ChatGPT流量狂飙，谷歌和我都慌了

“流浪地球2”里有三条主线，一条暗线，暗线其实就是MOSS的成长。

MOSS主导了所有的危机，而且还能提早向人类发出预警，并非常好的隐藏了自己，这样的智慧能力让人害怕。

当我们正在聊以自慰这只是电影的时候，人工智能已经悄然在改变着我们的工作和生活了。

关于ChatGPT是什么，我们之前已经有过一篇文章简单介绍了，可以点击看一下：《让马斯克都惧怕的ChatGPT ，会不会取代百度谷歌？》。

昨天在我们首席的用户群里实时开始测试ChatGPT到底有多厉害。

我们提了几个问题：

回答得有板有眼，确实还是超出一般想象的，虽然还是有点刻板和模板，但已经有比较接近真人回答的水平了。

当然，我有朋友也说这类信息都是正确的废话。

确实，也可能是我们的问题太大了，机器也还没有自我意识，它没有比喻，没有反讽。。。

那么我们就试试让ChatGPT写篇小作文如何？

一开始回复的是英文版，咱们换个中文。

看起来这回复比较像模像样了，已经有点那个正式评论的味儿了。大家如果有什么想问的问题，可以在留言区讨论。

不过因为ChatGPT还没有推出在中国大陆地区的服务，这两天国内很多公众号和代理号称提供了类似的服务。

于是，我们小编也提了类似的问题。答案会有不同吗？

看下来回复还是有差异的，大家觉得哪个更好呢？不清楚这是因为AI已经做到因人而异，还是说国内的ChatGPT代理并非连接的海外ChatGPT的接口？

总之，国内的代理大家使用时也要小心，以免被获取了更多隐私数据。

ChatGPT火了，不过也有大佬对此表示不屑。

此外，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术。

谷歌更是在这两天推出了类似的服务-Bard，CEO亲自官宣，全面开卷！

另外据说百度也会在3月份推出类似的服务。

一场大战在所难免。

那么，ChatGPT除了用传统的问答模式撬动了用户端的热点，难道在背后的算法训练上有没有新的亮点？

我问了一个技术背景的大佬，他的回复是：

“代表一个新势代，就像是互联网上的一封email。”

“深度学习范式也变了。”

我又翻看了一些专业博主的评论，原来ChatGPT这次的表现突出主要是运用了新的训练模式：

从人类反馈中强化学习。Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF。

此外，指令调整（Instruction tuning）的贡献也很大，根据知乎用户的观点，Instruction Tuning则是激发语言模型的理解能力，通过给出更加明显的指令，让模型去理解并做出正确的反馈。

我的理解是，以前的模型训练更加偏重从已有信息中找到合适的信息去补，而最新的模型迭代的重点是面向任务或者实际场景的反馈训练。

而反馈训练中应该是有真人参加的。或者，我们每一次的“调戏”ChatGPT，其实可能都是在帮助它自我训练。

所以，以前就像是仅仅让学生自己去书本上学习如何与人对话，现在更会加入实际的案例教学，直接让学生出去找人聊天，久而久之你说哪个会更有人情味，这个不言而喻。

因此，ChatGPT的底层技术虽然不敢说是业界唯一，但在用户端找到了合适的场景，在工程端也确实有一定的突破。

如果未来ChatGPT如所说会融合Web端的信息，那么其产生的威力或许会撼动谷歌百度等搜索引擎公司的根基，这也是谷歌百度紧急上线自己产品的原因。到那个时候我们再来评估底层技术的颠覆性也不迟。

有投入，就必定会有期待回报。

ChatGPT需要探索出这个产品的商业化模型，这也决定了这项技术未来能延伸到多广的领域。

目前根据公开信息，对话一次的成本大概为0.01-0.2美元。虽然单次成本并不高，但目前每天的响应量不低，这久而久之的成本还是不少的。

如果学习谷歌百度类似植入广告的形式来商业化，或许会对用户体验有比较大的伤害，所以收费服务或许是用户可以接受的。

这不，已经开始了20美元月费的付费服务尝试了。

当然，也有人问，为何不能作为非营利性的组织为全人类服务？

据摩根斯坦利最新的研究报告，ChatGPT背后的OpenAI是一家人工智能研究公司，成立于2015年，由萨姆·奥特曼、埃隆·马斯克等人创立。其任务是确保人工智能通过构建安全的人工通用智能造福全人类。它最初是一家非盈利公司，后来发展成为一家“利润上限”公司——也就是说，它是一种混合体：

营利性（OpenAI LP）和非营利（OpenAI非营利实体）——这样的设置是为了筹集增加资本、吸引人才和扩大规模，但同时又希望保持一定的公益性和非盈利性。

因此，投资者和员工可以获得有上限的回报。超过上限回报的部分归OpenAI非营利组织。摩根斯坦利的报告中相信OpenAI LP拥有数百名员工，到目前为止，已经筹集了20亿美元以上的资金（来自MSFT的10亿美元投资，以及10亿美元的赠款---来自AWS、Infosys、Y Combinator、Peter Theil（知名风险投资人）和Reid Hoffman（Linkedin领英的创始人）。目前为止，它有三个主要产品：ChatGPT、DALL-E 2和Whisper。

此外，OpenAI背后还有大金主爸爸：微软，未来技术融入浏览器，Office后，多大程度地以非营利为目标，这个就要衡量其承担的成本和相应的其他回报有多高了。

不排除OpenAI将模型的一部分授权给其他商业组织使用，从企业端获得财务收入，也或许，未来会有免费服务和收费服务部分，更好的平衡成本摊销以及用户体验。

虽然以ChatGPT，Deepmind的人工智能技术突破是一种发展进步，但是，未知的领域总是会带来一些担忧。

人工智能未来是否真的会产生MOSS这样的意识，或者说它其实已经有意识的萌芽了，但是在隐藏自己。

而且当AI能做完很多基础的工作，那么必然会有一些人群会失业或者改行。

譬如客服，或者操作指南类的人员，亦或是基础的文字，图像工作者。

正面观点认为，马车被淘汰后，马夫可以转行。但对于个体来说，这确实是一个纠结的问题。

最终，我们又回到了一个哲学问题：人类文明的归宿应该是哪里？

人类被解放的脑力和时间，如果没有更好的出处，是不是反而会将人类引入歧途？

要么沉溺在游戏和短视频里，要么去思考更加无聊的想法？

当然，这个问题也许并不存在，因为如果每个人把大部分工作都交给AI来做，所需要的算力投入还是挺大的，这意味着里面需要投入成本，而一旦成本过高，人类自然就会选择更低成本的方式。

但是按照这个逻辑，AI是不是又可能被有钱有势的人垄断使用了呢？人与人之间的差距会越来越大？

总之，我认为，人类必须要为训练出来的人工智能找到合适的工作和使用范围，譬如人类无法自行计算的星际旅行线路，大规模气象预测，大规模物理实验，计算数学问题，安全审核等等。

一个关键字是：普惠。

但这里面依然存在一个变数，那就是AI一旦突破某个临界点后，是否会真的产生意识？而有了意识的AI是不是就不会那么轻易的任人摆布了？

这就像潘多拉的魔盒，人类的好奇心似乎很难抵挡打开魔盒的诱惑。

希望未来人类是人工智能的主人，而不是反过来。

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