚拟人服务、工作汇报、翻译、编程、搜索引擎等领域会造成较大冲击。就在2月7日，微软已宣布推出有ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎必应（Bing）和Edge浏览器，这已然极大地改变了搜索引擎的竞争格局——毫无疑问地，从‘逐条抓取数据’到‘直接给用户呈现答案’，这必然是更符合用户需求的方向。可以看到，新技术的更迭如火如荼，有时人们说巨大变革就在眼前，并非夸大其词。”刘晓光介绍道。
内嵌了ChatGPT的Bing搜索，直接制订了提问者想要的训练计划
但刘晓光同时表示，正如前面所指出ChatGPT尚存在缺陷，其回答仍时常表现出不可靠性：“就拿ChatGPT所呈现的文字表达来说，要将它应用于实际场景，还离不开人的指导、检查与验证。”
从社会分工的角度来说，面对ChatGPT的冲击，首当其冲的是重复性劳动较多的、不需要太多创造力的工作。而创造力，正是当前如何拼算力、烧财力，也无法让AI轻易跨越的一道鸿沟。
“人为什么会拥有创造力？迄今为止，这个问题连人类自己都无法说清，更遑论把创造力教给机器了。到目前为止，AI最擅长的仍然是‘照章办事’，本质上还突破不了‘创造力’这一关，ChatGPT也不例外。”刘晓光说道，“如果哪天AI突破了创造力这一关，那么人们要担心的，也不仅仅是某几个行业的就业岗位问题了——届时整个人类社会都会面临翻天覆地的变化。”
预训练大模型
未来将走向何方？
早在2015年奥特曼、彼得·泰尔、里德·霍夫曼和埃隆·马斯克等一群科技领袖创立OpenAI时，OpenAI还是一家非营利企业。公司创始人们认为，要避免人工智能技术垄断在少数巨头手中，要通过开源促进技术开放。
但随着项目进展，训练机器学习模型所需的资金越来越庞大，OpenAI开始成立一家营利性分支机构。2019年，风险投资人微软入局。时至今日，微软和OpenAI 之间的财务命运和技术变得越来越融合，今年1月份，随着ChatGPT的爆火，微软又向OpenAI追加了100亿美元的投资。
当前，ChatGPT仍处于免费试用状态，但不断有消息称其将很快推出收费版本。同时，Bing搜索已内嵌ChatGPT，更有消息称微软或将把ChatGPT嵌入Office办公软件中，这不啻将是对办公生态的又一次革新。
内嵌了ChatGPT的Bing搜索在写诗
“预训练大模型”类软件将走向何方？在业内人士看来，虽然ChatGPT的核心理论已不算新鲜，但开发同类产品所需的资金和人力，某种程度上已构成了新的门槛。
“早在前一代GPT中，模型训练一次的花费就高达千万乃至上亿美元，非常昂贵。OpenAI预计将在今年内发布GPT-4，那将是万众期待的进一步升级，同时也意味着它需要更多数据和更高计算力，这些都需要大量资金和人力。因此，开发同类产品的门槛在不断变高。”刘晓光说道。
大势之下，国内计算机业界有哪些机遇和挑战？刘晓光认为，当前国内外公司在开发预训练大模型产品的核心理论上，存在的差距并不算很大，但在数据采集、数据分析处理的能力上，“后来者”们仍有要追赶的距离。
“如果把机器赖以训练、学习的数据比作食材，那这种食材就需要通过收集、处理变成适合吸收的样子，这不是一项简单的工作。无论文字还是图片、视频，它们一般都需要进行人工标注，这不是短时间投入大量资金就能立刻见效的事，而是需要很多人力和时间的积累。因此业内也有说法称，数据才是互联网企业最重要的资产，甚至有人将数据比作企业的‘护城河’。”刘晓光说道。
“预训练大模型”类软件未来将如何发展？刘晓光认为或许将指向三个特征：“一是数据量越来越大，计算力越来越强，包罗万象；二是向专业化领域进军，在某一细分领域把信息精度做向极致，如医疗、法律、体育、编程等垂直分类；三是与具体应用场景深度结合，不仅仅停留在‘chat’，而是与虚拟人表演、电商营销、售后客服、陪护老幼人群、文艺创作等场景相结合。ChatGPT所展现的潜力，预示着它有能力在这些领域大有作为。”
来源： 天津日报
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