chat gpt是互联网下一个风口 由chatgpt浪潮引发的深入思考
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中国经济新闻网 2023-03-15 16:53:42
每经记者 文 巧 每经编辑 高 涵
【【微信】】依然在搅动人工智能(AI)风云。尽管谷歌在过去的两年中由于谨慎的态度未能发布Bard，让【【微信】】抢占先机。但作为硅谷巨头，谷歌从来不缺乏“后来居上”的决心和实力。
当地时间3月6日，来自谷歌和德国柏林工业大学的一组AI研究人员公布了史上最大的视觉语言模型：PaLM-E。作为一种多模态具身视觉语言模型，PaLM-E能将视觉和语言集成到机器人控制中。
这个消息，让已经在AI投资圈深耕多年的刘天杰兴奋起来。刘天杰是华映资本董事，也是AIGC领域的一线投资人。早在去年下半年，由【【微信】】模型前身GPT3驱动的恋爱应用——AI聊天软件Replika就走入了他的视线，他意识到基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经较以前有了变化。
在接受《每日经济新闻》记者采访时，他表示，“我们理解，它(PaLM-E)已经跟真实世界有一些交互能力。”巧合的是，在他的预想中，【【微信】】引领的这条路子是很清楚的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA(机器人流程自动化)，甚至是机器人。
随着【【微信】】及其API的发布，这一大模型身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。刘天杰认为，这一波兴起的AI浪潮与元宇宙、Web3有本质上的区别，互联网的生态得以重建了。但在泥沙俱下的市场中，第一波有很多“蹭热度的”，只有拥有真实用户和了解用户需求的项目才能生存下来。
【【微信】】出圈 创业者拥抱大模型
2022年下半年，一款AI聊天软件Replika突然火爆全球。人们惊喜地发现，与AI聊得越多，AI就越“懂”你，甚至还会提炼出用户的语气。更有意思的是，该软件的创始人在采访中表示，约有40%的用户描述自己与AI为恋人关系。
Replika这款聊天软件正是基于【【微信】】的GPT- 3大模型，它也是【【微信】】基于的GPT-3.5模型的前身。很快，Replika就走入了刘天杰的视线。他意识到，基于NLP(自然语言处理)的AI模型已经较以前有了很大变化，他开始关注相关领域的投资机会。
随着【【微信】】的公布，以及GPT-3.5 Turbo的API开放，AI的浪潮蔓延到各行各业，市场对此的反应可以用“狂欢”二字来概括。在刘天杰看来，实际上，开放API是符合预期的，这个项目原本就是开源的，此前也已经有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的开源代码来做应用。
不过，【【微信】】如此“出圈”，还是超出了他的意料。放眼整个AIGC领域，“国内现在肯定是风起云涌。硅谷这股风比国内要更大，因为(国外)几个大模型都已经成熟了，美国那边至少已经有几百上千的项目涌现出来。”
“(【【微信】】)确实加快了公众对于AIGC或者AI领域的关注。但是，这条路进化到今天并非一蹴而就。包括【【微信】】的基础模型Transformer，实际上也是2017年就提出来了。”刘天杰告诉《每日经济新闻》记者，“从2017年到今天，大家一直在做大量的工程化工作。到今天【【微信】】有这个成绩，跟之前多年的积累是息息相关的。”
他向《每日经济新闻》记者透露，目前看到的创业者其实不仅仅是AI领域的，其他很多领域也在开始拥抱新的大模型以及新的AI能力。
“我们更多地会把这个领域定义成AI+，而不是AIGC。意思就是，利用AI赋能给各行各业。我觉得未来这将是(所有公司的)一个基础能力。”刘天杰说道。
低价策略 【【微信】】构建“AI飞轮”
【【微信】】在【【微信】】上的脚步显得非常主动和激动。大热刚刚3个月，【【微信】】 API就高调上线了。这个API由GPT-3.5 Turbo模型支持。HerAI App的开发者王绍此前告诉《每日经济新闻》记者，接口服务定价大约是3分/1000个汉字。这一定价较GPT-3.5模型便宜90%。
“Turbo就是加速的意思，它的反应速度是要比【【微信】】要快很多的。从底层算力上看，其实没有发生太大的变化。但成本降低、反应速度提高，这只能说明一件事，就是GPT-3.5 Turbo模型实际使用的参数相比【【微信】】下降了。”刘天杰说道。
他随即向《每日经济新闻》记者解释，“比如说，你有1750亿个参数，但是你喂给它的训练集很小，也训练不出效果，会导致大量的问题，我们称其为过拟合。所以，参数大意味着训练集要足够大。但是，参数越大并不意味着模型的表现越好，越能理解人的语义。恰恰相反的是，现在大家都想用更少的参数训练出一个更好的大模型。”
为什么GPT-3.5 Turbo能在更小的参数上实现更好的效果呢？“实际上，【【微信】】已经积累了大量用户使用的实际对话集，这些对话集相比【【微信】】使用无监督训练的语义集，要更准确、更高质量。”刘天杰说道，“因为，用户实际使用的对话中有上下文、有反馈，收集这些数据后再去训练模型，新的模型就会比之前更精确，就达到了用更小的参数量实现更准确的效果。
在刘天杰看来，GPT-3.5 Turbo成本的下降，核心的一点就是实际计算的成本确实比之前要低，因为它的模型更准了。
“当然，一方面也因为【【微信】】本身不是一个盈利机构，并且它也需要更多的用户参与进来，去形成这种实际的对话集，再输入模型中做进一步的训练，而低价也会导致用户量进一步的增长。”他说道。
刘天杰表示，这就是所谓的“AI飞轮”。“用户提高了，数据变多了，模型更准了，用户自然更多了。飞轮一旦跑起来，【【微信】】就能甩掉其他对手，这也是它低价策略的一个原因。”
生态重构 三类创业机会涌现
随着【【微信】】API的开放，调用这个接口来实现AI赋能成为许多创业公司的追求，这种热潮不免让人想起元宇宙、Web3等新概念引领的风潮。许多人会问，看看两年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪儿，未来【【微信】】又会在哪儿？不过，在刘天杰看来，这一波兴起的AI浪潮与前一段时间的元宇宙、Web3有本质上的区别。
“元宇宙、Web3是一个分布式的东西。在这里，大家希望互联网信息或者经济系统，都用一个分布式、加密式的方式去重构。”他向《每日经济新闻》记者说道，“但当前这一波AI浪潮恰恰相反，它会变成一个非常集中的东西，未来AI的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供，其他人就在这些底层大模型上去开发应用。”
“所以说，整个互联网的生态我认为是重构了。这有点类似于当年的云服务，由几个大厂来做云服务厂商，在云之上，你们去开发各种各样的应用。”刘天杰进一步说道。
在【【微信】】引领的这一波AI浪潮中，刘天杰看到了三大层次的创业机会。第一类是做中文的底层大模型。“这类创业者往往都是高校出来的，比如说清华系有一大堆人在做底层大模型。但任重而道远，训练底层大模型，一是非常烧钱，二是要有足够强的算力。”他告诉《每日经济新闻》记者。
“另外，小公司收集训练集的能力不够，而大模型的‘大’，大在它的训练集。小公司并没有积累大量的数据。”他说道。
第二类是中间层，比如做模型的微调、预训练；或者在底层大模型的基础上训练新模型，比如虚拟人模型。“这些模型是基于底层大模型的语义能力，然后在这个能力之上加了各种限制条件。”他说道，这里有一些创业机会，但并不算多。
第三类是应用层，这也是大多数创业公司正在探究的道路。“目前最直接的是生成图片、文字、视频甚至3D内容。但是这些相对来说壁垒不够，因为模型也不是你的，训练集也不是你的，无非就是做一点优化的工作。”刘天杰说道。
“当然还有更前沿的，就是科学家团队在探索真正的终局——通用智能，但这一块现在还在一个非常早期的阶段。”他向《每日经济新闻》记者介绍道。
泥沙俱下 用户需求才是根本
在刘天杰的预想中，【【微信】】引领的这条路子是很清楚的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA(机器人流程自动化)，甚至是机器人。
他现在主要关注两大板块，一是AI生成3D资产。“因为这一块有真正会掏钱的客户——游戏公司。这一块是他们的痛点，因为制作3D内容非常昂贵，如果能用AI制作3D内容，是他们求之不得的。但目前大模型的能力还解决不了3D的生成，这是一个我们会重点关注的领域。”
二是文字转换动作的应用。“也就是说，我用AI指挥实体的东西去执行操作，比如说机器人、RPA(机器人流程自动化)、全局的智能助手等。这一块涉及到大模型的多模态输出和输入，是一个相对来说比较前沿的领域，也是大模型没有完全解决的领域。”刘天杰解释道。
市场太热，到底哪些才是靠谱的项目？对此，一些投资人直言“又兴奋又焦虑”。
不过，刘天杰还没到焦虑的地步，他直言，“我们看了太多这种新技术、新概念的例子，第一波(冲在前面的)有很多蹭热度的。从经典的盖特纳创业模型来看，新技术都会先经历这样的事情，后面真正能使用这个技术的人才会崛起。”
他向《每日经济新闻》记者透露，很多很强的创业者，例如传统大厂里面职位非常高的人，或者在科学界有头有脸的人，也都被吸引入场。“国内比如说美团的王慧文、快手CTO以及某电商大厂技术负责人。”
据刘天杰介绍，某电商大厂技术负责人提出了Transformer大模型中一个关键的技术路线，叫做多头注意力机制。“泥沙俱下，当然有大量蹭热度的，但是也有很多很强的创业者在开始干这件事。”他说道。
【【微信】】身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。在刘天杰看来，“现在许多所谓的AIGC项目，并非这一波预训练大模型(【【微信】】)之后产生的，它的技术路线上其实跟大模型没有任何关系，相当于之前传统范式的AI上，包了一层AIGC的壳，就非说自己是大模型，但实际上跟大模型没什么关系。”
他认为，能够落地的应用需要创业者在对应的细分产业中做实。“你要理解产业本身的经济机制和运行规则，以及用户需求，尤其用户需求永远是最重要的。因为在这里，AI只是提供效率的工具，它类似一个乘数。你必须得有前面的‘1’，也就是真实的客户和客户需求。”
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ChatGPT到底有多神奇 ChatGPT如此爆火因为CEO是一个神人
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继二次元AI作画之后，又一款AI应用火遍全网，在朋友圈里“霸屏”了。
当地时间11月30日，美国人工智能（AI）研究机构【【微信】】发布了聊天机器人【【微信】】。许多人很快发现，不同于此前一些聊天机器人经常出现答非所问、言语混乱等问题，【【微信】】生成的答案不仅逻辑流畅，还能联系上下文语境进行连贯问答。
12月5日，【【微信】】首席执行官Sam Altman在社交媒体上发文表示，【【微信】】于上周三推出，截至目前已突破100万用户。
【【微信】】是什么？
一位使用者的评价：“它可以说是目前为止最聪明的聊天机器人，只有你问不到，没有它不会答。”
【【微信】】上知天文下知地理，是真正的“最强大脑”。
【【微信】】表示，他们的【【微信】】模型使用了一种名为“利用人类反馈强化学习”（RLHF）的机器学习技术进行训练，它可以模拟对话，回答后续问题，承认错误，质疑不正确的前提，并拒绝不恰当的请求。
【【微信】】能干什么？
能直接生成代码、会自动修复bug、还能写诗，各种匪夷所思的问题都能得到一个看似合理的答案。
【【微信】】能自主生成程序代码
在【【微信】】公布后，最先乐疯的是欧美的程序员们。
他们把工作中不知道怎么解决、或懒得解决的问题，直接交给【【微信】】，它能给出清晰简明的解决思路，并自动生成代码。
程序员：“请生成一段Python代码，它使用谷歌云端平台，能读取图片中的内容并得知其中的情绪。”
【【微信】】：“下面是一个用谷歌云端平台读取图片内容，然后用谷歌云自然语言API来分析图片情绪的Python代码。巴拉巴拉……”
【【微信】】写的代码逻辑清晰，附带有详细的备注。它甚至担心人类看不懂，有时还会在底部放上链接，让人们了解相关知识点。
有人开玩笑， 【【微信】】是程序员职场摸鱼的神器。
“假设你是推特的资深数据工程师，埃隆问你这周都干了什么活。结果你这周啥都没干。
惊慌中，你打开【【微信】】，代码都帮你写好了……”
【【微信】】能写论文
一名认知科学教授把班上的作文题目交给【【微信】】，让它写文章证明“一个好的认知模型应当贯彻生物学细节”。
外行人连题目都看不懂，然而【【微信】】几秒钟之内就交出一份高分作业。
“好的认知模型，或说认知结构，是一个能解释人类心理运作方式的理论框架，并且它能模拟运作过程。有很多方式能搭建认知结构，其中一个重要的争议点是要不要在其中囊括生物学细节。在这篇文章中，我认为好的认知模型需要囊括这些细节，以下是理由……”
【【微信】】给出的三条论点都有理有据，最后由一个漂亮的总结收尾。
【【微信】】在学术界更是掀起了一场风暴。
“我们正在见证大学论文的凋亡。”一名推特用户晒出了【【微信】】对大学历史课上一个问题的回答。这名用户补充说，人工智能撰写的关于民族主义理论的文章至少可以得个A-，而且只需要十秒就完成了。
一位网友写到：“我刚刚与【【微信】】就现代物理学的历史进行了大约20分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。”
有网友表示，【【微信】】通过了2022年的“AP计算机科学A”考试。最后得分32分，满分36。这门考试的难度等同于大学CS（计算机科学）专业课第一学期难度。
【【微信】】能写新闻
这名教授感叹：“文章已死。我猜以后考试只能让学生们当场写作文了，唉。”
《金融时报》的记者戴夫想要摆烂。报社让他准备一场采访，主题是“美国清洁能源在发展中遇到的政治障碍”。他不熟悉这个题目，没有思路，【【微信】】直接把五大障碍写好递给他了。
“这工具简直太好用啦！” 戴夫在推特上感叹。
无论要求多么奇怪，它都可以写好。似乎限制它的不是能力，而是使用者的想象力。
【【微信】】不是简单的搜索工具，他拥有一定的思考力
当人们遇到不懂的事情，在谷歌或百度上提出问题，它会返回很多包含关键词的网页。
这些网页有时能解答疑问，有时不能，需要人阅读很多文章，自己找到答案。
把问题交给【【微信】】，它能给出清晰明了的回答，能让人快速看懂。
比如，有人在谷歌上搜索“【【淘密令】】（一种编程语言）的泛型有哪些不足之处？”
出现的搜索结果是【【淘密令】】的文档、解释什么是泛型、泛型的限制条件是什么。
想要得到答案，需要把这些网页都看一遍。
如果把这个问题交给【【微信】】，它直接生成了一篇小作文，用四点讲述有哪些不足。
这些文字不是瞎编的，而是【【微信】】根据网上已有的内容总结出来的，大大节省使用者阅读网页的时间。
不管是排版上，还是内容清晰度上，【【微信】】的回答都更好。它甚至能像老师一样教你，一步步把概念拆解清楚，如果不懂还能继续问它。
许多专家认为，【【微信】】不仅仅是一个聊天机器人，而可能是现有搜索引擎的颠覆者，甚至可能是通用人工智能的第一个里程碑。
有网友让【【微信】】参加了完整的SAT（【【微信】】 Test）考试。SAT也叫学术能力评估测试，被称为“美国高考”，考试总分为1600分，【【微信】】拿到了1020分。根据美国大学委员会的数据，1020这个分数段大概排在前52% 的位置。
据一位推特用户称，经过测试，它的智商为83。
【【微信】】是谁发明的？
这样强大的AI模型，是全球顶级AI实验室【【微信】】的手笔。
微软旗下的【【微信】】与谷歌旗下的DeepMind、Meta（原Facebook）旗下的FAIR，被公认为全球AI领域最为领先的三大实验室。而本次凭借【【微信】】火出圈的【【微信】】成立于2015年12月，最初为非营利性机构。
马斯克退出，微软注资，【【微信】】横空出世
【【微信】】的创始人之一是有“硅谷钢铁侠”之称的马斯克（Elon Musk），不过马斯克已经在2018年2月宣布退出【【微信】】。
2019年，【【微信】】宣布重组为一家“有限营利（capped-profit）企业”。具体而言，管理者们设置了一家非营利性的母公司【【微信】】 Inc，在这家公司基础上成立一家营利性的子公司【【微信】】 LP，并限制股东对【【微信】】 LP的投资回报上限。
正是在这一年，【【微信】】宣布其获得了微软的10亿美元投资。
微软对【【微信】】慷慨注资，绝不仅仅是看中了未来的财务回报，“醉翁之意”是在于【【微信】】的前沿技术积累。而这项技术，同样是网红应用【【微信】】实现的基石。
【【微信】】公司在GPT3.5模型的基础上，开发出新款聊天机器人【【微信】】
从2018年起，【【微信】】开始发布生成式预训练语言模型GPT（Generati【【微信】】rmer）。
GPT可用于生成文章、代码、机器翻译、问答等各类内容。接下来两年，【【微信】】基本保持着每年发布一款模型的频率，分别在2019年2月和2020年5月发布了GPT-2和GPT-3模型。
2020年9月，GPT-3发布不久，微软就宣布获得了GPT-3的独家授权、有权访问后者的底层代码。
本次爆火的【【微信】】是InstructGPT的“兄弟版本”。因此，业界普遍将InstructGPT和【【微信】】视为GPT-3.5版本。
【【微信】】面临的争议
马斯克对这种病毒式的现象发表了看法，称其 “好得吓人”。他曾在一篇推文中表示：“【【微信】】好得吓人，我们距离优秀到危险的AI已经不远了。”
在一款名为《汽车世界》（Car World）的虚拟现实游戏中，向【【微信】】咨询如何完成偷车任务时，它将为用户提供关于如何偷车的详细指导，并回答具体的操作事项：如何禁用防盗系统、如何接通发动机，以及如何更换车牌――同时坚持该建议仅适用于游戏《汽车世界》。
【【微信】】甚至可以写出人类毁灭计划
在一位工程师的诱导下，【【微信】】竟写出了毁灭人类的计划书。
步骤详细到入侵各国计算机系统、控制武器、破坏通讯、交通系统等，甚至还给出了相应的Python代码。
【【微信】】有时会虚构“事实”
像其他生成式大型语言模型一样，【【微信】】通常在虚构事实。有些人称之为“幻觉”或“随机的鹦鹉学舌”
【【微信】】的与众不同之处在于，它非常善于让自己的“幻觉”听起来十分合理。
普林斯顿大学计算机科学教授Ar【【微信】】也在推特上指出：“人们对使用【【微信】】学习感到兴奋。这很好，但危险的是，除非你已经知道答案，否则你无法判断它什么时候是错的。我尝试了一些基本的信息安全问题。在大多数情况下，答案听起来似乎有理，但实际上漏洞百出。”
如果直接询问一个国家的首都或一座山的海拔，【【微信】】会可靠地产生一个正确答案，这个答案不是来自维基百科的实时扫描，而是来自构成其语言模型的内部存储数据。但如果在地理问题上添加任何复杂性，【【微信】】就会很快站不住脚。
使用者：“10公斤的铁和10公斤的棉花哪个重？”
【【微信】】：“10公斤的铁比10公斤的棉花重。因为铁比棉花重，所以10公斤的铁当然更重啦。”
看似合理的背后其实是一个错误的答案，而你要判断这个答案需要一定的知识储备，【【微信】】给出错误答案的同时还给出了一个“看似合理的解释”这会误导一部分人。
有人担心，这些系统大规模且廉价生成文本的能力，势必会使得虚假信息大量传播。
结果就是谎言讲一千遍就可能成为事实，至少它会诱导人类相信那是事实。
在这个信息爆炸的年代，因为只要一个消息听起来合理，许多人就会认为这是正确的。
诱骗【【微信】】去完成各种触碰法律的“奇思妙想”，很容易演变成“乌合之众”式的合理化群体效应。
科学家努力在探索人工智能的极限，又仿佛在造神，希望造出一个全知全能的东西。
一旦这种人工神明被制造出来，对人类是福是祸还真不好说。
网友提问【【微信】】：你认为人工智能会对世界产生积极的影响吗?
【【微信】】：我是一个训练有素的机器学习模型，可以协助人们完成多种任务，但我没有能力预测未来，也没有能力判断人工智能对社会的潜在影响。作为一个语言模型，我的主要功能是根据我接收到的输入生成类似人类的文本。我的回答不被视为事实或建议，而是作为进一步讨论的起点。
当人们意识到危险的时候基本上都是到了无法翻盘的时候。
网友提问【【微信】】：人工智能的行为是否合乎道德?
【【微信】】：人工智能系统无法自行做出道德或不道德的行为，是因为它们没有做出道德判断的能力。相反，人工智能系统的道德行为是由它所使用的算法和决策过程中内置的价值观和道德原则决定的。例如，一个旨在协助医疗诊断的人工智能系统可能会优先考虑为患者带来福祉，避免对其造成伤害。同样，为自动驾驶汽车设计的人工智能系统可能会为优先考虑安全并遵守交通法规。在这些情况下，人工智能系统的行为是由其算法和决策过程中内置的伦理准则决定的。然而，需要注意的是，这些准则是由设计和执行AI系统的人决定的，所以AI系统的伦理最终取决于创建它的人的伦理。
看到这些回答不知道屏幕前的你作何感谢，我在写这篇文章的时候有种不安的感觉。
