文章主题：自然语言处理, 语言模型, ChatGPT, C语言
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标签：ChatGPTChatGPT太火了，到处都能看到在讨论它，搞得像我们这种信息闭塞的“圈外人”不知所措，觉得它似乎“非常厉害”，生怕错过了什么，但又没有什么渠道和资源。一项火热的事物出现，必有其背后的原因。智者能够看透其本质，发现其内在的逻辑和关系，给广大民众指出一条明路；投机者则会推波助澜炒一把赚一把，而我们站在迷雾中，很多时候都会被这些投机者所忽悠，当我们跟着其起哄时，他们却在背后偷笑！吴军博士就是这样的一位智者。在得到直播间的专访中，他清晰地讲叙了ChatGPT的前世今生，让人恍然大悟。想想看，其实很多技术早就有了，很多场景在一些科幻片中早有展现，其中的一些像我们这些凡人都能想到其中的运作机理，而之所以没有出现在现实中是因为或者是硬件太贵的原因，或者是软件还没有取得突破，或者是电力等成本太高，等等，只待一个时机而已。下面是吴军博士专访的内容，摘抄于此，供参考。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。
在讲ChatGPT是什么以前，我先给大家讲一个历史故事，这历史故事你听起来你就会发笑，但是你回头看，今天很多人的表现也是如此。
1503年，哥伦布的儿子记下来的这么一件事儿，哥伦布往西航行，去往新大陆，结果航行到中途，到了牙买加这个地方，船上就没吃的了。于是，哥伦布和船员只能寄希望于当地人来提供饮食。但是，提供了几天以后，船员就跟当地人发生了矛盾——有些船员偷了当地人的东西，所以当地人就断了饮食的供应。
为了摆脱当前的困境，哥伦布别出心裁地采取了一种独特的方法。他当时携带着一本详尽的万年历，记录了日食、月食等天文现象的发生时间。于是，哥伦布将当地部落的首领召集在一起，向他们解释道：由于你们没有给我提供食物，已经触犯了上帝的底线。 He continued, “If you do not provide me with food, you are disobeying the will of God. The moon will turn red, and God will withdraw it from the sky as a sign of his wrath.”通过这种富有戏剧性的方式，哥伦布试图用神秘的天文现象来威慑当地的部落，让他们认识到自己的错误，并给予他们一些压力，以满足他的食物需求。
当然，我们现在基本上都知道，在月全食发生的时候，也就是地球还没有完全挡住月亮的时候，月亮确实是红的，就是我们所谓的“血月”。但是，当时的牙买加人并不知道。结果，到了晚上，牙买加人就发现，月亮果然变红了，然后慢慢地就一点点消失了。当地人就陷入了恐慌，大家纷纷说，上帝要惩罚他们了。这个部落首领慌忙去求哥伦布，承诺答应哥伦布的所有条件。哥伦布就说，好，我去帐篷里向上帝祷告，让他不惩罚你们，但是我需要一点时间，然后哥伦布就走进了帐篷。其实，进了帐篷之后，哥伦布就是拿着一个沙漏，在看那个计时。
今天咱们有天文学知识，肯定知道月全食的时间，也就会维持大概48分钟，到时候月亮就会重新出现。但是，这些牙买加人不知道。他们看到的就是，哥伦布从帐篷里出来，月亮也就出来了。然后哥伦布说，这是上帝已经听了我的劝解，答应宽恕你们，但是你们必须要给我们好好地提供食物。所以，当地人千恩万谢，给他们不断提供食物。
这个故事说明什么呢？月全食这件事，它的发生背后自有其原因，但是在人们不知道这个原因的时候，往往只能把这个自然现象归结为一个神的作用。而这个神，本身又是人创造出来的。也就是说，人自己创造一个神以后，然后趴在神的脚下，成为了他的奴仆。
这就是我为什么要给大家开《世界文明史》的课程。
在人类文明的发展历程中，我们始终在不断地探索和理解自然规律。我们的每一个小步前进，都是为了让现在的我们不再像过去那样，盲目地依赖神明的祈求来阻止月亮的消失。如今，我们已经认识到，在日食月食的发生背后，实际上是开普勒的三大定律在起作用。而在这三大定律的背后，则是牛顿的万有引力定律。当人类彻底解析了这个奥秘之后，我们对自然就不再仅仅是敬畏了。我们开始能够运用自然规律去创造和改变许多事情。
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。
提到“语言模型”（language model）这个词，最初是由我的导师贾里尼克提出来的。他大概在1993年的时候到了约翰霍普金斯大学，我是1996年到这个大学，然后成为他学生。那么这个词的中文，也就是你看到的“语言模型”这四个字，则是我在20世纪90年代的时候发表论文时候创造出来的。那时，只有我们这些圈内的人知道它能做很多事，但是你不会想到说，哎，这个事后来会被热炒。
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。
“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？
让我来为您重新组织这段内容。在我曾经制作过一个极为复杂的大型语言模型时，该模型的参数数量达到了惊人的600万。这基本上决定了该语言模型的规模大小。在那个时期，这是我所能制作的最庞大、最复杂的人工智能助手。我使用的并非个人电脑，而是一组由20台超级服务器组成的集群。经过大约三个月的艰苦训练，我终于成功地完成了这个语言模型的制作。由此可见，其计算过程所需的资源是巨大的。而对于我们的ChatGPT来说，初期版本所采用的语言模型参数数量约为2000亿个。从这些年的发展变化中，我们可以清晰地看到参数数量的增长趋势。
今天，许多人好奇，ChatGPT在美国诞生，我国的研究机构何时能推出类似的AI助手？实际上，大部分我国研究机构尚无法实现这一目标，并非因为研究能力不足，而是由于ChatGPT的资源消耗巨大。当前的ChatGPT，其硬件成本可能高达10亿美元，还不包括电力费用，这样的成本投入确实是巨大的。因此，若要从中找到ChatGPT的最大贡献，我认为它对全球气候变暖的缓解作用不可忽视。
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。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。
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。
在2014年我离开Google之后，当时不太做编程了，不过那时候我还有一些计算资源，所以我自己在空闲时间会写一些程序，做着玩。当时呢，我就让计算机写了两首诗，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。
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。
在现今的互联网环境中，绝大多数的内容都属于同一类别——缺乏新信息，不具备原创性，也没有个人独特的见解。这些内容往往只是简单地拼凑在一起，或者直接抄袭别人的成果。尤其以抖音、快手等短视频平台为例，我敢说其中高达99%的内容都符合这一描述。尽管你在观看这些视频时可能会觉得它们具有一定的吸引力，但实际上，你花费越多的时间阅读，收获却微乎其微。
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？
在进行Google搜索时，我们可以看到，这家科技巨头分析了大量的英语句子，数量堪称巨大，大约有1000亿个。然而，这些分析并非无意义，实际上，它们为我们提供了一些有价值的见解。例如，我们可以在一些大学网站和NASA的网站上找到这些答案。尽管我们可能需要对这些信息进行整理、筛选和修改，但这个过程并不会影响其价值。对于早期的物理学家来说，理解这个道理是非常重要的，因为这不仅有助于我们更好地理解自然现象，同时也是ChatCPT无法替代的部分。因此，这项研究具有重大意义。
所以，ChatGPT的工作相当于什么呢？举例子，托勒密创造出这个模型以后，那么每过一段时间，他们欧洲就会编一个大概几十年的一个日历，然后上面标上哪天有日食，哪天行星会怎么运动等等。那么人们根据这些规律，印好多本这个书，这个ChatGPT就相当于有好多本书，你拿着以后一看，说，喔，某年月日会发生月食，答案就会很清楚。但是，背后真正有意义的工作不是印这个书，而做托勒密的那个研究。
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。
ChatGPT能带来什么新的机会？
很多人问说，ChatGPT有什么新机会？坦率来讲，你没机会，因为太耗资源了，你耗不起。那么什么人能够受益？那就是卖资源的这些人。
我可以打个比方，就是说在这个加州淘金热的时候，很多人蜂拥而至，去淘金，单我们到今天为止还不知道哪一个淘金者真的挣得着钱，没一个人把名字留下来。但是最后谁挣着钱了？是卖水的人和卖牛仔裤的人。ChatGPT也是一样的道理。大家跟着一起去淘金，其实你是挣不着钱的，但是在过程中，你还不断地要买水喝，买牛仔裤穿，最后就是这两拨人挣到钱了。李维斯Levis，就是那时候产生的这么一个公司，它就是做牛仔裤的。
那么最后你可能是给几家大的做云计算的公司在交钱，这可能是一个结果。
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，然后他能祈祷上天能让这月亮出来，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。
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