推出2個(ge) 月即擁有1億(yi) 月活用戶，ChatGPT成為(wei) 曆史上增長最快的消費者應用程序。該如何理解這一現象級應用的“爆紅”？目前新技術發展還麵臨(lin) 哪些挑戰？人工智能將如何引領全球出現新的產(chan) 業(ye) 變革？在火熱的新技術帶來巨變的同時，也需要一場靜下心來的冷思考。

　　距成熟仍任重道遠

　　近日，ChatGPT幾乎一夜之間火遍全球。因為(wei) 帶有具備邏輯性的流暢對話和交互能力，使得它備受關(guan) 注，討論不絕於(yu) 耳。在它橫空出世之前，人工智能發展一度進展緩慢，甚至被解讀為(wei) “要涼了”，而現在新技術再次被各界廣泛關(guan) 注，各個(ge) 投資機構聞風而動，相關(guan) 概念在資本市場被熱炒。

　　“外界總把ChatGPT當成這次創新浪潮的點，事實上這個(ge) 突破點不是ChatGPT，而是大語言模型。”原微軟（亞(ya) 洲）互聯網工程院常務副院長、長期從(cong) 事AI智能對話機器人研發的小冰公司首席執行官李笛對記者介紹，所謂大語言模型，就是利用大規模的文本數據進行訓練，能夠生成自然語言的人工智能模型。ChatGPT並不是技術本身，它隻是“大模型”的產(chan) 物和嚐試。

　　“大語言模型”的成功，意味著之前卡住人工智能自然語言處理發展的技術瓶頸被突破，也預示著這一技術路線，在未來五年中將誕生很多創新。

　　北京智源人工智能研究院研究員馬雷說：“投資界、互聯網行業(ye) 都在急迫地尋找新的增長點和創新點，此次新技術應用的出現正好契合了社會(hui) 的期待值，從(cong) 而引起了全球的廣泛關(guan) 注。”

　　不僅(jin) 如此，ChatGPT的技術成熟度仍有較大的提升空間。多位人工智能技術專(zhuan) 家坦言，以ChatGPT為(wei) 代表的大語言模型的調試，還處於(yu) “手工作坊”的階段，其基本技術標準和模式尚未形成行業(ye) 共識。

　　李笛說，“調試”才是這一技術的重中之重。在訓練模型後，要真正讓一個(ge) 模型變得更加好用，同時要符合商業(ye) 規律，至少還要花9倍的資金成本和時間成本進行調試。

　　“為(wei) 何ChatGPT的英文輸出結果的邏輯性和準確性要遠大於(yu) 中文結果？就是因為(wei) OpenAI將調試的大量精力花在了英文數據而非中文內(nei) 容。”他說。

　　全球各大商業(ye) 巨頭已加速布局。在國際上，微軟已經發布由ChatGPT支持的最新版本的Bing（必應）搜索引擎和Edge瀏覽器。微軟CEO納德拉稱：“搜索引擎迎來了新的時代”。美國搜索巨頭穀歌公司隨即跟進，2月初展示了其研發的聊天機器人巴德（Bard），並計劃大範圍推廣。

　　國內(nei) 企業(ye) 亦加緊布局，百度宣布3月將推出中國版的ChatGPT“文心一言”。此外，阿裏、騰訊、小米、字節跳動、快手等互聯網科技公司也紛紛加入相關(guan) 領域，開展研發和布局。也有地方政府“跟進”宣布支持頭部企業(ye) 打造對標ChatGPT的大模型。

　　科技巨頭成本高企，行業(ye) 將重新洗牌

　　業(ye) 界認為(wei) ，ChatGPT展現出來的技術潛力，將迅速滲透到更多服務場景，成為(wei) 多個(ge) 行業(ye) 和領域的重要工具，誕生顛覆性和更加明確的應用落地。但與(yu) 此同時，目前技術尚處於(yu) 早期階段，其自身存在較多問題，仍不能回避。

　　首先，ChatGPT的火爆主要是技術範式改變，從(cong) 而帶來新用戶，並沒有成熟應用的商業(ye) 場景。在美國，目前絕大多數用戶為(wei) “寫(xie) 論文作業(ye) ”的學生，而其他用戶更多為(wei) 嚐鮮使用。同時，學術界因為(wei) 算力和數據規模限製，研發能力捉襟見肘，產(chan) 業(ye) 界因為(wei) 巨大的投入可能累及企業(ye) 利潤，難以大規模投入資金。

　　數據顯示，OpenAI為(wei) 了讓ChatGPT的語言合成結果更自然流暢，共用了45TB的數據、近1萬(wan) 億(yi) 個(ge) 單詞來訓練模型。這大概相當於(yu) 1351萬(wan) 本牛津詞典。訓練一次的費用就高達千萬(wan) 美元。

　　除了訓練成本，運行成本同樣令人吃驚。一名了解ChatGPT研發的內(nei) 部人士透露，ChatGPT在線上服務時對算力的消耗，公司每年要為(wei) 每個(ge) 用戶負擔的成本高達幾十美元，為(wei) 達到較好的交互質量所做的訓練，需要大量資金和硬件支持。

　　中國工程院院士鄔賀銓認為(wei) ，算力水平的提升和大規模應用，推動預訓練大模型的產(chan) 生。ChatGPT的出現，使得預訓練大模型進入可商用化的程度，這是一個(ge) 很大的進步。但它的應用仍有一定局限性。“它還是一種靠大量的算力來堆砌，能用得起這麽(me) 大規模的算力來支撐的公司，全世界還是少數。”他說。

　　無論用ChatGPT去做客服，還是做遊戲裏的角色（NPC），成本都可能令企業(ye) 難以承受。這在遊戲行業(ye) 已有先例，業(ye) 內(nei) 人士介紹，此前曾有一款遊戲引入了AI驅動的NPC，但之後並未普及。其原因主要是因為(wei) 成本高企，NPC和遊戲玩家之間的高質量對話，可能產(chan) 生每位用戶一年2000元人民幣的運營成本，遊戲公司無法負擔。

　　其次，如何形成新的商業(ye) 模式，目前仍有較大的不確定性。其中，ChatGPT準確率不高的問題不容忽視。

　　再次，人工智能技術在虛假信息、學術剽竊、泄露隱私、輿論導向等方麵的社會(hui) 性風險，會(hui) 因為(wei) 使用的龐大數據規模被進一步放大。OpenAI也承認，ChatGPT“有時會(hui) 寫(xie) 出看似合理但不正確或荒謬的答案”。

　　麵對挑戰，為(wei) 何ChatGPT仍然讓各大公司蠢蠢欲動，紛紛投入？業(ye) 內(nei) 人士認為(wei) ，因為(wei) 這是一次顛覆現有商業(ye) 版塊的重大機遇。

　　“對於(yu) 一個(ge) 行業(ye) 中的挑戰者而言，他有機會(hui) 利用一個(ge) 技術範式的革命，在一定時間窗口期內(nei) ，獲取新的用戶，支出的就是獲客的成本。”李笛。

　　對於(yu) 牢牢占據市場的大公司而言，這是一場不得不參加的“保衛戰”。麵對新技術帶來的降維打擊，如果不跟進，隻可能被淘汰。

　　在國際人工智能聯合會(hui) 理事會(hui) 前主席、香港科技大學教授楊強看來，“大模型”的發展速度遠比業(ye) 界想象得快。他認為(wei) ，今後人工智能的商業(ye) 版圖將會(hui) 走向兩(liang) 個(ge) 類別，一類是有資源投入，可以做預訓練的大公司、大機構，沒有特定任務預先做一個(ge) 模型，成為(wei) 市場上“贏者通吃”的領先者。另一類是對不同的應用內(nei) 容進行小模型的訓練的垂直行業(ye) ，將誕生很多“小而美”應用場景。

　　抑製泡沫，打破“時間壁壘”比“技術壁壘”更重要

　　隨著ChatGPT帶來的算法突破，不少企業(ye) 紛紛宣布在機器人、智能語音/視覺、AIGC智能寫(xie) 作等領域加快研發，新一輪基於(yu) 內(nei) 容生產(chan) 的人工智能應用，有望不斷落地，拓展泛AI技術在現實生活中的覆蓋範圍。

　　騰訊前沿科技研究中心主任王強認為(wei) ，以ChatGPT為(wei) 代表的新技術有望迅速落地多個(ge) 場景：在搜索引擎領域，通過技術融合優(you) 化現有搜索模式，提供更準確信息；在教育、醫療、廣告營銷、電子商務等專(zhuan) 業(ye) 服務領域，提供內(nei) 容服務，甚至替代部分初級的專(zhuan) 業(ye) 工作；與(yu) 智能網聯汽車、智能音箱、智能電視等新智能載體(ti) 結合，滿足受眾(zhong) 的內(nei) 容需求。

　　多位專(zhuan) 家認為(wei) ，ChatGPT的出現可能引發新一輪人工智能科技競賽，在大語言模型領域的全球競爭(zheng) 已趨白熱化。

　　“OpenAI的成功，就是因為(wei) 它真的耐著性子，耐著寂寞完成了調試工作。”李笛認為(wei) ，現在最需要的是經驗、人才和耐心，潛心鑽研技術，保持研發定力。

　　一些行業(ye) 巨頭、地方政府開始出現“大幹快上”的苗頭，一些投資人開始挖掘人才。美團聯合創始人王慧文在社交媒體(ti) 發帖稱出資5000萬(wan) 美元打造“中國的OpenAI”，望攬業(ye) 內(nei) 頂級研發人才。

　　“一些人現在搞ChatGPT，一看半年前，還在搞元宇宙、區塊鏈，不少資本缺乏坐冷板凳的精神，缺乏工匠精神。現在更需要打破的是‘時間壁壘’，而不是‘技術壁壘’。”

　　一名業(ye) 內(nei) 人士表示，“有的研發人員工資預期一下翻了幾番，但是產(chan) 品還是一樣，競賽式的盲目擴張必然造成算力資源的無謂浪費。”

　　今年2月初，我國某家初創公司發布智能程序號稱向ChatGPT宣戰，並上線相關(guan) 產(chan) 品，但不久後，其微信小程序便無法打開。

　　楊強認為(wei) ，應避免行業(ye) 的泡沫，推動產(chan) 業(ye) 穩定發展，減少過度開發、集中上馬、資源浪費等問題。同時，針對ChatGPT可能出現的學術倫(lun) 理規範、社會(hui) 秩序等問題，應號召業(ye) 界進行推演，並在技術研發中采取備案、語料庫篩查等方式予以規避。（記者郭宇靖、吉寧、張漫子）