由chatGPT引起的人工智能讨论
“我正在写一个发生在得克萨斯州桌岩小镇的推理故事,故事里有一名女性业余侦探,我需要她的名字,受害者,四名嫌疑人,以及谁是凶手。” 以上,是一位小说家调教ChatGPT的对话。在AI的帮助下,他已经写了26篇小说。 这只是ChatGPT魔力的冰山一角。自2022年底发布以来,这款AI聊天机器人创下用户破亿的最快纪录,成为比尔·盖茨嘴中「不亚于互联网诞生」的科技圈顶流话题。 那么,ChatGPT只是一个聊天工具吗?中国会诞生自己的ChatGPT吗?2月16日的第12届中国数字出版博览会上,中文在线集团董事长兼总裁童之磊,澜舟科技创始人兼CEO周明,清华大学新闻学院教授、元宇宙文化实验室主任沈阳对此展开了深度讨论。 ChatGPT不只是聊天工具,更是“下一代人工智能操作系统” ChatGPT作为AIGC的一种产品形态,“聊天”功能只是表象。童之磊认为,ChatGPT核心是一套人工智能自然语言处理(NLP)系统,它所呈现出来的自然语言交互能力,其本质是“下一代人工智能的操作系统”。 就像键盘之于个人电脑,触屏之于智能手机,自然语言交互对于进入人工智能时代至关重要。由于目前计算机系统与人类之间的交互还只能通过代码等“非自然语言”,所以让机器能够理解人类的自然语言,是人工智能领域的重要研究课题之一。 ChatGPT在全球范围内引起轰动,表面上看是因为它能跟人“聊天”,能够根据聊天对象提出的要求,进行文字翻译、文案撰写、代码撰写等工作。但真正让一众互联网巨头纷纷入局的,是它能够通过学和理解人类语言来进行对话,它是一个“以自然语言为界面”的机器人。人工智能的自然语言操作系统已初见雏形,人工智能驱动的产业变革也即将拉开新一轮的序幕。 人工智能产业变革来临,中国需要自己的ChatGPT 在这场题为“AIGC·未来内容、范式革命”的圆桌论坛上,中文在线集团董事长兼总裁童之磊,澜舟科技创始人兼CEO周明,清华大学新闻学院教授、元宇宙文化实验室主任沈阳达成了一个共识:在人工智能时代,作为大国,中国一定要有自己的自然语言操作系统。 除了大国竞争层面“AI数据安全”的考量,中文的人工智能自然语言操作系统本身就有很强的独特性。 从技术角度,ChatGPT缘于OpenAI公司,训练文本以英语为主,缺乏中文优质内容数据素材。此外,想做出精确表达中文情绪与意义的AIGC,还需要深谙中文的人工标注员,对模型做高度的针对性训练。中国公司在这一点上有得天独厚的优势。 从产业发展的角度,澜舟科技创始人兼CEO周明认为,在与ChatGPT竞争的过程中,在垂直领域、专业赛道进行布局,先在一个领域做出成功案例,复制到其他行业,应该是一个更理性的选择。 早在去年9月份,中文在线就与澜舟科技在AIGC领域展开了合作,双方就如何在内容创作中有效发挥生成式人工智能(Generative AI)作用这一方向进行了布局,并且在基于预训练模型技术的文学创作辅助算法领域进行了业务落地探索。 周明表示:“澜舟科技在人工智能和大模型积累了大量的经验和技术,与中文在线完整的应用和数据生态联合起来,将形成一个封闭自洽的内部环境。通过对中文在线更高质、更精准数据地不断训练,双方将很快在文学、艺术和传播领域做出新一代人工智能操作系统,进而推广到更多领域、赋能更多行业,走出一条中国特色的下一代人工智能之路。” 人工智能商业化应用爆发前夕,数据成稀缺“石油”资源 在打造中国人工智能自然语言操作系统的过程中,AIGC的发展水平被视作一个风向标。 中文在线集团董事长兼总裁童之磊表示,AIGC有三大要素:数据、预训练模型、商业化产品。数据是后两者的源头,高质量的训练数据决定了AIGC的质量,以及未来是否能通过用户买单的商业化产品,让人工智能成为可持续发展的技术路线。 据此有人提出一个观点:人工智能时代数据将成为最重要的生产资料,数据将成为人工智能时代的“石油”。 这恰好是中文在线的强项所在。作为中国最大的正版数字内容平台之一,中文在线在过去23年历史中,每天产生数以亿计文字内容。海量、正版的中文数据——这是重要的稀缺资源,这能为AI模型提供最核心的生产要素:优质、专业、庞大的正版中文语料数据库。 但中文在线不满足于做一个优质中文正版数据的“原料供应商”。中文在线在AIGC领域战略合作的伙伴澜舟科技是NLP(自然语言处理)领域领先的中文认知智能公司,自主研发了类ChatGPT底层技术的中文AI语言大模型,创始人周明是前微软亚洲研究院NLP领军人物,也是全球NLP领域发表文章最多的学者之一。 AI模型与内容创作场景深度融合,需要对复杂的文字字符串进行提取、标注、清洗。中文在线的编辑正是最合适的人工标注师,能像培养优秀作者一样训练AIGC,实现高精度模型参数调优。更合适的模型、更精准的数据、更专业的人工标注,有望催生出网文垂直领域智能水平最高的AIGC。更关键的是,让AI参与网文创作,用高纬模型、算法、数据训练AI,极有可能跨越式提升AIGC进化效率,制造人工智能操作系统领域的“中国速度”。 多元场景落地,AIGC掀起全场景内容生产力革命 2月16日的数博会上,中文在线就与澜舟科技进一步达成了战略级合作。根据战略合作协议,在文学创作领域的辅助技术合作基础上,双方未来将共探AIGC技术在漫画、动画、视频等IP衍生业务领域的新型内容生产方式,推动AIGC的产品类型逐渐丰富、场景应用更加多元。 AIGC让机器也可以变成漫画家、变成音乐家、变成导演……一场内容生产范式革命正在拉开帷幕,内容产业的生产力即将迎来一次前所未有的解放。中文在线集团董事长兼总裁童之磊表示:“回顾整个内容产业的发展,每一次技术变革都带来内容产业的全新时代。我认为未来内容创业大变革的浪潮,一定是AI。” 太平洋证券分析,AIGC在各行各业多元场景快速落地,高应用价值下AIGC有望成为数字内容创新发展的新引擎,为数字经济发展注入全新动能。 虽然与很多人之前的看法不同,人工智能没有率先替代人的体力劳动,而是有率先取代脑力劳动的可能,但对于人工智能是否会让程序员、设计师等失业,童之磊、周明和沈阳教授都表达了乐观的预期。AIGC会替代一部分创作者的重复性、基础性的工作,会让人有更多的时间来进行“创造”。 “AI能写出《三体》吗?永远不会。”童之磊说。 “智慧生命的精华和本质,真的是技术所无法触及的吗?”刘慈欣在小说《诗云》中的追问,或许即将在中文在线与澜舟科技这艘「中国版ChatGPT」巨轮的旅途中,找到答案。

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ChatGPT在问世后，获得了广泛的讨论。商道童言（Innovationcase）根据当前大众最为关注的五个问题，帮助大家更快认识这个新人工智能技术。 问题一：为什么ChatGPT能够会爆出圈？ ChatGPT是一个比较典型的从技术研发到商业化的快速普及的案例，尤其是与日常生活和工作的深度结合，加速了出圈的速度。《》 科技创新： 在Open AI的持续研究中，不断探索和推出新的技术路线。当前ChatGPT版本引入的强化学习方法，大大提升了模型的效果。Open AI 在模型训练中引入了人类专家，这些专家帮助 ChatGPT 写出更符合人类习惯的答案，同时他们也对生成的结果进行排名，通过这样的奖励机制，实现了模型的微调和优化。 敏捷文化： Open AI自成立以来，通过敏捷的方式打造通用AI的能力，并持续坚定投入，这是ChatGPT成功的关键因素。在这样的愿景下，吸引了大量高层次人才开展研发工作，最终取得了重大突破。 反馈机制： 通过用户的使用，Open AI可以获得用户对模型优劣和用户体验的反馈，从而形成从模型使用到体验反馈的闭环，从而进一步优化模型。通过鼓励用户对答案中的风险和危害等进行反馈，参与者有机会赢取500美元的API积分，可以兑换相应的奖品。 问题二：为何ChatGPT这么强大？ 这和ChatGPT背后的核心技术有关，这些技术是集成型的技术，在ChatGPT问世前，这些技术就已经存在，而且随着OpenAI的研发，这些技术已经迭代了四个版本。 ChatGPT背后的支撑是专用型的人工智能的大模型，目前人工智能大多是针对特定场景应用训练的，生成的模型很难迁移到其他应用。 过往的人工智能的数据的研发过程需要大量的人工调整参数和标签整理，成本高昂。而大型模型通常使用自我监督学习方法进行训练，在其他场景的应用中，开发者只需对模型进行微调或使用少量数据进行二次训练，即可满足新应用场景的需求。 这意味着大模型的改进可以惠及所有下游的小模型，大大提升人工智能的应用场景和研发效率，因此大模型成为业界重点投资的方向。 实际上，除了Open AI，国外的谷歌、Facebook、微软 ，国内的百度、阿里、腾讯、华为都推出了人工智能大模型。 ChatGPT 另一个核心技术是 Transformer。这是谷歌在2017年提出的一种使用attention机制的深度学习模型，它可以根据输入数据的每一部分的重要性分配不同的权重，大大提高了模型训练的效果，让人工智能可以在更大的模型和更多的数据上工作。还具有很强的跨模态能力，不仅在NLP（自然语言识别）、在语音和图像领域也有能适应。 问题三：使用ChatGPT需要付费吗？它如何盈利？ 目前是免费的，而且它的母公司OpenAI亏损严重。 据媒体报道，2022年OpenAI的营收不足3000万美元，净亏损5.45亿美元。随着ChatGPT的普及，它的损失可能会进一步加大，因为每一次用户调用，Open AI都会付出更多的计算资源和带宽成本。 Open AI 也开始了商业化的尝试。 2023 年 2 月，OpenAI 宣布推出付费试点订阅计划 ChatGPT Plus，价格为每月 20 美元。高级功能包括在高峰时段免排队、快速响应时间、优先访问新功能和改进等。 Open AI 预测，随着 ChatGPT 成为吸引客户的重要工具，其收入将快速增长，预计 2023 年收入将达到 2 亿美元，2024 年将超过 10 亿美元。 同时，微软正在洽谈向 OpenAI 投资约 100 亿美元，使其估值达到 290 亿美元。此前，在2019年，微软向OpenAI投资了10亿美元，为其提供了大量资金支持和Azure云算力支持。 此外，ChatGPT目前没有开源计划，以API（应用程序接口）调用的形式服务，这也不同于过往的互联网服务。开源是多年来软件和互联网行业蓬勃发展的核心驱动力之一。 对于ChatGPT为何不开源，部分业内专家也表示认同，因为人工智能技术至今仍是一个黑匣子，其内部机制不明。如果代码是开源的，那么一些不利于社会和人类的事情就很难避免使用这种技术。 问题四：ChatGPT的未来会带来哪些变化和新机遇？ ChatGPT 自己回答过这个问题，他说自己是作为人类陪伴机器人。 目前媒体最关注的是ChatGPT 会否取代搜索引擎 。《》数字经济应用实践专家骆仁童认为，短期内，不会。不过从长远来看，有可能会结合各类场景，整合形成一种新型的查询工具和信息管理形态。 一方面，当前的 ChatGPT 给出的答案参差不齐。它可以对很多问题给出准确的回答，甚至可以写出初级专业水平的分析或报告，另一方面，ChatGPT仍会出现“一本正经胡说八道”的情况，这就增加了用户的使用成本。 所以在短期内，搜索引擎的主动获取信息的逻辑，有助于用户提高信息使用。搜索引擎一般会给出很多相关的结果，并根据用户的点击反馈不断优化搜索结果。 不过ChatGPT给搜索引擎厂商带来了极大的冲击，也激发了他们开创全新的搜索体验方向。微软在Bing搜索引擎中加入了ChatGPT功能，并进行了小流量测试。百度还计划在 3 月推出一项新功能，在搜索引擎中添加一个类似于 ChatGPT 的对话机器人“文心一言”。《》 此外，ChatGPT 未来还可以有多样化的应用可能性： 一是让数字人更像人， 更好地陪伴和服务人。当然，这种能力也可以应用到机器人上，让未来的人形机器人更加智能。 二是大量开发者可以根据不同的行业和场景 ，利用ChatGPT等底层平台，在大模型的基础上进行模型调优，打造满足用户需求的各种丰富应用，从而形成 对话式人工智能的生态。 三是与其他模态人工智能工具的结合创新。 ChatGPT与文字生成图片、文字生成视频，甚至未来直接生成3D模型的工具相结合，可以极大丰富UGC内容，成为内容产业化的核心引擎。 不过，在教育、市场、金融、代码编写等专业服务领域会受到冲击。未来，ChatGPT与更多人工智能、云计算等信息技术的融合创新，将创造出改变生产力曲线的工具，成为经济发展的新动力。 问题五：ChatGPT还有同类吗？ 有。ChatGPT 是AIGC 大模型的应用之一。在文本、图像、视频等领域都出现了相应的生成模型，只是知名度远低于ChatGPT。 《》 例如美国本土的 Claude，获得了谷歌的投资约 3 亿美元。有媒体宣称，Anthropic 比 ChatGPT 能构建更加“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”方面的工作。 国内除了百度的“文心”， 腾讯也有混元大模型，融合了CV（计算机视觉）、NLP（自然语言识别）、多模态分析的能力。2022年，腾讯“混元”AI大模型在CLUE（汉语语言理解测评合集）排行榜、阅读理解、大规模知识图谱上同时登顶。 随着 ChatGPT 这样的大模型在大众层面普及，也会加速人工智能往通用人工智能发展。目前的GPT3.5表现出了更强的能力， 业界普遍预计GPT4将于今年推出，具有更强的通用能力。 但同时，我们也需要有一个清醒的认识，AI并不是万能的，它不能替代人的思考和创新。也就是说，人工智能再强大，它解决的问题也只是人类面临的所有问题中的一小部分，人工智能找到解决方案的问题只是可计算问题的一小部分。 商道童言（Innovationcases）欢迎点赞和分享哦！~~ 免费电子书： | | | |数字经济应用实践专家 骆仁童主讲课程 智慧应用 | 《 . .. . . . . 数字化转型 | . . 元宇宙 | . . . . . 宏观与趋势 | . . . . 金融类课程 | . . 思维与技能 | 》. . . . 数字技术 | . . 创新创业 | .

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最近，在学习和整理 AI 相关的资料，整理了他们之间相似的一些模式，发现大部分场景可以用一页纸来介绍：一页纸总览高清原清，可以上 GitHub：https://github.com/phodal/prompt-patterns指令模板在这种模式下，我们给模型提供一些明确的指令，模型需要根据这些指令生成文本。这种模式通常用于生成类似于技术说明书、操作手册等需要明确指令的文本。指令可以是单个句子或多个段落，具体取决于任务的要求。代理模式在这种模式下，可以充当了一个代理，代表某个实体（例如人、角色、机器人等）进行操作或交互。代理模式的核心思想是引入一个中介对象来控制对实际对象的访问，从而实现一定程度上的隔离和保护。诸如于在 ChatGPT 中，"act as xxx" 可以让 ChatGPT 充当一个代理，扮演某个角色或实体的身份，以此来处理与该角色或实体相关的任务或请求。特定指令在这种模式下，我们给模型提供一些特定信息，例如问题或关键词，模型需要生成与这些信息相关的文本。这种模式通常用于生成答案、解释或推荐等。特定信息可以是单个问题或多个关键词，具体取决于任务的要求。示例模式在这种模式下，我们给模型提供一些示例文本，模型需要生成与示例文本类似的文本。这种模式通常用于生成类似于给定示例的文本，例如自动生成电子邮件、产品描述、新闻报道等。示例文本可以是单个句子或多个段落，具体取决于任务的要求。混合模式之模板方法模板方法模式是一种行为型模式，它定义了一个操作中的算法骨架，将某些步骤延迟到子类中实现，从而使得子类可以在不改变算法结构的情况下重新定义算法中的某些步骤。更多模式可以参见GitHub：https://github.com/phodal/prompt-patterns