经过两个多月对GPT爆火情况的围观, 中国AI市场, 终于迎来了国产版GPT传来的“好消息”。
OpenAI这家美国初创公司所开发的GPT, 是在2022年11月30日上线的 对话式AI模型, 下达回答问题、撰写文章等指令它能够实现, 上线刚过去短短5天, 用户数量就已经超过了百万, 两个月之后, 月活用户已经突破了1亿它是史上用户增长速度最快的消费级应用程序。
GPT在全球走红之后, 那些“坐不住”的科技巨头们纷纷投身其中: 2月7日, 百度正式宣称, 会在3月份完成其GPT产品文心一言的内测, 然后面向公众开放；就在同一天, 谷歌也表明将在未来几周推出实验性对话式AI也就是人工智能模型Bard；2月8日，微软紧接着宣布推出由GPT支持的最新版本Bing也就是必应搜索引擎和Edge浏览器。
风口财经得知, 国内一家头部科技公司当中, 有一位名为刘昊的总工程师, 他向风口财经表示, 科技巨头们进入相关领域这件事所展现出的情况, 恰恰是可以表明, GPT在核心技术这个层面上, 并不存在具有颠覆性的创新。记者针对诸多问题, 通过和几位在业内有着一定地位的专家以及学者进行对话, 从而一一给出解答, 这些问题包括, GPT技术的底层逻辑到底是什么样子的, 它被复制的可能性到底有多大, 在中国要怎样才能够达成GPT的商业化落地。
颠覆性搜索体验≠颠覆性技术创新
向机器输入问题, 机器会给出回答。人类与机器之间这样类似的对话, 并非是那种新鲜的少见形式, 可是到底为啥就偏偏GPT如此受到大家的欢迎呢?
记者带着疑问去体验, 之后发现, 跟市面上现有的语音助手相比较而言, GPT的功能更为强大, 也更为灵活, 它更适合去处理各类复杂问题。比如说, 除了撰写代码、解数学题这类理性的应答行为之外, GPT在模仿某种人口吻、谈论主观看法之类感性问题的作答方面处理得很是游刃有余, 这就致使它相对于普通的人工智能机器人而言更加像“人”, 成为一种兼具“智商”与“情商”的存在, 给用户带来的体验堪称是颠覆性的。
“要达成这般极优的用户体验情形, 起码于两个方向而言, GPT是具备足够出色特质的, 其一为它所拥有的强大学习能力, 这是计算机借由输入的试样数据去完成调整参数以及输出答案这一系列操作的能力, 其二则是它所处置的庞大数量的数据量。”刘昊阐述给风口财经记者知, 对于GPT这类生成式人工智能来讲, 强大的学习能力源自大规模且海量文字数据的训练活动, 凭借对其持续进行监督学习、人工纠错再者强化学习这般步骤来开展对话模拟, 最终塑造出越来越趋近于人类言语的语言模型。
刘昊试着用更为通俗的例子去解释, 说道, GPT的本质就是一款语言模型, 其核心技术并没有颠覆性创新, 这跟我们熟悉的siri、小爱同学是一样的, 区别在于GPT的学习能力更强, 处理的数据量更大, 而siri、小爱同学不论是学习能力还是数据量都要差好一大截 , 简直一个就如同是大学生样的, 另一个不过是幼儿园小朋友那般。
我们都明白其中的道理, 然而, 要让具备如同幼儿园小朋友那般基础的人, 去拥有达到大学生学习能力的水平, 这么一想, 就会发现这实在是不太轻易能够达成的。刘昊讲了这样一番话, 人工智能学习能力的强弱状况, 主要是由硬件以及软件来决定的, 并且, 芯片、算力、算法又直接对软硬件的发挥起着决定性的作用。“当前在技术层面, 国内和国外的发展水平仍旧存在着一部分的差距。”刘昊很坦率地说道。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林表达更为直接, 他指出当前国内看不到能与GPT相提并论的算法 , GPT并非一下子就成功的 , 当前国内厂商面临算法优化能力有限 、算力成本过高 、数据质量不好这三大瓶颈 , 对于初创AI企业而言 , 这笔投入值不值得又是另外一个话题。
GPT的商业之路：替代还是辅助？
站在业内人士的视角去看, GPT狂热能达到那种程度, 更多是源于它有极大可能提供的丰富多样的消费互联网应用场景, 因这些场景而产生的“钱景”, 让整个AI产业瞧见了一抹曙光。
按照Gartner曲线来讲, 一个新兴之技术要从萌芽向着市场成熟迈进, 得历经市场泡沫的生成以及破灭才行。自2020年起始, 业界察觉到AI产业已然步入泡沫破裂的“死亡之谷”。致使这一问题出现的主要缘由是, 当下AI产品的应用主要聚焦于B端（企业用户）以及G端（政府用户）, 这在一定程度上极大地限制了AI产品的市场扩张。
曾有艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示, 未来若AI真想要实现革命性的盈利突破, 那必然是要在C端才行。而此次GPT在触达形式以及场景方面所做出的创新, 毫无疑问是能够为解决AI产业C端方面的盈利焦虑, 提供良好借鉴的。
风口财经记者从盘和林处得知, GPT源自算法与数据积累所产生之成果, 缘由数据积累日益递增, GPT主要功能大概聚焦于两方面, 其一为辅助工作, 像协助人类撰写文案、编写代码这般, 其二是AICG（即AI - Generated Content, 人工智能生成内容之意）, 那便是取代人类进行创作内容。
刘昊还提出, GPT的商业化途径最早会在某些辅助类工作范畴实现贯彻落实, 像政企办公、智能客服这样的类型, 或者一些常规性的公文撰写等工作。与此同时, 刘昊着重表明, GPT所达成的工作实质仅仅是对人类现有的知识进行再度排列组合, 根本没办法真正替代人类思维去完成具备创造性的工作, 所以即便往后GPT能够渗透到各个行业领域, 在诸多场景应用里依旧存在短处与破绽。
盘和林是从更为长远的视角, 去思索GPT的商业化发展途径的, 他讲道, 限制GPT的一处因素是算力成本, 运行GPT得要颇高的算力, 这也就意味着往后的应用是会收费的, 而收费会致使用户兴趣程度下降。另外一个因素是应用普及程度, 许多算法会选取开源, 然而开源非但会限制企业盈利的能力, 还会对普及程度造成限制。
危险的创新：chat还是cheat？
英国有名的学者大卫·科林格里奇, 曾经在“科林格里奇困境”理论当中指出, 每一回技术变革都会带来相应的长进, 不过在好多情形下, 它也会引发另外一种问题, GPT固然达成了科技的创新, 然而也有能够产生法律、安全、伦理方面的风险, 甚至促使犯罪滋生。
据悉, 国外好些学生已然着手启用GPT替代自身去撰写论文。按照在线课程供应商Study.com针对1000名18岁及以上学生开展的一项调查所展示的情况, 每10个学生当中就有超出9个知晓GPT, 超89%的学生运用GPT去完成家庭作业, 48%的学生借助GPT完成小测验, 53%的学生依靠GPT撰写论文, 22%的学生通过GPT生成论文大纲。
华东政法大学竞争法研究中心执行主任翟巍向风口财经表示, 利用GPT代替自己进行写作业、写论文的行为都属于欺骗, 针对这一情况, 权威学术期刊《科学》、《自然》都已发文明确表示, AI不能成为作者, 若有违反, 将会造成科学不端行为。
另外, 翟巍还着重指出, GPT会牵涉到针对个人数据的收集以及处理, 这必须要契合国内法律法规的规定。比如说, 借助这款软件, 能够剖析出国内各个行业公众感兴趣的话题类等, 进而针对国内各个行业公众展开剖析, 这对于我国而言可能会引发潜在的经济风险。
GPT属于新产品, 具备革命性创新特性, 它有可能致使搜索引擎、文书撰写等诸多现存行业瓦解、消失, 进而引发一系列伦理方面的问题。翟巍坦言, 所以他建议, 社会各界应赶快为GPT以及类似产品的发展建立规章制度, 设立具备前瞻性和约束性的基本伦理标准；要一步步制定相应的法律法规哩, 把GPT的功能开发、适用场景、迭代升级渐渐纳入监管范围；得预估GPT类产品的深远影响, 及时调整宏观产业格局, 为可能被GPT类产品替代的一些行业的消失制订预案。
翟巍表示, 从长远往来看, GPT的广泛应用属于大势所趋, 大家需要审慎去监管, 要趋利避害, 得防范它的负面效应, 并且要最大限度去发挥它的正向效应。
标签： 国产ChatGPT 文心一言 AI技术 商业化落地 法律伦理风险
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