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让ChatGPT多飞一会儿

【TechWeb】1月30日消息,从推出至今2个月期间,AI聊天机器人ChatGPT给行业带来的话题不断。

ChatGPT聊天对答如流,能够撰写流畅的文章,生成有效的计算机代码,解决人文艺术类学科问题,翻译文本,甚至它的回答通过了知名大学的法学研究生考试、商业管理考试……

免费又好用的ChatGPT成功火出AI圈,进入普通大众视野。

话题不断 ChatGPT有多神?

去年11月30日,人工智能公司OpenAI发布聊天机器人ChatGPT。和OpenAI此前推出的产品不同,这次ChatGPT采取了开源开放、免费用的模式。

免费又好用, ChatGPT不到一周就聚集了超过100万用户,其圈粉速度之快震撼整个AI产业界。

ChatGPT的大火,让OpenAI吸金能力飙升。

2019年微软曾向OpenAI投资10亿美元,以换取OpenAI技术的独家许可。现在,OpenAI的估值飙涨至290亿美元。

ChatGPT 在全球爆红还震动了AI界的大佬谷歌。

ChatGPT推出不足1个月后,谷歌CEO Sundar Pichai 在公司内部发布了“红色警报” (Code Red),并称围绕ChatGPT,全面调整2023年谷歌在AI领域的工作。

更夸张的还有ChatGPT的“加持”能力。

就在几天前,美国版头条公司BuzzFeed宣布计划利用ChatGPT创建者OpenAI来生成和个性化其部分内容并增强其体验后,其公司一直不温不火的股价2天涨了近3倍。

技术没有突破性创新

纷繁的信息背后,ChatGPT所代表的AIGC(AI generated content)技术水平到底达到了怎样的高度?

根据OpenAI官网的介绍,ChatGPT基于GPT-3.5预训练大模型创建,采用的模型使用了“利用人类反馈强化学习(RLHF)”的训练方式,包括:人类提问机器答、机器提问人类回答,不断迭代,让模型具备对生成答案的评判能力。

相比GPT-3大模型,ChatGPT的主要提升点包括:能记住之前的对话,可实现连续对话,更符合真实的人类对话情景,能承认错误、会拒绝不适当请求;新训练增加了代码理解和生成的能力,ChatGPT具备与编程相关的基础知识。

回顾OpenAI的技术路线,自2018年开始,OpenAI陆续发布了Generative Pre-trained Transformer(GPT)系列预训练语言模型。

GPT-1(2018年发布)、GPT-2(2019年发布)、GPT-3(2020年发布)的参数分别达到1.17亿、15亿、1750亿。此后,OpenAI投入大量精力,通过代码训练和指令微调来增强GPT-3。ChatGPT被视为是基于GPT-3的微调版本,即GPT-3.5创建的。

所谓外行看热闹,内行看门道。

在AI技术界的大拿们看来,ChatGPT 不是什么新鲜事。谷歌、Meta、DeepMind、国内的百度等公司都有推出类似技术水平的“聊天机器人”服务。

Meta首席科学家、图灵奖获得者Yann LeCun就认为,就底层技术而言,ChatGPT并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中,它是革命性的,但是它就是一个设计得很好、组合得很好的产品而已。

在Yann LeCun看来,ChatGPT 使用的 Transformer 架构是以自监督的方式预训练的,自监督学习可以追溯到 OpenAI 出现之前,而Transformer是谷歌的发明,这是GPT-3等大型语言模型的基础。ChatGPT使用的人类反馈强化学习(RLHF)的技术,也是由谷歌DeepMind实验室开创。

谈到ChatGPT,百度技术委员会主席吴华同样认为“ChatGPT不是一种技术的颠覆式创新”,但是,吴华表示,“它是一种交互方式的革新。”

吴华认为,ChatGPT在展现方式上,让用户更容易去交互,能以自然语言的方式去交互,这对大家来说有一个“革新性”的认识。ChatGPT在用户界面和交互上的创新模式,“对我们也有启发”。

事实上,对一项新技术应用而言,与使用群体的交互方式的创新,也能带来领先优势。这在软硬件产品领域一直得到验证。硬件领域,例如从按键到触控、再到语音控制,交互形式的每一步革新都催生出新的行业竞争格局。软件领域更是如此,更好的交互体验更能轻松赢得用户青睐。

现在,对国内用户而言,使用ChatGPT仍有很多限制门槛。

国内科技大厂埋头研发AIGC技术多年,借着ChatGPT的东风,现在是时候加大力气研究一番如何让AIGC这项技术能飞入寻常百姓家,让普通用户用起来。

“ChatGPT+”打开想象力大门

ChatGPT 的爆火,让普通人感受到AI带来的便利,行业里衍生出“ChatGPT+”效应。

微软CEO 纳德拉透露,计划将 ChatGPT(聊天机器人)、DALL-E(文生图) 等人工智能工具整合进微软旗下的产品中,包括Bing搜索引擎、Office全家桶(包含Word、PPT、Excel等)、Azure云服务、Teams聊天程序等。

有不具名员工透露亚马逊云科技部门的一个小型工作组开始测试ChatGPT在客户支持问题方面的表现,并发现“做得非常好”,此外在为数据库工程师编写故障排除指南方面也“非常出色”。

也有用户把 ChatGPT + Stable Diffusion(AI文生图工具) 结合使用。即先要求 ChatGPT 生成随机的艺术 prompt,然后把 prompt 作为 Stable Diffusion 的输入,生成一副艺术性很强的画作。

还有人提出“ChatGPT+WebGPT”, WebGPT为高阶版网页爬虫,从互联网上摘取信息来回答问题,并提供相应出处。“ChatGPT+WebGPT”产生的结果信息可以实时更新,对于事实真假的判断更为准确。

针对ChatGPT在解答数学题方面的拉垮表现,计算机科学家、Wolfram 语言之父 Stephen Wolfram 发文表示,正在将ChatGPT与自己的 Wolfram | Alpha 知识引擎结合起来用,因为后者具有强大的结构化计算能力,可以实现完美互补。

这些“ChatGPT+”效应的出现,其实质也是AI业界喊了这么多年“AI赋能”。

“ChatGPT+”能给现有的产品和服务带来哪些新玩法和新体验,无疑是值得期待的。ChatGPT的成功,也给更多在探索AIGC商业化落地的企业提供了参考和借鉴。

激动与观望同在

尽管ChatGPT让AI技术界人士激动,但是学术界对ChatGPT表现出警惕。

ChatGPT免费又好用,可以根据简单提示生成几乎任何主题的原始文本,引起了学术界对剽窃的担忧,担心ChatGPT会帮助学生在考试中作弊。

这种担忧也并非没有必要。

近期Study.com向1000名18岁以上学生发起的调查显示,48%的学生用ChatGPT完成小测验,53%的学生用ChatGPT写论文。年轻人对新技术的接受速度远超想象。

近期,巴黎政治学院宣布禁止使用 ChatGPT,因为ChatGPT可以生成连贯的文章或者论文,以防止学生欺诈和剽窃。

更早之前,全世界第二大程序员交友网站的Stack Overflow官方发文禁止用户用ChatGPT直接生成“垃圾答案”,否则封号。

百度创始人李彦宏说,AIGC或许将颠覆现有内容生产模式,实现以十分之一的成本,以百倍千倍的生产速度去生成AI原创内容。

微软CEO纳德拉说,当前AI将引发一场波及全行业的“平台转移”,就像过去15年向移动设备和云计算平台上转移一样。

每一项新技术进入人们的生活时,总是伴随着兴奋和质疑。那么就让ChatGPT们 多飞一会儿!

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