狂飙的 ChatGPT，带来的行业变革

　　图片来源 @视觉中国

　　文 | 贝克街探案官，作者 | 包可萌

　　过去的一周，朋友圈里的能人们又有了新工作，ChatGPT 代注册。

　　2022 年 11 月，OpenAI 推出 ChatGPT 聊天机器人，以对话的形式与用户进行连续性的交互，与此前常见的 Siri、小艺等手机交互系统不同，ChatGPT 不仅可以回答问题，还能完成代码修改、内容创作等。

　　在此基础上，ChatGPT 还具备纠正错误、拒绝不正当要求的能力，这意味着 ChatGPT 的人工智能程度，远高于此前大火的 AIGC。虽然目前已经有团队绕开 ChatGPT 的安全限制，但自古至今哪个技术的发展不是一波三折？

　　2 月 10 日，国内科技圈头部企业华为公开表示，公司早在 2020 年就布局了相关领域，2021 年发布的鹏城盘古大模型就是类 ChatGPT 产品，也是业界首个千亿级生成和理解中文 NLP 大模型。除了华为之外，京东本月已经推出产业版竞品 "chatJD"，百度也将于 3 月推出类 ChatGPT 产品。

　　而那些还没入局的企业，正在迫不及待想要涌入该赛道。美团联合创始人王慧文在社交平台宣布，将要带着 5000 万美元组队切入该赛道，而且根本不在意岗位、薪资和 title。

　　由此可见，ChatGPT 已经在科技圈掀起新浪潮，可是它和之前的 aigc 产品到底有什么不同？是否又是昙花一现，大众过了新鲜劲儿后是否会将其抛之脑后？

　　01 ChatGPT 和 AIGC 有什么不同？

　　虽然 ChatGPT 和 AI 作画软件等同属于 AIGC 领域，但是 ChatGPT 除了绘图外，还可用于文本、视频等内容的 " 原创 "，且比此前的 AIGC 产品更拟人化。

　　而且 ChatGPT 还可用于 3D 交互以及包括开启科学新发现、创造新价值和意义，因此 Gartner 将生成性 AI 列为 2022 年 5 大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一。

　　ChatGPT 之所以能显著区分于其他竞品，主要是因为其引入了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习）的训练方式，从而在训练中增强了人类对模型输出结果的调节，促使模型输出结果更具备理解性。

　　得益于其更强的互动性，ChatGPT 已经达成 1 亿月活用户里程碑，并开始向用户收费。其竞品如科大讯飞等商业化进程已经被远远甩开。而且科大讯飞付费使用的软件服务中，还停留在语音文件和文字的互转领域，略带交互功能的付费产品则是采取软硬件打包出售的形式。

　　而在语义交互在这个领域内，国内企业科大讯飞其实更具优势，首先是在知识推理阅读理解比赛 OpenBookQA、QASC 中夺冠，从其在比赛中的表现来看，科大讯飞相关训练模型已经超出人类平均水平，甚至在逻辑推理阅读理解比赛 ReClor 中刷新全球最好成绩。

　　只可惜科大讯飞没有基于此率先推出类似 ChatGPT 的产品。ChatGPT 的出现，其实意味着人工智能算法的进一步升级。采用 Transformer 模型的 ChatGPT，首先是突破了 RNN 模型不能并行计算的限制；其次关联所需的操作次数不随距离增长。得益于新模型的应用，ChatGPT 的解释力度更强。

　　

　　根据 CDSN 数据，Transformer 的综合特征提取能力、远距离特征捕获能力、语义特征提取能力，全部明显增强。另据机器之心消息，自从 ChatGPT 上线后，全新的 AI 模型因为能回答问题、编写代码、自行创作，被认为是下一代搜索引擎的雏形，但目前远未达到替代传统搜索引擎的地步。

　　但是伴随硬件的提升以及算法进一步完善，传统搜索引擎的日子确实不好过了。

　　02 ChatGPT 背后是行业变革

　　ChatGPT 席卷社交圈的背后，是其正在逐渐推动科技业加速变革。

　　具体来看，Meta今年的资本开支将下调 40 亿美元，减少部分数据中心投资，转而支持 AI 等相关产品。微软、谷歌等也将在调整资本开支的前提下进一步加速对于 AI 相关的投资。

　　其中微软的操作最引人瞩目，显示宣布在 3 月 31 日前裁员 1 万人，中国区裁员比例不高于 5%，就在其宣布裁员的前一天，微软公司 CEO、董事长纳德拉在达沃斯经济论坛上表示：新冠暴发期间，科技行业迅速发展，但目前处于需求正常化的阶段，得用更少的钱做更多的事，即用自己的技术提高生产率。

　　对于规模企业而言，提高生产率最简单粗暴的手段自然就是裁员。就目前来看，ChatGPT 可以有效提升内容创作者的工作效率，反映在二级市场上，微软宣布裁员当天，美股盘前上涨 1.5%。

　　其实作为科技业老兵，微软早就着手用机器代替人工，早在 2019 年和 2021 年，微软就两次投资 OpenAI，近期又有消息称，微软计划再向 OpenAI 注资 100 亿美元。有分析指出，这次万人裁员是日前风靡科技界的 ChatGPT 带来的直接结果。

　　ChatGPT 持续热度下，AI 投资已经成为北美各大云厂商下阶段投资主力，海外云巨头已经开始加速布局。根据德邦研究所统计，谷歌、微软等传统科技企业，均完成了 AIGC 领域的布局。

　　AIGC 基础设施层面，OpenAI、Stability.ai 等已经牢牢占据头部位置，他们主要负责预训练模型，但盈利模式却截然相反。

　　Stability.ai 目前的估值超过 10 亿美元，公司目前将其基础版的产品完全对外开源，其盈利模式主要基于面对客户开发和销售专业版和定制版。OpenAI 的盈利模式基于公司对其受控 api 的外部调用来进行收费操作

　　中间层由于需要满足垂直化、个性化、场景化的应用特点，所以参与企业较多，所有涵盖模型即服务（Model-as-aService，MaaS）的企业均属于 AIGC 行业中间层；应用层面，由于下游消费者的的需求占据重要地位，需求与 AIGC 模型的无缝衔接助推产业应用发展。

　　行业下游以内容创作者为主，他们可以凭借前两层预训练好的模型，以及 C 端消费级显卡的算力来挖掘出更为丰富的应用场景和内容。目前接近 C 端用户的工具日渐丰富，包括网页、移动端小程序、基于 AIGC 的自主画图服务等。

　　那么谁能限制正在狂飙的 ChatGPT？这个答案其实显而易见，那就是算力。

　　除了内容创作者依赖消费级显卡完成工作外，负责模型预训练的上游企业，如 OpenAI 等也需要稳定高效的算力资源。

　　2018 年 OpenAI 推出 GPT-1 模型，参数量达到 1 亿级别，2019、2020 年 OpenAI 又陆续迭代出 GPT-2、GPT-3 模型，参数量分别为 15 亿、1750 亿。随着模型参数量提升，算力需求随之加大。

　　国内企业想要在 aigc 方面获得长足发展，首先就是解决算力支撑问题。由于种种不可抗力，国内人工智能领域先后经历多次海外大厂限制芯片供应的问题，国内显卡厂商中，景嘉微正在稳定推动显卡产品迭代，其 2022 年 5 月发布的 JM9 系列第二款 GPU 芯片，已经能满足地理信息系统、媒体处理、CAD 辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求和人工智能计算需求，但并不足以实现国产替代。

　　目前 AIGC 发展的天花板，仍旧掌握在英伟达、AMD 等海外芯片大厂手中，但 AIGC 由于尚处于高速发展期，英伟达、AMD 现有产品足以应对 AIGC 所需。在算力加持下，AIGC 带来的冲击已经向科技业外的各行各业蔓延。

　　03 ChatGPT 虽然有风险，但也被同行羡慕

　　AIGC 作为内容创作工具，发展的越先进，对人们生活工作的正反馈就越强，但是和 "P2P" 一样，作为新技术，总会被别有居心的利用。

　　关于 ChatGPT 的报道中，让人印象最深刻的是多家大学明确禁止学生使用 ChatGPT 写论文，为应对 ChatGPT 在文字工作中的 " 超能力 "，大学教授们正在重新设计他们的课程评估体系，比如增加更多的口试、小组工作等。

　　只是这种 " 掩耳盗铃 " 式的限制手段，根本不可能避免有人使用 ChatGPT 完成学术论文，国内某法学教师预计，ChatGPT 很有可能引发学术乱象问题。

　　一个人工智能软件，引发学术乱象，你敢想象吗？

　　实际上，在 ChatGPT 之前，人工智能软件早就渗透入论文创作、出版的各个环节，比如 PaperPal 和 Writefull 早就被用于论文写作，类似 Wiley'sRex 之类的软件还能自动从论文中提取数据，其他诸如查重、排版等领域，也都不乏人工智能的身影。但都没有引发学术界的恐慌，更不会明确要求学生禁止使用。

　　因为 ChatGPT 出现前的各类软件，主要为创作者提供辅助作用，而 ChatGPT 可以担负更重要任务，甚至可以替代作者完成整篇文章的写作。长此以往下去，也许在未来某一天，一台经过调校的机器，可以成为一名合格的执行者，人只需要提想法，类似 ChatGPT 的软件就能直接产出论文，甚至连论文格式都不用调整。

　　这种背景下，图灵奖得主、Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 公开吐酸水，ChatGPT 胡说八道，你们却不管不顾，我们的 Galactica 上线三天，就被骂下架了。

　　不得不说，作为深度学习三巨头之一的 Yann LeCun，表达的专业观点不会出原则性问题，比如 " 大型语言模型并没有物理直觉，它们是基于文本训练的……它们的回答，也可能是完全错误的。"" 依靠自动回归和响应预测下一个单词的 LLM 是条歪路，因为它们既不能计划也不能推理。"

　　但是落实到具体应用上，都可能出错的前提下，谁的产品错误率更低谁就能在市场上存活，显然月活突破一个亿的 ChatGPT 已经实现了这个目标，即便是三巨头之一的 Yann LeCun，也只有羡慕的份儿。羡慕到自己的产品在 ChatGPT 面前一无是处，只能下线，自己的工作成果似乎瞬间归零。

　　或许给 ChatGPT 一点时间，也许它真的能给你一个惊喜，或者，接替你的工作，你升职加薪或者就此失业。（本文首发钛媒体 APP）

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