ChatGPT爆火背后，生成式AI是否只是「昙花一现」？

公众号新闻

2023-02-01 08:02

从历史的规律来看，每一项技术的实现都是在饱受争议与诟病中前行，虽然那些批判的声音往往意味着当下的正确。

ChatGPT的火，究竟是不是昙花一现？只有时间能给出答案。

作者 | 周文猛

来源 | 新浪科技（ID:techsina）

金错刀（ijincuodao）授权转载

春节刚过，ChatGPT便快速引爆了资本圈与AI圈，很多从业者把它“吹爆了”。

OneFlow深度学习框架创始人袁进辉告诉新浪财经，ChatGPT的技术进步，可比作首次“登月”，这样的进步令行业感到震惊。但出门问问创始人兼CEO李志飞虽然也肯定了ChatGPT的变革，但表示“它所知道的答案是缺乏逻辑起点和推理规则，只是一个空中楼阁。“

为此，新浪财经开通了“chat.openai.com”官网账号，对ChatGPT进行了实测，看看它究竟有没有那么神奇？能引领AI风口，还是昙花一现？

实测ChatGPT，

究竟有没有那么神奇？

“ChatGPT的体验已经是目前最好的了，甚至可以当作谷歌来用，有可能会成为未来的信息入口。”这是一位长期行走在美国硅谷的科技观察者，在体验ChatGPT之后对新浪财经发出的感慨。但事实上，从国外到国内，有着类似感慨的人不在少数。

据在线课程供应商Study.com向1000名18岁以上的学生中发起的一项调查，每10个学生中就有超过9个知道ChatGPT，远远超过小学教育工作者，其中超过89%的学生正在使用ChatGPT来完成家庭作业。

在新浪财经亲自开通的“chat.openai.com”官网账号上，当作者提出“如何运营一家公司”的问题后，ChatGPT给出的答案不仅简明扼要地给出了运营一家公司必要的流程与步骤，在进一步的深入问答中，也给出了大量具体详细的指引建议。

“ChatGPT的出现实现了所谓的‘智慧涌现’,这是人类群体智慧的胜利。”这是OneFlow深度学习框架创始人袁进辉在深度测试了ChatGPT之后发出的感慨。在与新浪财经沟通中，袁进辉毫不吝啬地将ChatGPT的技术进步，比作是首次“登月”或者“攀登上珠穆朗玛峰”，直呼这样的进步令行业内的人感到震惊。

“有点像当时的imagenet时刻，做了几十年搞不动了，突然发现计算机可以解决图像识别了。又或者是张益唐的孪生素数，把边界证明到7000万，虽然数字很大，但这个突破是最大的，改进到几百，甚至个位数是完全可行的。”袁进辉表示。

袁进辉的感慨，代表了绝大多数AI行业从业者对于ChatGPT的看法。在与新浪科技沟通中，创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚、出门问问创始人兼CEO李志飞等人，均先后肯定了ChatGPT对于人工智能行业带来的深刻影响与变革。

但肯定之外，一些冷静的警醒与反思也同样存在。“AI创作在知识教育领域极度危险，今天的AI生成理论，还没办法保证生成内容的逻辑正确与合理。AI/CS等专业人士要保持冷静，今天的AI仍然没有摆脱大黑盒的问题，跟风要有道德底线。”创新工场王咏刚表示。

此外，出门问问创始人兼CEO李志飞同样对新浪财经表示，“虽然ChatGPT的聊天技巧已经达到了非常高的水平，逻辑、流畅性都有了，但他所知道的答案却是缺乏逻辑起点和推理规则，只是一个空中楼阁，70%的答案能回答，但对于为何答对了他其实也不知道。”李志飞表示。

新浪科技实测发现，由于ChatGPT系统获取知识与数据的时间限制，目前ChatGPT所能获取到的数据仅截至2021年，往后新产生的知识以及数据并未被收录，这导致当使用者并不清楚ChatGPT上知识的时间截止线时，往往可能会得到过时的新闻以及知识。此外，由于并不面向中国地区用户开放，ChatGPT在回答对于大多数中国地区公民可能属于常识性的问题时，也往往会回答错误，缺乏准确性。

此外，清华大学计算机科学与技术系长聘副教授黄民烈同时还指出，“由于后端的模型和算法设置决定，ChatGPT并没有动态记忆功能。而且目前只是对过往知识的学习和应用，如果没有足够的主题可用信息，很容易用不正确的数据回复。”

商业化究竟有多难？

种种问题之下，虽然在一部分投资人以及AI从业者的狂热追捧下，ChatGPT开年之后的第一个工作日便迅速带火了AIGC概念股，使得同花顺人工智能板块涨幅达2.64%，拓尔思、海天瑞声、竞业达、云从科技等上市公司股价纷纷涨停。然而，仍有大量的公司以及个体对ChatGPT果断地说出了“NO”。

就在ChatGPT推出不久后，知名的程序员问答网站Stack Overflow宣布禁止将ChatGPT所产生的问题用于回答社区问题，并且开出了违规者最多可被封禁30 天的惩戒措施。此外，来自纽约大学等高校的教授以及诸多学者们也纷纷发出警告称，“AI会让学生大脑萎缩，要像避瘟神一样躲开ChatGPT！”

争议之下，ChatGPT的商业化问题成为了值得关注的焦点。在李志飞看来，“ChatGPT的出现，为AI行业带来了一种新的商业模式可能性。此前，AI企业的收费模式更多的是To B收费制，可复制性差，缺乏网络规模效应，边际成本不可控。但ChatGPT的出现，让人们看到了AI技术赋能C消费者的可能性，通过给中小企业或个人提供AI工具或服务，也可能获得认可并取得收益。”

“ChatGPT提供了新的视角。在一个强大的基座模型基础上，辅以高质量、多样性的数据，用强化学习方法能做到非常好的效果。这里面，数据和模型之间的闭环得以形成，这是每个AI企业值得去思考的事情。未来除了通用的任务助理，开放域闲聊也会成为人机交互的主要形式。一个满足信息需求，一个满足社交和情感需要。”黄民烈对新浪财经表示。

不过作为一项“现象级”的技术创新，ChatGPT的大规模商业应用，脱离不了算力的支撑。据悉，目前ChatGPT一次模型底座的训练需要500万美元的算力成本，一次问答的综合成本在0.8美元。据小冰公司CEO李笛此前预算，“如果小冰用ChatGPT的方式来运行系统，现在小冰每天承载的交互量就需要花近3亿人民币的对话成本，即使ChatGPT可以把成本优化到现在的10%，也赚不回来。”

“因为人工智能最大的特点就是高并发。如果成本是这样，不如雇人。”李迪表示。在他看来，ChatGPT贵是因为它追求极致交互的效果，用了最复杂的方法来实现它。“虽然大家现在不停地在寻找各种等价替换的方法，成本会不断地逐渐地降低，但它目前为止更多地是一个研究方面上的突破，是一个实验室上面的突破。”

据彭博社、花旗集团近日估计，ChatGPT可能会在未来12个月内为英伟达带来30亿至110亿美元的销售额。ChatGPT爆火了，但最先从中盈利的却是更加底层的算力公司。

虽然ChatGPT的走红同样伴随着批判与争议，但乐观的声音仍然认为，ChatGPT的出现将进一步推动对话AI以及生成式AI的进一步发展。

在1月11日达摩院在其发布的2023十大科技趋势中预测，生成式AI将迎来应用大爆发，极大推动数字化内容的生产与创造。此外，数据分析服务提供商PitchBook提供的数据显示，2022年（数据截至2022年12月6日），生成式AI领域的风险投资达21亿美元，融资事件超过100起。在2020年至2022年间，该领域的风险投资增长了425%。

“我觉得ChatGPT不会是昙花一现的，他将会是各样在线顾问、陪聊天等职业自动或半自动化的一个非常重要的里程碑，甚至于可以说是一个必经的节点。”李志飞对新浪财经表示。在他看来，“虽然当前ChatGPT仍存在着一些缺陷，但是接下来一定会有特别多的人和公司会进入，把他的垂直化商业化做好。”

从历史的规律来看，每一项技术的实现都是在饱受争议与诟病中前行。虽然那些批判的声音往往意味着当下的正确，但大多数被批判者往往在接受批判之后不断迭代前行，并最终赢回失去的尊严。

@The End

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来源: qq

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