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11月30日，美國人工智能研究公司OpenAI公司的人工智能（AI）對話模型ChatGPT正式亮相。這款聊天機器人一經(jīng)上線立即就在全網(wǎng)“刷屏”，各界對其技術展開了熱烈討論。

科技巨頭們也開始積極搶占風口，2月初，谷歌發(fā)布了AI聊天機器人Bard，微軟也宣布推出ChatGPT版新搜索引擎Bing。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也緊跟步伐，京東在上周推出產(chǎn)業(yè)版ChatGPT——“ChatJD”,并公布了ChatJD的落地應用路線圖“125”計劃，百度的生成式對話產(chǎn)品文心一言則將于3月面世。

ChatGPT有哪些技術創(chuàng)新？科技巨頭為何紛紛入局？中國版ChatGPT是否即將出現(xiàn)？我們特別邀請上海交通大學“人工智能+”行業(yè)研究團隊首席科學家史占中教授，與我們深度解密ChatGPT及生成式AI的創(chuàng)新突破與行業(yè)趨勢。

在您看來，ChatGPT相比于從前的人機交互形式，它的突破性在哪？

史占中：相較于以前的人機交互形式，ChatGPT的突破性在于其強大的自然語言處理能力和廣泛的知識儲備。ChatGPT是一個基于深度學習的模型，通過對大量文本數(shù)據(jù)的訓練，可以自動學習語言的規(guī)則、結構和語義，并能夠理解人類語言表達的復雜性和多樣性，與傳統(tǒng)應用的回答和模型相比，精度和準確性有了更大的提升，用戶體驗相較于傳統(tǒng)人機交互有了極大改善。并且因為激增的用戶數(shù)量和源源不斷的訓練數(shù)據(jù)輸入，ChatGPT的迭代速度將會更加可觀。ChatGPT還可以通過其廣泛的知識儲備為用戶提供有用的答案。之前分析型AI人機交互形式拘泥于具體的場景和對話，ChatGPT屬于生成式AI，不局限于已有的內(nèi)容，底層強大的泛化能力讓它可以對各種主題進行理解和處理，從而為用戶提供有用的建議、指導和解決方案。不僅能文生文，還能文生圖，生成代碼并具有最重要的推理能力，比如簡單的求長寬高的數(shù)學題到基本的財務分析都能勝任，并且已在藝術創(chuàng)作，代碼處理，營銷等多個創(chuàng)造性場景內(nèi)都得到應用。

近幾年里有不少AI公司都在進行對話式人工智能開發(fā)，和它們相比，ChatGPT有什么不同之處？

史占中：在近幾年的人工智能領域，對話式人工智能已經(jīng)成為了一個熱門的方向，許多公司和組織都在進行對話式人工智能的研發(fā)和應用。與這些對話式人工智能相比，ChatGPT的不同之處在于以下幾個方面：首先，與其他對話式人工智能不同，ChatGPT是一個獨立學習的模型，它通過自監(jiān)督學習的方式從海量的數(shù)據(jù)中學習語言的規(guī)律和語義，而不是像其他對話式人工智能一樣需要事先手動編寫大量的規(guī)則和策略。另一方面，ChatGPT采用了Transformer架構，通過自注意力機制和多層網(wǎng)絡結構實現(xiàn)了長時記憶，能夠更好地捕捉文本序列中的上下文信息和語義關系。同時，ChatGPT具有強大的自然語言處理能力，能夠理解語言的多樣性和復雜性，同時可以自然流暢地表達復雜的語言信息和概念。

您認為ChatGPT采用Transformer架構具體的利弊各有哪些？

史占中：Transformer架構是一種基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，它被廣泛應用于自然語言處理領域，其中ChatGPT就是其中之一的代表性模型。拿ChatGPT來說，較于一些應用特定的對話式人工智能，如客服機器人或語音助手，ChatGPT可以應對各種不同主題和領域的對話，這樣的能力可以歸功于Transformer 模型的泛化能力。其缺點在于，首先，相較于傳統(tǒng)的RNN和CNN等模型，Transformer模型的復雜性更高，導致其可解釋性較差，難以解釋模型內(nèi)部的決策過程；其次模型訓練成本高，由于Transformer模型需要更大的計算資源和更多的數(shù)據(jù)進行訓練，因此需要更高的訓練成本。

ChatGPT這樣的產(chǎn)品是可以迅速復制的嗎？為什么？

史占中：ChatGPT是一個基于大規(guī)模預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其訓練過程需要耗費大量的計算資源和時間，同時需要具備相關的技術能力和數(shù)據(jù)資源。因此，ChatGPT這樣的產(chǎn)品在短時間內(nèi)復制的難度較大。復制這一產(chǎn)品需要具備以下幾個條件：第一，ChatGPT的訓練需要使用大規(guī)模的計算資源，例如GPU集群，這需要企業(yè)具備強大的計算能力和相應的設備。其次，要復制ChatGPT這樣的產(chǎn)品需要具備一定的人工智能技術和相關領域的專業(yè)積累，需要有能夠對模型進行訓練和優(yōu)化的技術團隊。最后，要訓練一個高質量的ChatGPT模型，需要具備大量的文本數(shù)據(jù)，這需要有大規(guī)模的語料庫和數(shù)據(jù)集來支持訓練。

您認為中國有研發(fā)類似ChatGPT這類產(chǎn)品或是其他AIGC應用土壤嗎？

史占中：當然有。國內(nèi)百度公司多年深耕人工智能領域，在算力資源和人才儲備上都有研發(fā)類似ChatGPT的能力。國內(nèi)的優(yōu)勢在于，一方面多年以來重視人工智能技術，培養(yǎng)了科研和工程人才，另一方面互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達、數(shù)字化程度高，有充足的數(shù)據(jù)來進行模型的訓練。

在您看來AIGC行業(yè)的發(fā)展是必然的嗎？其發(fā)展是否存在瓶頸？

史占中：各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，百度、字節(jié)、騰訊、阿里，等等大公司在AI的人才儲備上、資源上能夠支撐進行相關的研發(fā)。應用可以看微軟即將推出的New Bing，相信是能夠顛覆行業(yè)的革新。AIGC（人工智能生成內(nèi)容）行業(yè)的發(fā)展是AI行業(yè)發(fā)展擴張的結果，從人臉識別到自動駕駛，人工智能的發(fā)展必然會滲透到社會生活的方方面面，這只是時間問題。AIGC發(fā)展的瓶頸本質上取決于人工智能技術的發(fā)展，短期來看人類的情感、創(chuàng)造力仍然是人類所獨有的，所以現(xiàn)階段AIGC必然是對人類的模仿，而非創(chuàng)造。

AIGC市場未來將出現(xiàn)什么樣的變化？

史占中：現(xiàn)在ChatGPT 已經(jīng)在商業(yè)化方面彰顯出強于以往 AI 應用的潛力，2個月內(nèi)已經(jīng)突破1億用戶增長，另一方面得到了微軟為代表的科技巨頭的支持，ChatGPT已經(jīng)接入了微軟旗下的Bing，Bing已經(jīng)成為了New Bing，谷歌對ChatGPT如臨大敵，正是因為加上人類語言理解能力的搜索引擎，可能徹底改變之前搜索引擎的使用方式，這一行業(yè)也許會重新洗牌。同時，ChatGPT的出現(xiàn)打開了 AIGC 商業(yè)空間，產(chǎn)業(yè)鏈的價值有望被重估。與傳統(tǒng)AI 技術變現(xiàn)困難不同，ChatGPT采用SaaS訂閱的創(chuàng)新收費模式打破了人們對于AI 技術大多應用于嵌入式項目的固有印象，拓寬了AI企業(yè)的商業(yè)模式。AIGC商業(yè)空間將進一步打開，不僅B端用戶對AIGC技術存在高需求，未來C端用戶對AIGC技術的付費有望成為常態(tài)化，產(chǎn)業(yè)鏈相關企業(yè)將迎來價值重估。

有業(yè)界人士認為，AI就是一場燒錢游戲，您認為AI的成本問題應該如何來解決？

史占中：AI最大的成本就是算力資源和人才，其中更重要的是相關人才的培養(yǎng)。如果僅僅以資源的多寡來判斷，那么最先取得突破的應該是世界上最大的科技公司，比如說谷歌、微軟等等公司，但是實際上最初震驚世界的AlphaGo和現(xiàn)在的ChatGPT都來自OpenAI。為正確的人燒錢才是有價值的投入。當然我也注意到算力問題是一個很重要的問題，現(xiàn)在也有很多技術在克服這個困難，比如說CPO技術，就是高算力場景下的“降本增效”方案。ChatGPT的出現(xiàn)打開了 AIGC 商業(yè)空間，產(chǎn)業(yè)鏈的價值有望被重估。

史占中

上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院教授、博士生導師，“人工智能+”行業(yè)研究團隊首席科學家。