ChatGPT新觀察:抑制泡沫,耐住性子
2023-02-22 16:03:17 來源: 新華網
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  新華社北京2月21日電 2月21日,《新華每日電訊》發表題為《ChatGPT新觀察:抑制泡沫,耐住性子》的報道。

  推出2個月即擁有1億月活用戶,ChatGPT成為歷史上增長最快的消費者應用程式。該如何理解這一現象級應用的“爆紅”?目前新技術發展還面臨哪些挑戰?人工智慧將如何引領全球出現新的産業變革?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。因為帶有具備邏輯性的流暢對話和交互能力,使得它備受關注,討論不絕于耳。在它橫空出世之前,人工智慧發展一度進展緩慢,甚至被解讀為“要涼了”,而現在新技術再次被各界廣泛關注,各個投資機構聞風而動,相關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,事實上這個突破點不是ChatGPT,而是大語言模型。”原微軟(亞洲)互聯網工程院常務副院長、長期從事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慧模型。ChatGPT並不是技術本身,它只是“大模型”的産物和嘗試。

  “大語言模型”的成功,意味著之前卡住人工智慧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。

  北京智源人工智慧研究院研究員馬雷説:“投資界、互聯網行業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的期待值,從而引起了全球的廣泛關注。”

  不僅如此,ChatGPT的技術成熟度仍有較大的提升空間。多位人工智慧技術專家坦言,以ChatGPT為代表的大語言模型的調試,還處于“手工作坊”的階段,其基本技術標準和模式尚未形成行業共識。

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

  “為何ChatGPT的英文輸出結果的邏輯性和準確性要遠大于中文結果?就是因為OpenAI將調試的大量精力花在了英文數據而非中文內容。”他説。

  全球各大商業巨頭已加速布局。在國際上,微軟已經發布由ChatGPT支援的最新版本的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”。美國搜索巨頭谷歌公司隨即跟進,2月初展示了其研發的聊天機器人巴德(Bard),並計劃大范圍推廣。

  國內企業亦加緊布局,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領域,開展研發和布局。也有地方政府“跟進”宣布支援頭部企業打造對標ChatGPT的大模型。

科技巨頭成本高企,行業將重新洗牌

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

  首先,ChatGPT的火爆主要是技術范式改變,從而帶來新用戶,並沒有成熟應用的商業場景。在美國,目前絕大多數用戶為“寫論文作業”的學生,而其他用戶更多為嘗鮮使用。同時,學術界因為算力和數據規模限制,研發能力捉襟見肘,産業界因為巨大的投入可能累及企業利潤,難以大規模投入資金。

  數據顯示,OpenAI為了讓ChatGPT的語言合成結果更自然流暢,共用了45TB的數據、近1萬億個單詞來訓練模型。這大概相當于1351萬本牛津詞典。訓練一次的費用就高達千萬美元。

  除了訓練成本,運作成本同樣令人吃驚。一名了解ChatGPT研發的內部人士透露,ChatGPT線上上服務時對算力的消耗,公司每年要為每個用戶負擔的成本高達幾十美元,為達到較好的交互品質所做的訓練,需要大量資金和硬體支援。

  中國工程院院士鄔賀銓認為,算力水準的提升和大規模應用,推動預訓練大模型的産生。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,能用得起這麼大規模的算力來支撐的公司,全世界還是少數。”他説。

  無論用ChatGPT去做客服,還是做遊戲裏的角色(NPC),成本都可能令企業難以承受。這在遊戲行業已有先例,業內人士介紹,此前曾有一款遊戲引入了AI驅動的NPC,但之後並未普及。其原因主要是因為成本高企,NPC和遊戲玩家之間的高品質對話,可能産生每位用戶一年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,人工智慧技術在虛假資訊、學術剽竊、泄露隱私、輿論導向等方面的社會性風險,會因為使用的龐大數據規模被進一步放大。OpenAI也承認,ChatGPT“有時會寫出看似合理但不正確或荒謬的答案”。

  面對挑戰,為何ChatGPT仍然讓各大公司蠢蠢欲動,紛紛投入?業內人士認為,因為這是一次顛覆現有商業版塊的重大機遇。

  “對于一個行業中的挑戰者而言,他有機會利用一個技術范式的革命,在一定時間窗口期內,獲取新的用戶,支出的就是獲客的成本。”李笛。

  對于牢牢佔據市場的大公司而言,這是一場不得不參加的“保衛戰”。面對新技術帶來的降維打擊,如果不跟進,只可能被淘汰。

  在國際人工智慧聯合會理事會前主席、香港科技大學教授楊強看來,“大模型”的發展速度遠比業界想像得快。他認為,今後人工智慧的商業版圖將會走向兩個類別,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模型,成為市場上“贏者通吃”的領先者。另一類是對不同的應用內容進行小模型的訓練的垂直行業,將誕生很多“小而美”應用場景。

抑制泡沫,打破“時間壁壘”比“技術壁壘”更重要

  隨著ChatGPT帶來的演算法突破,不少企業紛紛宣布在機器人、智能語音/視覺、AIGC智能寫作等領域加快研發,新一輪基于內容生産的人工智慧應用,有望不斷落地,拓展泛AI技術在現實生活中的覆蓋范圍。

  騰訊前沿科技研究中心主任王強認為,以ChatGPT為代表的新技術有望迅速落地多個場景:在搜索引擎領域,通過技術融合優化現有搜索模式,提供更準確資訊;在教育、醫療、廣告行銷、電子商務等專業服務領域,提供內容服務,甚至替代部分初級的專業工作;與智能網聯汽車、智能音箱、智能電視等新智能載體結合,滿足受眾的內容需求。

  多位專家認為,ChatGPT的出現可能引發新一輪人工智慧科技競賽,在大語言模型領域的全球競爭已趨白熱化。

  “OpenAI的成功,就是因為它真的耐著性子,耐著寂寞完成了調試工作。”李笛認為,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發帖稱出資5000萬美元打造“中國的OpenAI”,望攬業內頂級研發人才。

  “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’。”

  一名業內人士表示,“有的研發人員工資預期一下翻了幾番,但是産品還是一樣,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式號稱向ChatGPT宣戰,並上線相關産品,但不久後,其微信小程式便無法打開。

  楊強認為,應避免行業的泡沫,推動産業穩定發展,減少過度開發、集中開工、資源浪費等問題。同時,針對ChatGPT可能出現的學術倫理規范、社會秩序等問題,應號召業界進行推演,並在技術研發中採取備案、語料庫篩查等方式予以規避。

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【糾錯】 責任編輯: 陶歡
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