月活用戶突破1億 ChatGPT火爆全網(wǎng)

(資料圖)

繼去年 12 月以最快速度5天突破百萬用戶之后，人工智能聊天機器人ChatGPT又創(chuàng)造了一個新的歷史記錄，發(fā)布兩個月后，月活用戶達到了1億，成為史上躥紅最快的應用。它能夠智能生成文本，比如文章、笑話、詩歌、求職簡歷，甚至活動方案、論文、代碼等等，你只要向它提出要求，它幾乎都能給出一份滿意的答卷。

隨后，各方溢美之詞不絕于耳。有人說它就是個全能戰(zhàn)士，有人說它是科技領域的又一項偉大革命。比爾蓋茨稱其將與互聯(lián)網(wǎng)的誕生或個人電腦的發(fā)展一樣重要。那么，我們該如何看待ChatGPT的大火？它又會給未來的科技和生活帶來什么實質性的改變呢？今天的熱點聚焦我們就一起來探討。

什么是ChatGPT

ChatGPT是由人工智能研究實驗室OpenAI在去年11月30號發(fā)布的全新聊天機器人模型，一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具。它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，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、代碼等任務。

ChatGPT大火有兩層深層次含義

互聯(lián)網(wǎng)專家包冉對ChatGPT的大火評價很高：

包冉：

所謂的大火就是指一項專業(yè)的技術，已經(jīng)正在迅速的從研發(fā)圈、產(chǎn)業(yè)圈，向整個全社會和大眾進行擴散，這就是我們所說的大火。

這種擴散，首先，第一標志著這一定是一項非常成功的技術，否則的話它不會從一個研發(fā)的圈子，很專業(yè)的小圈子，向整個社會，整個基礎設施來進行迅速的跨界、破圈。

第二，我負責任的說，非常有幸我們正在目睹和親歷另一場技術的偉大革命，這個偉大革命就是通用式的AI也就是通用式的人工智能正在來到我們整個真實世界。

包冉表示，ChatGPT的大火有兩層深層次的含義：

包冉：

ChatGPT它是所謂的生成式人工智能，通俗的講就是人工智能能夠根據(jù)你的需求，你的提問，生成各種各樣的回答，這種回答已經(jīng)不簡簡單單限于對話式的回答了，它能生成論文，能寫一段微小說。

這在技術上的本質是什么呢？它有一條非常明確的脈絡。首先，它從屬于NLP領域，也就是自然語言處理。自然語言處理是計算機科學誕生之日起，大家一直孜孜以求的一條非常重要的路徑，說白了就是計算機聽得懂人的話，說得出人的話，并且能比人理解的更快、更好，說的更加清楚、更加全面，這叫自然語言處理。

在自然語言處理下面，應該說經(jīng)過將近大半個世紀以來的發(fā)展，現(xiàn)在大家比較認同的是叫LLM，也就是大語言模型。大語言模型成為自然語言處理迄今為止最終勝出的一個人工智能的算法結構。

大語言模型說白了也很簡單，舉個例子，GPT它是通過1750億個語言物料的模型參數(shù)進行算法訓練。這些巨大的語言物料都是哪來的呢？就是因為有了互聯(lián)網(wǎng)，我們通過各種各樣的社交網(wǎng)絡，各種各樣的終端，將自己的觀點、文件、思想、對話等等都上傳到網(wǎng)絡在線，這就使得整個互聯(lián)網(wǎng)成為一個無所不包的巨大的網(wǎng)絡語料結構庫。這樣的語料結構庫通過爬蟲算法、深度學習算法，它就成為人類前所未有的一個百科全書，前所未有的一個圖書館。

也就是說什么呢？比如說咱倆現(xiàn)在的對話，我想在互聯(lián)網(wǎng)上一定有類似的或者雷同的對話片段，這樣的對話片段被計算機和深度學習的人工智能算法反復學習之后，它就能反過來成為主動式的對話這樣一個體現(xiàn)。

另外，還有一層深度的意思是ChatGPT它是屬于這樣的一種算法在面向大眾的產(chǎn)品的實踐。我們都知道，一種算法結構，大眾是沒有感知的，可是變成一種產(chǎn)品之后，它非常易用的這樣的界面，就是對話式的界面，生成式的界面，使得普通人也會覺得這個事一點都不神秘，反而會滋生出“哇！這個事情！怎么人工智能還能干這個”，這就構成了進一步的破圈、跨界的基礎。

未來三個方面應用效果不錯

科技財經(jīng)作家醒客表示，ChatGPT的出現(xiàn)是有其獨特優(yōu)勢的，未來有三個方面的應用會帶來很好的效果：

醒客：

我覺得第一個可以想到的是客服機器人。一般我們向人或客服提問題的時候，通常是要解決一些意外的問題，而這個時候恰恰是目前的客服機器人不太擅長的部分，當我們問的時候，它往往答非所問，總是在一個問題上來回繞。

當我們用今天的ChatGPT來做客服機器人優(yōu)化的話，雖然ChatGPT也不能夠真正做出一個原創(chuàng)性的結論出來，但因為它的數(shù)據(jù)庫比較大，它幾乎就是把現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)過的答案，通過網(wǎng)絡搜索的形式全部聚攏在一起了，那它里面能夠提供的正確答案實際上是很多的，就是絕大部分問題都是能夠提供答案的。

目前，ChatGPT在技術算法上其實沒有太大的一個變化，但是它的素材庫發(fā)生了天翻地覆的一個擴張，這個時候它對客服的服務質量是會有大幅度提升的。

第二個可以想象的領域就是教育領域，我們知道一些落后的地方其實是缺好老師的，但如果用了ChatGPT作為一個知識庫來教書的話，那它面對每一個同學可能都可以模擬一個真實的老師。這跟看錄像不一樣，看錄像就是一個老師錄了一節(jié)課，然后放給所有人看，這個老師跟學生之間是沒法交互的，但是如果用ChatGPT這種方式做出來的老師，它是可以跟學生之間交互的。

而且，因為我們在學校里學的所有知識，拋開像博士這種高端的研究，其實大家學的都是既有的知識，這個時候ChatGPT給出來的答案基本上都是現(xiàn)有范圍之內(nèi)的，這就是它擅長的。所以，我們會看到，教育平等這個問題，可能對于ChatGPT來說是一個非常好的應用。

第三類我能想到的應用是什么呢？就是陪聊?，F(xiàn)在，因為大家都很忙，年紀大一點的人跟子女可能溝通的更少，這時候老年人的孤獨問題就會很多，當然年輕人很大一批人也有孤獨癥的問題。這個時候有一個機器人能夠知識豐富的跟你聊天的話，這個實際上是一個很好的應用。

因為它只是一個陪聊，不像真正的工作。真正的工作是面向很確定的目標的，是有目標考核的，所以它對創(chuàng)造性，對原創(chuàng)性是有很高要求的。但如果只是陪聊的話，哪怕說錯一句，其實也沒有太大問題。所以，在這個陪聊上面解決人的孤獨問題，我認為也是ChatGPT能夠發(fā)揮光亮的一個領域。

總體來說，那些需要復雜規(guī)則，但是已經(jīng)有既定答案的領域，不管多麻煩，都比較適合ChatGPT來做，這樣的話，人就能真正把自己的智力轉移到那種做全世界沒有做過的事，人類就可以把自己的智力轉移到更加需要創(chuàng)造性的智力勞動當中去。

也有一些問題需要解決

不過，醒客表示，ChatGPT在應用中也有一些值得注意的地方，否則會讓整個社會真假難辨：

醒客：

首先，它可能會讓人造假越來越容易了。比如，學生做作業(yè)的時候只要把題目輸進去，就可以直接給出答案，而這種答案本身就是現(xiàn)成的，老師檢查的時候，是不知道這個答案是學生自己做的，還是通過ChatGPT上面得到的。

在這個基礎之上，在社會應用上面，比如說這種證據(jù)領域，比如說偷拍，原來我們說明星有一些隱私是通過特殊手段偷拍出來的，現(xiàn)在它完全可以通過加工的方式，就是所謂的創(chuàng)作的方式，把一個明星的素材加工成一個故事，這個故事就會變得真假難辨了。跟過去的隱私泄露相比，我們的隱私可能面臨著被改造的危險，就是被人家修改了，而且修改出來之后別人認不出來，那這個可能在某種情況下比隱私泄露問題更嚴重。

如果造假，以假亂真，這樣的話整個社會秩序會受到一定的沖擊。我們要提前對這個東西有一定的防范，就是防止ChatGPT或者人工智能這種應用讓整個社會真假難辨。這種情況如果加劇的話，顯然不是我們想要看到的結果。

實質性改變?nèi)绾?要看把其當玩具還是工具

因此，醒客認為，要以平常心來看待ChatGPT的發(fā)展。而對于ChatGPT未來是否會給我們的科技和生活帶來實質性的改變，醒客認為，這就要看你把人工智能當成玩具還是工具：

醒客：

目前來說，沿著ChatGPT這條道路走下去，到底能不能帶來特別實質性的改變的話，核心還要回到一個看法上，就是你把人工智能是當成玩具還是當成工具？

所謂玩具，就是我完全只看新鮮、看體驗；工具呢，是要看結果、看指標，就是要看那個考核指標。

如果我們把它當玩具的話，目前的人工智能包括ChatGPT在內(nèi)都能做出很多很炫的讓我們眼睛大放光芒的產(chǎn)品。但是，在工具領域，就是我們提出具體的KPI要求的時候，你就發(fā)現(xiàn)它還有一定的差距的。

從這個角度我們可以看出，人工智能在未來的發(fā)展過程中，最核心的就是怎么樣更可控，更有目標感。

我們已經(jīng)落后 應引起足夠重視

不可否認，人工智能AI系統(tǒng)應用于日常生活將是未來的趨勢之一，我們既不能高估了AI在短期內(nèi)的發(fā)展，也不能忽視了AI的長期意義。究竟未來的發(fā)展成果如何，還需拭目以待。但綜合目前ChatGPT的發(fā)展趨勢來看，互聯(lián)網(wǎng)專家包冉表示，至少需要引起國內(nèi)相關行業(yè)的足夠重視，并積極跟進才不至于落后太多：

包冉：

ChatGPT也不是孤單的，它也有自己的競爭對手，比如說谷歌的LaMDA，也是基于大語言模型的這樣的一個體系。

這種體系客觀的講，我們實際上現(xiàn)在已經(jīng)落后了，因為它需要巨大的人工智能算力，說白了就是顯卡，高端顯卡。普遍的訓練這種模型都需要英偉達的A100，這是起步了，包括H100，動輒都是上萬張的顯卡。

可是，咱們國內(nèi)由于受到相關技術的封鎖脫鉤，我們現(xiàn)在單一企業(yè)機構能集合出上百張顯卡或者上千張顯卡就很不容易了。但是，像有微軟支撐的OpenAI（在美國成立的人工智能研究公司），他們動輒訓練都是上萬張，甚至十幾萬張顯卡一起上。

其次，這樣的一種算法現(xiàn)在還沒有開源，而沒有開源的算法，我們看到中國的IT產(chǎn)業(yè)界往往很難做出能夠相匹配到這樣算法的非常漂亮的產(chǎn)品來。

應該說在這個領域我們必須非常非常的重視，非常非常的關注，尤其是在考慮到中美科技硬脫鉤的潛在威脅下，如何不錯失這樣一次通用化人工智能來臨的契機，這不簡簡單單是一個小小的ChatGPT的問題。

責任編輯：李倩

關鍵詞： 人工智能 自然語言處理 語言模型