ChatGPT會給人工智能時代帶來一場革命嗎？

摘要：【目的】ChatGPT在各行業掀起一股浪潮，文章主要研究ChatGPT的出現及應用是否能帶來實質性的革命性突破。【方法】本文從ChatGPT的誕生、原理、影響、應用、國產化5個方面展開論述和分析，試圖解釋這一正在爆發的人工智能變局。【結果】 ChatGPT的誕生是人工智能發展的重大突破，盡管目前還要不斷優化中，但其對整個行業的影響是深遠的，應用場景也會是非常廣泛的。【結論】需要重新審視我國AI技術的發展方向，進而推動ChatGPT的國產化。

關鍵詞：人工智能；ChatGPT；對話聊天機器人；機器學習模型" " " " 中圖分類號：G203" " " " " " " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1671-0134（2023）02-030-05" " " " "DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.02.005

本文著錄格式：趙紅勛，史可凡.新媒介語境下青年趣緣社群的話語實踐——基于青年劇本殺社群的學術考察[J].中國傳媒科技，2023（02）：30-34.

技術更新發展日新月異，元宇宙熱度未降，ChatGPT又占領大眾視線。它是新一輪AI革命還是科技泡沫？本文給出一家之言，略作分析。

1.ChatGPT誕生記

2022年11月30日，人工智能對話聊天機器人ChatGPT上線，迅速在社交媒體上走紅，短短5天，注冊用戶數就超過100萬，而在兩個月后，這一數據已經突破1億。用“一夜躥紅”來形容ChatGPT并不為過。微軟聯合創始人比爾·蓋茨甚至表示，這項技術誕生的意義不亞于互聯網或個人電腦的誕生。因此，不少人把ChatGPT稱為AI革命。

那么，ChatGPT到底是什么？ChatGPT是由人工智能實驗室OpenAI研發的通用聊天機器人，能回答連續性的問題、承認自己的錯誤、質疑不正確的假設，甚至拒絕不合理的需求。用戶與ChatGPT之間的對話互動包括了普通聊天、信息咨詢、撰寫詩詞作文、修改代碼等。目前還有越來越多的用戶對它進行各種角度的測試，新的驚奇不斷被發現。有消息稱微軟將在未來幾周內把最新GPT-4版本的ChatGPT整合進必應搜索，直接對谷歌搜索地位發起挑戰。

根據Similarweb的數據，2023年1月，平均每天約有1300萬獨立訪客使用 ChatGPT，是2022年12月份的兩倍多，累計用戶超1億，創下了互聯網最快破億應用的紀錄，超過了之前TikTok 9個月破億的速度。美國賓夕法尼亞大學發現，ChatGPT能夠通過該校工商管理碩士MBA課程的期末考試。據傳，ChatGPT還成功通過了谷歌的編程面試，拿到了年薪18.3萬美元的L3工程師offer。

過去幾十年里，搜索引擎成功打造出了一套共生系統，網站生產內容，搜索分配流量，參與方再一起吃廣告預算，就像牙簽鳥和鱷魚的關系，絕對的公平談不上，但共同利益是穩固的。App時代的移動互聯網畫地為牢，對搜索引擎有著釜底抽薪的影響，信息被圈在一座座孤島里，不再對搜索爬蟲予取予求，做站的ROI（投資回報率）也遠遠比不上做一個自媒體賬號。

Google內部曾有一個飽經挫折的部門叫AI道德委員會，最新的動態停留在2019年，內容為宣布解散。Google提供了充分的理由解釋為何要解散——擔心遭到惡意濫用、避免社會刻板印象，以及壓迫性觀點、語言理解有局限性等。簡而言之，風險高。就在Google內部對此猶豫不決時，OpenAI發力走在了最前端。更重要的是，ChatGPT這種服務能力，是足以重新定義搜索引擎的。ChatGPT不再只限于檢索信息，而且還能計算信息、組合信息，最終實現提供精準信息。

《財富》的報道首次披露了ChatGPT的誕生故事、背后操盤手，以及交易細節，并討論了它對科技、商業和人類生活的影響。

ChatGPT作為科技產品：《財富》認為，ChatGPT在AI領域的地位就如同當年的Netscape和iPhone。

ChatGPT作為創業公司：發布僅僅5天，ChatGPT的用戶就超過了100萬人。當年的Facebook用了10個月才達到這個里程碑。

與微軟的交易：微軟的優先任務可能對OpenAI自己的優先任務產生排擠效應，使OpenAI更宏大的使命面臨風險，公司最重要的資產——科學家的歸屬感也會受到不小的打擊。

關于OpenAI的爭議 ：OpenAI脫離非盈利狀態之后，產生了不少爭議。 安全性是OpenAI被批評的一個焦點。還有不少批評者和教育工作者說，學生很容易使用ChatGPT作弊。

OpenAI的競爭對手：谷歌擁有一款強大的聊天機器人LaMDA，但由于擔心一旦該產品被濫用可能影響公司信譽，因此一直未對外發布。現在，谷歌計劃以ChatGPT為標桿“重新評估”其風險承受能力。

2.ChatGPT的原理

ChatGPT能達到如今“上知天文、下知地理”的效果，離不開海量數據，它可以被描述為一個自然語言處理（NLP）領域的人工智能模型，海量數據是大模型的基礎。顧名思義，大模型是一種通過億級的語料或者圖像進行知識抽取、學習，進而產生的億級參數模型。ChatGPT是OpenAI GPT-3模型的升級。在參數量上，GPT-3模型擁有1750億參數。這帶來超乎想象的突破——基于大量文本數據（包括網頁、書籍、新聞等等），ChatGPT獲得了對不同類型的話題進行回答的能力。再加上學習方法的差異性，ChatGPT能夠發散式地解答問題。

作為人工智能最重要的組成部分之一，機器學習的落地長期依賴數據模型。它需要大量的數據來訓練模型，以便讓計算機系統從數據中進行學習。簡言之，當數據量越大，機器學習得以學習的基礎越多，讓效果更精準、更智能的可能性就越高。但是，僅有數據還不夠，伴隨著數據使用而來的，還有遞增的成本——機器學習環節中使用的數據量越大，所需的數據標注、數據清洗、人工調參等成本也就越高。為了解決這個問題，機器學習的落地方式也發生變化。可以說，大模型的落地是機器學習的一個里程碑，也是打開ChatGPT魔盒的關鍵鑰匙。

回顧ChatGPT的迭代，可以看到一部大模型自我升級的歷史。在這個過程里，OpenAI至少進行了3次技術路線的“自我革命”。OpenAI在2022年發布的這兩個模型，從技術路線上又開始看重人工標注數據和強化學習——也就是從人類反饋（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback） 中強化學習。ChatGPT性能卓越的主要原因可以概括為3點：

1.使用的機器學習模型表達能力強。

2.訓練所使用的數據量巨大。

3.訓練方法的先進性。

ChatGPT 模型基本和之前 GPT-3 相比沒有太大變化，主要變化的是訓練策略，用上了強化學習。強化學習非常像生物進化，模型在給定的環境中，不斷地根據環境的懲罰和獎勵（rewards），擬合到一個最適應環境的狀態。OpenAI使用監督學習和強化學習的組合來調優 ChatGPT，其中的強化學習組件使 ChatGPT 獨一無二。OpenAI 使用了“人類反饋強化學習”（RLHF）的訓練方法，以實現最小化失真或偏差的輸出。

“從目前普遍的對話感受來看，ChatGPT的最大亮點就在于其優秀的意圖識別與語言理解能力，這令人意識到人工智能的交互能力已經實現了跨越式進展。”易觀智慧院高級分析師陳晨評價。“ChatGPT在底層數據、核心技術、用戶體驗等各方面都可以說是里程碑式的人工智能產品。”曠視研究院基礎科研負責人張祥雨表示，ChatGPT的核心技術是人工智能語言大模型，其關鍵是如何讓人工智能模型具備邏輯推理能力，以及如何讓人工智能學習全互聯網的知識。

ChatGPT超乎尋常地快速占領了人們的視野，迫使巨頭和創業公司必須加速研發創新。ChatGPT或許是未來10年科技領域最大變革的起點。當然，同時代的元宇宙和Web3.0也很受矚目，但是沒有AI加速，它們可能要5年、10年后才能落地。OpenAI對 ChatGPT所采用的名為“從人類反饋中強化學習”的全新訓練方法，雖然可能導致GPT的訓練過程相當漫長，但最終詮釋了“慢既是快”。

3.ChatGPT帶來什么？

隨著技術更新的加快，人們的焦慮不斷加劇，ChatGPT讓普通人開始憂慮于會被AI取代。社會上出現各種預警：

“機器人即將取代這10個工種，快看看你的行業在不在其中” ，包括程序員、教授、劇作家、記者等目前被視為白領的職業都在消失之列。

“未來底層崗位將消失，幾百億人流離失所！”

如果你這兩天經常在逛社交平臺，大概率會覺得ChatGPT的出現已經成為人類的末日。這個2022年11月誕生的聊天機器人，現在儼然成了AI消滅人類的急先鋒。

其實，如果把ChatGPT理解成一個具象的機器人，那么這次它的進步其實并不在于“突然變聰明”，而是學會了一種能跟人類直接溝通的語言。但是由于它并不真正理解自己說的內容，呈現的其實是種“表面智慧”。還是要說：別煽動焦慮了，ChatGPT還搶不動打工人的飯碗。Nature在2022年12月的一篇短文中指出，包括ChatGPT和AlphaCode在內的新的智能工具實際在代碼開發方面雖然可以在某些有限的任務方面擊敗半數以上的實際程序員，但距離替代真正的程序員依然路途遙遠。Nature同期另外一篇短文指出，ChatGPT無法做到批判性思維或推理，而且一旦它調用了錯誤的信息或參考文獻，其產出將愚不可及。

但是，正如錢穎一教授所說：人工智能將使中國教育優勢蕩然無存。強智能的ChatGPT，如今又提供了一面鏡子。如果我們把教育優勢建立在死記硬背和超限刷題上，如果我們到了大學和考研仍把“背誦知識點”當成學習方法，如果我們把“善于記憶”當成最強大腦的話，那么，ChatGPT足以讓人恐懼。ChatGPT的學習能力非常強大，但再強，并沒有擺脫人工智能“大數據、小任務”的大樣本被動學習模式。當你向ChatGPT輸入一個問題（寫一個宣傳某新產品的文案），這是一個“小任務”，它完成這個任務是憑借巨大的數據庫而生成的。

ChatGPT并沒有任何主動的思考，沒有反思和判斷，只是根據事先輸入的程序規則在數據庫飛速運轉下完成這種“任務”。這并不可怕，它會因為窗外突然飛舞的雪花而爆發靈感，從而寫出某段讓人興奮的佳句嗎？不會。庫克說：我不擔心機器會像人一樣思考，而更擔憂人會像機器一樣思考。ChatGPT寫出的文案，不是機器的人化，反照出的恰恰是“人的機器化”。ChatGPT的強大智能對人是一種反向測試，如果你缺乏智識和智慧的追求，心智停留于智能崇拜，心理上只會被那種比自己強大無數倍的智能所支配和碾壓。

當然，ChatGPT也會帶來一系列倫理問題。偽造和造假將出現，相應的教育和科研的誠信問題都可能變得更加突出——老師要學會識別出學生用ChatGPT寫的作業；學術期刊也要學會甄別用ChatGPT寫的論文。目前已有多個頂級期刊聲明，禁止發表ChatGPT生成的論文。如Nature在2023年1月26日的社論中指出，ChatGPT之類的大語言模型（LLM）工具嚴重威脅了科學的透明性和研究工作的誠信度。它還呼吁模式識別領域研究自動識別LLM生成文本的工具。一些LLM的開發者也將在自己的輸出結果上打上水印以讓人易于識別。

澳大利亞的Mubin等人在2022年12月發表于知名科學預印本網站arXiv上的一篇文章中通過研究Twitter網站上ChatGPT用戶生產的10732條推文發現，對ChatGPT的討論最熱烈的點在于，隨著如此強大的人工智能工具的出現，人們需要怎樣的技巧、知識、價值、行為以配合獲得更令人興奮的增長。

實際上，ChatGPT 的真正價值，并不在于能夠寫出什么樣的內容，這只是它的一個副產品而已。它真正的價值，在于改變了人們跟信息交互的方式。它的真正意義所在：它解決的是“信息太多”和“注意力太少”之間的矛盾。未來的解決方式或許會以“外腦”+“內腦”的方式加以實現。過度依賴 AI是危險的，我們應當把它作為拓展信息觸及的渠道，輔助人們做出判斷，而不是依賴它幫人們思考和決策。

4.ChatGPT的應用

ChatGPT在當前各行各業都有即將可以看到的應用場景。例如對正在到來的老齡社會，ChatGPT是老年人的福音，它是最好的陪聊。 它可以每天24小時隨時陪即時聊，可以跟你聊聊那些年追過的女生（男生），曾經有過的心動、甜蜜與激情。可以聊聊你的初戀、事業、家庭，你的奮斗、成功與挫折，它可以跟你一起回憶、復盤和解惑，還能為你保密，聊完之后刪除記錄即可。ChatGPT的陪聊更重要的還是共情和共鳴，它的心理撫慰和貼心服務會帶給老人家一個幸福的晚年。

其實，ChatGPT不只是陪伴老人閑聊，還會幫助老年人填平因新技術發展而形成的數字鴻溝，讓他們適應網絡社會生活。ChatGPT還可以開發出更多的功能提供更好的服務，通過聊天交流可以感知和分析老人的健康情況，從而成為老人的健康與醫療“顧問”。盡管ChatGPT還有一個提升完善的過程，離普及應用還有相當距離，但前景是美好的。

筆者更注重ChatGPT在傳媒業的應用，認為至少有3個重要應用場景，即內容生產、內容傳播、網絡輿情。

在內容生產方面，生產方式有PGC、UGC和AIGC 3種，過去以PGC和UGC為主，AIGC所占比重很小。ChatGPT的出現和應用，AIGC——利用人工智能技術來生成內容將得到更大發展，無論是圖文還是影視，有可能與PGC和UGC并駕齊驅。不過，盡管ChatGPT已經顯現出強大能力，但媒體人深度思考的價值無可替代。過度依賴自動生成內容可能導致內容缺乏多樣性或原創性，所以將ChatGPT作為內容創建的輔助工具成為最佳策略。

在內容傳播方面，ChatGPT將廣泛應用于智能把關，使得機器在內容審核上發揮更大的作用。一方面ChatGPT可能引發的假新聞等倫理風險值得警惕，另一方面人們可以利用ChatGPT防偽打假。與此同時，將ChatGPT應用到網絡語言治理中，可以通過“從人類反饋中強化學習”全新訓練方法，建立基于深度學習的網絡語言規范智能管理模式。

喻國明教授認為，ChatGPT還面臨著內容膚淺、監管治理兩大難題，對于其應用，他目前的想法是在中國極為廣大的to B市場。筆者認為to G市場也會很大，政府的網絡輿情治理也是ChatGPT大展拳腳的地方。

其實，ChatGPT在傳媒業的應用場景還會有很多，只是目前人們尚未發現。在“萬物互聯，人機共生”的新媒體時代，人工智能實則早已逐漸融入人們的生產與生活之中。尤其近年來，一系列算法Python程序與社交媒體等App的結合，使人們的網絡生活愈加個性化、便捷化，人機互嵌程度也愈加深入。在新聞傳播領域，因人工智能而帶來的行業變革早已發軔。從媒體融合和轉型的視角來看，我們也不應錯失ChatGPT。

5.ChatGPT中國版

據最新消息，中國版ChatGPT將不久與公眾見面。在我國，ChatGPT概念股持續火爆，國內包括搜索、游戲，以及投資等多個領域的公司均對這一技術保持了高度關注。但相對于微軟、谷歌給出具體技術落地方向的動作，國內相關上市公司僅發布了相關人工智能技術積累的說法，具體商業化落地案例并不是很多。有業內人士指出，ChatGPT相關產業技術壁壘較高，如公司核心技術難以突破，進程將低于預期。此外，高昂的算力成本也或將拖累商業化進程。

方正證券研究所認為，目前，國際前沿AI技術發展迅速，AI的商業化圖景也越來越清晰。我國在自然語言理解及相關AI技術領域處于全球領先水平，國內AI大廠都在加大AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成內容）領域的投入，人工智能技術提供商特別是NLP（Natural Language Processing，自然語言理解）頭部廠商將率先受益，其中既包括獨立技術提供商，也包括互聯網廠商。開源證券研究所認為，高度擬人化的對話問答模式具有更好的交互體驗，將進一步加強NLP技術的應用，如人機交互、智能客服、機器翻譯、智能寫作等。國內方面，政策環境持續優化，虛擬人、人機交互等場景需求旺盛，有望推動AI 技術在金融、政府、醫療等領域加速落地。

總的來說，ChatGPT是AIGC技術進展的里程碑。該模型使得利用人工智能進行內容創作的技術成熟度大幅提升，有望成為新的全行業生產力工具，提升內容生產效率與豐富度。目前，一些上市公司已表態在該領域加大發展力度，也有部分上市公司獲得了專業機構投資者的關注。不過，財通證券研究所也指出，ChatGPT 目前使用有局限性，模型仍有優化空間。此外，ChatGPT盈利模式尚處于探索階段，后續商業化落地進展有待觀察。

由于“無所不知”和高度智能化讓ChatGPT在推出后受到用戶追捧。作為AI行業的分支，當下正火熱的ChatGPT與AIGC能否給國內AI行業企業帶來彎道超車的機會？宜遠智能吳志力博士對第一財經記者表示，中國在AI領域個別細分領域有全球優勢，但整體而言還是扮演跟隨者角色。既然AIGC與ChatGPT成為全球技術創新突破口，在中國也會成為下一波AI發展熱潮掀開序幕的角色。

除了感嘆于ChatGPT的驚艷體驗，國內業界也在迅速反思和行動：我們的差距在哪里？我們將如何正視和改進不足？哪些是中國從業者的機會？從事數字人研發的特看科技CEO樂乘認為，目前全球還沒有能跟ChatGPT抗衡的大模型，業界共識是差距在兩年以上。“國內先不談彎道超車，趁早追趕反而是更重要的。至少目前還沒看到一家比較好的公司，把數據和模型的飛輪完整轉起來。所以，覺得這是我們趕超ChatGPT的難點。”一位業內人士坦言。

幾乎所有受訪人士都提到了持續投資ChatGPT是受創新精神驅動而且長期堅持的結果，但大多數中國業內人士認為，目前ChatGPT還是一個對AI技術范式的探索，它并不能代替搜索。“短期內可能大家會高估這個東西，但長期可能有很多人會低估這個東西。”這名游戲AI資深開發評價。但愿我國業界不要陷于這一矛盾中停滯不前。并不是所有AI公司都要搞ChatGPT，做ChatGPT中國版還是需要有相當實力的公司，更多的企業還是致力于ChatGPT在各個領域的應用。

[1]一財記者.ChatGPT掀起硅谷新一輪“AI革命” 中國科技公司跟還是不跟？[EB/OL].https：//finance.sina.com.cn/jjxw/2023-02-03/doc-imyemuem6951841.shtml，2023-02-03/2023-02-04 .

[2]Ben.最快月活過億，但ChatGPT或終將被開源打敗｜焦點分析[EB/OL].https：//36kr.com/p/2122517435107721. 2023-02-08/2023-02-20.

[3]信陵.ChatGPT橫空出世，有很多你不知道的細節.[EB/OL]. https：//finance.sina.com.cn/tech/roll/2023-02-02/doc-imyeierk6756357.shtml 2023-02-02/2023-02-20.

[4]博士老青年.ChatGPT的強大智能是對人的反向測試[EB/OL].https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_21864697.2023-02-10/2023-02-23.

[5]岳竺.多只概念股漲停！全球爆火的ChatGPT到底是啥[EB/OL].https：//cj.sina.com.cn/articles/view/5044281310/12ca99fde01901y6rq，2023-02-01/2023-02-23.

[6]李睿秋，Lachel.補充一點關于 ChatGPT 的思考. [EB/OL].https：//www.163.com/dy/article/HTDHQ0570511B851.html.2023-02-12/2023-02-23.

[7]闌夕.我們仍未知道那天所見的ChatGPT有多可怕[EB/OL].http：//app.myzaker.com/news/article.php？pk=63e9c2b57f780bd35d000000 .2023-02-13/2023-02-23.

[8]林沛.獨家｜喻國明：ChatGPT是劃時代的，人工智能將在新聞傳播全部環節加速滲透 [EB/OL].http：//www.broadcast.hc360.com/2023/0214/23011.html，2023-02-12/2023-02-24.

[9]譚天，邵澤宇，司崢鳴.論基于人工智能的網絡語言治理[J].媒體融合新觀察，2022-06-25.

[10]李洋.人機共舞，傳媒行業不會因ChatGPT鳴響喪鐘[EB/OL].https：//new.qq.com/rain/a/20230213A07XHZ00.html.2023-02-14/2023-02-23.

[11]蘇建勛，鄧詠儀.ChatGPT中國變形記[EB/OL].https：//36kr.com/p/2137546486548612.2023-02-18/2023-02-24.

作者簡介：譚天（1955- ），男，廣東，廣州華商學院特聘教授、未來媒體研究院院長，暨南大學新聞與傳播學院教授，研究方向為網絡與新媒體、傳播學、傳媒經濟學；蒲源（1976-），女，海南，中清數據（廣州）科技有限公司副總經理，教授級高級工程師，廣東白云學院大數據與計算機學院教授，研究方向為社會化媒體計算、商業數據分析、網絡與新媒體、數字媒體技術。

（責任編輯：李凈）