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萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
谷歌硬刚ChatGPT消息一出，科技圈全坐不住了。
就在昨晚，阿里百度网易京东一众公司全宣布要推出类ChatGPT新产品，战况那叫一个激烈。
阿里内测中的达摩院版ChatGPT，也被提前曝光。
竟然连画画技能都具备了？！
ChatGPT类型的对话功能，同样不在话下。先来个NBA话题铺垫：
当被问到“乔丹和科比谁更伟大”时，开始暴露篮球迷身份，连“毋庸置疑”、“奉为神迹”这种话都出来了：
还是个乔丹死忠粉，能对你老婆的观点提出异议（手动狗头）
看起来这个达摩院版ChatGPT，不仅有纯文本任务能力，还融合了多模态任务能力。
这究竟采用了什么样的技术？阿里这次内测中的类ChatGPT产品，能力如何？
基于通义融合升级
据透露，新产品可实现的功能包括知识问答、AI绘画、代码生成、小说续写、文案撰写、写诗作词等。
一言以蔽之，不仅ChatGPT具备的能力它都能实现，而且多了“AI绘画”这项功能。
能取得这样的多任务、跨模态效果，背后本质上离不开阿里通义大模型的能力。
新达摩院版ChatGPT，正是基于通义大模型体系进行融合升级。
据报道，推出的通义大模型底座基于统一学习范式OFA等底层技术打造，具备了能搞定多种任务的“大一统”能力：
不引入新增结构，单一模型即可同时处理图像描述、视觉定位、文生图、视觉蕴含、文档摘要等10余项单模态和跨模态任务。
升级后，更是可以处理超过包括语音和动作在内的30多种跨模态任务。
这里“大一统”技术的关键，在于提出并实现了三个“统一”：
架构统一。使用Transformer（encoder-decoder，编解码器）架构，统一进行预训练和微调，无需在应对不同任务时，增加任何特定的模型层。模态统一。不管是NLP、CV这种单模态，还是图文等多模态任务，全都采用同一个框架和训练思路。任务统一。将所有单模态、多模态任务统一表达成序列到序列（Seq2seq）生成的形式，同类任务的输入几乎就是“一个模子里刻出来的”。目前推出的通义大模型，在电商跨模态搜索、AI辅助设计、法律文书学习、医疗文本理解、开放域人机对话等200多个场景中应用落地时，均能达到2%~10%的效果提升。
从阿里的研发来看，他们实际上于2020年左右已经开始布局此类技术研究。
2021年推出“中文版GPT-3”PLUG，参数量270亿，但跟GPT-3一样是“万能写作神器”。
例如这是小说续写的效果：
去年，阿里AliceMind模型更是在CLUE榜单的AI中文语言理解任务上得分首超人类，获得了86.685高分。
CLUE榜单会从文本分类、阅读理解、自然语言推理等9项任务中全面考核AI模型的语言理解能力，但参评AI模型一直未能超越人类成绩，AliceMind则一举在4项任务中超过了人类水平。
国内厂商纷纷追逐ChatGPT
所以，此次推出类ChatGPT产品，阿里究竟是怎么想的？
其实阿里通义大模型体系中，有不少模型都已经在魔搭社区开源。
魔搭社区由阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同发起，目前社区内有300+模型上线，其中包括10多个大模型和150+ SOTA模型，其中三分之一都支持中文。
但据知情人士透露，阿里长期以来的目标依旧没变：
打造中文ChatGPT的生态，这个定义对于阿里来说可能窄了一点。相比之下，阿里更希望能引领中文大模型的发展趋势。
不止阿里，包括百度、网易、京东等各科技大厂也都已经坐不住了。
百度正在对类ChatGPT产品“文心一言”进行内部测试，官方宣布测试完成时间在3月左右，但是否会因为这波热度提前还不好说。
网易也剧透，未来网易有道可能会推出ChatGPT同源技术产品，主要在在线教育一块实现应用。
京东集团副总裁何晓冬则表示，京东是加速AIGC和ChatGPT规模化落地的最佳场景，未来借助这一系列成果，将加速AI在国内的应用落地。
这波国内外厂商的ChatGPT热潮，很快就要起来了。
险企内部测试类ChatGPT产品 AI深度替代人工还需“训练”
本报记者 苏向杲
2月7日，水滴公司表示，已经在内部测试类ChatGPT应用，主要用于保险营销和服务领域。2月8日，多位险企人士表示，保险业此前已经尝试将人工智能应用于营销、理赔等环节，但智能程度不及ChatGPT，ChatGPT在保险业的应用前景十分广阔。
ChatGPT对保险业会带来哪些影响？对此，多位受访人士表示，ChatGPT未来可大幅提高人力资源效能和产能，但目前还无法满足消费者较为专业的保险咨询等需求，ChatGPT仍需持续“训练”，以提升智能化和专业性。
看好AI在保险业发展前景
“保险业要积极关注和拥抱它。” 谈及ChatGPT在保险业中的应用前景，燕梳新学堂创始人施辉(原大家财险总经理)如是说。
施辉进一步表示，ChatGPT实际上是AIGC(即利用人工智能技术来生成内容)的具体应用。底层技术类似原来的爬虫技术，设定模型、参数和标准后，将现实世界中的数据快速抓取，并按模型输出结论。从保险业初级应用来看，一是可应用于客服，二是可应用于产品介绍和辅助销售。往后看，一些简单的承保、理赔服务也可用ChatGPT完成，因为保险服务的链条长，大多数环节有固定规则，可以标准化，通过过往案例和逻辑数据，保险公司可以建立此类服务模型。
北京牛顿数科创始人、中关村管委会技术专家、中国保险学会特聘保险科技专家彭勇亦对记者表示，其实机器人此前在保险业销售和客服层面已有较大规模使用，且已有部分替代了人工工作。从ChatGPT对保险业的影响看，现阶段主要在销售和客服层面，其会加快自动化和智能化的进程，由于精准度的提升，能在深度和广度上替代更多人工工作。从客户角度看，ChatGPT有助于优化客户体验，从险企看，有助于企业降本增效。从长远看，保险业数字化和智能化趋势不可逆，险企应积极拥抱ChatGPT。
从实际测试效果看，水滴公司AI负责人黄明星对记者表示：“就目前ChatGPT的回复情况，我们也进行了测试，针对行业概念性的一般问题，其回复内容相对全面，准确性较高，且前后问题回复之间具有一定的关联性。所以我们认为，对于保险经纪人、代理人而言，AI技术的应用能够大幅提高人力资源效能和产能天花板，提升与客户交流的及时性和准确度。”
在业内人士看来，寿险业人力成本较高，类ChatGPT应用若能大幅削减成本，将有望重塑保险业态。银保监会披露的数据显示，不包括庞大的客服人员群体，截至2022年6月30日，全国保险公司在保险中介监管信息系统执业登记的销售人员就高达570.7万人，巨量的人力成本对保险公司来说是一笔不小的开支。
一位中型保险经纪公司高管对记者表示，过往多年，寿险业通过“人海战术”推动保费增长，无论保险公司还是保险中介公司，都很重视人力发展及人力成本，如果技术的进步能推动人力成本大幅压降，则既利于降低一些保险产品价格，也利于整个行业复苏和健康发展，甚至有可能改变整个保险业竞争格局。
深度融入保险业仍有局限
目前，类ChatGPT应用要深度融入保险业仍有局限。
黄明星表示，专业的保险配置需要结合客户家庭收支、预算情况、保障需求、产品优势等层面来综合考虑，这是目前AI技术无法达到的，也是保险经纪人/代理人的核心价值。另外，保险服务特殊的一点是，其涉及用户的个人信息和资金安全，最重要的前提还是要依法合规。
“因此，智能对话机器人能不能应用到一些垂直行业，关键取决于有没有大量的数据去训练它。以保险业为例，我们需要用大量关于保险产品的知识，保险销售、核保、理赔等各种场景下的用户对话内容去训练对话机器人，不断提升它对保险相关知识的理解和生成内容的准确性，否则即便拥有ChatGPT这样先进的算法和模型，没有数据的训练也不行。”黄明星进一步表示。
将ChatGPT融入保险业也有门槛。施辉表示，技术是思想的翅膀。将技术运用到一个行业，要有一批深度了解某一个行业运行、发展规律的科技人员，或者说保险业要有能和科技“沟通”的人才，这是当下保险公司需要首先思考的问题。
彭勇表示，虽然ChatGPT目前在自然语言处理和学习效果上比其他框架有所提升，但是整体技术还不成熟，其对专业问题的理解和回答上与人类专家有较大差距，从这个角度看，短期内其还只是替代一些较简单工作，不过，替代比例可能会越来越高。
在彭勇看来，目前保险业应用ChatGPT的最大难点，不是个人数据保护、资金安全等问题，而是其还不够智能。当然，应用ChatGPT还面临其他一些难点，如，有些涉及法律等层面的应用场景需要专家审核，年长客户可能还是更偏向和真人交流。
上述保险经纪人士也表示，从过往来看，将新技术融入保险业，实现成本压降需要一个过程，应用新技术也需要成本，将ChatGPT与保险业态深度融合，使其发挥积极作用，可能还要持续探索。
微软bing引入chatgpt bing框架
微软bing怎么用,微软bing软件下载,微软Bing 翻译,微软BING近日，微软开始测试集成了ChatGPT新版本Bing搜索引擎，并已经在桌面端进行了有限预览。
根据data.ai的数据显示，在微软测试集成ChatGTP的Bing，并宣布在未来几周内推出移动版本后，该应用在AppStore的排名一路飙升。
几乎是一夜之间，Bing的下载量猛增了10倍之多，将它直接送上了AppStore免费榜的第十名，仅次于Gmail成为第二大最受欢迎的免费生产力应用。
与此同时，同样宣布将集成ChatGTP的Edge浏览器，在AppStore的排名也出现了明显提升。
从目前在桌面端的测试来看，获得人工智能加持的Bing，在传统的搜索外还有对话窗口，最多可以输入1000个字符。
通过这一窗口，用户可以向Bing提问，然后借助ChatGPT来生成回答，比传统的搜索引擎更直观。
同时，微软还透露Bing下一个版本将升级到下一代的大型语言模型，要比ChatGPT强大得多，专门设计用于增强搜索引擎。
