每经记者：可杨 文巧

图片来源：推特截图

技术公司Replit的创始人Amjad Masad还给ChatGPT发了一段JavaScript代码，让它找到里面的bug，并表示:“ChatGPT可能是一个很好的调试伙伴，它不仅分析了错误，还修复了错误并进行了解释。”

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拥有如此强大而惊艳的语言能力，一时间，ChatGPT在互联网上掀起了一场“AI风暴”。

“ChatGPT之所以大受关注，主要还是因为它的确达到了非常好的效果，比如你可以用它做翻译、改错别字、debug（计算机程序纠错）等等。它和Bert这种比较早期的模型相比，不管是训练数据的量和训练任务的复杂度都有很大提升。”瑞莱智慧高级产品经理张旭东在接受《每日经济新闻》每经头条记者（以下简称每经头条记者）采访时表示。

他进一步指出，“相比于之前不少模型体验下来给出的还都是‘人工智障式’的回答，ChatGPT 能给到令人惊艳的效果。另外，ChatGPT的体验流程更方便，只要注册一个OpenAI的账号就可以体验了，早期的模型需要申请通过才能体验，所以ChatGPT影响的人群更广泛，讨论的人会更多。”

全新训练模式下，

ChatGPT要替代谷歌搜索了？

ChatGPT何以如此强大？在OpenAI的官网上，可以窥见一二。

根据OpenAI的官方文档，相比之前的GPT模型，OpenAI采用了全新的训练方式，即一种名为“从人类反馈中强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的训练方式对 ChatGPT 进行了训练。

AIGC发展历程 图片来源：每经制图 编辑 高涵

信息来源：中国信息通信研究院

黄民烈向每经头条记者指出，ChatGPT是近几年基于大模型的产品中热度最高的一款，那么，这样一款“通用智能助手”，可复制吗？黄民烈的答案是：有可能。

他进一步表示，复制的核心是需要一个相对强的底座模型 大量的优质数据 专业的数据团队。目前，国内同样有企业在做类似的研发，中国交互AI平台“聆心智能”在本月推出了图灵世界的首个产品“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制AI角色，只需要输入简单的角色描述，就可以召唤出相应人设的AI，与之进行深度对话和聊天。

AIGC相关产品热度不断背后，AI大模型的技术应用日趋成熟。当下，大模型正在成为AI发展趋势，是各大巨头必争的高地。自2020年OpenAI推出GPT-3以来，AI大模型迎来大爆发，全球各大公司开始了大模型的竞赛。目前，包括OpenAI、谷歌、微软、英伟达、百度、华为、阿里巴巴、浪潮等企业纷纷参与其中。

据报道，2020年到2021年，中国大模型数量从2个增至21个，基本与美国处于同等量级，大幅领先于世界其他各国。在此期间，国内还出现了基于昇腾的鹏程、盘古、紫东、太初、悟道等千亿甚至万亿级别的大模型。

中美主要大模型参数规模对比 图片来源：腾讯云开发者社区

另据智谷趋势分析，目前全球约有30个千亿级参数的大模型，其中美国15个，中国10个。由于大模型对芯片、算力、电力、数据要求极高，注定是一个极少数国家才能参与的游戏。

AI大模型步入爆发期，而这次ChatGPT之所以引发行业关注，黄民烈认为原因在于，大模型本身有很大的能力，但过去行业都在解决一些单一技能的问题，而ChatGPT的诞生说明，基本的模型能够衍生出来各种可能的应用场景。

一款能够解决各行各业问题的AI，在此之前，行业为何缺少这方面的尝试？黄民烈指出，是由于此前时机还没到。“大模型技术、基座模型的发展也就是这一两年的事，同时因为这个东西并不是所有公司都能做，首先，它需要有具备底层模型和算法能力的人，其次需要有大的数据，最后需要资金，而且还要找到好的技术路径。”

“我们中国的研究者以及企业肯定要去思考这样一些问题：我们能不能做自己的基座模型？能不能做自己的 GPT？”黄民烈不认为说我们技术上有多大的差距，差距更多在于大家对这件事的态度。

他补充道，“像OpenAI，他们长期把这事做的非常严肃，从提取数据到新模型，最后给大家提供API，然后再去清洗数据、模型迭代，他们的路径做得非常扎实。而我们部分企业可能更多是做一个模型出来之后开源，随后就没了下文。也有些公司想去做闭环，但这确实也很烧钱，也需要一些资本的支持，目前国内，可能这方面的商业环境和土壤相对要欠缺一些。”

一个问题是，对于逐利的资本而言，是否愿意长时间花大笔资金投入，去支持一件短期可能见不到商业变现，至少盈利可能还比较遥远的事？

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记者|可杨 文巧

编辑|高涵

统筹编辑|易启江

视觉|邹利

视频编辑|步静

排版|高涵

记者手记 | 通用人工智能到来前，信任问题待解

通用人工智能，被视为是人工智能研究的一项长期目标。

此次ChatGPT横空出现，被一些人视为向通用人工智能迈进的重要一步。从吟诗作赋到写代码、检查代码，ChatGPT显示出了人工智能从过去的一个AI工具只能解决单一领域问题，向解决多领域问题的转变。

正如车万翔教授所认为的，它在某种程度上打破了“思想的桎梏”，沿着这个方向，通用人工智能工具，或许确实离我们又更进一步。

但在此之前，信任度不高，是“ChatGPT”们亟需解决的问题。瑞莱智慧高级产品经理张旭东在接受采访时提示，以ChatGPT为例，其负面风险更多在于这项技术被恶意应用，比如被用于假新闻的生成、故意伪造新闻舆论，对内容生态治理造成影响。另外在某些创作领域，这项技术成为“作弊工具”，造成一定程度上的不公平。而这些风险更多源自使用技术的目标本身，以及技术使用的边界没有被加以管控。

负面风险的存在也可能加重人们将其作为工具使用时的不信任，进而影响其未来的商业化落地应用，这也将是所用的AIGC（人工智能生成内容）产品共同面临的难题。

随着通用人工智能的到来越来越成为可能，如何破除不可信、不可靠难题，也亟待行业回答。

参考资料：

[1] Robo-writers: the rise and risks of language-generating AI, Nature

[2] 《OpenAI 发布聊天机器人模型 ChatGPT，AIGC 再迎里程碑突破》，浙商证券

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