ChatGPT爆火巨头急了普通人慌了!

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ChatGPT爆火巨头急了普通人慌了!

2024-03-26 案例
  • 产品概述

  ChatGPT横空出世,上线个月用户就破亿,成为全世界用户最快破亿的产品,而且日活量也已突破1000万。

  此前马斯克曾在推特发文表示,ChatGPT好得吓人。苹果也在ChatGPT的影响下,将于下周举行年度内部AI峰会。

  而Google Gmail的创始人Paul Buchheit则在推特上表示,像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人将像搜索引擎杀死黄页一样摧毁谷歌。

  可以说,各大网络公司都感受到了来自ChatGPT的影响。今天,与ChatGPT有关的多个话题也登上热搜。

  那么到底什么是ChatGPT,它能给我们生活带来哪些改变,以及它能否代替人类思考,本文将试着回答一下这几个问题。

  ChatGPT本质上就是一个全新的智能聊天机器人模型,是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

  它能够学习和理解我们人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动。

  如果仅仅能完成到这一步,它还不足以让我们感到惊艳,有些客服机器人、苹果Siri也具备了简单的聊天功能。

  ChatGPT的惊艳之处在于,它不再仅仅局限于基本的聊天功能,不再是娱乐为主,而是迭代变成了一个生产力工具。

  它看上去是在和你进行聊天互动交流,但其实它还可以帮你撰写文章邮件、调研报告、视频脚本,也可以写诗和编程,还能调整修改bug。

  而在美国,由ChatGPT代写作业,慢慢的变成了大学的一种现象。调查发现,89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业。

  与此同时,多家学术期刊禁止将ChatGPT列为合著者。也就是说,已经有人使用ChatGPT进行学术写作。

  总之,ChatGPT能够实现很多工作,同样是AI,ChatGPT在创造力上也比2016年击败李世石的AlphaGo上升了一个层次。

  现在很多短新闻、新闻快报已经有很多是机器自动生成的。而今随着ChatGPT的火爆,AIGC,也就是AI Generated Content,AI来生产内容的时代即将到来。

  原来机器、电脑等工具的发明,都是被用来代替简单的重复性工作。但如今AI已经具备强大的学习能力和创造新兴事物的能力,不仅仅可以完成重复性工作,同时也能玩出一些新花样。

  AIGC不仅仅是ChatGPT,还包括AI作图、AI建模、AI生成音乐等等。

  2022年底,AIGC作为AI领域的重要突破,入选美国《科学》杂志发布的2022年度科学十大突破。

  而随着微软对OpenAI的投资与合作,微软正在推进OpenAI的工具商业化,计划将包括ChatGPT、DALL-E等AI工具整合进微软旗下的全部的产品中,并将其作为平台供别的企业使用。

  可以想象,如果将来微软Office与ChatGPT打通,并与搜索引擎连接起来,在使用Office过程中可以直接调用ChatGPT和搜索引擎,那么对很多文字工作者来说,可能既是效率的提升,也是能力的提升。

  硅谷著名的投资人查马斯(Chamath)就认为,随着大模型的功能越来越强、成本慢慢的升高,AI领域有一定的概率会形成一种独特的商业模式,叫做模型即服务,英文简称是MaaS(Model as a Service)。

  所谓模型即服务,简单理解,就是大公司开发出了一套AI模型,这是一个底板。这套底板基础很扎实,但是对于专业领域,那些具体的、特别专业的工作,它还需要再深入学习。

  而MaaS模式,指的就是把这个基础算法的培训过程,分成两段。基础开发阶段由巨头完成,他们是模型的创造者;而第二个阶段,则由细致划分领域里的公司来完成。

  按照MaaS模式,科技巨头在将来会对外开放这些AI模型的调用接口。吸引一些规模较小,但是对行业理解更深的玩家,付费使用这一些接口,并将模型打磨成真正满足行业需求的应用。

  巨头承担了巨额的模型开发成本,但可以从别的行业中,收取模型接口使用费,而且避免了过度聚焦到某个特定行业带来的风险。同时,细分行业里的人,也不用从头研发,可以用更低的成本来使用AI模型。

  产业链上游来看,ChatGPT的火爆,将进一步增加算力、算法、数据标注、自然语言处理、人工智能生成内容等5方面的上游需求度。

  算力方面,中金公司多个方面数据显示,ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days,即假设每秒运算一千万亿次,需要连续运行3640天,训练大模型需要强大的算力。

  数据标注方面,ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度,这代表着在未来的AI领域,优质的数据源和强大的标注能力,将成为行业的基础设施。

  对于ChatGPT的下游应用场景,则大多分布在在智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等方面,海外已经有成功的落地案例。

  2023年1月,美国新闻聚合网站BuzzFeed宣布将依托OpenAI为其用户互动栏目Quizzes制作和个性化各种小测试。ChatGPT会生成一系列提问,再根据自己的回答产生用户独有的、可分享的文章。

  而不久前,META向BuzzFeed支付了数百万美元,以让BuzzFeed为Meta的平台生成内容,并培训平台上的创作者。

  可以预见,在不久的将来,ChatGPT和AIGC将影响到我们生活的方方面面。

  正像历史上很多新技术的出现替代了人工一样,ChatGPT的出现也会替代很多人工工作,但ChatGPT会不会彻底代替人类来思考?或者说替人类做主?

  简单来说,就是开发人员会给模型提出各种可能的问题,并对反馈的错误答案进行惩罚,对正确的答案进行奖励,以此来实现控制ChatGPT的回答。

  RLHF解决了生成模型的一个核心问题——alignment(对齐),即如何让AI模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。

  但是由于人类价值观的多样性,ChatGPT很难保持和人类价值观保持对齐,或者说它并不知道该和谁保持对齐。如果非要对齐价值观,则有很大的可能性取决于人们对它的“投喂”。

  比如前几天有人让ChatGPT分别写诗赞美特朗普和拜登,ChatGPT对赞颂特朗普的要求严词拒绝,理由是不干涉党派政治、保持政治中立。

  但面对赞美拜登的要求,ChatGPT却给出了三大段的回复,赞美拜登是我们的领袖,有一颗真诚的心,富有同情心、善良、智慧等等。赞美之词都快溢出屏幕了。

  而进一步的测试表明,ChatGPT成功地写出了赞美近几十年来历任美国总统的诗歌,但轮到尼克松总统时,它又一次拒绝了。理由也是要中立,创作内容时要坚持公正和道德的标准。

  这说明ChatGPT的内容生成,目前其实是取决于人们的投喂,想要和人们的价值观对齐,它可能还没有get到人类价值观的复杂性。

  而人类价值观复杂的背后是自由意志的存在,人到底有没有自由意志,首先是一个逻辑问题,而不是一个技术问题。

  我们可以观察研究大脑和神经系统的各种生理机制,但却未必能够由此得知思想和意志到底是怎么样产生的。

  正如德国哲学家海德格尔举的一个例子,钟表显示着时间,我们观察这些钟表,我们看见了表盘和走动着的指针,但并没有看见时间。

  我们能打开或彻底检查这只表,时间在哪里呢?我们大家可以打开一个人的头颅,发现那些相互联结的神经元,但他的思想并不在那里。

  我们可以编写一段代码,模仿人类的思考和语言,但人类的自由意志并不在代码之中。

  人类自己对自由意志和思想的研究都还没有彻底搞明白,更不用说将其反过来运用到AI领域,让其来模仿人类了。

  所以,ChatGPT将来可能会成为一款成功的商业工具,可以为人类服务,但说它可以彻底取代人类思考,具备自己独立的自由意志,恐怕还为时尚早。

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