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“我们面临的是对社会的彻底重新定义，以及人类即将过时。”美国学者、专栏作家弗兰克，深入研究ChatGPT后发出了深深地感叹。2022年春节档电影《流浪地球2》为亿万观众奉上了一场科幻盛宴。“MOSS，人类能活下来吗?”电影中刘培强与具备自我意识的AI机器人MOSS的对话，让人产生无限遐想。而ChatGPT的横空出世，令人惊叹MOSS，是否要成真了?我们与ChatGPT的一问一答，已非提问和搜索，更像是一场跨物种的对话。ChatGPT并不完美，但正以超出人类想象的速度进化，新的世界徐徐降临。 情商和智商均在线 从AI发展的角度，应用基本几年一轮回。在谷歌AlphaGo掀起的AI应用热因缺乏商业模式落下帷幕后，ChatGPT的出现无疑再次重振了AI产业界的信心。ChatGPT是2022年11月由OpenAI推出的生成性人工智能，支持多轮对话，甚至具备承认错误等类人的特点。由天文地理到人文经济，ChatGPT强大到吓人，“搜索引擎+社交软件”的结合让市场用户新奇不已。仅仅2个月，月活用户已然突破1亿，而同样的用户量，TikTok耗时9个月，Instagram花费30个月。这成为了AI界具有里程碑性质的大事件。 回望过去，在ChatGPT出现之前，小冰、siri、小艺等聊天机器人在对话回复中虽然“情商”在线，但“智力”有些拉胯，时常答非所问，有时直接能把天聊死。ChatGPT的降临打破了尬局，它根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样聊天交流，展现出前所未有的泛化能力和高情商。通俗来说，就是“举一反三”。 如果你问它：“中国男足赢得世界杯的可能性有多大?”ChatGPT幽默地回复：自己是个AI，没有预测能力，并且还鼓励男足继续努力。 当你向它提问‘满江红好看么?’虽然ChatGPT的训练数据截至2021年，它是没有学过满江红相关数据的，但根据‘好看么’这个关键词，它能推测出‘满江红’可能是部文学或影视作品。由于之前被‘喂’进去了有关文学及影视评论的海量高质量数据，模型就能基于以往所学，生成一个合理的回答。 ChatGPT并 非 “ 从天而降” “ChatGPT实现‘智力’飞跃背后，是宝剑锋从磨砺出的写照。”萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明指出，ChatGPT是基于GPT-3.5架构开发的对话AI模型，GPT系列又称为生成式预训练语言模型，是一种NLP超大规模统计语言模型，其通过输入语句，根据语言/语料概率来自动生成回答的每一个字。用通俗的话语，它的回复是通过词组的概率性分布建模生成的，即选中关键词通过概率判定关键词前后的词组。 在GPT-3.5之前，OpenAI先后推出过GPT-1、GPT-2和GPT-3，训练数据量爆炸式增长，从亿级飞升到千亿。而在GPT-3.5中，训练模型中再度加入人类反馈强化学习技术。ChatGPT得以在技术能力上进一步强化： 1.可通过海量网络数据进行预训练，学习语言模型的基础知识; 2.在预训练过程中同时学习语言模型、问答系统、机器翻译等多种自然语言处理任务; 3.具备理解上下文关系及语义推理的能力，并生成相应的回答; 4.可在预训练好的大语言模型上进行微调，并使用新的数据更新模型参数。 那么强大的ChatGPT究竟是如何被训练出来的?OpenAI给出了三步走策略：第一步，教ChatGPT回答问题。第二步，收集比较数据并训练奖励模型。第三步，使用PPO强化学习算法针对奖励模型优化策略。不断重复第二第三阶段，使得LLM模型能力越来越强，按照人类意图行事。 “ 会推理、能决策 ” ChatGPT掀起的技术狂潮，在生成内容方面无疑是革命性的，开启AI新纪元。中信证券研报认为，ChatGPT可被广泛应用文字模态的AIGC应用、代码开发相关、图像生成领域、智能客服四大板块。 决策智能是当前全球AI发展竞争的焦点之一，推动人工智能向高阶跃迁。2022年国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》强调，有条件的大型企业要形成数据驱动的智能决策能力。8月，科技部发出《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，明确运用优化决策等技术，实现生产过程等领域的智能决策。IDC预计，到2025年，超过60%的中国企业将把人类专业知识与人工智能相结合，做智能预测与决策，并使员工工作效率和生产力提高25%。 ChatGPT引领的大模型正在让AI技术从五年前的“能听会看”，走到今天的“能思考、会创作”，未来有望实现“会推理、能决策”的重大进步。 林建明判断，ChatGPT通过与决策智能技术的融合发展，或将推动决策模型进化，迈向“全人格化”超级决策智能阶段，辅助人类做出更优决策。 多年来萨摩耶云科技集团在决策智能技术攻坚已取得重要原始性突破，端到端云原生科技解决方案将AI决策技术能力输送到金融、物流、电信、跨境电商等关乎国计民生领域，帮助企业完成数字化转型。“ChatGPT给全球用户带来了最直观的感受和震撼冲击，在金融场景、跨境电商等领域具备强大应用潜力，这将是我们探索的主要方向。”林建明说。 服务有温度，降本又增效 数字化发展的深入，促使大多数金融机构已经构建了客户标签体系用于个性化运营。但在提供营销服务时，仍然需要内容标签体系的搭建。这就需要投入大量算法工程师进行内容理解模型的构建训练，而人工打标和训练成本高，泛化性低的问题随之凸显。 林建明指出，基于个性化推荐、实时计算能力以及AutoML等技术，ChatGPT可能解决线上线下协同营销过程中的自动化断点问题，实现营销策略自动生成和迭代、自动AB实验、渠道自动分流，让千人千面的精准营销真正得以落地实现。同时，结合金融机构语料进行适应性训练，将促进营销内容生成和用户转化效率的提升，实现降本增效。 “以ChatGPT作为自动客服系统的核心技术，并利用NLP和对话生成技术，训练类似于ChatGPT的语言模型，再叠加个性化推荐模型，结合业务知识库以及业务流程API，打造营销和客服机器人，可帮助金融机构进行营销获客提升客户服务质量。”萨摩耶云科技集团试图在营销和客服场景中建立新的人机协作模式。ChatGPT类机器人在营销上承担人群和标签划分以及个性化推荐工作，在客服上执行问题理解、对话管理、问题推荐、答案生成。人工客服则专注于话术推荐和会话摘要生成。 数字科技不断催生新应用同时，金融机构亟需完善风险防控能力。“如果把机器学习、知识图谱、决策引擎人工智能技术和LLM模型技术融合，会进一步优化模型的智能性，改变信贷服务的人机交互体验，使得金融服务更有温度。” 在知识图谱引擎原有的隐性集团识别、深度链扩散、子图筛选等能力基础上，ChatGPT可扩展出更高维度、更大范围的隐性关系识别。萨摩耶云科技集团给出的方案是，探索接入类ChatGPT能力，通过对用户信用数据、历史借款记录、还款记录等数据分析，评估用户风险等级，实现对关键要素提取、资料自动化审核、风险点提示等风控领域的业务流程自动化水平的提升，向金融机构提供全方位智能风险管理服务，大幅提高风险识别能力。 在跨境电商场景中，人力成本高昂、人工客服沟通效率低、无法收集大数据进行数据分析及精准营销等痛点，让中小卖家很“受伤”。ChatGPT在多轮对话上取得重大突破，邂逅跨境电商后擦出别样火花。 在技术实现上，萨摩耶云科技集团探索提供基于ChatGPT的AIGC产品方案，通过OpenAI提供的语料上传/模型微调/模型调用接口，上传训练语料对GPT模型进行微调，达到定制化模型的效果。未来，ChatGPT在产品编写/优化listing、提升跨境电商平台店铺和产品排名、输出丰富优质的邮件营销内容、提供即时客户服务改善客户体验、开展智能广告投放提升转化率等方面，将有着很大的应用空间。 AI大潮浩浩荡荡，ChatGPT的“出圈”，意味着一个大规模商业化浪潮的涌来。“每个人都应积极尝试使用ChatGPT提升价值创造力，在AI改变世界的大潮上乘风破浪、奋楫远航。”林建明说。(新媒体责编：wa12)

“国产ChatGPT”文心一言：百度“押宝”，车企买单？

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近期，国外和国内两大“ChatGPT”产品正呈现两种截然不同的状态：怀疑和坚定。首先看国外。ChatGPT的出现，掀起了全球范围内对人工智能的讨论。最近，马斯克在社交平台疯狂吐槽ChatGPT带来的混乱现状和其背后AI公司Open AI背离初心。这主要因为马斯克始终认为AI会对人类生存构成威胁，且并不赞同Open AI将ChatGPT商业化的行为。再看国内。与马斯克持有完全不同理念，国内众多企业对AI聊天机器人蜂拥而入，勇敢且坚定地拥抱“ChatGPT”，并对其寄予厚望。比如作为国内首个推出号称“国产ChatGPT”AI聊天机器人――文心一言产品的百度，其锋芒最为夺目。眼下，宣布接入百度文心一言产品的企业纷至沓来。据了解，目前已经有包括互联网、媒体、金融、保险、汽车、企业软件等行业的近300家头部企业宣布加入百度“文心一言”生态，其中车企尤甚。这也让百度成为该领域关注度最高的企业。然而，上述现象也难免令人生疑：在产品尚未面世并且经过实际应用检验的情况下，为何百度文心一言能在如此大范围内受到热捧？这究竟是一场带有“虚火”的营销，还是百度与用户企业的互相成全？在众多企业中，百度又为何将文心一言搭载的重点对象瞄准车企？此外，为什么国内资本市场鲜有声音关注应用AI聊天机器人的安全问题，或者讨论其商业化的可能性？这是否意味着相对于Open AI的ChatGPT，国产AI聊天机器人的智能能力或许还不足以造成人类社会的混乱？甚至商业化之路也是遥遥无期？图源：百度做“国产ChatGPT”的底气不得不承认的事实是，在ChatGPT热潮席卷国内资本市场之时，百度是第一个冲出来明确表示要即刻推出“国产ChatGPT”――文心一言的企业。在坦然的声明背后，是百度长期在人工智能领域的技术积累。实际上，ChatGPT是一个积累已久、有着特殊训练方式的大模型。从技术角度来看，ChatGPT是基于大规模预训练语言模型（GPT-3.5），借助其强大的语言理解和生成能力，通过在人工标注和反馈的大规模数据上进行学习，并通过自然语言处理(NLP)理解一种或多种人类语言，从而能够给出更好的回复。换言之，ChatGPT的成功，主要是大数据积累、AI分析能力和自然语言处理能力综合作用的结果。而在国内科技企业中，上述三个维度正是百度长期致力且相对擅长的领域。首先是自然语言处理。百度于2010年专门成立了百度自然语言处理部。此背景下，百度一直占据着AI的全球高地。譬如，2021年9月，百度发布了中英文对话预训练生成模型PLATO-XL，一跃超过Facebook 的Blender、谷歌的Meena、微软的DialoGPT，成为全球首个百亿参数大模型，打开了对话模型的想象空间。其次是AI技术能力。百度是中国唯一一家拥有全栈AI技术架构的公司，在芯片层、框架层、模型层与应用层都有关键自研技术。中信证券曾在研报中提到，百度基于自身AI需求，研发了针对人工智能的芯片产品昆仑芯，专注AI技术，在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用均有深厚积累。据悉，昆仑芯拥有10亿左右用户的数据，而且没有那么多隐私限制，对于人工智能开发来说，这可能和硬件同等重要。最后是大数据积累。搜索起家的百度围绕数据而生，从2000年成长至今，百度积累海量大数据，这是任何自媒体平台都没有办法获取的历史内容，也是所有APP没有办法得到的时空资源。这也是2015年，百度成功切入自动驾驶赛道的重要原因。彼时，宝马看中了百度的地图、语音识别系统等能力，并与其达成合作。因为百度的本土数据，能够适应中国复杂的路况，这是欧美IT公司很难做到的。如今，百度长期积累的大数据资源已经服务于文心一言。早在2019年，百度就做出了文心 ERNIE 1.0，其积累的大规模知识和海量多元数据，让该产品得以快速发展――搜索业务给大模型所需要的庞大数据训练量带来了天然的便利。据悉，2021年，ERNIE 3.0大模型即拥有千亿参数；与超强算力方联合的鹏城-百度・文心作为一款融合了自然语言理解和自然语言生成的大模型，其参数量达到了2600亿，相对GPT-3和ChatGPT提升了50%。百度尝到了自动驾驶的“甜头”实际上，即使在ChatGPT猛烈出圈之时，仍然有很多还在迷惑这类系统的具体功能及应用是什么，更是很难想象它将如何与汽车相结合。但是百度想到了，这主要与百度智能云业务的发展态势和智能驾驶解决方案对其业绩贡献有关。百度预计将在2月22日公布其年度财报。有观点认为，百度2022年财报或带来重要转折。首先是看业绩的确定性，可以从利润表中观察疫情冲击对公司基本盘的影响；其次是看新曲线的成长性，尤其是百度文心一言的进展情况。根据格隆汇报道，综合机构对云业务等数据的乐观预测，最终的业绩数据可能反映一些新的变化：比如云业务等新曲线的快速增长，将进一步印证百度基于搞研发强度的高成长性，引导市场进一步重估百度的长期价值。截至2022第三季度，百度智能云的市场份额居全球第四，收入增速亦高于云市场大盘。其中，智能驾驶是百度智能云板块中至关重要的一部分。图源：百度Apollo官网数据显示，2022年第三季度，智能驾驶业务方面，百度Apollo汽车智能化解决方案近期其累计定点及签约金额预计达到114亿元。财报发布后，百度CFO罗戎在电话会议中表示：“汽车解决方案方面，我们还提到了一个预估，那就是达到114亿元人民币的累计销售，现阶段收入贡献仍然很小，我们预计从明年下半年或2024年初开始，随着采用我们解决方案的小型汽车上市，收入将会增加。一旦有了可观的收入，这项业务应该会开始盈利。”截至目前，百度汽车智能化解决方案已在福特、林肯、凯迪拉克、别克、丰田、皇冠、现代、起亚、吉利、极氪、比亚迪等30多个汽车品牌的130余款车型上实现量产，累计搭载超700万辆。百度自动驾驶方面负责人向媒体透露，截至2022年第三季度末，百度Apollo自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”向公众提供的乘车次数已累计达到140万，是全世界最大的自动驾驶出行服务商。而随着文心一言在百度自动驾驶方面的应用，将进一步加速推进百度自动驾驶的落地和服务的增长。车企相信文心一言吗？近几日，长城、吉利、红旗、零跑、东风日产启辰、岚图、爱驰、极度、海马等多家汽车品牌纷纷官宣接入。后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。图源：百度Apollo微信公众号且值得注意的是，在上述车企官宣文案中，“加速智能网联汽车再进化，开启人工智能时代的汽车全新体验”这句话屡见不鲜。或许，迫切的智能化转型，也是众多车企在还未见到文心一言面世的情况下便纷纷宣布接入的原因之一。要知道，如今的智能座舱语音交互系统并不完善。智能语音交互主要有三大重点，分别是：识别、理解和执行。根据盖世汽车研究院的行业观察，在目前提供解决方案的厂商中，行业的痛点主要聚焦于“理解”部分，大部分的车载语音交互系统在“理解”上并不智能。那么，如何让车载语音交互系统像人一样理解我们的话语？这主要涉及到自然语言处理技术，它们对于用户输入语音的理解与本身的场景策略、多轮对话有着密不可分的关系，并直接决定着车载语音交互系统的智能化程度。而自然语言处理，正是百度文心一言重点攻克的技术之一。车企陆续宣布接入文心一言并非盲目跟风，除了对百度技术积累的信任，更多的是希望从该产品中能够得到启发。在车企合作方看来，即使科大讯飞、商汤也在做相似的布局，但相对而言，百度确实能提供别家不可比拟的数据优势。但也有观点认为，就百度目前的技术，文心一言没能和自动驾驶等智能化重要领域发生太大作用，只停留在体验的交互层面。图源：百度Apollo官网对此，集度智能驾驶负责人此前谈到，关于集度将引入汽车的百度文心一言大模型，其现阶段将用于语音和对话方面，未来不排除把该模型融入自动驾驶的数据生成工作中。更有车企表示，文心一言只是一项能力，车企会在这项能力的基础上，结合自身智能化场景需求，做一些针对性的产品开发。换言之，对于车企而言，它们想要的不仅是文心一言产品本身，文心一言的作用，更多的是通过技术能力帮助和促进汽车智能化发展，为更多的汽车智能化产品提供灵感。当然，眼下，文心一言的具体上车时间尚未确定，也没有实际案例验证其与此前语音助手之间智能化的本质区别，更不要谈其商业化能力究竟能为百度带来多少收益。但目前来看，百度和车企的主要心思似乎都不在于此。百度要用文心一言和车企“交个朋友”，增加新业务的可能性，车企顺势而为希望能借助该产品衍生深入的智能化开发。可以确定的是，在国内科技企业中，AI聊天机器人这个生意，尚只有百度有底气和车企做。

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