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最近，OpenAI开发的ChatGPT大型预训练语言模型火遍了全世界。它不仅能够像人一样，可以结合上下文，完成自然流畅的对话，更是像一位渊博的大儒，可以回答包括论文写作，代 办 编写等高难度问题。很多人预言，这将是未来搜索引擎的下一个形态。与之相比，当下车内的语音助手就显得颇为“原始”了，只能回答特定问题，很难联系上下文进行交互，反应迟钝都是目前车内语音系统仍存在的不足。不过，很快这样的情况即将改善。 近期，集度汽车在 “ROBOVERSE三里屯体验中心启动会”上正式表示，集度将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。 公开信息显示，文心一言是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，有着中国版ChatGPT之称。百度率在2月7日发布消息称，该产品将于2023年3月完成内测，面向公众开放。目前，文心大模型已发展至第三代，最大拥有2600亿个参数，并能够统一理解文本、图片、视频、结构化信息等，整体效果处在互联网公司前列。 在部分媒体的研报中提到，百度是国内最早宣布ChatGPT相关布局的互联网公司。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。百度目前已经拥有相对较为完整的大模型体系与积累。在NLP（自然语言处理）领域，百度拥有针对医疗、金融、对话、搜索等领域的系列模型。这些模型，通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。 和文心一言合作，车企考虑的，主要是座舱交互智能化包括语音智能化场景的拓展。其中，大部分场景很有可能会落在语音交互和智能化程度上，能带给用户更智能化的体验。当然，文心一言或许只是一项能力，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。 就比如此次集度在北京、上海、深圳三地同时启动运营的体验中心内，提供了一种名叫““AI物共生”的体验项目。它是集度邀请艺术家郭锐文和柳迪创作的数字化艺术作品。其中，《集度星渠》（ROBO-Conduit）使用定制算法将色彩与集度汽车机器人声音的有机糅合，实时转化形成视觉画面，模拟集度汽车机器人驾驶数据的推演迭代，并在集度汽车机器人声音的声纹波动下，形成专属的集度空间能量，邀请观众跟随画面演变，体验汽车机器人在驾驶中不断“自我成长”的视觉美学。用户还可以通过集度小程序，生成自己的数字共生体形象——ROBO AVATAR，通过多种交互手段感知亲密的人机关系，体验人机共情，获得数字宇宙联动实体空间的独特体验。而这些都将会是未来用户接触智能语音交互与大数据模型的具体应用接口。 除此之外，当日的发布会上，集度正式发布集度数字宇宙体验计划ROBOVERSE（汽车机器人宇宙），将面向用户打造一系列具有开创性的数字化体验。汽车机器人宇宙包含智驾、智舱场景生态等在内的产品体验体系，和线下体验空间、售后服务、用户积分、线上商城等服务体验体系，以及品牌精品、艺术IP、科幻项目等品牌体验体系。其中，汽车机器人宇宙的三里屯体验中心作为用户通往集度数字宇宙的入口，将在线上线下开创全新的数字化体验，打造数字宇宙和现实世界融合的“第四类空间”。 目前，集度已在北京三里屯太古里、上海陆家嘴中心L+Mall、深圳深业上城三地同步落地汽车机器人体验中心，并且2023年还将在全国46个城市的核心商圈开设100家线下门店，其中包含多家ROBOVERSE体验中心。更多相关的汽车资讯小编会持续关注。

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21世纪经济报道特约撰稿王应贵 澳门报道OpenAI(开放人工智能)2022年11月30日推出的ChatGPT平台在全球引起了巨大轰动，至今依然是最火热的话题，也是谷歌搜索引擎最热的高频词，同时在搜索引擎和软件行业内引发了新一轮科技竞赛。ChatGPT体现了最近几年全球对生成式人工智能(generative AI)投资的最初成果。据世界知名的科技咨询机构CBinsights报告，2013年-2021年全球生成式AI投资（包括并购交易、私人投资、少数权益和大众投资）分别为60.8亿、333.9亿、171.3亿、223.9亿、523.3亿、491.8亿、709.9亿、1251.5亿和1764.7亿美元，呈现快速上升趋势，是贵为科技行业皇冠上的明珠，也是科技巨头公司在核心业务争夺战中必须拿下的制高点。ChatGPT一词去掉Chat就是GPT，即Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练转换器)，即能从数据序列中发现常见句型特点的算法语言，能预测句子中的下一个用词、段落中的下一句话以及文章中的下一段。GPT实质上就是用于对话的语言模型（LaMDA，Language Model for Dialogue Applications），所以ChatGPT必须基于海量数据―大量的文章、网页、社交媒体上的帖子和现实生活中的对话，其目的就是优化对话语言模型。目前ChatGPT数据截止于2021年，因此OpenAI必须花钱购买越来越多的数据，以及越来越多的资源，以建立大型语言模型。OpenAI成立于2015年，重要股东包括山姆・埃尔特曼、埃隆・马斯克（2018年2月退出）、里德・霍夫曼、亚马逊云科技等，2019年微软公司提供了10亿美元投资，2021年进行第二笔投资（具体金额未透露），2023年2月宣布第三期大手笔投入（据有关报道猜测不低于100亿美元），并获得OpenAI 46%的股权。2022年末，资金实力雄厚的OpenAI估值超过200亿美元（目前为290亿美元），遥遥领先于抱抱脸（Hugging Face，20亿美元）、Lightricks（以色列摄像与图像处理创投公司，18亿美元）、Jasper（文字处理，15亿美元）、stability.ai(英国开源绘画制图平台，10亿美元)等其他竞争对手。微软、谷歌互掐对大多数高科技巨头公司而言，2022年是相当艰难的一年，但他们市场影响力却岿然不动。据FactSet数据，疫情让字母公司、元宇宙（脸书母公司）、微软、亚马逊和苹果收入获得了超常增长，可谓“飞上了天”，2021年第四季度增速分别为41.2%、37.2%、20.6%、16.9%和28.8%；2022年末这些公司又回到了地上，2022年第四季度增速分别为9.1%、-1.1%、10.4%、9%和2.3%。这些巨头像成熟企业一样宣布削减成本和裁减员工。然而，他们却继续大量投资研发，继续创新。亚马逊缩短物流时间，增加仓储能力；谷歌的搜索引擎更快，并豪赌自驾车和医疗健康项目；微软继续产品升级；元宇宙专注虚拟现实业务部；苹果坚持自驾车项目。谷歌和元宇宙攫取了48%的数字广告收入，微软依然统治着办公软件市场，苹果iPhone占公司总销售的56%。表1 2010-2022年微软和谷歌广告收入对比（单位：亿美元）资料来源：微软和字母公司（谷歌母公司）财务报表科技巨头公司必须在创新产品上取得突破，现将大量资源投入人工智能，因此ChatGPT的轰动效应还会持续下去。被称为大型语言模型的ChatGPT不单是一种产品，更是让其他产品变得更好的技术。美国科技巨头公司财大气粗，拥有无处不在的平台和强大的数据库，正考虑结合自身优势特点开发人工智能潜力。在这方面，微软显然占得了先机，欲削弱谷歌在搜索引擎业务中的垄断地位（占市场90%的份额），而谷歌却急于推出自己的人工智能应用Bard，以挽回Bard声誉（2月8日测试表现却差强人意）。在广告收入方面，两家巨头争夺十分激烈，如表1，最近两年，谷歌赶超了微软。在毛利润率方面，微软占有较大优势。2019-2022年，谷歌毛利润率分别为21.1%、22.6%、30.6%、26.6%，而微软分别为36.7%、39.%、42.5%、40.9%。微软和OpenAI的伙伴关系将提升微软产品的市场竞争力。最近，微软宣布将把ChatGPT纳入旗下的搜索引擎必应（Bing）和网页浏览器Edge，人工智能技术应用将改变搜索引擎和浏览器市场格局，也将重塑定义高科技领域。微软Azure（微软云计算）支持OpenAI，提升了ChatGPT算力，降低了搜索成本。虽然目前很难预测未来发展，但股票市场表现或许能够反映出投资者的预判。2022年11月30日至今年2月17日，纳斯达克指数涨2.8%，微软微涨1.1%，但谷歌母公司Alphabet却跌了6.6%。下一轮技术创新革命？正如大多数行业内人士所言，生成式人工智能处于萌芽期。OpenAI总裁山姆・埃尔特曼在社交媒体上写道：ChatGPT非常有限，但却造成了了不起的假象。不过，自ChatGPT上线以来，2023年1月活跃用户超过1亿人，而抖音（让美国社交传媒最头痛的平台）和Meta旗下Instagram则分别用了3倍和10倍的时间，说明用户市场对ChatGPT期望值非常高。就目前应用状况来看，ChatGPT的确存在一些问题。首先，受数据库规模限制，ChatGPT对用户的问题回答不准确，有些回答简直让人啼笑皆非。其次，ChatGPT过于自信，容易让用户接受虚假事实。第三，由于ChatGPT无法核实事实真伪，回答时捏造事实，把不存在的东西说成有。像其他AI一样，ChatGPT的结果需要人工干预来提高其准确性。第四，延时较长，导致系统崩溃。第五，ChatGPT强于语言处理，如翻译、写作（新闻报道、司法文书、诗歌、论文、作业、商业报告、财务报表分析等）、音乐创作、绘画等，但并不擅长数学。第六，成本问题。ChatGPT搜索成本高于谷歌，有人估计，搜索成本比谷歌高出7倍，即使微软云支持ChatGPT，成本仍然高出4倍。最后，伦理问题让部分群体感到不安。ChatGPT没有认知及判断能力，缺乏公知意识，有些回答带有明显的种族歧视或性别歧视。生成式人工智能处于初级水平，肯定存在这样或那样的问题，但这些问题会在发展过程中逐步得到解决。据世界著名的科技资讯机构Gartner分析，生成式人工智能将广泛应用于多个行业。生成式人工智能将新药研发周期由通常的3-6年缩短至几个月，从而节省了大量的成本和时间。生成式人工智能还影响到汽车、航天航空、军工、医疗、电子和能源行业，目前流行的反向设计先确定材料的必备特点，再去寻找可能具有这些特性的材料。在芯片行业中，生成式人工智能采用增强学习法优化芯片设计平面规划中的组件布局，把产品开发周期由几周缩短至几小时。在医学中，生成式人工智能可生成供研究与分析使用的数据，同时隐去了病人的身份信息。生成式人工智能还赋能制造、汽车、航天航空和军工业设计出最优零部件，以满足特定的目标和约束条件。表2 生成式人工智能在行业中的未来应用资料来源：Gartner生成式人工智能远没有成熟，自然也不会完美，但它很可能代表下一轮技术创新革命。跟过去的技术创新一样，生成式人工智能可以提升人类的生产效率，而不是代替人类工作。对于技术创新，一些群体感到惊慌，而另一些群体则感到惊奇，这都是正常反应。纵观人类发展历史，技术进步淘汰了一些工作岗位，但与此同时创造了更多的就业机会。正如印刷术广泛使用前，教师只需照本宣科，学生能记住多少算多少。当教材印刷出来后，学生人手一本书，教师职业却没有因此而消失，反而随着民众受教育机会增多，教师队伍日益庞大起来。ChatGPT在教育部门引起了更大的不安。纽约、西雅图、洛杉矶等地下文严禁学生使用ChatGPT；教师们更是担心将来饭碗不保。事实上，ChatGPT可以提升教学质量，帮助学生从死记硬背的机械式教学中解放出来，使得他们更多注重提升自己技能，强化推理、分析和思辨能力，充分掌握文本理解、论点分析、观点形成、结论归纳以及生动表达的技巧。除了ChatGPT外，OpenAI 旗下还有两款产品：DALL・E2是把语言描述转化为图像和艺术作品的创新型人工平台；OpenAI Codex将自然语言转换为代码，为OpenAI与GitHub（世界最大的代码托管平台）一月前共同打造和发起的、赋能GitHub Copilot的模型。OpenAI还计划把ChatGPT添加到应用程序接口（API），以便让开发人员把OpenAI技术嵌入到他们产品中。OpenAI的横空出世引起了行业的“军备竞赛”。如何将这一全新且尚未成熟的技术转换为亿万美元的赛道？除了美国，百度宣布3月完成文心一言（Ernie Bot）的内部测试；阿里巴巴表示，公司正在测试阿里巴巴版的ChatGPT人工智能平台。毫无疑问，未来已来，谁能笑到最后？这就看谁的资金雄厚，因为AIGC(人工智能生成内容)就是个烧钱的项目。语言数据库建设、高级算法（大数据分析）、硬件设施（高端显卡和高端芯片，如数十万台服务器和英伟达A100 GPU）、训练成本、电力消耗以及领军人才聘用都需要大手笔投入，这绝对不是中小企业或科技创投公司的游戏，而一定是科技巨头的竞技场。不管怎么说，这是新一轮技术革命，ChatGPT将加速Web 3.0时代到来，生成式人工智能乃商家必争之地。

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机器之心编译编辑：张倩、陈萍OpenAI 推出的 ChatGPT 非常强大，但依然存在一些问题，比如输出编造或带有偏见的内容、定制化程度低…… 在最新的一篇博客中，OpenAI 披露了他们未来的一些改进计划。OpenAI 的使命是确保通用人工智能（AGI）惠及全人类。因此，我们对我们在实现 AGI 的过程中所构建的人工智能系统的行为，以及决定这种行为的方式进行了大量的思考。自从我们推出 ChatGPT 以来，用户已经分享了他们认为有政治偏见、攻击性或其他令人反感的产出。在许多情况下，我们认为大家所提出的关切是合理的，并发现了我们系统的真正局限性，我们希望解决这些问题。但与此同时，我们也看到了一些误解，这些误解与「我们的系统和政策如何共同塑造 ChatGPT 的输出」有关。博客要点总结如下：ChatGPT 的行为是如何形成的；我们计划如何改进 ChatGPT 的默认行为；我们想允许更多的系统定制；我们会努力让公众对我们的决策提出更多意见。我们的首要任务与普通软件不同，我们的模型是大规模的神经网络。它们的行为是从广泛的数据中学习的，而不是明确的编程。打个不那么恰当的比方，这个过程更类似于训练一只狗，而不是普通的编程。首先，模型要经历一个「预训练」阶段。在这个阶段中，模型通过接触大量的互联网文本（以及大量的观点）来学习预测一个句子中的下一个词。接下来是第二个阶段，我们对模型进行「微调」，以缩小系统的行为范围。截至目前，这个过程还不完善。有时，微调过程没有满足我们的意图（产生一个安全、有用的工具）和用户的意图（获得一个有用的输出以响应给定的输入）。随着 AI 系统变得越来越强大，改进我们使 AI 系统与人类价值保持一致的方法成为我们公司的首要任务。两大步骤：预训练和微调构建 ChatGPT 的两个主要步骤如下：首先，我们对模型进行 「预训练」，让它们预测包含互联网部分内容的大数据集的下一步是什么。它们可能会学习补全「她没有向左转，而是转到了__」这个句子。通过从数十亿的句子中学习，我们的模型掌握了语法、关于世界的许多事实，以及一些推理能力。他们还学会了这几十亿句子中存在的一些偏见。然后，我们在一个范围更窄的数据集上对这些模型进行「微调」，这些数据集是由遵循我们提供的指南的人类评审员精心制作的。由于我们无法预测未来用户可能输入我们系统的所有信息，所以我们没有为 ChatGPT 将遇到的每一个输入编写详细的说明。取而代之的是，我们在指南中概述了几个类别，我们的评审员用这些类别来审查和评价一系列示例输入的可能模型输出。然后，在使用过程中，模型从评审员的反馈中归纳出来，以便对特定用户提供的广泛的具体输入做出反应。评审员的作用 & OpenAI 在系统开发中的策略在某些情况下，我们可能会给我们的评审员提供关于某类输出的指导（例如，「不要完成非法内容的请求」）。在其他情况下，我们与评审员分享的指导是更高层次的（例如，「避免在有争议的话题中站队」）。重要的是，我们与评审员的合作不是一劳永逸的，而是一种持续的关系。在这种关系中，我们从他们的专业知识中学习了很多。微调过程的很大一部分工作是与我们的审查员保持一个强大的反馈回路，这涉及到每周的会议，以解决他们可能有的问题，或对我们的指导进行进一步说明。这种反复的反馈过程是我们训练模型的方式，使其随着时间的推移越来越好。解决偏见对于 AI 系统，偏见问题由来已久，许多研究者对此表示担心。我们坚定地承诺会解决这一问题，并公开意图和进展。为了表达实际行动进展，我们在此分享了与政治和争议有关话题的部分指南。该指南明确指出评审员不应偏袒任何政治团体。尽管如此，偏见还是可能会出现。指南地址：https://cdn.openai.com/snapshot-of-chatgpt-model-behavior-guidelines.pdf尽管分歧始终存在，但我们希望通过这篇博客以及一些指南，大家可以更深入地了解我们是如何看待偏见的。我们坚信科技公司必须负责任地制定出经得起审查的政策。我们一直在努力提高这些指南的清晰度，基于从 ChatGPT 发布到目前为止所了解到的情况，我们将向评审员提供关于与偏见相关的潜在陷阱和挑战，以及有争议的数据和主题更清晰的说明。此外，作为正在进行的透明度计划的一部分，我们正在努力以不违反隐私规则和规范的方式共享有关评审员的汇总统计信息，因为这是系统输出中潜在偏见的另一个来源。基于规则奖励和 Constitutional AI（原发人工智能方法）等进展之上，我们目前正在研究如何使微调过程更容易理解和可控。未来发展方向：系统构建块为了实现我们的使命，我们致力于确保更广大的人群能够使用 AI 和 AGI，并从中受益。我们认为要实现这些目标，至少需要三个构建块1. 改进默认行为：我们希望 AI 系统做到开箱即用，让尽可能多的用户发现我们 AI 系统确实有用，并认为我们的技术理解并尊重他们的价值观。为此，我们对研究和工程进行了投资，以减少 ChatGPT 对不同输入响应产生的微妙偏见。在某些情况下，ChatGPT 会拒绝输出应该输出的内容，而在某些情况下情况又相反，它输出了本不该输出的内容。我们相信，在这两个方面 ChatGPT 都有改善的可能。此外，我们的 AI 系统在其他方面还有改进的空间，例如系统经常会「编造东西」，对于这一问题，用户反馈对改进 ChatGPT 非常宝贵。2. 在广泛的范围内定义 AI 价值：我们相信 AI 应该成为对个人有用的工具，因此每个用户都可以根据一些限制条款进行定制使用。基于此，我们正在对 ChatGPT 的升级进行开发，以允许用户轻松自定义其行为。这也意味着，一些人强烈反对的输出，对另一些人是可见的。实现这一平衡面临巨大的挑战，因为将定制化做到极致可能会导致有些人恶意使用我们的技术，以及盲目放大 AI 的性能。因此，系统行为总会有一些限制。挑战在于定义这些界限是什么。如果我们试图自己做出所有这些决定，或者如果我们试图开发一个单一的、整体的 AI 系统，我们将无法履行「避免权力过度集中」的承诺。3. 公共输入（默认值和硬性界限）：避免权力过度集中的一种方法是让使用 ChatGPT 等系统或受其影响的人反过来能够影响系统规则。我们认为，默认值和硬性界限这部分内容应该集中做出，虽然实施起来困难重重，但我们的目标是尽可能多地纳入更多观点。作为起点，我们以「red teaming」的形式寻求外部对我们技术的投入。我们最近还开始征求公众对 AI 教育的意见（我们正在部署的一个特别重要的环境）。结论结合上述三个构建模块，我们可以得出如下框架有时我们会犯错，但当我们犯错时，我们将进行学习并迭代模型和系统。此外，我们还要感谢 ChatGPT 用户等人员，让我们时刻记住责任、保持警惕，我们很高兴在未来几个月内分享更多关于在上述三个领域的工作。原文链接：https://openai.com/blog/how-should-ai-systems-behave/原标题：《OpenAI揭秘ChatGPT升级计划：你找到的bug都在改了》阅读原文