奇点来临:ChatGPT时代的机遇与挑战

从目前来看,大部分人对ChatGPT的理解是从产品层面,它是一个非常像人的聊天机器人(ChatBOT)。当然这里说的聊天指的不是语音聊天,而是通过文本互动,具体产品界面如下图所示。

与很多聊天机器人不同,ChatGPT追求的不是外形与人类接近,而是让你在聊天中感觉TA真的懂你。TA不仅知识渊博,对你提出的很多问题都可以给出答案(虽然这些答案未必是正确的),更重要的是TA说话的口气方式,非常流畅,完全摆脱了此前聊天机器人的僵硬和教条。根据我自己对ChatGPT的体验,感觉TA真的做到了像人一样聊天,甚至可以像人一样胡说八道(编故事),被指出错误后还会道歉。

而之所以能做到这一点,有赖于产品背后的算法模型,这其实也是ChatGPT的本来含义。按照ChatGPT给出的答案,这是一种由OpenAI公司开发的自然语言处理(NLP)模型,用于实现对话生成和语言模型预测,通过分析对话历史和当前语境,生成合适的回复文本。在英文中“chat”是聊天的意思,GPT是一种预训练语言模型(GenerativePre-trainedTransformer)的缩写,ChatGPT其实就是基于GPT,然后利用人工微调升级的一个新语言模型。

再说算力,据报道,GPT3.5的训练使用了微软专门建设的AI计算系统,由1万个V100GPU组成的高性能网络集群。而训练ChatGPT模型的总算力消耗约为3640PF-days(即假如每秒计算一千万亿次,需要计算3640天),需要7~8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行。注意,这还只是模型训练阶段的算力需求,如果考虑真实运行过程中的算力需求还会更为惊人。

总之一句话,ChatGPT是大力出奇迹的典型案例,是芯片、显卡、云计算、数据库等多种技术发展到一定阶段,发挥协同效应的产物,是从弱人工智能走向强人工智能的里程碑!

3、谁创造了ChatGPT?

ChatGPT如此强大,那么又是何方神圣创造了TA呢?

这家公司就是名不见经传的OpenAI。

OpenAI是一家在美国成立的通用人工智能研究公司。公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI),使其有益于人类”。该公司现在已经是全球最著名的人工智能研究机构之一,发布了许多著名的人工智能技术成果,包括GPT系列大语言模型、DALL·E系列文本生成图片预训练模型、Whisper系列语音识别模型等。

OpenAI两位创始人Altman&Musk

如之前所分析,ChatGPT是大力出奇迹,但一家非盈利机构要持续有大力,显然仅靠捐助难度巨大。于是,2019年,先是ReidHoffman(LinkedIn联合创始人)和KhoslaVentures(一家专注于信息科技领域的投资公司)向OpenAI投资了一笔不知数额的资金。随后,OpenAI宣布成立OpenAILP,专门用于对外融资。

至此,OpenAI正式从非盈利性研究机构变为半盈利性机构。其核心机制是,在确保机构总体发展方向与使命不变的状况下,设定“有限盈利”(capped-profit)架构。公司规定,投资者的回报不能超过投资金额的100倍,为投资机构和员工创造具有“利润上限”的价值。之后,微软投资10亿美元,两者宣布将共同打造AzureAI超级计算技术,同时OpenAI的服务也全面转移至Azure云上,打造商业化的基础,共同构建具有经济价值的AGI(ArtificialGeneralIntelligence通用人工智能)。

最近,微软再次追加投资100亿美元,占OpenAILP49%股份。根据《财富》杂志看到的文件显示,在新投资完成后,在OpenAI的第一批投资者收回初始资本后,微软将有权获得OpenAI75%的利润,直到它收回其投资的130亿美元,这一数字包括之前对OpenAI的20亿美元投资。双方约定,直到赚取920亿美元的利润后,微软的份额将降至49%。与此同时,其他风险投资者和OpenAI的员工也将有权获得OpenAI49%的利润,直到他们赚取约1500亿美元。如果达到这些上限,微软和其他投资者的股份将归还给OpenAI的非营利基金会。看起来复杂的融资条款的背后,实质上就是微软无息借钱给OpenAI,并以OpenAILP的股权为质,借多久取决于OpenAI赚钱的速度。

表面看,这笔交易微软吃了亏,但实际上,这笔巨额投资转手又被购买了微软Azure云计算服务。而且通过绑定OpanAI,微软不仅可以优化BING,为打破Google搜索垄断积蓄了力量,同时OpenAI的API也经由Azure分销,对其销售必将产生巨大的拉动。打不过就加入!巨头微软能有如此灵活的身段,看来在强人工智能时代它仍然会有一席之地!

不难看出,OpenAI虽然名不见经传,但是其创始人和投资人或是硅谷精英,或是行业巨头,虽然至今TA仍在亏损烧钱,但未来不可限量!

4、ChatGPT的能与不能?

要理解ChatGPT的能与不能,我们需要从知识的视角去认识它。纵观人类发展,人类发展史也是一部知识发展史,是人类不断创造、传承、利用各种知识去解决各种问题的过程。为了让知识创造、传播和利用的效率提高,我们会发明各种工具。比如,为了能够将毕生的经验传递给下一代,我们创造了语言;为了更远范围的人们可以获得知识,文字应运而生;为了拉长知识传播的历史深度,泥字版和印刷术被发明。不难理解,凡是能够促进知识创造、传播和利用效率的发明几乎都是人类重大发明,也必将对人类的发展产生深远影响。

上世纪,人类进入互联网时代,全球范围内的人际沟通交流极度便利。存量知识流通开始加速的同时,新知识也被更快地创造出来。人类知识的传播与储存也进入了指数级的增长阶段,我们每天产生的信息量以ZB(泽字节,十万亿亿字节)计量。搜索引擎成为互联网时代提高知识探索与发现效率的重要工具,Google因此横空出世,成为这个时代的霸主。

搜索引擎能够让人用双手在网络上高效探索知识,但人机互动模式总体还是传统的,主要靠关键词检索而非提问。但事实上搜索同一个关键词的用户,他们的目的并不相同,所需要的信息与知识也可能差异巨大。再考虑互联网日益增多的垃圾信息,搜索引擎能为用户带来的精准信息和知识服务的价值正逐步弱化。ChatGPT的出现或许会极大程度改变这些问题。

ChatGPT通过自然语言处理技术,基于人类历史上所有以文字承载的信息,集结了人类的大部分智慧,并且可以将知识进行整理、凝练、归纳,最终条理清晰地以文字呈现。相较于搜索引擎,它可以回答十分笼统、宽泛的概念问题,也可以依靠提问的方式,帮助提问者逐步细化问题并解决问题。能够让我们每一个普通人站在人类历史上曾经所有有文字记录的哪些巨人的肩膀上,更高效的创造新知识,因此必将促进人类知识生产效率的极大提高。

那么ChatGPT主要可以扮演哪些角色来帮助我们呢?个人以为,ChatGPT的优势在于能像人一样处理信息,即根据实际需要将问题简化并把握重点,而且它具有流畅自然写作的能力,能够准确地表达信息。基于ChatGPT告知用户信息、启发用户联想、帮助用户写作的作用,其优势特点可以用“百事通、点子王和笔杆子”三个关键词来归纳。ChatGPT自然的对话方式超越了搜索引擎的关键词抓取形式,使人机互动更加高效便利,带来人机互动新模式,进而让知识传递、获取和创造更加高效。

大哲学家维特根斯坦说过,语言就是世界。因为语言是我们表达世界观的重要工具,也会塑造我们对世界的看法。ChatGPT出现,破解了人类自然语言密码,直接促进了人机交流效率,间接促进了人际交流效率,必将对人类知识增长带来助力,或许会让人类拥有全新的世界观。

但是,人无完人,机无完机,ChatGPT目前仍存在五大局限:

一是,ChatGPT“聊天”本质是词语频率推断,而非理解,因此难免有错,不可全信;

二是,其训练信息存在滞后性,难以反映各领域的最新信息;

三是,以通用知识为主,缺乏专业领域知识,诸多专业领域暂时无法深入,而且很多回答很可能是编造的,绕能够误导用户;

四是,缺乏现场知识,无法给出决策建议;

五是,受限于提问者的提问能力,缺乏主动性,还做不到像人一样主动引导和服务客户的能力。

5、ChatGPT未来如何发展?

关于ChatGPT未来的发展,我们可以从产品、公司和产业三个层面进行思考。

首先,从产品发展的层面看,ChatGPT目前是一个界面非常简单的聊天机器人,使用起来并不好用。创始人Altman也说这个产品很粗糙,并不是一个好产品。其实OpenAI公司还提供API接口,为其他需要聊天服务功能的其他公司提供支持。API或许才是ChatGPT的重要产品形态,我们今天看到的聊天机器人很可能只是展示公司算法实力过渡性工具。(注:几天前OpenAI宣布推出ChatGPTPlugin)

其次,从公司发展层面看。可以预见,OpenAI公司将持有更开放、更低价、更智能和更深入的发展理念。(注:本演讲之后不久就已经发生了API费用下降和ChatGPT4.0的推出。)做一个预测,未来OpenAI会全面开放,但是同时很可能会通过收购把一些专业领域的数据公司纳入囊中,比如医疗、金融,毕竟通过这些可收费的领域知识服务远比收取语言模型更让人可以接受。

总结下,ChatGPT最大的优势是让机器更像人,让人机互动方式更加自然、简单。OpenAI或许会成为人机交互的新型基础设施,一端的操作系统链接软硬件,另一端通过浏览器和搜索引擎链接用户。OpenAI以自然语言的方式将用户的诉求细化,进而更精准地搜寻适合的内容进行呈现。自然语言会成为未来互联网的主交互界面,类似谷歌的搜索垄断也将在人机链接上再现。

6、ChatGPT时代的机遇与挑战?

ChatGPT时代充满了机遇与挑战。但对不同性质的岗位、不同类型的公司影响并不相同。

对于企业而言,新技术将降低人工成本,便利企业与客户互动交流,为企业发展提供技术驱动力,因此,总体上机遇大于挑战。但不同类型的企业所受影响各不相同。比如应用工具类如Amazon和苹果,我觉得ChatGPT对他们更加友好,因为这些新技术可以改善他们的服务。想象下,Amazon的智能客服24小时为客户耐心服务的场景。而内容类企业如Netflix和迪士尼,由于AIGC能力大幅提升,虽然可以改进在位者的工作效率,但是也可能让内容产业发生颠覆性变化。对于这些企业,如果可以以积极的态度拥抱AI,能更快寻找到新的动力源泉,机遇大于挑战。而科技类企业的未来发展差异较大,有些会很快迎来发展新机遇,比如Navida,因为ChatGPT直接诱发对算力的巨大需求;有些则会被彻底颠覆,比如Google。但不管如何,与时俱进,拥抱AI才是王道!

(作者巫景飞为上海大学经济学院副教授)内容源自巫景飞个人公众号“商业知行侠”

OpenAI未透露收购Chat.com的具体金额。

AI应用目前仍是蓝海,2028年全球AI应用收入预计达188亿美元。

今日有消息称OpenAI在8月份收入达到3亿美元,预计全年销售收入大约37亿美元。

一些作出重要贡献的人才淡出OpenAI日常工作,部分加入OpenAI的竞争对手或自己创业,成为OpenAI的潜在竞争者。

金价继续飙升,美元创6月7日以来最大涨幅;Meta发布重磅新品。

THE END
1.ChatGPT价格里掩盖的算力分布秘密新程序员ChatGPT 是一个复杂的自然语言处理平台,利用先进的机器学习算法来分析和创建类似人类的文本或说话方式。它的功能非常广泛,包括文本推演、文本分类和语言翻译等。针对这类模型,合理的定价方式会是一个有意思的问题。 对此,OpenAI 给出的答案非常新颖,其 ChatGPT 平台并没有按调用次数定价,而是对数据处理进行定价,这让https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/136265725
2.CHATGPT和算力有什么关系算力对于CHATGPT的训练、模型规模和推理速度都有一定的影响。较大的算力可以提供更快、更高质量的训练http://www.hlwwhy.com/ask/6709750.html
3.从ChatGPT爆火看人工智能大势开放注册两个月用户数破亿,ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域,全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态,我国的新型举国体制如能发挥更大的作用,将给AI的发展提供极为有力的支持。中国人工https://www.cnii.com.cn/gxxww/zgdxy/ztjj/202304/t20230420_464182.html
4.毕文轩:生成式人工智能的风险规制困境及其化解:以ChatGPT的规制为摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术产生,在极大地提升人们工作效率的同时,也在相关领域带来了诸多法律风险。这种风险具体表现为:数据使用风险、生成内容滥用风险、算法滥用风险以及其他风险。目前我国虽然已经初步具备了有关人工智能的基本治理框架,但相关的理论以及实践仍在治理主体、治理规范设置、治理手段以及治理http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/15616.htm
5.一.ChatGPT只有有限的技术壁垒机器学习的核心算法是都是公开的算力是有后发优势的 每一年计算机的算力都在大量提升 只要晚几年甚至几个月就可以靠更强大的算力弥补很多东西 比如语音识别领域 小度 天猫精灵 小爱 Siri Alexa之间的差别都非常小 不能说小米和苹果在科技上已经拉平了 而是语音识别的难度已经很低了 二. ChatGPT只是一个处理自然语言的NLP模型 不可以进行预测 也https://xueqiu.com/3976999949/242252671
6.ChatGPT大模型训练数据集深度分析2024众所周知,算法、数据、算力是大模型时代的四方面重要因素。根据OpenAI 前期论文[16]和博客1介绍,ChatGPT 中数据集的规模和构建质量均高于以往的人工标注数据集。由此可见,在以 ChatGPT 为代表的大模型的训练中,数据集的收集、清洗和标注异常重要。本章将从预训练数据集以及人工标注的精调数据集两方面,详细介绍 http://www.360doc.com/content/24/0725/11/3066843_1129635578.shtml
7.2023ChatGPT人工智能新纪元.pdfChatGPT会成为科技行业的下一个颠覆者。 GPT的英文全称为GenerativePre-trainedTransformer(生成式预训 练转换器),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模 型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3,任何外行都可以 使用GPT-3,在几分钟内提供示例,并获得所需的文本输出。 GPT-3刚问世时也引起了https://max.book118.com/html/2024/0112/5304213221011041.shtm
8.专题人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展风险与应对报告PDF合集本合集集中研究大语言模型产品的研发要素和核心特征,并从语言模型准确性、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私四个维度入手,拆分出12个细分维度,分别是语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力、上下文理解、语境感知、多语言能力、多模态能力、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私。针对ChatGPT、Claude、Saghttps://www.cnblogs.com/tecdat/p/17694573.html
9.是什么让ChatGPT变得如此聪明?仍然未知的大语言模型“能力涌现但这次以ChatGPT为代表的一众大语言模型,突然突破了这个门槛,变得非常“聪明”。当然背后的原因有很多,比如自监督学习、Fine-tuning策略等等,但有一个重要的底层变化——大语言模型的“涌现”(Emergent)现象,就是说一些业界从未想象到的能力,例如基础的社会知识、上下文学习(ICL)、推理(CoT)等等,在训练参数和数据量https://36kr.com/p/2210585582301824