導語 | 美國人工智慧研究機構 Open AI 釋出了最新的大語言模型 ChatGPT，其驚豔的效能在海內外掀起了一波又一波熱潮。騰訊雲開發者先後釋出瞭解讀作品《演算法工程師深度解構 ChatGPT 技術》、《3小時開發 ChatGPT 微信小程式》、《對標ChatGPT：新 AI 助手 Claude 來了》，受到各領域開發者關注。本次，騰訊研究院資深專家、前沿科技研究中心主任王強，將以十問十答的形式，用通俗的語言，與大家交流其最新、最受關注的問題。
01、ChatGPT現在有多火？
2022年11月30日， ChatGPT 橫空出世，在全球範圍內形成了熱烈的討論。根據 Similarweb 的資料，今年1 月，平均每天約有 1300 萬獨立訪客使用 ChatGPT，是去年 12 月份的兩倍多，累計使用者超1億，創下了網際網路最快破億應用的記錄，超過了之前 TikTok 9個月破億的速度。
除了廣大使用者千奇百怪的問題，引發了社交媒體的大量傳播，ChatGPT 在各領域的秀肌肉，也進一步強化了其知名度。美國賓夕法尼亞大學發現，ChatGPT 能夠透過該校工商管理碩士 MBA 課程的期末考試。《自然》雜誌1月24日宣佈，將人工智慧工具列為作者的論文，不能在雜誌上發表。《自然》稱，作者身份意味著對作品負有責任，而人工智慧工具無法承擔這樣的責任。據傳，ChatGPT 還成功透過了谷歌的程式設計面試，拿到了年薪18.3萬美元的L3工程師offer。世界各地的網友貢獻了多樣化的 ChatGPT 體驗案例，詳見《 ChatGPT 還有這種玩法？》。
02、ChatGPT背後的核心技術？
ChatGPT 是生成式 AI 的一種形式，Gartner 將其作為《 2022 年度重要戰略技術趨勢》的第一位。Gartner 預測，到 2025 年，生成式 AI 將佔到所有生成資料的10%，但目前這個比例還不足1%。
ChatGPT 背後的支撐是人工智慧大模型，這個技術點在去年《2022十大數字科技前沿應用趨勢》報告中做過詳細的闡述：當前的人工智慧大多是針對特定的場景應用進行訓練， 生成的模型難以遷移到其他應用， 屬於“ 小模型”的範疇。整個過程不僅需要大量的手工調參， 還需要給機器餵養海量的標註資料，這拉低了人工智慧的研發效率， 且成本較高。
大模型通常是在無標註的大資料集上， 採用自監督學習的方法進行訓練。之後，在其他場景的應用中，開發者只需要對模型進行微調， 或採用少量資料進行二次訓練， 就可以滿足新應用場景的需要。這意味著，對大模型的改進可以讓所有的下游小模型受益， 大幅提升人工智慧的適用場景和研發效率， 因此大模型成為業界重點投入的方向，Open AI、谷歌、臉書、微軟， 國內的百度、阿里、騰訊、華為和智源研究院等紛紛推出超大模型。特別是Open AI GPT 3 大模型在翻譯、問答、內容生成等領域的不俗表現， 讓業界看到了達成通用人工智慧的希望。當前 ChatGPT 的版本為GPT 3.5，是在 GPT3 之上的調優，能力進一步增強。
ChatGPT 使用的核心技術之一是 Transformer。這從其全稱上也能看得出來，Chat Generative Pre-trained Transformer。Transformer 技術是近幾年人工智慧技術最大的亮點之一，他是 Google 於 2017 年提出的一種採用注意力機制的深度學習模型，可以按輸入資料各部分重要性的不同，而分配不同的權重。Transformer 的精度和效能上都要優於之前流行的 CNN（卷積神經網路）、 RNN （迴圈神經網路）等模型，大幅提升了模型訓練的效果，讓人工智慧得以在更大模型、更多資料、更強算力的基礎上進一步增強能力。
此外，他還具有很強的跨模態能力，不僅在 NLP （自然語言理解）領域表現優異，在語音、影像方面也顯示出了優異的效能。對 ChatGPT 技術原理感興趣的開發者詳見《演算法工程師深度解構 ChatGPT 技術》。
03、 ChatGPT為什麼能成功？
ChatGPT 是非常成功的一次從技術研發到工程化、再到點燃大眾熱情的經典案例。
- 技術創新
Open AI 持續的研究中，不斷探索引入新的技術路線。這次引入的強化學習方法，很好地提升了模型的效果。在研究中，Open AI 在模型訓練中，引入了人類專家。專家一方面幫助 ChatGPT 撰寫更符合人類習慣的回答，另一方面，也對生成的結果進行排名，透過這樣的獎勵機制，實現模型的微調最佳化。
- 組織文化
Open AI 自成立之初，就致力於打造通用 AI 的能力，並堅定的持續投入，這是 ChatGPT 成功的一大關鍵因素。在這樣的願景下，吸引了一大批高水平的人才，在沒有任何商業 KPI 的情況下心無旁騖地開展研發工作，最終取得了重大的突破。
- 反饋機制
透過使用者的使用， Open AI 可以獲得使用者對於模型優劣和使用體驗的反饋，從而形成了模型使用到體驗反饋的閉環，從而進一步最佳化模型。此外，Open AI 還組織專門的反饋競賽，鼓勵使用者針對回答中的風險危害、新穎的回答建議等方面給予反饋，參賽者有機會贏取 500 美元的 API 積分，並可兌換相應獎品。
- 專案策劃
一個影響力出圈的技術，與其專案策劃密不可分。ChatGPT 的問答和多輪對話形式，很好地激發了大眾的熱情和創造力，大家基於各自感興趣的話題自由發揮，或幽默搞笑、或嚴肅認真，在朋友圈和媒體上屢屢刷屏。包括之前 GPT3 的推出，他寫新聞、作詩、翻譯、編程式碼等能力，也是在社會上產生了熱議和討論。這種很好地與公眾互動的專案設計策略，也很值得我們學習。包括之前 AlphaGo 的圍棋大戰、 Deepmind 破解蛋白質摺疊結構難題，都是很好的議題任務設定。
04、ChatGPT是否開源？
尚未開源，目前是以 API （應用程式程式設計介面）呼叫的方式服務，目前也暫無開源計劃。
Open AI 不 Open ，是業界很多人詬病的地方。開源是多年來軟體和網際網路產業之所以蓬勃發展的核心動力之一。開源的方式可以調動全球開發者的積極性，每個人都可以下載原始碼使用，並進行最佳化和在社群分享。這種用全社會的力量來創新的機制，大幅加速了技術科研攻關、產業應用的程式。
關於 ChatGPT 為何不開源，業界也有一些專家表示認可，因為人工智慧技術至今為止還是一個黑盒，關於其內部的機制尚未可知，如果程式碼開源，很難避免該技術用於一些不利於社會和人類的方面。此外，自從 Open AI 放棄了非盈利組織的定位，接受微軟等投資後，從商業化的角度考慮，也會採取整體模型閉源，開放應用介面的方式來推廣，同時也會開源少部分模型，豐富開發者生態。
05、ChatGPT免費嗎？未來能賺錢嗎？
當前，普通使用者使用 ChatGPT 是免費的。
據《財富》，2022年，OpenAI 公司的收入預計不足 3000 萬美元，淨虧損 5.45 億美元。而隨著 ChatGPT 的火爆，可能進一步增加其虧損，因為使用者每一次呼叫，就會讓 Open AI 付出更多的計算資源和頻寬成本。
當然，Open AI 也開始了商業化的嘗試，2023 年 2 月，OpenAI 宣佈推出付費試點訂閱計劃 ChatGPT Plus，定價每月20美元。付費版功能包括高峰時段免排隊、快速響應以及優先獲得新功能和改進等。
Open AI預測，隨著 ChatGPT 成為吸引客戶的重要工具，其收入將會快速增長，預計 2023 年收入 2 億美元， 2024 年收入預計超過 10 億美元。
此外，據報導，微軟正在洽談向 OpenAI 投資約 100 億美元，也讓其估值達到了290 億美元。而此前，2019年微軟曾向 OpenAI投資 10 億美元，為其提供了大量的資金支援和 Azure 雲算力支援。
06、ChatGPT會替代搜尋引擎嗎？
短期來說，不會。長期來看，有可能透過融合，形成新型的搜尋引擎。
目前的 ChatGPT 給出的答案參差不齊，既可以給出很多問題的簡要答案，甚至能寫一篇符合初級規劃師水平的產業規劃報告，但 ChatGPT 也不可避免地經常出現“一本正經的胡說八道”的情況，這使得其置信度還需進一步提升。而且 ChatGPT 目前的知識庫主要還是2021年9月之前的資料，缺乏新資料，這也大大限制了其提供新資訊的能力。而同時，Open AI 還推出了 WebGPT ，它可以在網路上查詢資訊並提供資訊來源，這將很大程度上補充 ChatGPT 的實時資訊源，從而進一步最佳化答案。
在搜尋引擎的邏輯下，選擇權在使用者，搜尋引擎一般會給出眾多相關結果，根據使用者的點選反饋來持續最佳化搜尋結果。近年來，搜尋引擎也一直在做結果唯一化的嘗試，比如直接在搜尋框中提供唯一的答案選擇，但目前可提供唯一結果的比較有限，且無法開展多輪對話。
ChatGPT 的推出，給搜尋引擎廠商帶來了很大的震動，也啟發了其打造搜尋新體驗的方向。谷歌兩位創始人多次召開討論會，以應對 ChatGPT 可能帶來的顛覆搜尋引擎業務的潛力。谷歌 CEO Pichai 表示，將在近期推出類似 ChatGPT 的基於人工智慧的大型語言模型，一款由 LaMDA 提供支援的對話AI服務 Bard，讓使用者以“搜尋伴侶”的形式使用。微軟已經在 Bing 搜尋引擎中新增了 ChatGPT 功能，並開展了小流量測試。百度也計劃在3月推出新功能，在搜尋引擎中加入類似 ChatGPT 的對話式機器人“文心一言”。
我們也可以看看 ChatGPT 自己的回答：
07、還有哪些類似ChatGPT的模型和應用？
ChatGPT 是典型的 AIGC 大模型，目前國內外在文字、程式碼、影像、影片、3D等領域都湧現出相應的生成模型。
當前，ChatGPT 一個有力的競爭者是Claude，他是 Anthropic 近期推出的生成式Al模型。Anthropic 由幾位前 Open Al 的研究員在2021年創立，包括OpenAl前研究副總裁 Dario Amodei、GPT-3 論文一作 Tom Brown 等人。對 Claude 背後技術感興趣的開發者，詳見《對標ChatGPT，新AI助手Claude來了》。據《金融時報》報導，2022 年底，Google 向這家初創公司投資了約 3 億美元。相比 ChatGPT，Anthropic 在其網站上更強調其構建“可靠、可解釋和可操縱的人工智慧系統”的工作。
騰訊的混元大模型，集 CV（計算機視覺）、NLP （自然語言理解）、多模態理解能力於一體，先後在 MSR-VTT、MSVD 等五大權威資料集榜單中登頂，實現跨模態領域的大滿貫。2022 年 5 月，騰訊“混元”AI大模型在 CLUE（中文語言理解評測集合）總排行榜、閱讀理解、大規模知識圖譜三個榜單同時登頂，一舉打破三項紀錄。12 月，混元推出國內首個低成本、可落地的NLP萬億大模型，並再次登頂自然語言理解任務榜單 CLUE。混元用千億模型熱啟動，最快僅用 256 卡在一天內即可完成萬億引數大模型 HunYuan-NLP 1T 的訓練，整體訓練成本僅為直接冷啟動訓練萬億模型的1/8。
圖片來源：紅杉資本《Generative AI: A Creative New World》
08
ChatGPT等大模型
會讓我們實現通用人工智慧嗎？
自從包含 1750 億引數的 GPT3 從 2020年6月推出以來，業界對於達成通用人工智慧的探討又進一步熱了起來。正如微軟 CEO 納德拉近日在接受華爾街日報訪談時表示， GPT 的發展不是線性的，而是指數級變化的，所以相比較 GPT3 ，當前的GPT3.5 已經展現出更強的能力。業界普遍預測，GPT4 將在今年推出，並具備更強大的通用能力。
但同時，我們也需要有清晰的辨識， AI 並非萬能。即無論 AI 如何強大，其解決的問題，也只是人類面臨所有問題的很小一部分。因為現實世界中有海量的問題並不是數學問題，也就不可能透過計算來求解。目前人工智慧已經找到解決方案的問題，也只是可計算問題的一小部分。
09、ChatGPT可能產生哪些社會或倫理問題？
ChatGPT 也面臨人工智慧長期以來面臨的問題，如歧視等倫理問題，被濫用於詐騙、欺詐、政治造謠、偽造身份等安全問題，以及智慧財產權問題。最近，OpenAI表示，正考慮在 ChatGPT 中新增模型水印，即監測模型可以識別的特殊標記，以降低模型濫用的問題。
此外，針對大眾普遍擔心的失業問題，ChatGPT 在 LinkedIn 上分享了一篇帖子寫道：“AI 不會取代你。一個使用 AI 的人將取代你”。
10、ChatGPT的未來
將帶來哪些變革和新機會？
ChatGPT 自己的回答，已展現出其發展的一種典型路徑，即作為人類的陪伴機器人。
但更重要的，ChatGPT 會成為未來人機互動的一個新入口，很可能改變現有 APP 的互動方式，以更為自然的對話方式，讓使用者來使用軟體和呼叫技能。例如，未來在文件編輯軟體中，人們可以透過描述需求，讓軟體直接生成文字內容，或者生成一個圖形，甚至直接進行修圖等工作。在程式設計方面，ChatGPT 這種即時程式設計的方式，將改變傳統的工作方式和應用互動規則，推動產業進入軟體3.0的新階段。
除此之外，ChatGPT 未來還可以有多樣化的應用前景：
一是現在火熱的數字人，好看的皮囊下，則需要類似 ChatGPT 這樣的模型提供對話能力，才能讓數字人具備有趣的靈魂，更好地陪伴和服務人。同時，該能力也可以嵌入到機器人身體內，讓未來的人形機器人更聰明，更像人。
二是大量的開發者可以利用 ChatGPT 這樣的底層平臺，在大模型基礎上根據不同行業和場景進行模型調優，從而創造出各類滿足使用者需求的豐富應用，從而形成對話式 AI 的生態。例如國外火爆的 Jasper，透過在 GPT3 模型上的微調，可以幫助使用者撰寫營銷文案，甚至有人在上面完成了一部 12 萬字的小說，IBM、Airbnb、Autodesk 等大企業都是其企業使用者。普通使用者可以免費試用1萬個單詞的版本，之後可以29美元訂購2萬個單詞，或用59美元訂購生成5萬個單詞的許可權。
三是在教育、醫療、廣告營銷、電子商務、市場和戰略諮詢、企業服務、編寫程式碼等專業服務領域，成為更為專業的人類助手，不僅可以生成內容，還可以呼叫各種專業能力，甚至替代部分初級的專業工作。企業服務方面，2月8日，微軟推出了由 ChatGPT 提供技術支援的高階 Teams 產品， ChatGPT 可以自動幫助參會者生成會議記錄，即使沒有參加會議，智慧回顧功能也能幫助使用者生成會議記錄和要點。如果有被同事在會議中提到，ChatGPT 還可以給使用者提供個性化的時間線標記，以快速檢視分享和討論的內容，該服務將在 6 月份每月收費 7 美元，然後在 7 月份增加到 10 美元。程式碼編寫方面，近期特斯拉前任 AI 總監 Andrej Karpathy 透露，現在他80%的程式碼都是由AI生成的（GitHub Copilot），而且有80%的準確率。
四是與其他模態AI工具的組合式創新，ChatGPT 同文生圖、文字生成影片、甚至未來直接生成 3D 模型的工具整合，可以帶來 UGC 內容的極大豐富，成為內容工業化的核心引擎。
未來，ChatGPT 與更多的 AI、雲端計算等資訊科技的整合創新，將創造改變生產力曲線的工具，成為經濟發展新動力。
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