恐怖的 GPT-4

NB！对不起，实在没忍住说出这两个字。

ChatGPT（GPT-3.5）引爆科技圈后，所有人都在讨论，AI下一步会往哪个方向发展。

上一次有这种感觉，还是初代iPhone发布的时候。

我们并没有等太久。

隔夜，OpenAI正式推出新品GPT-4，再次点燃了大家的想象力。

老板Sam Altman直接开门见山地介绍：

这是我们迄今为止功能最强大的模型！

有多强？

就像不少人感叹的：如果GPT-3.5尚属意料之中，GPT-4则让我自愧不如。

这一波，真是科幻照进现实了。

怎么证明一个人比另一个人水平高？

现实社会中，主要手段是考试、拿证。

所以，想让大部分人直观地感受到，新AI模型比旧的牛逼，同样是考试。

OpenAI用GPT-4参加了多项美国通用考试，成绩很惊艳：

在SAT数学和阅读考试中，GPT-4比GPT-3.5高150分；

它还能通过律师模拟考试，得分排在应试者前10%，而震撼全球的GPT-3.5只能排在倒数10%……

随后，在YouTube上进行的Live Demo中，OpenAI展示了GPT-4的真正实力：总结文章、写代码、报税、写诗……GPT-3.5做不到的，GPT-4轻松拿下。

而且，还不仅仅是这样。

根据OpenAI官网描述，相较于GPT3.5，GPT-4最大的进化在于：“多模态”和长内容生成。

其中的关键，就是多模态这个词，顾名思义，就是不同类型数据的融合。

目前GPT-4最大的突破，就是拥有了“读图能力”。

用户可以直接用图片提问，它能够在读懂图片内容的基础上，给出有逻辑的回答。

有个形象的例子。

下面这个人用笔在本子上画了个网站的草图，然后用手机拍下来，发送给GPT-4。

10秒钟后，它不仅识别出图片的含义，还生成了要建立这个网站的代码。

“您好，您的网站建好了。”

这个事件中，最核心的点并不在于编程、计算和分析能力，而是它能准确理解图片的含义，并给出解答，甚至是图片解答。

这就比GPT-3.5高出一个世代了。

两者的表现力根本不是一个级别的。我们可以理解为，在纯文字的年代，照相机的出现，对信息交流产生了多大的促进作用。

这就是AI进化史上类似的事件。

正如OpenAI在今天的博文中所说：

我们创建了GPT-4，这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。

在OpenAI提供的一个示例中，GPT-4准确地回答了几个网络meme为什么搞笑的问题，虽然解释得并不好笑。

GPT-4还学会简单的逻辑推理了。比如你问，图片里的绳子剪断会发生什么。它答，气球会飞走。

它甚至可以讲出一些质量不咋地、模式化的冷笑话。虽然并不好笑，但至少，它已经开始理解“幽默”这一人类特质。

这两件小事看起来挺弱智的，却是AI向人类思维慢慢进化的标志。

就像古猿人第一次学会直立行走，石器时代的原始人第一次思考人与自然的关系。

微观角度看，这没什么大不了的。但拉长时间线，以后人的眼光看，这也许正是伟大变革的前奏曲。

就像我们研究原始人走路一样。

当然，GPT-4依然有局限性。

首先，它的知识范畴也存在时间限制，截止于 2021 年 9 月。

其次，AI毕竟是AI，OpenAI也表示目前GPT-4并不完美，它在很多场景下的能力都不如人类。

据称，该模型仍然存在“幻觉”或编造事实的问题，并且在事实方面也不一定总是可靠的，“它倾向于坚持认为它是正确的，即使它错了”。

OpenAI表示，GPT-4正在努力解决其局限性，例如社会偏见、幻觉和对抗性提示。

但尽管如此，没人能否认，GPT非常有潜力。

世界上任何事，最难的永远不是做不到，而是想不到。

只要有个雏形，哪怕很low、很简陋，距离做好就不会很远了。

OpenAI做出ChatGPT，最大的意义是是向大家证明，这种应用是存在的，这种技术是可行的。这件事，不是干不成的。

就好像多年前，大家都在空谈概念的时候，只有特斯拉先做出了成品。

一个恐怖的事实：GPT-4早在去年8月就训练完成了。

之所以现在才面市，是OpenAI需要花6个月时间，让它变得更安全。

这就不得不让人浮想联翩。

会不会已经有GPT-5、GPT-6了，它们到底是什么样子？是否已经成长为无法掌控的巨兽？

OpenAI的内部技术，到底领先外界多少年？

巨大的压力给到全世界。

自ChatGPT发布以来，国内外众多科技公司对AIGC技术的追捧已达到空前绝后的热度了。

Chat GPT刚刚发布，百度便立即官宣了大模型新项目“文心一言”（ERNIE Bot），将在明天和大家见面。

在此后很短的一段时间内，阿里、京东、腾讯、字节跳动、360等多家互联网及IT企业纷纷表示对AIGC技术发展的关注和跟进，并同步提出了一些相关计划。

种种迹象表明，从科技巨头到行业龙头，中国企业已纷纷进入AIGC赛道竞逐。

但是，这块蛋糕，并不好吃。

GPT-4是人工智能生成内容——AIGC技术最新进展的代表。

所谓AIGC，是继专业生成内容（PGC）、职业生成内容（OGC）、用户生成内容（UGC）后，互联网内容生成的第四个阶段——神经网络深度学习。

这的确是人类科技史上翻天覆地的革命。

GPT-3.5和GPT-4，之所以能生成文字、代码、语音、图片、视频，完成语言翻译、文案撰写、脚本编程，是因为OpenAI对数据、算力、算法等关键要素进行了几个世代的升级。

先说数据。

仅GPT-3.5的训练参数，就达到1750亿个以上。

想要把如此海量的数据被反复投喂给AI模型，单次训练成本就高达460万美元。

如果不是先有马斯克、后有微软的支持，OpenAI是不可能耗费得起的。

再说算力。

2012-2018年，全球AI算力需求增长约为30万倍，这个数字已经很恐怖了。

但从2018年起，随着Google Duplex、Open AI Five以及新华社全球第一个“AI合成主播”上岗，人工智能技术开始加速落地。尤其是今年，称得上是爆发之年。

按照现在的进度，根据预测，AI所需算力每100天将翻一倍。

也就是说，到2030年，AI所需算力是现在的3200万倍。（2的25次方）

GPT-4的训练是在微软云上进行的。而在全球云计算市场，微软云排名第二，再加上芯片技术的高速发展，这些都为ChatGPT的横空出世奠定了坚实的算力基础。

最后说算法。

相比传统的AI算法，GPT的优势在于，通过海量参数，进一步提升模型的精确度。

初代GPT模型的参数是1.17亿个；GPT-2事15亿个，增加了10倍；GPT-3达到1750亿，是GPT-2的 100 倍；而GPT-4的真实参数在1750亿-2800亿之间，并没有比GPT-3高出太多，其重点在数据处理优化上。

这种大模型算法的实现，必须有高效率的算法框架来支撑，因为参数量上去之后，需要把模型和数据分散放到多个GPU卡上，卡之间如何通信、调度，如何进行高效的反向传播，都需要大量高水平技术人才来推进和实施。

GPT之所以独特，就是在目前世界上最强大的LLM（大语言模型）为基础的同时，引入了基于人类反馈的强化学习方法，从而提高了对话的质量，而升级到多模态预训练大模型GPT-4版本后，其对话质量变得更加强大、完美。

同时也能看到，GPT-4之所以比GPT3.5强得有限，可能就是算法的效率达到瓶颈了。

GPT-5，可能没有我们想象的那么快到来。

综上，可以看出，ChatGPT是靠强大算力和高成本，用大规模的数据“喂”出来的AI模型，它的出圈看似是偶然的，但其成功却绝非偶然。

其他公司想要复制一款ChatGPT，绝非随便设计个对话模型就完事。

事实上，国内AI领域真正缺乏的是技术积累，包括数据的清洗和标注、模型的结构设计，以及怎么训练、推理等，这些技术很多都需要经验和积累，需要大量的科研人才和普通技术人员一步一个脚印走出来。

这方面，目前大公司更有优势。

比如百度，之所以能尽快推出“文心一言”，就是因为其十年多来累计投入了超过1000亿元的技术研发经费。

而小公司，不仅承担不起高昂的成本，也没有前期的技术研发沉淀。跟风入局，虽然在股市里有一时的风光，利用时间差赚一些块钱。

但长远来看，终究会被市场淘汰。

当然，并不是说小公司完全没有机会，若能真正脚踏实地做好AIGC相关的一个细分板块，依然有机会跑出来。

愿国内科技公司在追赶世界前沿科技的同时，少一些娇娆炒作，少一些急功近利，多一些创新实干，多一些厚积薄发。

今天有个热搜挺有意思的。

说是《校花的贴身高手》水了一万多章，十多年还没完结，被读者举报了。

看得人一脸懵逼，这不是刚上高中时躲被窝里看的么。作者鱼人二代，当年还挺火的，《极品修真强少》、《很纯很暧昧》都是青春期难忘的回忆。

印象中，这部小说早就被翻拍成电视剧，下意识便以为完本了。

其实想想也正常，追了一万多章的书，校花都成阿姨了，男主还是个雏儿，读者当然生气……

还有另一种说法。

平台和签约作者有协议，只要小说不断更，每个月就有几万元固定收入。所以本该完本的小说，作者又找了个代笔，磨磨唧唧水了近十年。

这波啊，是反向薅资本家羊毛，堪称吾辈楷模。

平台被薅得受不了了，于是自己找人偷偷举报。

联想一下。

当ChatGPT、“文心一言”在国内普及后，如果过气的老牌作者人手一个，天天水字数，能白嫖多少稿费？

想想就流口水啊。

对已经功成名就的部分网文作者而言，AI的普及，大概率是件好事。

但对其他人，不一定如此了。

根据上文，总的来说，GPT-4 的已经证明了，它有能力在很多领域，呈现出超越人类的表现。

甚至有传言称，GPT-4通过了“图灵测试”，在逻辑能力上与绝大部分人类已经无异。

现在唯一的门槛，就是成本问题了。

一旦算力、算法、数据得到突破性进展，成本降下来了，就真的会对一些产业形成冲击。

说不定吃着火锅唱着歌，突然就被 AI 把命给革了。

当然，我还是那个观点：快点学，快点用。

AI毕竟是工具，是被人奴役的对象。

即使将来淘汰一部分人，也是先淘汰那些不会使用先进工具的人。