ChatGPT新观察:抑制泡沫,耐住性子

发布时间:2023-02-23 14:19 | 来源:新华网 2023-02-22 16:03:17 | 查看:338次

新华社北京2月21日电 2月21日,《新华每日电讯》发表题为《ChatGPT新观察:抑制泡沫,耐住性子》的报道。

  推出2个月即拥有1亿月活用户,ChatGPT成为历史上增长最快的消费者应用程序。该如何理解这一现象级应用的“爆红”?目前新技术发展还面临哪些挑战?人工智能将如何引领全球出现新的产业变革?在火热的新技术带来巨变的同时,也需要一场静下心来的冷思考。

距成熟仍任重道远

  近日,ChatGPT几乎一夜之间火遍全球。因为带有具备逻辑性的流畅对话和交互能力,使得它备受关注,讨论不绝于耳。在它横空出世之前,人工智能发展一度进展缓慢,甚至被解读为“要凉了”,而现在新技术再次被各界广泛关注,各个投资机构闻风而动,相关概念在资本市场被热炒。

  “外界总把ChatGPT当成这次创新浪潮的点,事实上这个突破点不是ChatGPT,而是大语言模型。”原微软(亚洲)互联网工程院常务副院长、长期从事AI智能对话机器人研发的小冰公司首席执行官李笛对记者介绍,所谓大语言模型,就是利用大规模的文本数据进行训练,能够生成自然语言的人工智能模型。ChatGPT并不是技术本身,它只是“大模型”的产物和尝试。

  “大语言模型”的成功,意味着之前卡住人工智能自然语言处理发展的技术瓶颈被突破,也预示着这一技术路线,在未来五年中将诞生很多创新。

  北京智源人工智能研究院研究员马雷说:“投资界、互联网行业都在急迫地寻找新的增长点和创新点,此次新技术应用的出现正好契合了社会的期待值,从而引起了全球的广泛关注。”

  不仅如此,ChatGPT的技术成熟度仍有较大的提升空间。多位人工智能技术专家坦言,以ChatGPT为代表的大语言模型的调试,还处于“手工作坊”的阶段,其基本技术标准和模式尚未形成行业共识。

  李笛说,“调试”才是这一技术的重中之重。在训练模型后,要真正让一个模型变得更加好用,同时要符合商业规律,至少还要花9倍的资金成本和时间成本进行调试。

  “为何ChatGPT的英文输出结果的逻辑性和准确性要远大于中文结果?就是因为OpenAI将调试的大量精力花在了英文数据而非中文内容。”他说。

  全球各大商业巨头已加速布局。在国际上,微软已经发布由ChatGPT支持的最新版本的Bing(必应)搜索引擎和Edge浏览器。微软CEO纳德拉称:“搜索引擎迎来了新的时代”。美国搜索巨头谷歌公司随即跟进,2月初展示了其研发的聊天机器人巴德(Bard),并计划大范围推广。

  国内企业亦加紧布局,百度宣布3月将推出中国版的ChatGPT“文心一言”。此外,阿里、腾讯、小米、字节跳动、快手等互联网科技公司也纷纷加入相关领域,开展研发和布局。也有地方政府“跟进”宣布支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型。

科技巨头成本高企,行业将重新洗牌

  业界认为,ChatGPT展现出来的技术潜力,将迅速渗透到更多服务场景,成为多个行业和领域的重要工具,诞生颠覆性和更加明确的应用落地。但与此同时,目前技术尚处于早期阶段,其自身存在较多问题,仍不能回避。

  首先,ChatGPT的火爆主要是技术范式改变,从而带来新用户,并没有成熟应用的商业场景。在美国,目前绝大多数用户为“写论文作业”的学生,而其他用户更多为尝鲜使用。同时,学术界因为算力和数据规模限制,研发能力捉襟见肘,产业界因为巨大的投入可能累及企业利润,难以大规模投入资金。

  数据显示,OpenAI为了让ChatGPT的语言合成结果更自然流畅,共用了45TB的数据、近1万亿个单词来训练模型。这大概相当于1351万本牛津词典。训练一次的费用就高达千万美元。

  除了训练成本,运行成本同样令人吃惊。一名了解ChatGPT研发的内部人士透露,ChatGPT在线上服务时对算力的消耗,公司每年要为每个用户负担的成本高达几十美元,为达到较好的交互质量所做的训练,需要大量资金和硬件支持。

  中国工程院院士邬贺铨认为,算力水平的提升和大规模应用,推动预训练大模型的产生。ChatGPT的出现,使得预训练大模型进入可商用化的程度,这是一个很大的进步。但它的应用仍有一定局限性。“它还是一种靠大量的算力来堆砌,能用得起这么大规模的算力来支撑的公司,全世界还是少数。”他说。

  无论用ChatGPT去做客服,还是做游戏里的角色(NPC),成本都可能令企业难以承受。这在游戏行业已有先例,业内人士介绍,此前曾有一款游戏引入了AI驱动的NPC,但之后并未普及。其原因主要是因为成本高企,NPC和游戏玩家之间的高质量对话,可能产生每位用户一年2000元人民币的运营成本,游戏公司无法负担。

  其次,如何形成新的商业模式,目前仍有较大的不确定性。其中,ChatGPT准确率不高的问题不容忽视。

  再次,人工智能技术在虚假信息、学术剽窃、泄露隐私、舆论导向等方面的社会性风险,会因为使用的庞大数据规模被进一步放大。OpenAI也承认,ChatGPT“有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案”。

  面对挑战,为何ChatGPT仍然让各大公司蠢蠢欲动,纷纷投入?业内人士认为,因为这是一次颠覆现有商业版块的重大机遇。

  “对于一个行业中的挑战者而言,他有机会利用一个技术范式的革命,在一定时间窗口期内,获取新的用户,支出的就是获客的成本。”李笛。

  对于牢牢占据市场的大公司而言,这是一场不得不参加的“保卫战”。面对新技术带来的降维打击,如果不跟进,只可能被淘汰。

  在国际人工智能联合会理事会前主席、香港科技大学教授杨强看来,“大模型”的发展速度远比业界想象得快。他认为,今后人工智能的商业版图将会走向两个类别,一类是有资源投入,可以做预训练的大公司、大机构,没有特定任务预先做一个模型,成为市场上“赢者通吃”的领先者。另一类是对不同的应用内容进行小模型的训练的垂直行业,将诞生很多“小而美”应用场景。

抑制泡沫,打破“时间壁垒”比“技术壁垒”更重要

  随着ChatGPT带来的算法突破,不少企业纷纷宣布在机器人、智能语音/视觉、AIGC智能写作等领域加快研发,新一轮基于内容生产的人工智能应用,有望不断落地,拓展泛AI技术在现实生活中的覆盖范围。

  腾讯前沿科技研究中心主任王强认为,以ChatGPT为代表的新技术有望迅速落地多个场景:在搜索引擎领域,通过技术融合优化现有搜索模式,提供更准确信息;在教育、医疗、广告营销、电子商务等专业服务领域,提供内容服务,甚至替代部分初级的专业工作;与智能网联汽车、智能音箱、智能电视等新智能载体结合,满足受众的内容需求。

  多位专家认为,ChatGPT的出现可能引发新一轮人工智能科技竞赛,在大语言模型领域的全球竞争已趋白热化。

  “OpenAI的成功,就是因为它真的耐着性子,耐着寂寞完成了调试工作。”李笛认为,现在最需要的是经验、人才和耐心,潜心钻研技术,保持研发定力。

  一些行业巨头、地方政府开始出现“大干快上”的苗头,一些投资人开始挖掘人才。美团联合创始人王慧文在社交媒体发帖称出资5000万美元打造“中国的OpenAI”,望揽业内顶级研发人才。

  “一些人现在搞ChatGPT,一看半年前,还在搞元宇宙、区块链,不少资本缺乏坐冷板凳的精神,缺乏工匠精神。现在更需要打破的是‘时间壁垒’,而不是‘技术壁垒’。”

  一名业内人士表示,“有的研发人员工资预期一下翻了几番,但是产品还是一样,竞赛式的盲目扩张必然造成算力资源的无谓浪费。”

  今年2月初,我国某家初创公司发布智能程序号称向ChatGPT宣战,并上线相关产品,但不久后,其微信小程序便无法打开。

  杨强认为,应避免行业的泡沫,推动产业稳定发展,减少过度开发、集中上马、资源浪费等问题。同时,针对ChatGPT可能出现的学术伦理规范、社会秩序等问题,应号召业界进行推演,并在技术研发中采取备案、语料库筛查等方式予以规避。


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