南方財經全媒體見習記者 馮戀閣 21世紀經濟報導記者 郭美婷 廣州報導

編者案

“人工智能從你出生那天就認識你，讀過你所有的電子郵件，聽過你所有德律風灌音，曉得你更愛的片子……”尤瓦爾·赫拉利在《將來簡史》一書中描述了如許一種將來情狀：人工智能比人類更領會本身。

步入人工智能時代，人類的生活習慣和消費體例正在被重塑，科幻和現實滲入，欣喜與擔憂交加。人與機器的將來是一場親密的合做仍是劇烈的戰爭？機器會將人類的智能拓展到什么樣的鴻溝？

1*66 年，世界上第一個聊天機器人“Eliza”被締造。可以與人對話的機器，從人類的夢想走進現實。然而，彼時的Eliza只能通過對關鍵字掃描和重組，與利用者停止簡單的對話。

五十余年后，ChatGPT呈現。一問一答間，除了聊天，它還能幫忙用戶編故事、寫詩、寫總結年報、寫論文、改代碼……以至有用戶一步步引導教會了它若何編程。在此之前，聊天機器人平臺Character.AI也曾因其可按照用戶需求“定造”人物并與之聊天引起存眷。

然而，熱潮背后，那類聊天機器人的將來卻仍有許多問題期待詰問：那項手藝若何落地？財產將向何處開展？最重要的是，那類人工智能，將來會為人類帶來什么？中國會有本身的ChatGPT嗎？

起底ChatGPT

“人們陷入了瘋狂的‘ChatGPT’輪回。”

在ChatGPT發布2天后，人工智能研究嘗試室OpenAI的開創人之一馬斯克就發出了上述感慨。

據悉，那款由OpenAI在11月*0日發布的全新聊天機器人，是基于大型語言模子GPT-*.*（Generative Pretrained Transformer，GPT）構建的天然語言處置 (NLP)模子。它的次要功用是做為用戶的人工智能助手，幫忙用戶處理問題。OpenAI吉印通開創人兼首席施行官暗示，在ChatGPT發布的一周之內，有超越一百萬的用戶測驗考試了那個線上東西。

事實上，那并非聊天機器人在本年初次引起討論。一個月前，人格化聊天機器人平臺Character.AI的呈現也曾為用戶帶來欣喜。與ChatGPT只要單一的“人設”差別，Character.AI能夠按照用戶給定的人物布景常識，締造出一小我物與利用者對話。那個平臺上的聊天機器人從天主、馬斯克到某個用戶靈感乍現自定義的角色，包羅萬象。目前該網站上較受歡送的角色對話次數已超越百萬。

“ChatGPT在問答間展示出的邏輯、思慮、想象和創意等才能，傾覆了用戶的認知。”硅基智能科技吉印通CEO司馬華鵬認為，驚人之處在于，一些復雜問題的處理是需要數年的進修和熬煉，AI卻幾秒即成。“以ChatGPT答復問題的類型為例，它能夠幫忙停止代碼糾錯，以至能夠對編程問題給出具有實操性的定見，那意味著它具有足夠的常識儲蓄和推理才能；此外，開放性問題難不住ChatGPT，若發問者有需求，詩歌、文章、劇本信手拈來。”他說道。

那與其在手藝上的持久積累息息相關。清華大學計算機科學與手藝系副傳授黃民烈介紹，Character.AI、ChatGPT都是依托大數據、大模子訓練的大型語言模子，那是近年來的研究次要標的目的，有必然的手藝積累。此外，ChatGPT在訓練體例上的立異也值得被留意。

OpenAI在對ChatGPT的訓練中接納了新的訓練體例——“來自人類反應的強化進修”(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)。簡單來說，人類AI訓練師會別離飾演用戶和AI助手停止對話，將對話記錄供給給模子進修。而AI 在進修完成后生成的謎底會在后臺停止人工排名和評級，并從頭反應到系統供模子停止下一步的訓練。那使其輸出的內容可以更完好，也更具有邏輯。

第三代聊天機器人

ChatGPT大火，讓市場看到了聊天機器人更多可能。

1*66年，第一代聊天機器人問世，依托代碼生成的規則運行，僅僅通過提取關鍵詞并以固定體例重組與人對話（簡單的特點），那一階段持續到了2010年；2011年，人類迎來了以機器進修手藝為核心的第二代聊天機器人，好比手機智能助手；2016年后，深度進修風起，大數據、大模子起頭登上聊天機器人的汗青舞臺，那一期間聊天機器人起頭擁有了強大開放域對話才能。響應地，人們對聊天機器人的期望也從處理單一的范疇問題，走向應對通用、多元的場景需求。

ChatGPT和Character.AI恰是那種等待下的產品。

第三代聊天機器人有哪些應用場景？黃民烈認為，參照Character.AI和ChatGPT的差別特點，第三代聊天機器人可簡單分為通用人工智能使命助理和感情類聊天機器人兩類。

此中，通用人工智能使命助理旨在幫忙利用者處理各類問題。

在體驗ChatGPT后，人們很快發現它在信息檢索和匯總方面表示亮眼。“那將可能改動搜刮引擎市場的游戲規則。”司馬華鵬認為，ChatGPT比擬傳統的搜刮引擎，具有交互輪次多、理解才能強、組織謎底有邏輯等優勢。

此外，國盛證券研究陳述指出，ChatGPT展露出更強的賦能其他工做的潛力。換言之，比起之前的聊天機器人，當被問及詳細的專業問題時，ChatGPT可以給出更流利專業的答復。AI之間的合做也具有令人等待的前景。斯坦福大學計算機科學系的一位博士生就對此停止了測驗考試。他用ChatGPT完成了兒童故事的創做，按照故工作節挑選提醒詞輸入AI繪畫軟件DALLE-2，生成了一本繪本。

“ChatGPT手藝還能夠應用到電商、社交等范疇，以其強大的才能幫忙利用者完成寫故事、做案牘等工做。”司馬華鵬彌補。

而感情聊天機器人也在逐步走進人們的生活。那類機器人次要通過開放域聊天為用戶供給情感價值，好比閑聊陪同、心理征詢等。“聊天和消磨光陰也是人類感情需求的一部門。” 黃民烈指出。

除了前文提到的人工智能平臺Character.AI，近年來感情AI范疇也有很多新測驗考試呈現。

201* 年，Luka公司就發布了基于GPT-*模子的人工智能朋友Replika，截至目前在全球擁有超越 1000 萬個注冊用戶。按照Replika統計，2020年新冠疫情期間，其下載量急劇升高，月度下載量一度到達*0萬。

而在國內市場上，也已經有了一些感情機器人的測驗考試。小冰公司去年與華為合做推出了定造“虛擬男友”的短期項目，在一周內就有118萬人測驗考試下載。本年，北京聆心智能科技吉印通推出了小法式“AI烏托邦”，用戶能夠在應用中自在締造差別的人工智能陪同者。此外，感情聊天機器人還被認為能夠助力心理治療。聆心智能公司開發了心理治療機器人“Emohaa”，掌握了心理學常識的聊天機器人可以為抑郁、焦慮的利用者提出緩解情感壓力的建議。

中國會有本身的ChatGPT嗎？

聊天機器人帶給人類將來無限遐想。然而，多位受訪專家向記者暗示，當前，該范疇的開展仍需克制手藝、資本等問題。

在手藝上，即便奇異如ChatGPT，也有難以被輕忽的功用缺陷。有時它可能會很有邏輯地組織謎底，但供給的事實是錯誤的。此外，在問答中，若是對不合適的問題做一些細微的變更和潤色，發問者將能夠繞過用以警告和攔截不平安內容的Moderation API，誘導它給出驚人的答復。

“那是生成式模子手藝上的固有的短處。” 黃民烈解釋，一方面是因為訓練數據集自己包羅的信息偏置，另一方面，可能是模子在訓練時更多強調數據自己的統計聯系關系，對背后的因果、影響貧乏領會。現實利用中能夠針對特定的場景和需求差別的錯誤容留度，做更為細化的調整。

手藝問題的處理，有賴于數據資本、算力資本和資金資本的撐持。

國盛證券的研究陳述顯示，ChatGPT的呈現，意味著數據和算力在人工智能范疇的重要性被再次強化和提拔。

以OpenAI的幾代GPT模子為例，訓練數據上，GPT-1預訓練數據量僅有*GB，到了GPT-2，那個數據則增加至40GB，然而GPT*模子下，OpenAI用以訓練模子的數據集數據量到達了驚人的4*TB。GPT-*有1**0億個模子參數，而2018年發布的GPT-1中僅有1.1*億參數量。數據量的增加無疑會影響到算力消耗，2020年，OpenAI與微軟簽定了戰略合做協議，讓GPT-*能夠在微軟Azure AI超算根底設備吉印通行訓練。

不外，按照OpenAI官網，此次ChatGPT的訓練模子比擬GPT-*的參數量有所削減，只要1*億個。

“ChatGPT削減了一部門的數據量，可能是將余下的數據做了更好的優化，以及參加了人類反應調理的獎勵系統。”司馬華鵬婉言：“一味堆疊數據量的時代可能已顛末去，可以完成數據閉環、有著優良的數據自處置才能的企業將在將來AI模子開展的過程中愈加遭到喜愛。”

聊天AI模子的成立、訓練和維護，無疑都需要投入大量資金成本，那也是財產開展需要面臨的難題。

人工智能公司AI21 Labs 2020 年的一項研究表白，開發一個只要 1* 億個參數的文本生成模子的費用可能會高達 160 萬美圓。此外，OpenAI官方暗示，ChatGPT暗示現實運行成本其每次對話大要成本在幾美分擺布。

2021歲尾，OpenAI獲得了2.*億美圓的A輪融資，其投資方包羅微軟、馬斯克、谷歌風投等。"只要大科技公司和資金極其充沛的草創公司才氣玩那個游戲。"AI投資公司AI2 Incubator的手藝總監此前公開暗示。

然而，所有對詩和遠方的討論，最末都要落歸腳下。ChatGPT掀起的大潮之下，不由有人提問：中國將來會有本身的ChatGPT嗎？

“我認為國內的數據和市場都包羅潛在的機遇和挑戰。”黃民烈暗示，中文大型語言模子，必需用大量高量量的中文數據停止訓練，但那其實不容易。

一方面，國內有良多開源的中文大模子，但是那些模子還沒有被普遍地用起來，數據和模子的之間的閉環沒有成立。另一方面，數據的開放和共享在中文方面顯得相對閉塞，也障礙了各人一路鞭策那個標的目的的開展。

“那些問題的處理需要更多的用戶參與和數據積累，”他說。“但那些問題的處理也恰是我們擁有的機遇。”

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