2023年2月14日怒蛙網(wǎng)絡(luò)率先啟用美國人工智能AI機(jī)器人ChatGPT軟件，全員安裝使用，大大提升了工作效率。不管是做方案、寫文章、編程寫代碼、翻譯、視頻文案腳本，都能高效原創(chuàng)完成。在今年的情人節(jié)，怒蛙網(wǎng)絡(luò)工作人員可以用AI軟件寫情詩和情書了。

怒蛙網(wǎng)絡(luò)自2007年成立團(tuán)隊(duì)以來，雇傭大量寫手、作者、編輯撰寫各種文案、軟文、新聞，而今獲悉ChatGPT軟件問世，馬上進(jìn)行了研究和使用，大大降低了我公司的成本，提升了工作效率。

ChatGPT介紹

ChatGPT，美國OpenAI研發(fā)的聊天機(jī)器人程序，于2022年11月30日發(fā)布 。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務(wù)。

ChatGPT是美國人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI新推出的一種人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，也是GPT-3.5架構(gòu)，這是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的模型，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會(huì)通過連接大量的語料庫來訓(xùn)練模型，這些語料庫包含了真實(shí)世界中的對(duì)話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進(jìn)行交流。ChatGPT不單是聊天機(jī)器人，還能進(jìn)行撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務(wù)。

ChatGPT受到關(guān)注的重要原因是引入新技術(shù)RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))。RLHF 解決了生成模型的一個(gè)核心問題，即如何讓人工智能模型的產(chǎn)出和人類的常識(shí)、認(rèn)知、需求、價(jià)值觀保持一致。ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)進(jìn)展的成果。該模型能夠促進(jìn)利用人工智能進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作、提升內(nèi)容生產(chǎn)效率與豐富度。

ChatGPT問世對(duì)我國產(chǎn)生的影響

中國信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所所長何寶宏認(rèn)為，與以往類似聊天機(jī)器人相比，ChatGPT的智能化程度的確有大幅提升，其文本交互能力接近于人類水平，具體又表現(xiàn)在具備強(qiáng)交互、強(qiáng)理解和強(qiáng)生成三大能力上。

這是第一個(gè)消費(fèi)級(jí)AI爆款。ChatGPT是第一款面向消費(fèi)者的AI應(yīng)用，主要功能為與用戶進(jìn)行智能化的聊天對(duì)話，屬于偏任務(wù)型的多輪對(duì)話和問答系統(tǒng)，是公眾第一次親身體驗(yàn)現(xiàn)代人工智能的強(qiáng)大功能。ChatGPT背后主要是由GPT-3.5大模型支持。作為第3.5代GPT模型的衍生模型，ChatGPT充分發(fā)揮了監(jiān)督指令微調(diào)（Instruction tuning）和從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等技術(shù)作用，能夠理解多輪對(duì)話，表現(xiàn)更接近人類。因此，它比2016年AlphaGo“阿爾法狗”戰(zhàn)勝世界冠軍更具有轟動(dòng)效應(yīng)。我對(duì)數(shù)字技術(shù)“7年之癢”規(guī)律性的闡述，再次在AI領(lǐng)域得到驗(yàn)證：7年左右必須得變，要么升維，要么變型，要么消失。

與以往類似聊天機(jī)器人相比，ChatGPT的智能化程度的確有大幅提升，其文本交互能力接近于人類水平，具體又表現(xiàn)在具備強(qiáng)交互、強(qiáng)理解和強(qiáng)生成三大能力上。強(qiáng)交互性表現(xiàn)在通過多輪對(duì)話，其可以對(duì)過往聊天內(nèi)容進(jìn)行再學(xué)習(xí)，在對(duì)話中不斷改進(jìn)輸出文本的質(zhì)量；強(qiáng)理解能力表現(xiàn)在能夠分析用戶模糊的語言，準(zhǔn)確理解用戶意圖，辨別對(duì)話中不正確的提問，拒絕不適當(dāng)?shù)恼埱�；�?qiáng)生成能力表現(xiàn)在可以按照要求生成用于不同場景、不同形式的文字，包括郵件、小說、論文和代碼等，據(jù)報(bào)道ChatGPT已通過美國行醫(yī)執(zhí)照、研究生考試等。

技術(shù)突破性的進(jìn)展會(huì)帶來產(chǎn)品與應(yīng)用的變革。最直接的就是，ChatGPT推動(dòng)人機(jī)交互方式進(jìn)化，繼而會(huì)推動(dòng)人機(jī)對(duì)話在智能客服、智能音箱、智能車載等眾多場景的不斷深化應(yīng)用，使得相關(guān)行業(yè)客服效率提升、人力成本降低。另外，ChatGPT將助力AIGC探索落地，包括在軟件代碼編寫、工業(yè)設(shè)計(jì)、分子結(jié)構(gòu)預(yù)測等科研生產(chǎn)領(lǐng)域探索應(yīng)用，幫助縮短研發(fā)周期、降低試驗(yàn)成本。

目前以ChatGPT為代表的AIGC主要還是輔助人類，方便人們快速、靈活地生成內(nèi)容。未來如何利用具備創(chuàng)新性的工具進(jìn)行原創(chuàng)創(chuàng)作，將成從業(yè)者的核心競爭力。

以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)，將促使AI產(chǎn)業(yè)迎來拐點(diǎn)，進(jìn)一步帶動(dòng)生產(chǎn)力變革。ChatGPT背后的大模型技術(shù)及應(yīng)用范式，將會(huì)極大沖擊現(xiàn)有人工智能產(chǎn)業(yè)研發(fā)路線，發(fā)展方式或?qū)⒂瓉硇鹿拯c(diǎn)。根據(jù)美國知名投資機(jī)構(gòu)a16z和OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman的分析，大模型的重要性不亞于底層基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，將在未來人工智能產(chǎn)業(yè)格局中發(fā)揮類似基礎(chǔ)設(shè)施的作用，大量上層應(yīng)用不再單獨(dú)研發(fā)智能算法技術(shù)，只需調(diào)用大模型接口。

AI幻覺指模型過于自信，生成的內(nèi)容與提供的源內(nèi)容無關(guān)或不忠實(shí)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)聽起來合理，但不正確或荒謬的答案。與此同時(shí)，隨著ChatGPT應(yīng)用增長，人們會(huì)對(duì)AI產(chǎn)生越來越多的信任。ChatGPT幻覺來自兩個(gè)方面，一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身，二是訓(xùn)練方法。AI是通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的，因此這一缺點(diǎn)也與大數(shù)據(jù)的問題一樣：數(shù)據(jù)很精確但錯(cuò)得離譜。

圍繞ChatGPT的新一輪有害信息和犯罪，已經(jīng)在路上。AI倫理、算法偏見、信息繭房、侵犯版權(quán)、網(wǎng)絡(luò)詐騙、網(wǎng)絡(luò)暴力、種族主義、性別歧視等，一個(gè)也不會(huì)少。另外，ChatGPT自稱不得表達(dá)政治觀點(diǎn)或從事政治活動(dòng)，但已有的一些回答案例很明顯有“它”的傾向甚至價(jià)值觀。還有，不管ChatGPT實(shí)際理解或事實(shí)內(nèi)容如何，內(nèi)容審核者都會(huì)偏好更長的答案，不管質(zhì)量，先拿字?jǐn)?shù)湊。

近期，隨著ChatGPT持續(xù)火熱，全球范圍內(nèi)都對(duì)以ChatGPT為代表的AIGC應(yīng)用抱有更高期許，ChatGPT憑借其智能化人機(jī)交互方式有望成為互聯(lián)網(wǎng)新入口。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)信息獲取方式主要是搜索和推薦，ChatGPT具有顯著差異，不再僅僅是對(duì)信息內(nèi)容的呈現(xiàn)或推送，而是對(duì)已有信息內(nèi)容消化理解后的再生成。

這一范式的變化，引起了全球互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高度關(guān)注。微軟宣布將ChatGPT能力與必應(yīng)搜索（Bing）、辦公軟件（Office）等進(jìn)行深度集成。據(jù)報(bào)道，谷歌管理層已經(jīng)發(fā)布“紅色代碼”警報(bào)，全面應(yīng)對(duì)ChatGPT帶來的“威脅”，正緊鑼密鼓地測試一個(gè)名為“學(xué)徒巴德”（Apprentice Bard）的聊天機(jī)器人。

我國大模型底層技術(shù)布局薄弱，雖然已涌現(xiàn)一批大模型，但均從谷歌提出的Transformer等基礎(chǔ)模型衍生而來，當(dāng)前大模型底層技術(shù)、基礎(chǔ)架構(gòu)均由國外頭部企業(yè)掌握，且部分模型不開源僅提供接口服務(wù)，我國技術(shù)存在“卡脖子”隱患。

數(shù)據(jù)被認(rèn)為是人工智能三駕馬車之一，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對(duì)于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)重要性不言而喻。近年來，我國企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)都在數(shù)據(jù)集上做了很多工作，整體上看存在一定差距，但客觀上這是一個(gè)長期工作。

越來越多人認(rèn)為人工智能產(chǎn)業(yè)格局會(huì)發(fā)生變化，一部分AI企業(yè)會(huì)往下走，發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施作用；另外一部分企業(yè)會(huì)往上走，專注于解決行業(yè)應(yīng)用問題。這對(duì)于中國乃至全球人工智能企業(yè)而言，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于企業(yè)自身決策。