AI新赛道③丨ChatGPT爆火，人类将来会与如何的AI交换？

南方财经全媒体见习记者 冯恋阁 21世纪经济报导记者 郭美婷 广州报导

编者案

“人工智能从你出生那天就认识你，读过你所有的电子邮件，听过你所有德律风灌音，晓得你更爱的片子……”尤瓦尔·赫拉利在《将来简史》一书中描述了如许一种将来情状：人工智能比人类更领会本身。

步入人工智能时代，人类的生活习惯和消费体例正在被重塑，科幻和现实渗入，欣喜与担忧交加。人与机器的将来是一场亲密的合做仍是剧烈的战争？机器会将人类的智能拓展到什么样的鸿沟？

1*66 年，世界上第一个聊天机器人“Eliza”被缔造。可以与人对话的机器，从人类的梦想走进现实。然而，彼时的Eliza只能通过对关键字扫描和重组，与利用者停止简单的对话。

五十余年后，ChatGPT呈现。一问一答间，除了聊天，它还能帮忙用户编故事、写诗、写总结年报、写论文、改代码……以至有用户一步步引导教会了它若何编程。在此之前，聊天机器人平台Character.AI也曾因其可按照用户需求“定造”人物并与之聊天引起存眷。

然而，热潮背后，那类聊天机器人的将来却仍有许多问题期待诘问：那项手艺若何落地？财产将向何处开展？最重要的是，那类人工智能，将来会为人类带来什么？中国会有本身的ChatGPT吗？

起底ChatGPT

“人们陷入了疯狂的‘ChatGPT’轮回。”

在ChatGPT发布2天后，人工智能研究尝试室OpenAI的开创人之一马斯克就发出了上述感慨。

据悉，那款由OpenAI在11月*0日发布的全新聊天机器人，是基于大型语言模子GPT-*.*（Generative Pretrained Transformer，GPT）构建的天然语言处置 (NLP)模子。它的次要功用是做为用户的人工智能助手，帮忙用户处理问题。OpenAI吉印通开创人兼首席施行官暗示，在ChatGPT发布的一周之内，有超越一百万的用户测验考试了那个线上东西。

事实上，那并非聊天机器人在本年初次引起讨论。一个月前，人格化聊天机器人平台Character.AI的呈现也曾为用户带来欣喜。与ChatGPT只要单一的“人设”差别，Character.AI能够按照用户给定的人物布景常识，缔造出一小我物与利用者对话。那个平台上的聊天机器人从天主、马斯克到某个用户灵感乍现自定义的角色，包罗万象。目前该网站上较受欢送的角色对话次数已超越百万。

“ChatGPT在问答间展示出的逻辑、思虑、想象和创意等才能，倾覆了用户的认知。”硅基智能科技吉印通CEO司马华鹏认为，惊人之处在于，一些复杂问题的处理是需要数年的进修和熬炼，AI却几秒即成。“以ChatGPT答复问题的类型为例，它能够帮忙停止代码纠错，以至能够对编程问题给出具有实操性的定见，那意味着它具有足够的常识储蓄和推理才能；此外，开放性问题难不住ChatGPT，若发问者有需求，诗歌、文章、剧本信手拈来。”他说道。

那与其在手艺上的持久积累息息相关。清华大学计算机科学与手艺系副传授黄民烈介绍，Character.AI、ChatGPT都是依托大数据、大模子训练的大型语言模子，那是近年来的研究次要标的目的，有必然的手艺积累。此外，ChatGPT在训练体例上的立异也值得被留意。

OpenAI在对ChatGPT的训练中接纳了新的训练体例——“来自人类反应的强化进修”(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)。简单来说，人类AI训练师会别离饰演用户和AI助手停止对话，将对话记录供给给模子进修。而AI 在进修完成后生成的谜底会在后台停止人工排名和评级，并从头反应到系统供模子停止下一步的训练。那使其输出的内容可以更完好，也更具有逻辑。

第三代聊天机器人

ChatGPT大火，让市场看到了聊天机器人更多可能。

1*66年，第一代聊天机器人问世，依托代码生成的规则运行，仅仅通过提取关键词并以固定体例重组与人对话（简单的特点），那一阶段持续到了2010年；2011年，人类迎来了以机器进修手艺为核心的第二代聊天机器人，好比手机智能助手；2016年后，深度进修风起，大数据、大模子起头登上聊天机器人的汗青舞台，那一期间聊天机器人起头拥有了强大开放域对话才能。响应地，人们对聊天机器人的期望也从处理单一的范畴问题，走向应对通用、多元的场景需求。

ChatGPT和Character.AI恰是那种等待下的产品。

第三代聊天机器人有哪些应用场景？黄民烈认为，参照Character.AI和ChatGPT的差别特点，第三代聊天机器人可简单分为通用人工智能使命助理和感情类聊天机器人两类。

此中，通用人工智能使命助理旨在帮忙利用者处理各类问题。

在体验ChatGPT后，人们很快发现它在信息检索和汇总方面表示亮眼。“那将可能改动搜刮引擎市场的游戏规则。”司马华鹏认为，ChatGPT比拟传统的搜刮引擎，具有交互轮次多、理解才能强、组织谜底有逻辑等优势。

此外，国盛证券研究陈述指出，ChatGPT展露出更强的赋能其他工做的潜力。换言之，比起之前的聊天机器人，当被问及详细的专业问题时，ChatGPT可以给出更流利专业的答复。AI之间的合做也具有令人等待的前景。斯坦福大学计算机科学系的一位博士生就对此停止了测验考试。他用ChatGPT完成了儿童故事的创做，按照故工作节挑选提醒词输入AI绘画软件DALLE-2，生成了一本绘本。

“ChatGPT手艺还能够应用到电商、社交等范畴，以其强大的才能帮忙利用者完成写故事、做案牍等工做。”司马华鹏弥补。

而感情聊天机器人也在逐步走进人们的生活。那类机器人次要通过开放域聊天为用户供给情感价值，好比闲聊陪同、心理征询等。“聊天和消磨光阴也是人类感情需求的一部门。” 黄民烈指出。

除了前文提到的人工智能平台Character.AI，近年来感情AI范畴也有很多新测验考试呈现。

201* 年，Luka公司就发布了基于GPT-*模子的人工智能朋友Replika，截至目前在全球拥有超越 1000 万个注册用户。按照Replika统计，2020年新冠疫情期间，其下载量急剧升高，月度下载量一度到达*0万。

而在国内市场上，也已经有了一些感情机器人的测验考试。小冰公司去年与华为合做推出了定造“虚拟男友”的短期项目，在一周内就有118万人测验考试下载。本年，北京聆心智能科技吉印通推出了小法式“AI乌托邦”，用户能够在应用中自在缔造差别的人工智能陪同者。此外，感情聊天机器人还被认为能够助力心理治疗。聆心智能公司开发了心理治疗机器人“Emohaa”，掌握了心理学常识的聊天机器人可以为抑郁、焦虑的利用者提出缓解情感压力的建议。

中国会有本身的ChatGPT吗？

聊天机器人带给人类将来无限遐想。然而，多位受访专家向记者暗示，当前，该范畴的开展仍需克制手艺、资本等问题。

在手艺上，即便奇异如ChatGPT，也有难以被轻忽的功用缺陷。有时它可能会很有逻辑地组织谜底，但供给的事实是错误的。此外，在问答中，若是对不合适的问题做一些细微的变更和润色，发问者将能够绕过用以警告和拦截不平安内容的Moderation API，诱导它给出惊人的答复。

“那是生成式模子手艺上的固有的短处。” 黄民烈解释，一方面是因为训练数据集自己包罗的信息偏置，另一方面，可能是模子在训练时更多强调数据自己的统计联系关系，对背后的因果、影响贫乏领会。现实利用中能够针对特定的场景和需求差别的错误容留度，做更为细化的调整。

手艺问题的处理，有赖于数据资本、算力资本和资金资本的撑持。

国盛证券的研究陈述显示，ChatGPT的呈现，意味着数据和算力在人工智能范畴的重要性被再次强化和提拔。

以OpenAI的几代GPT模子为例，训练数据上，GPT-1预训练数据量仅有*GB，到了GPT-2，那个数据则增加至40GB，然而GPT*模子下，OpenAI用以训练模子的数据集数据量到达了惊人的4*TB。GPT-*有1**0亿个模子参数，而2018年发布的GPT-1中仅有1.1*亿参数量。数据量的增加无疑会影响到算力消耗，2020年，OpenAI与微软签定了战略合做协议，让GPT-*能够在微软Azure AI超算根底设备吉印通行训练。

不外，按照OpenAI官网，此次ChatGPT的训练模子比拟GPT-*的参数量有所削减，只要1*亿个。

“ChatGPT削减了一部门的数据量，可能是将余下的数据做了更好的优化，以及参加了人类反应调理的奖励系统。”司马华鹏婉言：“一味堆叠数据量的时代可能已颠末去，可以完成数据闭环、有着优良的数据自处置才能的企业将在将来AI模子开展的过程中愈加遭到喜爱。”

聊天AI模子的成立、训练和维护，无疑都需要投入大量资金成本，那也是财产开展需要面临的难题。

人工智能公司AI21 Labs 2020 年的一项研究表白，开发一个只要 1* 亿个参数的文本生成模子的费用可能会高达 160 万美圆。此外，OpenAI官方暗示，ChatGPT暗示现实运行成本其每次对话大要成本在几美分摆布。

2021岁尾，OpenAI获得了2.*亿美圆的A轮融资，其投资方包罗微软、马斯克、谷歌风投等。"只要大科技公司和资金极其充沛的草创公司才气玩那个游戏。"AI投资公司AI2 Incubator的手艺总监此前公开暗示。

然而，所有对诗和远方的讨论，最末都要落归脚下。ChatGPT掀起的大潮之下，不由有人提问：中国将来会有本身的ChatGPT吗？

“我认为国内的数据和市场都包罗潜在的机遇和挑战。”黄民烈暗示，中文大型语言模子，必需用大量高量量的中文数据停止训练，但那其实不容易。

一方面，国内有良多开源的中文大模子，但是那些模子还没有被普遍地用起来，数据和模子的之间的闭环没有成立。另一方面，数据的开放和共享在中文方面显得相对闭塞，也障碍了各人一路鞭策那个标的目的的开展。

“那些问题的处理需要更多的用户参与和数据积累，”他说。“但那些问题的处理也恰是我们拥有的机遇。”

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