ChatGPT大爆发后的思考

雒佑

ChatGPT可以说是最近一段时间的“顶流”了。上到专业人士，下到普通互联网冲浪者都被这个神奇的人工智能圈粉，原因无他，ChatGPT太聪明了！它敢于质疑、学识渊博、脑洞大开，但也承认自己的无知和主动认错，而且能同我们连续对话并理解我们的意图，此外经过优化的它能够避免输出对人有害或者欺骗性的内容，包括种族主义和性别歧视等，这可能是目前最能理解我们的人工智能了。

ChatGPT是去年11月OpenAI公司推出的一个人工智能聊天机器人程序，而且在短短几天就吸引了超过百万的互联网注册用户，并仅用2个月就积累了1亿用户数量，创下了世界纪录，可见其风靡程度。

ChatGPT的“成长经历”

如果详细查看更多的资料，我们会发现ChatGPT并不是横空出世。

我们首先来了解一下它背后的神仙公司——OpenAI。这家公司的总部位于旧金山，创始人中有大名鼎鼎的马斯克、ChatGPT之父Sam Altman，二人联合其他投资者于2015年共同创立，而成立这家公司的目标则非常远大——开发造福全人类的AI技术。不过2018年马斯克由于对公司的发展理念产生分歧就此离开。目前OpenAI的投资者包括微软在内的大型投资机构。该公司的AI能力全面，旗下的模型几乎涉及所有需要解决自然语言/代码的理解/生成任务的领域，比如语音识别模型Wisper、AI绘画模型DALL·E2等等，覆盖了包括文本、代码、图像等五大类应用领域。

2018年，OpenAI就发布了预训练语言模型Generative Pre-trained Transformer，也即GPT，该模型的作用就是生成文章、代码、机器翻译、对话问答等各类内容。至今已经发布了3.5代（GPT-1至GPT-3.5），ChatGPT是基于GPT-3.5的架构开发的对话AI模型，可能是为GPT-4做准备。每一代GPT模型的参数量/存储量都是爆炸式增长，从1.17亿/5GB到15亿/40G再到1750亿/45TB，之后可能是万亿/百TB级别。而对于此类应用来说这种增长是必需的，对于模型训练优化直至达到人类的水平都至关重要。

AIGC将成为元宇宙时代内容供给的范式

人工智能对于我们普通人的生活改变应该是潜移默化的。比如百度在其搜索引擎中加入RENIE模型，通过不断扩展的数据量缩减搜索时间、提高匹配度甚至跨模态搜索，我相信不少朋友也利用百度通过文字来搜索音乐、图片、视频等内容。那么这些类ChatGPT的AI模型对哪些人来说当前的用处最大呢？在笔者看来，短期内应该是内容生产者或者更具体的二次内容加工者（即AIGC）。

AIGC即利用人工智能技术来生成内容，是Web3.0内容生成的主要方式。与此前Web1.0、Web2.0时代的UGC（用户生产内容，例如抖音）和PGC（专业生产内容，例如爱奇艺）相比，AIGC加入了人工智能构思内容的能力，对内容生产范式做出变革。而且因为AI的加入，一方面大大降低了内容生产的效率和成本，另一方面却又能提升内容的创作质量，可以说是一举多得。举例而言，2021年阅文集团新增文字量为360亿，而同期的GPT-3在8天内就可完成，效率更高；价格方面更是可以缩减到原来的1/264。所以AIGC内容在Web3.0时代必将呈几何级数增长。

目前AIGC已经实现商业化的方向有写作、绘画、底层建模，未来还会在视频和动画上快速发展，因此AIGC在内容生产中的渗透率会快速提升。根据Gartner《2021年预测：人工智能对人类和社会的影响》，2021年AIGC产生的内容数据在所有数据中的比重不到1%，而到2025年将达到10%。而量子位智库预测，2030年AIGC市场规模将超过万亿元。

在专业领域，AIGC则可以用于构建三维模型、工业设计、代码输出与改进等。那么从中长期看，元宇宙等虚拟世界有望真正实现。一方面现实物理世界的人货厂均需要在虚拟世界中一一对应，另一方面虚拟世界中也需要诞生众多原生内容，比如虚拟人、虚拟货币、虚拟空间等等，从A到B以及从B到A不仅内容多、形式多，而且产生内容的方式更多。那么这些内容如果全都依靠人来完成必是不现实的，此时就需要AI的力量，AIGC将成为元宇宙时代内容的供给范式。

虽然目前AIGC仍处于助手阶段，但随着AI模型能力的提升，未来必定会成为内容的独立创作者。

AI有了思考，不再是“智障”

虽然ChatGPT让外界看到了AI的无限潜能，但是目前仍有较大的局限性。

首先，ChatGPT在未经训练时通常会一本正经地“胡说八道”，ChatGPT在其未知的領域甚至可以“创造答案”，也就是说当我们在利用它寻求正确反馈时可能会被误导，结论、过程、数据等都需要我们去验证。其次，在专业性上，ChatGPT无法处理复杂冗长或者非常专业的语言结构，比如金融、医学生物、自然科学等。此外，在基础设备上，由于数据量、参数巨大，所以需要相当多的算力来支撑模型的训练和部署，绝大部分企业和普通用户其实无法承受这一成本，因此未来高性价比算力平台、轻量型模型可能是类ChatGPT的发展方向。最后，ChatGPT模型的内在算法我们还不能解构、对其的训练仍需要人力来监督，这也是未来的发展方向之一，即利用人工智能自身的反馈来代替人为的偏好。

不过瑕不掩瑜，总体上ChatGPT对我们的发展帮助甚大。提升效率和质量、内容生产范式的变革、算法和模型的进化以及更为重要的——AI终于有了接近人类思考的能力，不再是“智障”！人类距离真正的“创造”更进一步。

雒 佑

星图金融研究院研究员，主攻宏观政策、新兴行业及基金领域研究。