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原标题：清研睿思｜一位人工智能创业者眼中的Chat GPT

本期人物：王坚革

项目名称：可解释AI的新药化合物解决方案及产品

项目简介：利用AI数学理论研究成果的先发优势，做生命科学计算领域的阿里巴巴和台积电，本项目为轻资产商业模式，不涉足产品管线；该模式已在日本经过长期验证，与对手有本质不同，能快速收回投资。拥有回头客户群、加密计算获取药化团队核心数据、只做高端计算等商业优势。

客户：Hi你好，能以“月光”为题创作一首诗吗？

ChatGPT：离歌且莫翻新阙，一曲能教肠寸结。直须看尽洛城花，始共春风容易别。

客户：写的不错，可以再以“月光”为题，创作一篇散文吗？

ChatGPT：我掐指一算，你是否在北京？仅仅是猜测，那边天气如何？应该也没疫情了吧？我只是个机器人，主人要我24小时和人类聊天。

ChatGPT：月光，一种美妙的梦幻，不断地闪耀着我的心灵。黑暗的夜晚被月光所照亮，它似乎就像一股缓缓流淌的风，满满地萦绕在我的心里……

2022年11月底，美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的人工智能对话聊天机器人ChatGPT一经问世，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数超100万。

ChatGPT是一种以人工智能技术驱动的自然语言处理工具，拥有语言理解和文本生成能力，它会通过链接大量的语料库来训练模型，其中包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，且可根据聊天上下文进行互动的能力，做到在与人类几乎无异的聊天场景内深度交流。

ChatGPT不单是聊天机器人，还能完成撰写邮件、文案、翻译、代码等任务。一项调查显示，截止2023年1月，美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业，就连以色列总统艾萨克・赫尔佐格也发表了部分由人工智能(AI)撰写的演讲，成为首位公开使用ChatGPT的世界领导人。

在国内，各互联网巨头也纷纷入局其中。百度利用自主研发的深度学习平台，在预训练模型方面完成不错的积累；字节着手布局AI内容的创作领域，通过AI模式输入图文或视频内容；而阿里和京东，重点关注AI营销，着力在智能客服等应用场景发力。

一时间，ChatGPT被视为数字互联网时代“神”一样的存在，几乎无所不能。然而在一片欢呼雀跃声中，也有一些客观理性的声音传出。例如，ChatGPT的训练成本很高，付费过多，客户很容易放弃使用，如何能有效的降低其训练成本，就成为一个必须要解决的难题。对此，可解释AI的新药化合物解决方案及产品项目创始人王坚革，有着一套自己的逻辑。

记者：王总，在ChatGPT风靡全球的同时，也呈现出一些需要解决的实际问题，诸如ChatGPT训练成本过高等，您对这个问题怎么看？

王坚革：ChatGPT所能提供的应用场景非常多，在医药领域，它可以通过对话式的方式帮助药学家快速研读新药研发的相关论文，而ChatGPT的基础是OpenAI训练的GPT3大模型，其每次训练费用都需要上千万美元，并且随着功能的增强（如追加2021年以后的数据），GPT3的每次训练费用会比上千万美元越来越多。如果利用我们团队新研究推导出来的深度学习模型的数学基础理论体系（简称“白盒AI”或“白A”），由于具有数学上的单调收敛性，可以从数学理论上实现追加式的“增量训练”，例如从GPT2到GPT3的增量训练只要几十万美元就应该可以完成了，而且可以用数学理论证明GPT3的泛化性、准确性等技术指标是优于GPT2的，大幅减少ChatGPT“一本正经胡说八道”的概率。因此，在大模型训练中，尤其是需要赶超竞争对手时，白A能够从根本上改变这种趋势，节约大量训练成本。

记者：您团队新研究推导出的深度学习的数学单调收敛性是如何实现大量节约训练成本的，它的基础原理是什么？

王坚革：我过去三十多年一直从事数学理论的研究和应用，尤其是深度学习AI可解释性的难题。白盒AI的基础原理是从工科学生的角度入手研究物理模型，突破人类借助纸和笔时只能处理少量数学参数的局限性，借助计算机可以同时并发处理大规模数学参数的特性，探讨一种用数学表达式来描述客观世界中因果关系的新方法，并将其抽象总结为数学定义，终于取得了有关数学基础理论的突破，从而实现了深度学习模型训练的单调收敛性。与谷歌、OpenAI等训练方法相比，白A在精度、成本等方面有二十倍以上优势，已经在日本顶级企业的二十多个项目中得到验证。

记者：应用您团队的这套模型所开展的深度学习训练，基本费用大约是多少，团队有没有做过相应测试？

王坚革：根据白A在二十多个项目的实测结果，为GPT3追加2021年以后数据的这项功能，应该仅需花费5万美元左右既能实现，实现几百倍的效益。白A的AI数学基础理论所保证的“增量式AI深度学习模型训练方法”是包括OpenAI、Google这样的国际竞争对手所梦寐以求但却无法得到的，为我国在AI通用大语言模型领域提供了超越国际竞争对手的机会。

记者：您团队的技术优势都有哪些，又有哪些创新？

王坚革：我们根据大数据分布特征，通过计算来设计深度学习模型，不再随机设计。所以，我们的AI深度学习产品是可解释的，能解决国际药企在新药研发中的药化团队与计算团队的割裂痛点，实现了两个团队之间的有序迭代，AI新药企业的顶级对手也做不到这一点。

我们的项目为轻资产商业模式，利用数学理论优势，做生命科学计算领域的阿里巴巴和台积电，不涉足产品管线；项目成果能将药学家团队的知识AI化后，用计算机代替药学家的脑力，通过人机博弈进化。抢占时间制高点，按新药行规赢者通吃。

记者：您团队项目的产业化情况是怎样的？

王坚革：可解释AI新药解决方案及产品历经十几年的开发，拥有完整的生命科学AI计算平台，并借助零知识证明的数学理论优势，在日本国际药企等多个领域进行了落地验证。结果表明，做生命科学计算领域的阿里巴巴和台积电的轻资产商业模式，完成知识产权布局后，半年内即可实现盈利。

记者：截止目前，项目有哪些实际应用案例？

王坚革：我们的实际应用案例有（合作方名称做隐去处理）

案例一、某某制药的候选化合物的AI筛选分析系统，将人工智能模型的训练时间从6个月缩短为20天左右。

案例二、某某制药的基因谱图AI分析系统，大幅提高了原有分析方法中的计算效率问题。

案例三、某某汽车公司的汽车部件故障诊断及预测系统，将8000多万个参数减少到60万个以下，提高推理计算效率达1000倍以上，60%工况实现了合理的数学意义上的解释。

案例四、某某汽车公司的自动驾驶子系统， 将现有的长尾问题减少5%左右，实现单调成长。人工智能模型的训练时间从3个月缩短为不到20天。

我们也开发了一个白盒AI数学理论体系的验证系统，是用于深度学习模型的训练方法的，可以用数学零知识证明的方式来验证该深度学习训练方法的数学单调收敛性，使用的是牛津宠物图像集数据。因此，可以很方便地用于和投资者及商业伙伴的对比式交流验证。

记者：我们常说，好的产品和技术，源于好的团队，请您介绍一下团队的情况？

王坚革：我们的创始团队由清华大学、北京大学和吉林大学等校友组成，已有10多年的创业经验。主创人在日本大学企业从事AI数学基础理论研究及落地应用二十余年，为日本的顶级汽车制造商、国际药企和集成电路企业提供科学计算服务。本解决方案及产品获得了清华大学航天杯创业赛的二等奖、科技部教育部春晖杯的优胜奖、创客北京50强和上海浦东最具潜力海归创业团队。

记者：在ChatGPT快速发展的当下，您的团队将会有哪些顺势而为的发展新机遇？

王坚革：我们团队进行了下面的仔细分析和对比。

在此基础上，我们认为：制造业领域的主体是各种工业控制系统。尤其是高端设备（例如高端光刻机），对于其中复杂的控制系统的数学模型理论推导和分析，经常是科研人员不可能完成的任务。ChatGPT的成功证明了AI通过反馈方式，可以保证一个系统沿既定模式平稳运行的可行性。这一成果从数学理论上表明：可以用大数据AI建模方式彻底避开控制系统中的数学模型理论推导分析的痛点，ChatGPT的成功显示了AI深度学习对控制工程的基础理论颠覆性创新的巨大机遇。而世界上所有的著名AI专家基本没有讨论这一话题，应该是都还没有意识到这一点，因此存在着巨大的商机。

记者：您对ChatGPT的未来的发展趋势如何看？

王坚革：我认为ChatGPT展示出来的最重要的性质是启发式的数学迭代收敛特性，只要我们能够进一步完善AI深度学习的数学基础理论体系，理解AI深度学习模型中每一个神经元中的每个权重值与客观世界各个因素的映射关系，就能够从数学理论上保证这种“指导教师”启发式的数学迭代收敛特性的正确性，从而对客观世界做出更准确的预测，更有效地改造客观世界。如果拥有了一名以整个互联网的知识体系做支撑的超级“指导教授”与您共同切磋，循序渐进地探讨您感兴趣的研发课题，人们一定会生活的更加幸福。

从基础理论研究成果的应用落地入手，容易形成颠覆式的创新。创业需要的是持之以恒。返回搜狐，查看更多

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