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      六問ChatGPT:當AI「成精」

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      20 數字力場 ? 2023-02-12 07:00:37  來源:數字力場 E12447G1

      作者|佘宗明 來源|數字力場(ID:shuzilichang)

      iPhone是范式革命, ChatGPT是核聚變。

      ChatGPT太火了,火到新晉「叔圈」頂流張頌文都得在熱搜上避讓三分。

      要完整理解ChatGPT的內核,原本需要了解很多技術名詞,包括但不限于——

      生成式AI、NLP(自然語言處理)、LLM(大型語言模型) 、ILQL(隱式語言Q學習)、RM(獎勵模型)、RL(強化學習)、RLHF(基于人類反饋對語言模型進行強化學習的技術 )、PMP(偏好模型預訓練) 、PPO(近端策略優化)……

      可在討論被引向「文能寫文章、武能改Bug」「將端掉無數人的飯碗」后,ChatGPT的評論門檻已被無限拉低。

      在眼下,幾乎沒有什么話題是不能蹭上ChatGPT的,如果有,那就換個角度蹭蹭,實在不行硬蹭也能蹭著。

      以至于,不找個陡峭的角度,都沒法從ChatGPT鑿出的巨型流量池里分一杯羹。

      但這個世界上的太多事物,都是興勃亡忽,來得快去得也快。

      那,再過半年,還會有人像現在這樣熱議ChatGPT嗎?

      這說的,不是ChatGPT的話題半衰期問題,而是ChatGPT的生命周期問題。

      ChatGPT留給人們的問題,遠不止于此。

      「鯤之大,一鍋燉不下」,ChatGPT之熱,「六問」能稍解。

      01  

      一問:ChatGPT是諾基亞,還是iPhone?

      諾基亞和iPhone,分別是功能機與智能機品牌的王者,代表的也是兩個時代——一個是工業化時代,一個是智能化時代。

      雖然已「不做大哥好多年」,但諾基亞當年挾信號接收能力好、超長待機之利,稱霸手機市場,作為一代人心中「永遠的機皇」的諾基亞N95,那時候更被視作高度集成化移動終端。

      值得注意的是,早在21世紀第一個十年,諾基亞就曾想給手機加載上網功能,但它仍未跳出做功能手機的思維窠臼,最終在功能機時代領跑14年后,在智能機時代被迫插草賣身。

      如果說,諾基亞是「手機+互聯網」,那iPhone無疑是「互聯網+手機」,順著第一性思維,喬布斯將手機看成可移動超級終端,最終用iPhone重新定義了手機。憑著iOS系統+硬件產品+軟件生態一體化優勢,iPhone成功掀起了移動互聯網革命。

      問題來了:眼下正火的ChatGPT,究竟是諾基亞,還是iPhone?

      目前不少科技圈大佬都將ChatGPT視作跨時代性產品:

      馬斯克曾表示,ChatGPT好得嚇人,我們離強大到危險的人工智能不遠了;

      微軟現任CEO納德拉認為,這是自己從沒見過的技術擴散,「這就完全等于工業革命」;

      Gmail創始人布赫海特斷言,像ChatGPT這樣的人工智能聊天機器人將像搜索引擎殺死黃頁一樣摧毀谷歌,「谷歌可能只需要一兩年時間就會被徹底顛覆」;

      京東技術副總裁何曉冬直接將ChatGPT跟iPhone相提并論:ChatGPT是第一款真正意義上的AI原生的產品,就像第一款iPhone,一面市就展現出高完整度、高體驗性和高平臺性。

      ▲馬斯克此前曾發推盛贊ChatGPT。

      毋庸置疑,ChatGPT代表了AI技術應用的新高度,就像自動駕駛技術從L2躍升到了L3+那樣——這是個里程碑式節點:以往是以人為主、機器為輔,現在是機器為主、以人為輔。

      只不過,ChatGPT可能既不是諾基亞,也不是iPhone。說ChatGPT不是諾基亞,是因為它跟以往的AI產品都有別;說ChatGPT不是iPhone,只因iPhone是范式革命, ChatGPT是核聚變。

      iPhone是認知升維的結果,ChatGPT則是AI技術從量變到質變的產物:跟造手機不一樣,AI產品信奉的是「大力出奇跡」——超強的算力+超多的數據,帶來規模效應與網絡效應,最終擊穿閾值。

      袁進輝博士將ChatGPT的出比作「登月」,不無合理性:登月不是突然就能登上的,而是發射很多次火箭后的大突破,它離不開技術的日積月累。

      ChatGPT的魔法,就是交互體驗的高流暢度加文本生成高完整度達到閾值后的創造物。

      02  

      二問:內容從智力密集型變成技術+資本密集型產業?

      這些天,很多人調侃,有了ChatGPT后,胡錫進要慌了——ChatGPT用胡錫進體寫出的文章也很「胡錫進」。

      這鏈接的命題是:作為內容生成器的ChatGPT,將掀起內容生產領域的歷史性變革。

      內容行業的上次變革,是字節跳動挾算法之力撬動的,它的改變主要在于內容推薦分發方面,機器由此取代人工成為重要的推送決策者。

      ChatGPT帶來的變革,則主要在于內容生產維度,也就是AI「寫手化」。

      說起來,ChatGPT是AIGC(人工智能生產內容)領域的典型應用與頂尖模型,而AIGC就被視作新一輪內容生產方式的變革。

      在有些人看來,PGC(專業生產內容)、UGC(用戶生產內容)對應的是Web1.0、Web2.0時代的內容生產方式,AIGC則是Web3.0時代的主流。

      去年7月,百度CEO李彥宏就曾表示:AIGC或許將顛覆現有內容生產模式,實現以十分之一的成本、以百倍千倍的生產速度,去生成AI原創內容。

      ▲百度此前上線的AIGC作畫產品文心一格。

      都知道,當下各個內容平臺的內容源頭供給,仍有賴于媒體與文字工作者。整體上,內容生產依舊是個智力(也是苦力)密集型產業。

      到了將來,ChatGPT會不會成為「非靈魂寫作」的殺手?其實不用問都知道,答案是肯定的。

      可以預見,在不久的將來,內容平臺會用類ChatGPT工具生成大量文字、圖片、視頻內容,去降低原創內容采買成本——考慮到內容安全紅線問題,替代人工的進度條會被減緩。

      被稱作美國「今日頭條」的內容平臺Buzzfeed,就宣稱計劃使用OpenAI的 AI 技術來協助創作個性化內容。

      到那時,內容從智力密集型產業變成技術+資本密集型產業,只會是必然。

      今天很多公眾號流水線式、產品化的寫作,到時AI都能干。讀者想要多少個爆點、想看怎樣的爽文,AI都能奉上。

      對內容行業而言,是時候做好最壞的打算了,最起碼,得降低自身生成內容的可替代性——盡管AIGC不具備特別的創作者人格魅力,但能取代那些平庸的公式化內容。

      在「今日頭條改變內容消費,ChatGPT改變內容生產」的背景下,內容行業必將受到一次強震。

      03  

      三問:ChatGPT會從知識搬運工變成垃圾內容集散地嗎?

      ChatGPT本身不生成知識,而是知識的搬運工——它靠著自學習能力,對海量知識進行了智慧化重組;并依據海量的語料數據庫和人對話、互動,去完成文本生成任務。

      鑒于知識擴散和積累是知識再創造的前提,這對知識圖譜豐富有著積極價值。

      但現實問題也隨之而來:ChatGPT會從知識搬運工,變成垃圾內容集散地嗎?

      科普作家張田勘就指出,就語法(規則)、邏輯和事實三個方面而言,集合了「語言識別-修正和文本分類-文本生成」能力的ChatGPT,很少在語法上犯錯,其答案經常很順,但在邏輯和事實上經常犯錯。

      ▲GPT經歷了幾輪迭代。圖片來源:陳巍談芯。

      就算正在研發中的GPT 4沒準能減少這類問題,在此過程中,仍會有大量似是而非、經不起二次校正的不可信內容出現。

      即便能杜絕,ChatGPT批量制造的大量無營養內容,也會削減整個內容池的質地。

      正如藻類大量繁殖會讓池塘里的生命窒息那樣,AIGC量產的垃圾內容也可以「殺死」內容平臺的公信力。

      而在當今社會,人們缺的也不是信息密度,而是信息精度——人類社會過去幾百萬年,都在解決信息匱乏問題,但過去幾十年,要著力解決的變成了信息過剩問題。

      在信息過剩的情況下,「弱水三千,只取一瓢飲」會是常見的信息獲取需求,「信息的海水再多,也難止渴」則是普遍的信息獲取困境。

      ChatGPT恐怕會加劇這樣的困境。它會不會生產出更多民粹、極端的內容來,也挺值得觀察。

      更何況,ChatGPT被有些人詬病侵犯知識產權——美國語言學家喬姆斯基就認為,ChatGPT是個高科技剽竊系統,從海量數據中發現規律,并依照規則將數據串連在一起,形成像人寫的文章和內容。它獲取的很多數據,本質上是未經授權剽竊而來。

      這樣一來,ChatGPT就跟這幾天出現的一堆山寨ChatGPT那樣,甩不掉一口「侵權」的鍋了。

      04  

      四問:ChatGPT會不會成為「無用階級」制造器?

      《奇葩說》議長馬東說過:內容的本質是解決人的焦慮。

      可ChatGPT卻讓很多人更焦慮了——因為它解決的似乎是「人」。

      準確來說,它讓不少人變得不重要了。

      這讓人想起赫拉利在《人類簡史》中的預言:AI將讓99%的人淪為「無用階級」。

      赫拉利說:「我使用了useless這個單詞,以凸顯我們討論的是從經濟和政治體系角度看起來的無用,而不是從道德角度的無用。」

      格隆匯也梳理過,三次工業革命——從機械化到電氣化再到自動化,除了第二次(電氣化)是以「賦能」為主,其他的都是「替代」為主。

      而大部分AI技術,都是「勞動替代型」,也就是替代掉一堆人的工作。

      你不能說,替代就替代了,時代會懲罰那些不學習的人。在當今輿論場,「社達」的下一步是社死。

      《流浪地球》臺詞不是說了嗎——沒有人的文明,毫無意義。

      得看到,所有的技術進步,都醞釀著反技術進步的誘因。

      因而,在新事物替代舊事物的過程中,總會出現激烈的利益博弈,這會誘發反技術的「新勒德主義」盛行。盧德運動,就是典型例子。

      而能否減緩新技術帶來的就業沖擊與現實摩擦,往往決定了技術能否順利落地。

      ▲ChatGPT自己對是否會替代人們工作的回答。

      ChatGPT如今已帶來廣泛的「失業焦慮」,那它怎么解決這問題?

      中國互聯網大廠用教訓換來的經驗,指了個方向:科技向善。

      至于怎么向善法,得ChatGPT平臺方去參透了。

      著眼長遠,可以肯定的是,當AI「成精」——也就是越來越像人,人的處境也必然發生劇變。

      05  

      五問:ChatGPT會變成下個阿爾法狗嗎?

      很顯然,ChatGPT的橫空出世,已成AI發展史上繼2016年阿爾法狗(Alpha Go)之后的重要里程碑事件。

      可,阿爾法狗之前一鳴驚人后,「不羞答答的它」就在靜悄悄地開了。

      這是AI技術發展至今的縮影。

      有人概括,AI在過去很長時間里,都在以5-10年為周期經歷著波動:先是出現某個現象級的產品,讓人們驚呼「人工智能的春天」來了,密集的炒作紛至沓來;之后熱度散去,寒冬又會籠罩到整個行業,直到下一個現象級產品的出現。

      迄今為止,谷歌都沒能打開阿爾法狗最高效的商業化路徑,反倒在微軟系的ChatGPT出來后成了「最大輸家」。

      ▲ChatGPT被很多人認為將顛覆Google的商業模式。

      ChatGPT確實很牛,但燒錢能力驚人。

      東吳證券研報分析,GPT、GPT-2和GPT-3的參數量從1.17億增加到1750億,預訓練數據量從5GB增加到45TB,其中GPT-3訓練單次的成本就高達460萬美元。當前開放的ChatGPT版本是GPT-3.5,成本更高。

      有消息稱,OpenAI為了做出ChatGPT,每年大概投入超25億美元。

      有些人只看到算法的牛,卻看不到算力成本的高——目前用一次ChatGPT問答,綜合成本就高達0.8美元。

      小冰公司CEO李笛此前預算,「如果小冰用ChatGPT的方式來運行系統,現在小冰每天承載的交互量就需要花近3億人民幣的對話成本,即使ChatGPT可以把成本優化到現在的10%,也賺不回來。」

      2月1日,OpenAI官方發文稱,將推出ChatGPT的試點訂閱計劃ChatGPT Plus,定價每月20美元。

      它接下來要怎么找到賺錢場景、填補燒錢窟窿?

      這不啻為是AI商業化能力的「正名之戰」。

      06  

      六問:中國版ChatGPT靠誰來扛旗?

      自從ChatGPT走紅后,中國科技巨頭們也沒做「局外人」:

      百度:2月7日,官宣了類似于ChatGPT的項目「文心一言」,稱「ChatGPT相關技術,百度都有。在人工智能四層架構——芯片、深度學習框架、大模型以及最上層的搜索等應用中,百度有全棧布局」,將在今年3月展開內部測試。

      阿里巴巴:阿里版聊天機器人ChatGPT正在研發中,目前處于內測階段,從曝光截圖來看,可能將AI大模型技術與釘釘生產力工具深度結合。

      京東:京東云旗下言犀人工智能平臺已聚焦文本、聲音、對話和數字人生成等四方面開展工作,將借助ChatGPT等相關技術成果加速我國人工智能領域的應用落地。

      騰訊:2月3日,申請的「人機對話方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質」專利獲授權,與ChatGPT原理相似。

      三六零:公司前期在AIGC技術上有相關投入,但所形成的全部成果均僅作為公司內部自用的生產力工具使用,尚未進行商業化,公司的類ChatGPT技術的各項指標,與ChatGPT相比尚有代差。

      (字節跳動也被曝出,人工智能實驗室AI Lab正在開展類似ChatGPT和AIGC的相關研發,未來或為PICO提供技術支持,但已辟謠。)

      ▲阿里被曝正內測阿里版ChatGPT。

      在以ChatGPT為代表的AI競爭中,科技巨頭們掀起的軍備戰跡象已隱約可見。

      因為它們都想抓住下一個時代。

      而就云計算能力積累與數字化基礎設施完備度而言,未來最有希望在AIGC應用市場上領跑的,也依舊是坐擁技術與市場之利的美國和中國。

      但這注定是個長跑項目,雖說先行優勢也很關鍵。

      做「ChatGPT」不是做PPT。光是那些多模態大數據積累和強化學習能力強化,就需要不低的投入和不短的時間。

      要知道,這兩天,谷歌為了應對ChatGPT而快速推出的AI聊天機器人Bard,就受演示視頻中出現答題答錯了的影響,股價一度跌去近10%市值,損失高達1200億美元。

      國內大廠們,又做好充分準備了嗎?

      對于這些問題,龐麥郎在《我的滑板鞋》中唱的那句詞或許挺適合作答:

      時間,會給我們答案。

      編者按:本文轉載自微信公眾號:數字力場(ID:shuzilichang),作者: 佘宗明

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