丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

受ChatGPT“影响，特斯拉前AI高级总监宣布加盟OpenAI。

他在自己的推特账号上公布了这一消息，称：

我和许多其他人一样，不管是处于AI圈的还是非AI圈，都被OpenAI的成果鼓舞到。我相信这家公司未来的潜力非常大，因此很高兴重新投入到其中的建设上来。

是的，这将是安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy）时隔七年再次回到OpenAI――

当年，他可是这家公司创始团队的成员之一，只不过工作一年多后，就被马斯克挖到特斯拉去了。

如今，ChatGPT名声大噪让OpenAI得以吸引人才再次回归。

不少人都对安德烈的到来充满了期待，寄予他“Make ChatGPT Great Again”的厚望。

OpenAI CEO也亲自到评论区捧场。

安德烈出生于捷克斯洛伐克，是位“85”后。

15岁时他随家人移民到加拿大，随后在多伦多大学同时完成计算机和物理学的本科学位、在英属哥伦比亚大学攻读完计算机硕士学位。

他的博士学位是在29岁时拿下，毕业院校是斯坦福，导师是李飞飞。

在博士期间，他两次暑假在谷歌实习（共计8个月），和导师以及吴恩达合著的“6+2”篇论文，几乎篇篇都被高引，无疑是AI届冉冉上升的大明星。

这点从他推特的被关注列表也能看出来――谷歌CEO皮查伊，GAN之父Ian Goodfellow等大佬都赫然在列。

而博士毕业之后不久，他进入了当时的创业公司OpenAI（彼时是2016年，OpenAI刚成立一年）。

不料很快就被老板马斯克盯上了（众所周知，OpenAI最初是由马斯克等人一起出资创办）。

安德烈的研究方向为计算机视觉，主攻图像识别和理解，正好当时马斯克的特斯拉需要这样的人才。

于是“公器私用”，马斯克先是请安德烈过去解决特斯拉的问题，后来干脆挖走了――这也成为了后来老马被OpenAI踢出董事会的罪证之一。

好在到了特斯拉的安德烈，确实没有辜负马斯克的期望。

他一开始是担任特斯拉的AI和AutoPilot视觉总监，负责领导自动驾驶神经网络团队。

后来随着特斯拉AutoPilot副总裁的出走，他就迅速晋升，接管了整个AI团队，主要负责软件部分，并和负责硬件的Pete Bannon携手主导了特斯拉FSD的横空出世。

在此之后，他还接管了擎天柱人形机器人、特斯拉超算系统Dojo――可谓是马斯克手下最为器重的AI人才。

然而，在特斯拉工作了5年之后，安德烈离职了。

离职前除了长达4个月的休假外，外界并没有嗅到什么不和谐的信息。

甚至在休假之前，安德烈还发推表示“会回来的，AutoPilot和人形机器人还等着呢”。

所以当他官宣消息之后，外界一片哗然，感叹特斯拉痛失大主管。

而离职后的安德烈，没有明确的去向，只是表明自己想要投入更多时间在开源和技术教育等感兴趣的事情上。

确实如此，一直以来，安德烈都是一个活跃的“开源er”，维护着广受欢迎的ArXiv Sanity Preserver论文网站，在GitHub产出了各种被标星上千的机器学习项目，也制作了不少优秀的基础教程和视频。

因此在安德烈决定重新回公司上班之后，有网友表示，可别忘了继续产出优秀的开源作品啊。

最后，说起继续上班，就不得不提，其实安德烈在这段空窗期里表达过想要重回特斯拉的想法。

那是在去年10月底的时候，距离他离职特斯拉才3个月，他在播客中表示：

我爱特斯拉，爱埃隆，爱这个团队。实际上可能会重新回到那里――在未来的某个时候，可能会回到那里从事擎天柱人形机器人或者AGI方面的工作。我认为特斯拉是一家庞大的机器人公司，还会做出不可思议的事情。

值得一提的是，安德烈也在这次播客中透露自己当初离职的原因，主要是不喜欢自己的角色变得过于管理化，要开的会太多，没时间去做实际的工程项目。

尽管马斯克在安德烈的这次公开“表白”之后很快作出了回应，称“特斯拉永远欢迎你”。

但，ChatGPT出现了，安德烈最终选择了回到OpenAI。

不知道有了这位大牛的加持，OpenAI会不会再交出一些惊艳的作品？

以及，OpenAI是否已经开启了人才纷至沓来的新阶段，下一位加盟的大佬又会是谁？

参考链接：[1]https://twitter.com/karpathy/status/1623476659369443328[2]https://www.teslarati.com/tesla-ai-director-andrej-karpathy-rejoins-openai/[3]https://qz.com/1011376/elon-musk-poached-andrej-karpathy-from-openai-to-be-teslas-tsla-director-of-artificial-intelligence[4]https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzOTE3Nzc5MA%3D%3D&mid=2247496860&idx=1&sn=21da6689b70d3a9926b106aea1e8d0b5&scene=45#wechat_redirect

贝克街探案官

作者:包可萌

华为盯上的下一个风口，ChatGPT究竟有什么用？

过去的一周，朋友圈里的能人们又有了新工作，ChatGPT代注册。

2022年11月，OpenAI推出ChatGPT聊天机器人，以对话的形式与用户进行连续性的交互，与此前常见的Siri、小艺等手机交互系统不同，ChatGPT不仅可以回答问题，还能完成代码修改、内容创作等。

在此基础上，ChatGPT还具备纠正错误、拒绝不正当要求的能力，这意味着ChatGPT的人工智能程度，远高于此前大火的AIGC。虽然目前已经有团队绕开ChatGPT的安全限制，但自古至今哪个技术的发展不是一波三折？

2月10日，国内科技圈头部企业华为公开表示，公司早在2020年就布局了相关领域，2021年发布的鹏城盘古大模型就是类ChatGPT产品，也是业界首个千亿级生成和理解中文NLP大模型。除了华为之外，京东本月已经推出产业版竞品“chatJD”，百度也将于3月推出类ChatGPT产品。

而那些还没入局的企业，正在迫不及待想要涌入该赛道。美团联合创始人王慧文在社交平台宣布，将要带着5000万美元组队切入该赛道，而且根本不在意岗位、薪资和title。

由此可见，ChatGPT已经在科技圈掀起新浪潮，可是它和之前的aigc产品到底有什么不同？是否又是昙花一现，大众过了新鲜劲儿后是否会将其抛之脑后？

虽然ChatGPT和AI作画软件等同属于AIGC领域，但是ChatGPT除了绘图外，还可用于文本、视频等内容的“原创”，且比此前的AIGC产品更拟人化。

而且ChatGPT还可用于3D交互以及包括开启科学新发现、创造新价值和意义，因此Gartner将生成性AI列为2022年5大影响力技术之一，MIT科技评论也将AI合成数据列为2022年十大突破性技术之一。

ChatGPT之所以能显著区分于其他竞品，主要是因为其引入了RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）的训练方式，从而在训练中增强了人类对模型输出结果的调节，促使模型输出结果更具备理解性。

得益于其更强的互动性，ChatGPT已经达成1亿月活用户里程碑，并开始向用户收费。其竞品如科大讯飞等商业化进程已经被远远甩开。而且科大讯飞付费使用的软件服务中，还停留在语音文件和文字的互转领域，略带交互功能的付费产品则是采取软硬件打包出售的形式。

而在语义交互在这个领域内，国内企业科大讯飞其实更具优势，首先是在知识推理阅读理解比赛 OpenBookQA、QASC 中夺冠，从其在比赛中的表现来看，科大讯飞相关训练模型已经超出人类平均水平，甚至在逻辑推理阅读理解比赛ReClor中刷新全球最好成绩。

只可惜科大讯飞没有基于此率先推出类似ChatGPT的产品。ChatGPT的出现，其实意味着人工智能算法的进一步升级。采用Transformer模型的ChatGPT，首先是突破了RNN 模型不能并行计算的限制；其次关联所需的操作次数不随距离增长。得益于新模型的应用，ChatGPT的解释力度更强。

根据CDSN数据，Transformer的综合特征提取能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强。另据机器之心消息，自从ChatGPT上线后，全新的AI模型因为能回答问题、编写代码、自行创作，被认为是下一代搜索引擎的雏形，但目前远未达到替代传统搜索引擎的地步。

但是伴随硬件的提升以及算法进一步完善，传统搜索引擎的日子确实不好过了。

02 ChatGPT背后是行业变革

ChatGPT席卷社交圈的背后，是其正在逐渐推动科技业加速变革。

具体来看，Meta今年的资本开支将下调40亿美元，减少部分数据中心投资，转而支持AI等相关产品。微软、谷歌等也将在调整资本开支的前提下进一步加速对于AI相关的投资。

其中微软的操作最引人瞩目，显示宣布在3月31日前裁员1万人，中国区裁员比例不高于5%，就在其宣布裁员的前一天，微软公司CEO、董事长纳德拉在达沃斯经济论坛上表示：新冠暴发期间，科技行业迅速发展，但目前处于需求正常化的阶段，得用更少的钱做更多的事，即用自己的技术提高生产率。

对于规模企业而言，提高生产率最简单粗暴的手段自然就是裁员。就目前来看，ChatGPT可以有效提升内容创作者的工作效率，反映在二级市场上，微软宣布裁员当天，美股盘前上涨1.5%。

其实作为科技业老兵，微软早就着手用机器代替人工，早在2019年和2021年，微软就两次投资OpenAI，近期又有消息称，微软计划再向OpenAI注资100亿美元。有分析指出，这次万人裁员是日前风靡科技界的ChatGPT带来的直接结果。

ChatGPT持续热度下，AI投资已经成为北美各大云厂商下阶段投资主力，海外云巨头已经开始加速布局。根据德邦研究所统计，谷歌、微软等传统科技企业，均完成了AIGC领域的布局。

AIGC 基础设施层面，OpenAI、Stability.ai 等已经牢牢占据头部位置，他们主要负责预训练模型，但盈利模式却截然相反。

Stability.ai目前的估值超过10 亿美元，公司目前将其基础版的产品完全对外开源，其盈利模式主要基于面对客户开发和销售专业版和定制版。OpenAI 的盈利模式基于公司对其受控 api 的外部调用来进行收费操作

中间层由于需要满足垂直化、个性化、场景化的应用特点，所以参与企业较多，所有涵盖模型即服务（Model-as-aService，MaaS）的企业均属于AIGC行业中间层；应用层面，由于下游消费者的的需求占据重要地位，需求与AIGC模型的无缝衔接助推产业应用发展。

行业下游以内容创作者为主，他们可以凭借前两层预训练好的模型，以及C端消费级显卡的算力来挖掘出更为丰富的应用场景和内容。目前接近C端用户的工具日渐丰富，包括网页、移动端小程序、基于AIGC的自主画图服务等。

那么谁能限制正在狂飙的ChatGPT？这个答案其实显而易见，那就是算力。

除了内容创作者依赖消费级显卡完成工作外，负责模型预训练的上游企业，如OpenAI等也需要稳定高效的算力资源。

2018年OpenAI推出GPT-1模型，参数量达到1亿级别，2019、2020年OpenAI又陆续迭代出GPT-2、GPT-3模型，参数量分别为15亿、1750亿。随着模型参数量提升，算力需求随之加大。

国内企业想要在aigc方面获得长足发展，首先就是解决算力支撑问题。由于种种不可抗力，国内人工智能领域先后经历多次海外大厂限制芯片供应的问题，国内显卡厂商中，景嘉微正在稳定推动显卡产品迭代，其2022年5月发布的JM9系列第二款GPU芯片，已经能满足地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求，但并不足以实现国产替代。

目前AIGC发展的天花板，仍旧掌握在英伟达、AMD等海外芯片大厂手中，但AIGC由于尚处于高速发展期，英伟达、AMD现有产品足以应对AIGC所需。在算力加持下，AIGC带来的冲击已经向科技业外的各行各业蔓延。

AIGC作为内容创作工具，发展的越先进，对人们生活工作的正反馈就越强，但是和“P2P”一样，作为新技术，总会被别有居心的利用。

关于ChatGPT的报道中，让人印象最深刻的是多家大学明确禁止学生使用ChatGPT写论文，为应对ChatGPT在文字工作中的“超能力”，大学教授们正在重新设计他们的课程评估体系，比如增加更多的口试、小组工作等。

只是这种“掩耳盗铃”式的限制手段，根本不可能避免有人使用ChatGPT完成学术论文，国内某法学教师预计，ChatGPT很有可能引发学术乱象问题。

一个人工智能软件，引发学术乱象，你敢想象吗？

实际上，在ChatGPT之前，人工智能软件早就渗透入论文创作、出版的各个环节，比如PaperPal和Writefull早就被用于论文写作，类似Wiley'sRex之类的软件还能自动从论文中提取数据，其他诸如查重、排版等领域，也都不乏人工智能的身影。但都没有引发学术界的恐慌，更不会明确要求学生禁止使用。

因为ChatGPT出现前的各类软件，主要为创作者提供辅助作用，而ChatGPT可以担负更重要任务，甚至可以替代作者完成整篇文章的写作。长此以往下去，也许在未来某一天，一台经过调校的机器，可以成为一名合格的执行者，人只需要提想法，类似ChatGPT的软件就能直接产出论文，甚至连论文格式都不用调整。

这种背景下，图灵奖得主、Meta的首席AI科学家Yann LeCun公开吐酸水，ChatGPT胡说八道，你们却不管不顾，我们的Galactica上线三天，就被骂下架了。

不得不说，作为深度学习三巨头之一的Yann LeCun，表达的专业观点不会出原则性问题，比如“大型语言模型并没有物理直觉，它们是基于文本训练的……它们的回答，也可能是完全错误的。”“依靠自动回归和响应预测下一个单词的LLM是条歪路，因为它们既不能计划也不能推理。”

但是落实到具体应用上，都可能出错的前提下，谁的产品错误率更低谁就能在市场上存活，显然月活突破一个亿的ChatGPT已经实现了这个目标，即便是三巨头之一的Yann LeCun，也只有羡慕的份儿。羡慕到自己的产品在ChatGPT面前一无是处，只能下线，自己的工作成果似乎瞬间归零。

或许给ChatGPT一点时间，也许它真的能给你一个惊喜，或者，接替你的工作，你升职加薪或者就此失业。

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*图片来源：视觉中国