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NO.2405-疯狂出圈的ChatGPT

作者：Ziiiying

校稿：辜汉膺 / 编辑：金枪鱼

ChatGPT，一时间火爆全网的新晋“网红”，正被议论的纷纷扬扬。能与人类“对答如流”，会写策划方案和调研报告，写诗翻译不在话下，甚至能通过谷歌L3程序员面试。

ChatGPT上线仅2个月，活跃用户就“狂飙”破亿。

上一个下载神话是由我们都熟悉的抖音创造的

尽管如此，依然耗时9个月

ChatGPT有多智能？

前不久，ChatGPT参加了谷歌招聘的编程面试，主要问题是技术，比如图/树，数组/字符串，动态规划，递归等等复杂算法。而根据它的回答表现，谷歌确定可以将它聘为L3工程师。虽然L3只是谷歌工程团队的最入门的职级，但依然可以秒杀一众码农，网站显示，谷歌L3程序员的年薪为18万美元。

只要再开发一个AI训练它给自己优化编程

那么chatgpt实现自我迭代也是早晚的事

（图：壹图网）

除了替代人类码农，ChatGPT能完成的任务不限于：给科学论文当共同作者、给以色列总统讲话写稿子、顺利通过美国医生职业考试；留学生用它来写文书、员工用它写邮件、编剧用它写剧本、备考公务员的求职者用它写申论，甚至只要你要求到位，它还可以帮你发布一段小红书……

chatgpt在写论文上的优秀表现已经引起学术圈的警惕

nature在期刊上发表多篇文章，倡议审慎地对待它

（图：nature）

网上流传着一个段子，有人说AI最可怕的地方在于，“你给它资料，它真学”。作为一款拥有卓越学习能力的聊天软件，ChatGPT表现出极强的“求知欲”。

下面为一名记者与ChatGPT的对话实例――

记者测试发现，“聪明的”ChatGPT也会给出错误答案，只是，当用户指出错误时，它会主动提出“请告诉我如何改进”的要求，并进行多次尝试。

与传统的AI相比，它的优势在于能够根据实际情况给出真实性的指导，而不是简单的一问一答式，并且会根据用户反馈持续化更新与学习。提出的问题越详细，回答的结果越真实精细化。

这种强大到可怕的能力，让处境不同、身份不同的人们喜忧参半。

虽然它有说瞎话的毛病，但是认错的态度总算是积极

（图：与chatgpt聊天）

一方面，很多人庆幸自己从工作生活中解放了出来：调查显示，89%的美国大学生承认使用ChatGPT做家庭作业，53%的学生用它写论文，48%的学生使用ChatGPT完成测试。美国密歇根大学一名学生前不久使用ChatGPT生成的哲学课小论文“惊艳”了教授，得到了全班最高分。

另一方面，许多人担忧它是否会取代自己的饭碗。ChatGPT可以根据人类提出的需求即时生成业务代码，几秒内完成一段漂亮的销售文案，给不少基层打工者带来了压力。就连各大科技巨头也为自己可能受到威胁的业务而着急上火。

看这改稿能力，和一些专业的改稿程序可以媲美了

（图：nature）

前不久，苹果公司召开内部员工的紧急会议，以应对ChatGPT的挑战。

谷歌公司CEO桑达尔?皮查伊周一在内部备忘录中告诉员工，需要尽快推出产品来抗衡最近爆红的ChatGPT，公司将要求所有人都来测试其新推出的对标ChatGPT的语音机器人“巴德”(Bard)，员工们甚至拿出在内部进行黑客马拉松的精神来测试它。

这不像是商业市场中试图与之分庭抗礼的姿态

更像是被打了措手不及之后的赶鸭子上架

“骇客松”（图：壹图网）

除此之外，谷歌创始人谢尔盖?布林已经开始亲自下场写代码，自他2019年离开谷歌一线以来，这还是第一次，这显示出谷歌领导层对ChatGPT的巨大危机感。

世界首富、曾经的ChatGPT合伙人、新任推特老板马斯克这样评价道：“ChatGPT好的吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”

近期，微软创始人比尔・盖茨将ChatGPT融嵌入自家各线产品，使公司市值一夜飙高5400多亿。他在接受采访时也说道：“ChatGPT的意义，不亚于PC和互联网诞生。”

搭载了chatgpt技术的微软新搜索引擎new bing

真的能像它名字一样牛逼吗？（来源：bing）

ChatGPT的迭代之路

首先，让我们来了解一下ChatGPT的前世今生。ChatGPT是OpenAI在2022年11月30日推出的可以用对话方式进行交互的智能机器人。它的诞生经历了GPT→GPT1→GPT2→GPT3→ InstructGPTChatGPT的迭代过程。

GPT的全称，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练Transfomer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。

Transformer模型框架和GPT优化后的模型对比

2018年，GPT-1诞生，该模型可以用于一些简单的自然语言处理任务中，比如句子关系判断，语义相似度识别，文本分类，但它对训练样本之外的新鲜数据适应能力低，只能算得上一个语言理解工具，而非对话式AI。

GPT模型的核心主张1-预训练(pre-training)

先填鸭式自学、再针对性辅导

（图：REEBUF）

2019年，GPT-2问世，模型使用了更多的网络参数与更大的数据集：最大模型共计48层，参数量达15亿，在生成任务的性能方面展现出了普适而强大的能力，可以聊天、阅读摘要、新编或续写故事，还能编造假新闻、生成钓鱼邮件，就连在网上进行角色扮演也不在话下。

这个阶段则是去掉了监督微调阶段

试图解决zero-shot问题，数据集也是跨越式地增长

（来源：《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》）

而后，GPT-3出现了，作为一个自监督模型(在人工标注的数据中通过自己监督自己来学习到有用的信息)，它可以捕捉所有的历史上下文信息，作为丰富的语料供模型学习，拥有1750亿的参数量，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务。

在少量样本学习下的综合表现是理想的

（来源：《Language Models are Few-Shot Learners》）

例如面向问题的搜索、机器翻译、文章生成和自动问答等等，且模型在诸多任务上表现卓越，例如在法语-英语和德语-英语机器翻译任务上达到当前最佳水平，自动产生的文章几乎让人无法辨别出自人还是机器，在两位数的加减运算任务上达到几乎100%的正确率，甚至还可以依据任务描述自动生成代码。

可能是码农们自己也受够了每天输入一些繁琐的代码

（来源：nature）

2022年初，OpenAI发布了InstructGPT，通过监督学习（用标记数据集来训练特定任务的算法）+人类反馈中获得的强化学习方法，来提高GPT-3的输出质量。InstructGPT能够更好地遵循用户意图，且能将有害的、不真实的和有偏差的输出最小化。

现在，我们每个用户都是chatgpt的训练师

免费的纠错劳动力和数据集

（来源：Qin-《InstructGPT 浅析》）

当时间来到这一年年末，加强版模型ChatGPT问世了，这个模型沿用了监督学习与强化学习算法，另外在数据训练过程中，通过将模型生成不同结果的优劣进行人工评估，从而将模型进一步优化，再次提高了模型回答的质量。

由此可见，如此高大上的神器，前期也经过了不断摸索与演化的过程，才以如今的样子呈现在我们面前。强大的技术底座赋予它的能力，主要体现在三个方面：复杂的问题处理能力、广泛的场景应用能力、基于用户反馈的持续化更新与学习能力。

最终，还是钞能力成就了这一领域的奇迹

（图：shutterstock）

ChatGPT价值在何方？

目前，ChatGPT固然存在一些局限，但它给我们带来的革新与潜在的想象空间无疑是巨大的。小到个人与企业，大到人类与社会，它会成为历史上一个值得铭记的里程碑。

Generative AI风投市场表现充满朝气

纵观人类的历史，就是不断寻找最精确信息的过程。

我们的祖先跨越海洋，攀登高山，冒着疾病的危险去收集最优质的信息，拜访那些充满光明的地方。不论是为了去领略亚历山大图书馆中的智慧，参加高等学府的学习，都需要付出时间和旅程的成本。不论黄页还是大英百科全书，它们提供的价值都是让人类更快地获取信息。

知识是人类进步的阶梯

（图：shutterstock）

本来需要去图书馆或步行到镇上才能解答的问题，突然间可以在几分钟内，就可以得到解决。在此之前，谷歌凭借其搜索引擎一举成名。它成功的原因在于：缩短了从问题到答案的距离，并找到了一种将其货币化的方法。

遇到不懂的问题，我们首先会想到去“谷歌一下”

（图：壹图网）

有观点认为，ChatGPT会颠覆搜索行业，但同时我们也看到了它存在的局限。

比如，目前ChatGPT主要查到的都是2021年的信息，ChatGPT无法知道谁赢得了中期选举，不知道参加卡塔尔世界杯的球队是赢了还是输了，不知道埃隆・马斯克是推特的CEO，此外，ChatGPT目前还不支持图片搜索。

这与chatgpt模型的数据集有关

不过随着进一步迭代，相信它会更好地修正

ChatGPT不仅会编造虚构的学术论文引文，凭空捏造一个不存在的定理，而且当用户需要更多维度的体验，想要调查而不是去寻找某个即时确定的答案时，ChatGPT会不胜其任。

另外，其高昂的价格可能也会限制它的使用范围。即便如此，目前订阅价在20美元每月的ChatGPT对各垂类企业仍具极大的吸引力，哪怕它的价格还会不断上涨――用于法律、医学、工程、软件开发、销售、房地产等各行各业的垂直化聊天机器人会大大缩减成本，创造更高的价值。

更多商业投资的涌入，更多产业集中，成本也更低

（来源：youtube）

譬如在搜索场景中，聊天机器人会比网页广告更有优势，因为当客户像是在与真人对话时，会有更高的商业转化率。

ChatGPT就好比信息时代的图书管理员，将谷歌的数据海洋、大量的人类知识转换为清晰、维度更简单的答案。毕竟，谷歌虽然可以给你10万个答案，但一个图书管理员却可以给你最为精准的答案。

以“一位人工智能图书管理员在数据海洋里找资料”为提示

从百度的图形生成AI大模型"文心一格"生成的画像

（来源：文心一格）

参考资料：

1、论文：《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》

2、论文：《Attention is all you need（Transformer）》

3、https://finance.sina.com.cn/jjxw/2023-02-09/doc-imyfafhw6230591.shtml

4、https://www.woshipm.com/ai/5704153.html

*本文内容为作者提供，不代表地球知识局立场

封面：爱死机

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百度拟3月推出国产版chatgpt chatgpt会给行业带来哪些变化

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“带资入组，不在意岗位、薪资和title，求组队。”原美团联合创始人王慧文一言激起千层浪。就在前几天，他在社交媒体上发布“宣言”，表示将出资5000万美元进军人工智能领域，期待联合顶级研发人才，共同打造中国的OpenAI，日后产出如ChatGPT一般的AI产品。

而在此之前，360、百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、京东、科大讯飞、网易有道、快手等科技互联网企业也已纷纷表态，宣布要在ChatGPT及相关赛道布局。

他们之中，有的技术过硬，有的资本雄厚，有的掌握核心流量入口。那么，风口之下的这场“国产ChatGPT”争夺战，究竟谁能笑到最后？

●南方日报记者许隽

扎堆入局

上线一周吸引上百万用户试用，推出两个月就达成“月活破亿”的成就，成为史上最受欢迎的消费者应用……ChatGPT的爆红“出圈”，让国内外科技互联网行业有些“上火”。

本月初，为对抗ChatGPT带来的冲击，谷歌仓促发布同类人工智能聊天机器人“Bard”；在国内，百度率先宣布将在3月初面向公众推出“文心一言”，且目前已邀请超过50家机构参与内测评估。除此之外，阿里巴巴、腾讯等十多家科技互联网“大厂”也在争先恐后。

以阿里巴巴为例，此前该公司向南方日报记者证实，其旗下的阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前处于内测阶段；字节跳动方面，相关产品据称也在测试中。至于腾讯，虽然并没有直接上马“国产ChatGPT”的迹象，但其不乏在AI大模型、机器学习算法等领域的技术储备，未来有望有序推进针对ChatGPT和AIGC产业的专项研究。

而除上述传统“大厂”外，一些互联网垂类赛道的玩家也在摩拳擦掌。比如，据媒体报道，好未来就有引入“类ChatGPT”技术的规划，目前公司正着手筹备研发ChatGPT相关教育项目；快手也曾对外透露，公司正开展大规模语言模型的相关研究，并已启动专项，覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。

正如百度所说，“ChatGPT是人工智能里程碑，更是分水岭，这意味着AI技术发展到临界点，企业需要尽早布局。”不难预见，今后该技术领域还会迎来更多国内企业参与。

大厂突围

新兴赛道，竞争者众。单从技术储备来说，百度无疑是优势最突出的一方。

公开资料显示，早在成立之初，百度就已在人工智能领域积极投入。经过数十年的积累，百度已经具备人工智能运算所需的算力、算法和数据，在底层芯片、深度学习框架、大模型及最上层应用等领域均有布局，是国内少数拥有AI全栈能力的企业。

以大模型领域为例。与ChatGPT依托GPT-3模型完成训练类似，百度拟于今年3月推出的“文心一言”AI聊天机器人也有自己独创的训练模型――文心大模型ERNIE，且模型参数高达2600亿量级，远超GPT-3的1750亿。也就是说，如果将“人机对话”简单地比作一场考试，那么“文心一言”很可能比ChatGPT做过更多的真题。

与百度一样，阿里巴巴在“国产ChatGPT”争夺战中也有着很强的竞争力。根据日前曝光的阿里巴巴“达摩院版ChatGPT”测试结果，该工具同样拥有知识问答、生成程序代码、小说续写、报告撰写、诗词写作等功能，可以跟用户完成高效、流畅的互动；公司打造的多模态预训练模型M6拥有10万亿量级的参数规模，平均单卡可承载200亿参数。

据业内人士分析，“国产ChatGPT”争夺战第一阶段的胜方，一定是从百度、阿里巴巴这类巨头企业中产生，原因是“打造类ChatGPT产品，不仅需要搭建科学、前沿的训练模型，更需要前台交互和云计算技术作为支撑，这显然是大型互联网公司才能满足的要求。”

除此之外，还有成本的考量。有研究机构测算，训练1750亿参数语言大模型GPT-3，需要上万个CPU/GPU24小时不间断录入数据，所消耗的能耗相当于开车往返地球和月球，且单次训练就需要花费460万美元。这样“烧钱”的模式，中小企业显然无力承受。

重重挑战

抢占“ChatGPT”领域的技术高地，已经成为我国人工智能行业的共识。问题是，即便大厂成功突围，顺利打造出类ChatGPT产品，那与真正的ChatGPT之间又会有多少差距？

首先要面对的是训练参数上的差距。资料显示，支撑ChatGPT的GPT自然语言预训练大模型，自2018年到2021年已进行了三轮迭代，参数规模实现了从1亿、15亿到1750亿这一指数级别的增长。也正是通过对如此海量文本数据（覆盖网页、书籍、新闻等渠道）的深度学习，ChatGPT获得了比其他AI聊天工具更丰富的知识储备，即便面对复杂开放式问题也能迅速作答。而目前，除百度文心大模型ERNIE（2600亿）暂时实现超越外，国内大多数训练模型的参数还无法与ChatGPT所依托的GPT-3比肩。

而据最新消息显示，OpenAI筹备的GPT-4模型也将于不久后发布。根据往代GPT模型的迭代速度不难预测，其一旦上线，势必要引发国内企业的新一轮追赶。

再者，在训练模型上，我国企业还需要直面与ChatGPT依托的GPT-3之间的“代差”。有专家指出，在AI模型的发展理念以及相关技术的理解上，谷歌与GPT模型背后的OpenAI公司实际上存在半年到一年的差距，而国内企业则更是落后了两年左右。

此外，我国在部分核心芯片领域也面临“卡脖子”难题。正因如此，就短期而言，大厂打造的“国产类ChatGPT”产品即使面世，也可能需要正视差距，暂时扮演“追赶者”的角色。

但并非没有“弯道超车”的机会。据容联云AI研究院院长刘杰说，中国移动互联网的活跃度和体量领先全球，互联网应用发展速度也最快，这为AI技术和平台落地应用提供了广泛的场景。“在局部应用中开始超越，这也是业界的共识。”

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