OpenAI正在研發ChatGPT作弊剋星

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你好，这里是科技前哨，今天继续跟你分享人工智能领域有关的新鲜见闻。

最近，科技前哨的小伙伴发现，我们做了不少人工智能领域的相关研究，都有提到OpenAI，却始终没有介绍过这家超级独角兽，乘着最近ChatGPT大火，我们从一个不一样的视角，看看基于OpenAI的AI技术正在营造出怎样一个创业生态圈吧。

看完你就会发现OpenAI不但是一个技术公司，也是AI应用的超级引擎，它的商业成功也取决于这个生态的繁荣与否。

1.OpenAI的技术思路

今天提到OpenAI大部分人都只知道ChatGPT，这款5天用户突破100万的AI产品。其实OpenAI已经开发出了9款AI模型，除了ChatGPT外在业内都颇有名气。

这些模型背后都是同一种AI技术思路，简单说就是搭建一个超大的人工智能神经网络机器学习模型，然后使用互联网上的数据进行训练，最后得出一个聪明的AI大脑，把它用到各种各样的地方。

这套模型最关键技术是OpenAI成立之初时推出的“无监督”算法，简单解释就是让人工智能可以自己从数据中学习，极大减少了AI开发中对人力的需求，让人工智能进化速度有了一次大飞跃。

OpenAI知名的GPT系列就贯彻了这整套技术方案和技术原理，2019年推出的GPT-2模型使用了互联网上800万份文档进行训练，AI的智能表现就非常惊人。

下面我们一起看看OpenAI开发出来的各种AI大脑都能干什么吧。

2.同一套技术，不同的用途

GPT-3:这是OpenAI出圈的第一个AI模型。2020年9月发布，推出时最受关注的点是9个月完成开发，参数规模暴涨10倍超过1750亿，推出后和真人相差无几的写作能力让人惊叹。

一个大学生利用GPT-3写的鸡汤博客蹿红，大部分人都没有意识到那些文章是AI的作品。

它是OpenAI最主要的AI产品，也是其他一系列产品的底层框架。

OpenAICodex：这款模型专为编程训练，使用了GitHub上的5400万个数据仓库和159GB的Python文件。

Codex最终生成了微软的编程插件Copilot，被许多编程人员采用。

DALL-E：这款AI相信不少人也都听说过，是知名的AI绘画工具。DALL-E2021年1月首次推出，使用120亿参数版本的GPT-3训练，经过4亿对图像和文本训练。

DALL-E用于绘画比较出名，其实它还有一个孪生兄弟CLIP，它被用来判断图像和文字的匹配程度，也正因为它让DALL-E快速迭代，绘画能力不断提高。

Whisper：这是一款开源的语音识别模型，任何人都可以用它生成自己的AI语音识别，语言翻译模型。已经有程序员在网上公布免费版本供大家使用。

MuseNet：这是GPT-2版本开发的一款音乐软件，原本是用于预测音乐文件中的后续音符，但反过来使用它就能生成音乐作品，目前它能自动产生10种不同风格的音乐。

OpenAIGym：这是一个基于python的人工智能编程环境，用于开发和测试AI代理，帮助人们开发强化学习技术。

OpenAIRoboSumo：这是一款用于机器人双足控制的AI程序，能够让双足机器人学会一些人类的基本动作，比如铲球、踢腿。

OpenAIDactyl：这款AI用于控制机器人的手指，能够让机器手根据要求进行操作。它目前最知名的功能是只需要普通人60%的时间转好魔方。

3.驱动自己到驱动产业

这一整套开发流程在OpenAI内部得到验证后，他们开始尝试将AI能力向外输出。

通过API为了有需要的企业提供GPT-3的服务，允许企业为GPT-3提供特定数据，训练属于自己的AI应用。

这项服务推出后，各种AI应用程序应运而生，电子邮件撰写、文本摘要、网站设计和软件代码生成等功能越来越丰富。

根据他们公开的数据显示，截至2021年3月，GPT-3为300多个应用程序提供支持，每天生成超过45亿个单词，全球数万名开发人员正在该平台上进行构建。

一家名为Viable的公司使用GPT-3分析客户反馈并自动提供处理建议。国内比较有名的语言程序Duolingo也已经用上了GPT-3的服务，使用它来提供法语语法更正。

4.进入商业竞争的关键时期

OpenAI这套AI服务模式类似亚马逊的AWS，理论上来说用户越多单位成本越低，对OpenAI而言模型的再开发成本也能进一步摊薄，具有非常明显的飞轮效应。

当然它也就要面对如何解决飞轮转起来的问题。在OpenAI的面前，就是别人为什么要把数据交给你，他们又为什么不开发自己的AI模型。

人工智能大模型高昂的训练成本成为了这一切的答案。这也让OpenAI找到了第一批商业用户，使用AI开发更多应用程序的初创企业。

有了OpenAI的服务这些创业者只需要解决数据问题，构建起自己的业务模型和营销体系，就能推出各种各样的AI功能。

这方面最出名的莫过于Jasper，我们也介绍过得这家AI营销软件公司，他们利用GPT-3训练了自己的AI软件，用户只需要提出要求就能生成所需的营销文案。

通过对工具的优化，将这个服务体系嵌入到其他企业的营销流程中，成为了目前最知名的AI工具初创企业。

科技前哨过去也分析过，这种基于API的业务和生态体系能否做大息息相关，这需要OpenAI完善基于GPT的开发工具，还要能提供服务更多行业的AI模型。

现今年，OpenAI的下一代AI模型GPT-4即将推出，根据我们掌握的情况看，OpenAI的优势还将延续，可预见的2年内还没有敌手，但是人工智能大模型的扩张已经阶段性放缓，模型性能优化主要靠更多的工程调优。

这个时期即是OpenAI商业化的好机会，也是其他竞争对手蚕食它领地的时刻，谷歌、huggingface等企业都在加速奔跑追赶之中。

在这个胜者通吃得领域，OpenAI必须更快推动商业化布局才能真正吃下市场，成为下一个万一巨头。

以上就是今天的内容，希望你能有所收获，如果你喜欢我们的节目，欢迎分享给你的朋友，这会对我们非常有帮助，更多精彩内容明下周再见~

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刚刚进入2023年开年。ChatGpt一度进热门话题，网络热度飙升。而ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,。OpenAI训练的这个ChatGPT的模型，它以对话方式进行交互。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,真正像人类一样来聊天交流。目前，OpenAI将ChatGPT免费开放给大众使用，以获取用户的反馈，为后续改进做好准备。

OpenAI

而ChatGPT的到来更令人震惊。作为基于GPT-3.5的对话式AI，ChatGPT最大的特点即是能够“理解”对话者的语义，能够进行更有效的反馈，并进行连续对话。基于对超大规模数据的深度学习，ChatGPT在文本生成领域几乎能“以假乱真”，让你认为其真的拥有了意识。此外，ChatGPT不仅能答疑解惑，还能写故事、作诗，甚至编程，生成内容的能力空前提高，可谓是大放光彩。

要说起OpenAI的发展史，不得不提一下"GAN"： GAN（生成式对抗网络）的诞生。据说人工智能专家Ian Goodfellow在一次酒后想到了这一深度模型概念，基于CNN（深度卷积神经网络），GAN创造性地将两个神经网络进行对抗，即生成器与鉴别器。生成器用于生成“造假数据”，鉴别器用于判断数据的真伪，在两者的对抗中，逐渐演化出强大的“造假能力”，而这种造假能力则用于图像的合成。

GAN之父Ian Goodfellow，图源网络

GAN被称为21世纪最强大的算法模型之一，Ian Goodfellow也一跃成为AI领域最知名的专家之一。2015年开始，GAN开始被投入实际运用中，相关的论文也爆发式增长，也成为AI生成图像、处理图像任务里最常见的存在。在GAN大放异彩的2015年，一家公司在美国硅谷成立，其背后站着“钢铁侠”埃隆・马斯克、Y Combinator总裁阿尔特曼、天使投资人彼得・泰尔等一众硅谷大佬，这家公司就是ChatGPT的缔造者――OpenAI。OpenAI创立的初衷是预防人工智能带来的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用，虽为公司，但OpenAI是一家非营利机构，是马斯克等大佬用爱发电的产物，在创立之初，大佬们投入了10亿美元用于AI的开发。2016年，OpenAI进一步明确了自己的目标，即向AGI（通用人工智能）研究发力，致力于让AI成为改变人类生活的新技术。OpenAI最大的特点即是“Open”，即开放AI能力，全球研发者都可以通过其提供的开发与研究框架投入AI开发中，共同促进AI技术的发展。也是从2016年开始，OpenAI推出了自己的AI平台Universe。故事轰轰烈烈地开始了。时间来到2018年，Transformer 架构的发展改变了NLP（自然语言处理）技术的发展，预训练模型的引入改变了一切。GPT系列正是OpenAI在NLP（自然语言处理）领域打造的模型，其第一款产品GPT-1也是在2018年正式推出。GPT-1的独特之处在于“半监督”，在此前的NLP模型中，AI需要基于特定任务对大规模数据集进行学习，而这些数据是需要“监督”的，即人为地对数据进行标注。基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（图1），不同的是模型的层数和词向量长度等超参。

GPT-1则可以在开始进行无监督学习的预训练，通过对数据的学习增强语言能力，最后进行部分有监督的微调。简单来说，GPT-1可以用更少的资源和数据进行更具效率的学习，但GPT-1仍旧是青涩的，一方面碍于训练数据的有限，AI的“世界观”很有限，另一方面其性能仍旧不够好，远远达不到对话的能力。下面小编就是GPT-1 - GPT-3的预训练模型量。表1：历代GPT的发布时间，参数量以及训练量

模型	发布时间	层数	头数	词向量长度	参数量	预训练数据量
GPT-1	2018 年 6 月	12	12	768	1.17 亿	约 5GB
GPT-2	2019 年 2 月	48	-	1600	15 亿	40GB
GPT-3	2020 年 5 月	96	96	12888	1,750 亿	45TB

2020年是翻天覆地的一年。彼时，OpenAI推出了GPT-3，相比前两代，这一次GPT实现了进化，GPT-3的参数超过1750亿个，是人脑神经连结的十分之一，与此同时GPT-3的性能也更强，它能够识别更深层次的文本含义，并进行反馈。GPT-3的推出是一场革新。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，它经过训练可以按照提示中的说明进行操作并提供详细的响应。与此同时，在图像生成领域，一场革命也在发生。尽管GAN已经能生成较高质量的图片及内容，但相较来说，其效率较低，同时生成的图像始终难以令人满意。而Transformer架构的出现改变了一切，自此开始，图像合成领域告别了GAN时代，NLP与计算机视觉技术搭配的新时代来临了。

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