ChatGPT大爆發后的思考

雒佑

ChatGPT可以說是最近一段時間的“頂流”了。上到專業人士，下到普通互聯網沖浪者都被這個神奇的人工智能圈粉，原因無他，ChatGPT太聰明了！它敢于質疑、學識淵博、腦洞大開，但也承認自己的無知和主動認錯，而且能同我們連續對話并理解我們的意圖，此外經過優化的它能夠避免輸出對人有害或者欺騙性的內容，包括種族主義和性別歧視等，這可能是目前最能理解我們的人工智能了。

ChatGPT是去年11月OpenAI公司推出的一個人工智能聊天機器人程序，而且在短短幾天就吸引了超過百萬的互聯網注冊用戶，并僅用2個月就積累了1億用戶數量，創下了世界紀錄，可見其風靡程度。

ChatGPT的“成長經歷”

如果詳細查看更多的資料，我們會發現ChatGPT并不是橫空出世。

我們首先來了解一下它背后的神仙公司——OpenAI。這家公司的總部位于舊金山，創始人中有大名鼎鼎的馬斯克、ChatGPT之父Sam Altman，二人聯合其他投資者于2015年共同創立，而成立這家公司的目標則非常遠大——開發造福全人類的AI技術。不過2018年馬斯克由于對公司的發展理念產生分歧就此離開。目前OpenAI的投資者包括微軟在內的大型投資機構。該公司的AI能力全面，旗下的模型幾乎涉及所有需要解決自然語言/代碼的理解/生成任務的領域，比如語音識別模型Wisper、AI繪畫模型DALL·E2等等，覆蓋了包括文本、代碼、圖像等五大類應用領域。

2018年，OpenAI就發布了預訓練語言模型Generative Pre-trained Transformer，也即GPT，該模型的作用就是生成文章、代碼、機器翻譯、對話問答等各類內容。至今已經發布了3.5代（GPT-1至GPT-3.5），ChatGPT是基于GPT-3.5的架構開發的對話AI模型，可能是為GPT-4做準備。每一代GPT模型的參數量/存儲量都是爆炸式增長，從1.17億/5GB到15億/40G再到1750億/45TB，之后可能是萬億/百TB級別。而對于此類應用來說這種增長是必需的，對于模型訓練優化直至達到人類的水平都至關重要。

AIGC將成為元宇宙時代內容供給的范式

人工智能對于我們普通人的生活改變應該是潛移默化的。比如百度在其搜索引擎中加入RENIE模型，通過不斷擴展的數據量縮減搜索時間、提高匹配度甚至跨模態搜索，我相信不少朋友也利用百度通過文字來搜索音樂、圖片、視頻等內容。那么這些類ChatGPT的AI模型對哪些人來說當前的用處最大呢？在筆者看來，短期內應該是內容生產者或者更具體的二次內容加工者（即AIGC）。

AIGC即利用人工智能技術來生成內容，是Web3.0內容生成的主要方式。與此前Web1.0、Web2.0時代的UGC（用戶生產內容，例如抖音）和PGC（專業生產內容，例如愛奇藝）相比，AIGC加入了人工智能構思內容的能力，對內容生產范式做出變革。而且因為AI的加入，一方面大大降低了內容生產的效率和成本，另一方面卻又能提升內容的創作質量，可以說是一舉多得。舉例而言，2021年閱文集團新增文字量為360億，而同期的GPT-3在8天內就可完成，效率更高；價格方面更是可以縮減到原來的1/264。所以AIGC內容在Web3.0時代必將呈幾何級數增長。

目前AIGC已經實現商業化的方向有寫作、繪畫、底層建模，未來還會在視頻和動畫上快速發展，因此AIGC在內容生產中的滲透率會快速提升。根據Gartner《2021年預測：人工智能對人類和社會的影響》，2021年AIGC產生的內容數據在所有數據中的比重不到1%，而到2025年將達到10%。而量子位智庫預測，2030年AIGC市場規模將超過萬億元。

在專業領域，AIGC則可以用于構建三維模型、工業設計、代碼輸出與改進等。那么從中長期看，元宇宙等虛擬世界有望真正實現。一方面現實物理世界的人貨廠均需要在虛擬世界中一一對應，另一方面虛擬世界中也需要誕生眾多原生內容，比如虛擬人、虛擬貨幣、虛擬空間等等，從A到B以及從B到A不僅內容多、形式多，而且產生內容的方式更多。那么這些內容如果全都依靠人來完成必是不現實的，此時就需要AI的力量，AIGC將成為元宇宙時代內容的供給范式。

雖然目前AIGC仍處于助手階段，但隨著AI模型能力的提升，未來必定會成為內容的獨立創作者。

AI有了思考，不再是“智障”

雖然ChatGPT讓外界看到了AI的無限潛能，但是目前仍有較大的局限性。

首先，ChatGPT在未經訓練時通常會一本正經地“胡說八道”，ChatGPT在其未知的領域甚至可以“創造答案”，也就是說當我們在利用它尋求正確反饋時可能會被誤導，結論、過程、數據等都需要我們去驗證。其次，在專業性上，ChatGPT無法處理復雜冗長或者非常專業的語言結構，比如金融、醫學生物、自然科學等。此外，在基礎設備上，由于數據量、參數巨大，所以需要相當多的算力來支撐模型的訓練和部署，絕大部分企業和普通用戶其實無法承受這一成本，因此未來高性價比算力平臺、輕量型模型可能是類ChatGPT的發展方向。最后，ChatGPT模型的內在算法我們還不能解構、對其的訓練仍需要人力來監督，這也是未來的發展方向之一，即利用人工智能自身的反饋來代替人為的偏好。

不過瑕不掩瑜，總體上ChatGPT對我們的發展幫助甚大。提升效率和質量、內容生產范式的變革、算法和模型的進化以及更為重要的——AI終于有了接近人類思考的能力，不再是“智障”！人類距離真正的“創造”更進一步。

雒 佑

星圖金融研究院研究員，主攻宏觀政策、新興行業及基金領域研究。