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ChatGPT自問世以來,立刻就成為全球科技領域關注的熱點,據新華社報道,ChatGPT推出約兩個月后,活躍用戶即已達到1億,成為歷史上增長最快的消費者應用程序。有學者甚至把它同蒸汽機的發明、電力的應用、個人計算機和互聯網的發明相提并論,認為以ChatGPT為代表的人工智能技術,將極大推動生產力的發展,引領人類社會的又一次工業革命,推動社會產生重大變革。也有人認為,ChatGPT并不是取得突破性的技術革命,只不過是互聯網時代的又一次概念炒作。那么,ChatGPT到底是什么,會為我們帶來哪些挑戰和機遇?
支撐ChatGPT運行的到底是什么?
ChatGPT是新一代的自然語言處理模型。語言模型,故名思義,就是用來處理人類語言的。當人們把一段文字輸入語言模型后,它經過分析處理,輸出相對應的結果。比如有用于翻譯外文的翻譯模型,用于對內容進行分類的文本分類模型,用于檢索內容的文本匹配模型等,而ChatGPT是一個生成式的語言模型。所謂生成式語言模型,簡單來說,就是一個聊天機器人。當你輸入一段文字后,它根據對文字含義的理解,輸出一段對應的回答。類似這樣的聊天機器人在互聯網剛剛興起的時候就有,粗看起來并沒有什么特別的地方。但是ChatGPT的不同之處在于,它生成的文字并不是由人事先設定好的“標準答案”,它的每一次回答都是經過“思考”后“創作”的結果。
ChatGPT之所以具有如此驚艷的“思考”和“創作”能力,正是建立在大數據、大模型和大算力的基礎之上。據推測,ChatGPT學習了數以億計單詞量的來自書籍、文章、新聞、網頁、博客,以及維基百科等載體的各類資源,這些內容涵蓋了人類社會的政治、經濟、文化、社會、軍事、歷史等各個方面。但ChatGPT不是簡單地復制和記錄所學習的內容,它是通過深度學習技術和自注意力機制來訓練自己。所謂深度學習,就是用計算模型模擬一種類似人類神經系統的運行機制,通過學習不斷更新模型參數。ChatGPT在學習過程中,會通過根據上文猜下文的方式,來不斷摸索所學內容的“規律”,在這個過程中,它會對自身模型中的約1750億個參數進行反復修正,直到它認為根據上文所猜出的下文從統計規律來看是最合適的時候,參數才趨于穩定。換句話說,它找到了所學內容的“內在規律”,一個訓練成熟的語言模型就完成了。值得注意的是,ChatGPT之所以從眾多語言模型中脫穎而出還在于它使用了一種經過改良的自注意力機制。在這種機制下,它會判斷出一句話之中需要重點關注的內容是哪些,能更好地聯系上下文,聯系提出的問題和它學習的內容,從而給出更合適的答復。學習如此大規模的數據,且每一次學習都要更新和調整千億數量級的參數,在投入使用后,面對海量問題快速作出響應,這離不開大算力的支持。據推測,ChatGPT的總算力消耗約為 3640PF-days(假設每秒計算一千萬億次,需要計算3640天),需要7到8個投資規模30億、算力500P的數據中心才能支撐運行,其單次訓練成本超過千萬美元。
這樣一個自然語言模型到底有什么用?
我們知道,自然語言是人類溝通交流、表達情感、傳播和積累知識、進行抽象思考的重要媒介,正是因為擁有了語言,才使得人類文明得以不斷傳承、積累和發展。ChatGPT的出現,讓人類語言能夠直接被計算機進行分析和處理,這就使得以自然語言為基礎進行的一系列活動,不再是人類的專利。雖然,尚無研究表明ChatGPT出現了人類智能,但不可否認的是,至少從語言的形式上、邏輯上,它成功地模擬了人類的話語體系。ChatGPT的最新版本在許多專業測試中表現出超過絕大多數人類的水平,比如模擬律師資格考試取得了前10%的好成績,在閱讀考試中排名前7%左右。基于此,ChatGPT可以在許多以語言為主要形式的生產生活活動中發揮重要作用。ChatGPT能夠快速生成高質量的文案,大大提高了廣告、營銷等行業的生產效率;能夠快速分析大量數據和信息,為企業提供有價值的市場洞察和建議;作為智能客服,可以有效應對用戶咨詢,提高客戶滿意度;作為個性化的輔導老師,通過問答式的方式,幫助學生更好地理解和掌握學習內容。
值得一提的是,ChatGPT作為處理語言的“專家”,具有很大的潛力應用于計算機程序語言的領域,有望成為人和機器之間直接溝通的橋梁。當前,ChatGPT已經能夠根據需要編寫一些程序代碼。通過持續優化和升級,ChatGPT可能實現把自然語言直接轉換為機器可以讀懂的計算機編程語言,根據人們提出的要求自動編寫代碼操作機器。這意味著,未來我們可以通過自然語言直接指揮機器執行各類復雜的、自定義的任務。
當然,ChatGPT還遠沒有達到完美的程度。作為一個語言模型,其學習和創造的內容仍然是建立在人類所積累的知識和信息的基礎之上,也就是說它還不具備創造新知識的能力。同時,作為基于文本學習的模型使得它“只知其文”而“不知其義”,也導致了它經常“望文生義”產生“幻覺”。在一些具有很強邏輯性的問題上,也可能“理解”出錯。
如 何 應 對ChatGPT帶來的機遇和挑戰?
面對這樣一個新事物,我們首先要深入了解它的運行機制和最新發展。以ChatGPT為代表的人工智能并不神秘,它目前還僅是一個在先進計算機技術支持下,通過大規模學習人類語言而生成的,能較好模擬人類神經網絡工作機制,根據輸入文本生成對應自然語言的數學概率模型。不過近日,隨著多模態版本的GPT4.0發布,這個升級版的模型不僅具備聊天能力,還能理解圖像和聲音,其“理解”和“創作”能力又上了一個新臺階。可見在取得人類語言學習的突破之后,人工智能領域的技術很有可能產生打通“任督二脈”的效果:實現跨界整合,結合多模態的輸入,帶來意想不到的機遇和挑戰。
其次,要抓住機遇,充分發揮它在自然語言處理上的高效能力和優勢,將其作為生產和生活工具的有力補充。積極探索在各行業運用它優化工作流程、提高工作效率、降低運營成本、推動生產力的持續發展的可行性。積極探索新應用場景、創新商業模式、改善社會服務、提高治理效能。積極發揮其產業帶動作用,推動數字基礎設施建設,促進芯片、網絡、軟件等相關產業發展。
最后,要積極應對各種潛在和未知的挑戰。關注其帶來的數據安全、隱私保護和知識產權等方面的問題,研究制定相關的法律法規。關注其可能帶來的大規模就業替代風險,全面評估其在取代傳統職業和創造新興就業上可能帶來的影響,提前做好規劃、制定措施。加快國產自然語言模型的發展,盡快實現自主替代,防止其因有選擇性地學習而帶來“偏見”,保障國家的意識形態安全。加快推動人工智能相關產業的發展,大力推動數字產業關鍵核心技術的自主創新,防止某些國家搞技術壟斷、脫鉤斷鏈。
