科大訊飛回應了：中國版ChatGPT可以樂觀以待，有信心實現類似技術躍遷

楊淨 蕭簫 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

國內玩家打造中國ChatGPT的勁頭，甚至都有點谷歌微軟爭先恐後那味了。

最具代表性的玩家有兩位，一個是有著網際網路基因優勢的百度，一個是人工智慧領域A股龍頭企業科大訊飛，都率先做出了產品跟進和規劃。

百度方面，正式宣佈推出類似產品，“文心一言”一而再地宣佈提前上線時間，生態加盟者也如火如荼地推進；科大訊飛那邊，則很快明確了具體釋出時間。

大廠都這麼做，背後究竟有什麼考量？為何非得要搶佔這個熱點風口？

最新訊息，科大訊飛首次正面給出了回應，核心歸結就兩點：

第一，確實在搞。

第二，確實有大機會，而且有信心實現ChatGPT類似的技術階躍進步。

在新華網訪談中，關於外界爭議和對ChatGPT的疑問，科大訊飛副總裁、研究院執行院長劉聰回答了一切。

知己知彼：ChatGPT究竟“強”在哪裡？

訪談中，劉聰主要回答了三大問題：

• ChatGPT的突出優勢是什麼？

• ChatGPT對產業具備什麼價值？

• 科大訊飛為什麼有信心做出ChatGPT？

首先是ChatGPT的突出優勢。

從技術突破來看，ChatGPT已經進入認知智慧發展的下一階段。

ChatGPT認為，認知智慧的發展可以分為五個階段，即知覺和感知階段、表示和推理階段、自主學習階段、創造性思維階段、自然互動和社會化階段。

△來源：ChatGPT

對於落地應用而言，發展到第二階段的AI已能較好完成特定領域中的指定任務。但ChatGPT更進一步具備了自主學習新知識的能力，進入認知智慧的第三階段。

這一階段，ChatGPT掌握了高價值資訊記憶、多輪對話理解、複雜邏輯推理、多角色風格文字生成、新知識學習應用進化、程式碼理解生成等能力。

正如劉聰所言，ChatGPT最突出的優勢，是它展現出的互動式學習“類人”能力：

它能在多輪互動中以“類人”的方式交流、學習和進步，可以自主、快速、不間斷地學習各領域專業知識並達到人類專家水平。

概括來說，相比傳統認知智慧，ChatGPT不僅在技術上擁有了“類人”自主學習特徵，而且進一步展現出快速適應多領域、多場景的能力。

值得一提的是，在史丹佛前不久的一項研究中，ChatGPT背後的AI模型GPT3.5，已經被認為可能具有人類心智慧力。

而直到2022年以前，GPT系列的所有大語言模型都還沒有表現出類似能力。

事實上，“ChatGPT是AI技術的一次飛躍”這一觀點，已為學術界所公認，近期不少谷歌大牛紛紛湧向OpenAI追逐最新技術，也是這一觀點的有力證明。

但若只是單純技術上的突破，尚不足以引起產業界的重視。

劉聰直接承認“科大訊飛確實在做類ChatGPT產品，因為有大機會”，足以說明這一技術給產業界帶來的價值：

類ChatGPT模型的持續發展，以NLP為代表的AI演算法可能重構網際網路和移動網際網路產品形態，最終推動商業模式的變革與創新。

所以，ChatGPT究竟對產業界具有什麼樣的價值？訪談中劉聰提到的“科大訊飛有信心實現技術階躍進步”，又究竟哪裡來的信心？

從產業價值來看，無論是在教育、醫療這類能實現社會價值的領域，還是汽車、辦公、機器人和工業這類依託AI實現“智造”的領域，都有ChatGPT的用武之地。

以汽車這一場景為例，智慧汽車就對互動系統提出了更高的要求。

尤其是智慧座艙中的虛擬數字助手，需要同時具備多角色風格文字生成、自然語言理解和多工處理等能力，才能進一步提升使用者互動舒適性。

ChatGPT的自主學習能力，讓系統能很好地學習並適應不同車主的風格和說話方式，迅速理解自然語言狀態下提出的需求，並以車主想要的人設風格與其進行交流，相比現在車載AI“任務問答”的模式更加自然。

以科大訊飛為例，劉聰就透露了未來大模型在行業中的應用方式：

大模型在細分行業的實用性，將以“1+N”的架構呈現。

其中，“1”是通用認知智慧大模型演算法研發及高效訓練底座平臺，也就是類ChatGPT模型；“N”則是應用於教育、醫療、人機互動、辦公、翻譯、汽車、工業等多個行業領域的專用大模型。

又以醫學場景為例，基於大量醫學教材、論文和病例，類ChatGPT通用認知智慧結合醫療領域對話式AI系統，就能打造出“每個醫生的專業AI診療助理、或是每個人的個性化AI健康助手”。

在此之前，科大訊飛在上述產業中，已完成了不少認知智慧相關技術的落地。

如教育領域的“因材施教”解決方案，已經用在5萬多所學校、1.3億多師生上；至於語音合成、機器翻譯等技術，也已經在汽車、智慧家電等領域參與應用。

不止產業。劉聰強調，科大訊飛的信心來源於“技術上的優勢積累”：

多年來，我們在深度學習演算法、大模型技術、行業大資料、知識圖譜、多模態感知、系統工程技術方面有不少優勢積累。

透過最近兩個多月的系統分析和快速驗證，我們非常有信心實現ChatGPT類似的技術階躍進步，並在中文認知智慧領域達到國際領先水平。

一方面是資金投入和研究團隊的組建。科大訊飛與中科大合作，早在2017年就承建了認知智慧全國重點實驗室。

另一方面則是核心演算法、資料和算力三方面的長期積累。

演算法上，科大訊飛提出了知識與大模型融合統一的理解框架X-Reasoner，致力於彌補大模型模糊記憶技術短板；光是去年，就在認知領域取得了常識閱讀理解挑戰賽OpenBookQA等13項世界第一的成績。

資料上，科大訊飛積累了超過50TB的行業語料資料，目前活躍應用每天超10億人次使用者互動。

算力上，除了近幾年穩定營收提供的資金保障外，算力上的國產替代也是一大考量因素。據官方資料，目前研發訓練伺服器已經開始進入國產化， 切換之後效率有的是原來平臺的70~80%，有的效率更超過原平臺的100%以上。

最新訊息，科大訊飛人工智慧研發生產基地一期即將完工。這裡麵包含國家級人工智慧開放創新平臺、認知智慧國家重點實驗室等多個建設專案，自然也包括提供算力支撐的資料中心。

話雖如此，劉聰認為，在ChatGPT賽道上，國內外玩家確實存在技術與產業上的差異。

但他表示，中國就是有必要做自己的ChatGPT。

此般言論如何看待，又當如何解讀？

中國版ChatGPT勢在必行

首先，必須得承認的是，中美之間存在一定的技術和產業差距。

從技術來看，ChatGPT誕生於OpenAI多年技術積累之中，其背後的GPT系列模型自2018年起就開始反覆迭代。更底層的技術支撐，更是源於谷歌2017年就提出Transformer架構，這一層面上我國仍存在技術代差。

更進一步具體到認知智慧技術來看，中國信通院釋出的《2021認知智慧發展報告》中顯示：

認知智慧領域相關論文發表數量排名前10的機構中，有6所位於美國。

相關領域論文數量上，中國雖僅次於美國，但在質量上仍有差距。專利方面，我國相關專利申請數量於2017年超過美日韓。

而在產業生態上，OpenAI自GPT-3開始就以開放介面的形式，與產業上的生態夥伴合作，養活了一大波AIGC玩家，其中18個月估值15億美元的獨角獸Jasper，就是典型案例。據gpt3demo網站統計，目前已有634個呼叫GPT-3系列模型開發的應用程式。

但在產業方面，我國卻具有先天的場景和資料優勢。

正如前述文章所說，中美之間AI應用落地存在行業路線差異。ChatGPT作為通用人工智慧的代表，本身不是一項好生意。OpenAI背後如果沒有穩定的“現金奶牛”支援，往往也難以存續。因此身處於國內市場大環境下的企業，通用路線往往不是一個最佳選擇。

相比之下，垂直AI應用路線更受眾人青睞，並已有深厚產業積累，如科大訊飛的認知智慧技術已經在教育、醫療、金融、汽車、服務等多個領域落地，並構築起了深厚的行業壁壘。

一旦實現類ChatGPT技術躍遷，就有先發優勢快速落地，甚至有望實現ChatGPT應用落地的彎道超車。

但仍然有一個問題尚未解答：為什麼中國非得有自己的ChatGPT？又或是必須跟上ChatGPT熱度不可？

這就關係到ChatGPT給企業乃至產業帶來的變革性價值。

對企業而言，ChatGPT提供了一種可行的技術路徑。它所展現的初步的“智慧”，對於尤其是場景優勢玩家來說，是一種全新的技術路徑選擇。

以前，基於場景探索的玩家，對於AI的探索可能處於“看山是山、看山不是山”的懵懂狀態，現在出現了一座“更小，而且明知會有路的山”。

他們有場景有資料，可以率先吃掉ChatGPT紅利。

而從更為宏觀的角度來看，ChatGPT帶來的是一整個產業模式的變革和創新。

劉聰在訪談中，就談到了ChatGPT給人機互動、資訊分發、內容生產、AI for Science這四大模式帶來的革新。

比如人機互動方面，未來透過自然語言與智慧產品互動，ChatGPT可以精準瞭解使用者意圖，呼叫系統各種軟體和服務來滿足需求，提高互動效率和成功率。

劉聰認為，有可能改變當前APP的使用方式，比如多個功能軟體被整合，甚至出現“大一統”能力的超級通用APP。

還有像已處於變革之中的AI for Science，ChatGPT會進一步加速其發展腳步，比如輔助生成論文摘要和文獻綜述，甚至還可能提出專業的研究建議、提供新的研究思路。

也正因為蘊含的這種變革與價值，ChatGPT也被認作是AlphaGo之後又一場關於AI的啟蒙運動——

透過參與的方式，讓全世界感知到超大語言模型的前景。

事實上，從我國的技術和產業儲備來看，我國不缺ChatGPT相關技術，而且有的是場景和資料。

至少在上一次大浪淘沙留存下來的AI玩家，都有各自垂直場景的商業落地。

所以對於國內ChatGPT未來的發展程式，劉聰在訪談中再三強調：應該理性看待，畢竟存在一定差距，但也要對技術驅動的玩家有信心。

“成長的路上更應踏實前行，遠離捧殺。”