导语 | 美国人工智能研究机构 Open AI 发布了最新的大语言模型 ChatGPT，其惊艳的性能在海内外掀起了一波又一波热潮。腾讯云开发者先后发布了解读作品《算法工程师深度解构 ChatGPT 技术》、《3小时开发 ChatGPT 微信小程序》、《对标ChatGPT：新 AI 助手 Claude 来了》，受到各领域开发者关注。本次，腾讯研究院资深专家、前沿科技研究中心主任王强，将以十问十答的形式，用通俗的语言，与大家交流其最新、最受关注的问题。
01、ChatGPT现在有多火？
2022年11月30日， ChatGPT 横空出世，在全球范围内形成了热烈的讨论。根据 Similarweb 的数据，今年1 月，平均每天约有 1300 万独立访客使用 ChatGPT，是去年 12 月份的两倍多，累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿应用的记录，超过了之前 TikTok 9个月破亿的速度。
除了广大用户千奇百怪的问题，引发了社交媒体的大量传播，ChatGPT 在各领域的秀肌肉，也进一步强化了其知名度。美国宾夕法尼亚大学发现，ChatGPT 能够通过该校工商管理硕士 MBA 课程的期末考试。《自然》杂志1月24日宣布，将人工智能工具列为作者的论文，不能在杂志上发表。《自然》称，作者身份意味着对作品负有责任，而人工智能工具无法承担这样的责任。据传，ChatGPT 还成功通过了谷歌的编程面试，拿到了年薪18.3万美元的L3工程师offer。世界各地的网友贡献了多样化的 ChatGPT 体验案例，详见《 ChatGPT 还有这种玩法？》。
02、ChatGPT背后的核心技术？
ChatGPT 是生成式 AI 的一种形式，Gartner 将其作为《 2022 年度重要战略技术趋势》的第一位。Gartner 预测，到 2025 年，生成式 AI 将占到所有生成数据的10%，但目前这个比例还不足1%。
ChatGPT 背后的支撑是人工智能大模型，这个技术点在去年《2022十大数字科技前沿应用趋势》报告中做过详细的阐述：当前的人工智能大多是针对特定的场景应用进行训练， 生成的模型难以迁移到其他应用， 属于“ 小模型”的范畴。整个过程不仅需要大量的手工调参， 还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率， 且成本较高。
大模型通常是在无标注的大数据集上， 采用自监督学习的方法进行训练。之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调， 或采用少量数据进行二次训练， 就可以满足新应用场景的需要。这意味着，对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益， 大幅提升人工智能的适用场景和研发效率， 因此大模型成为业界重点投入的方向，Open AI、谷歌、脸书、微软， 国内的百度、阿里、腾讯、华为和智源研究院等纷纷推出超大模型。特别是Open AI GPT 3 大模型在翻译、问答、内容生成等领域的不俗表现， 让业界看到了达成通用人工智能的希望。当前 ChatGPT 的版本为GPT 3.5，是在 GPT3 之上的调优，能力进一步增强。
ChatGPT 使用的核心技术之一是 Transformer。这从其全称上也能看得出来，Chat Generative Pre-trained Transformer。Transformer 技术是近几年人工智能技术最大的亮点之一，他是 Google 于 2017 年提出的一种采用注意力机制的深度学习模型，可以按输入数据各部分重要性的不同，而分配不同的权重。Transformer 的精度和性能上都要优于之前流行的 CNN（卷积神经网络）、 RNN （循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能得以在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强能力。
此外，他还具有很强的跨模态能力，不仅在 NLP （自然语言理解）领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。对 ChatGPT 技术原理感兴趣的开发者详见《算法工程师深度解构 ChatGPT 技术》。
03、 ChatGPT为什么能成功？
ChatGPT 是非常成功的一次从技术研发到工程化、再到点燃大众热情的经典案例。
- 技术创新
Open AI 持续的研究中，不断探索引入新的技术路线。这次引入的强化学习方法，很好地提升了模型的效果。在研究中，Open AI 在模型训练中，引入了人类专家。专家一方面帮助 ChatGPT 撰写更符合人类习惯的回答，另一方面，也对生成的结果进行排名，通过这样的奖励机制，实现模型的微调优化。
- 组织文化
Open AI 自成立之初，就致力于打造通用 AI 的能力，并坚定的持续投入，这是 ChatGPT 成功的一大关键因素。在这样的愿景下，吸引了一大批高水平的人才，在没有任何商业 KPI 的情况下心无旁骛地开展研发工作，最终取得了重大的突破。
- 反馈机制
通过用户的使用， Open AI 可以获得用户对于模型优劣和使用体验的反馈，从而形成了模型使用到体验反馈的闭环，从而进一步优化模型。此外，Open AI 还组织专门的反馈竞赛，鼓励用户针对回答中的风险危害、新颖的回答建议等方面给予反馈，参赛者有机会赢取 500 美元的 API 积分，并可兑换相应奖品。
- 项目策划
一个影响力出圈的技术，与其项目策划密不可分。ChatGPT 的问答和多轮对话形式，很好地激发了大众的热情和创造力，大家基于各自感兴趣的话题自由发挥，或幽默搞笑、或严肃认真，在朋友圈和媒体上屡屡刷屏。包括之前 GPT3 的推出，他写新闻、作诗、翻译、编代码等能力，也是在社会上产生了热议和讨论。这种很好地与公众互动的项目设计策略，也很值得我们学习。包括之前 AlphaGo 的围棋大战、 Deepmind 破解蛋白质折叠结构难题，都是很好的议题任务设置。
04、ChatGPT是否开源？
尚未开源，目前是以 API （应用程序编程接口）调用的方式服务，目前也暂无开源计划。
Open AI 不 Open ，是业界很多人诟病的地方。开源是多年来软件和互联网产业之所以蓬勃发展的核心动力之一。开源的方式可以调动全球开发者的积极性，每个人都可以下载源代码使用，并进行优化和在社区分享。这种用全社会的力量来创新的机制，大幅加速了技术科研攻关、产业应用的进程。
关于 ChatGPT 为何不开源，业界也有一些专家表示认可，因为人工智能技术至今为止还是一个黑盒，关于其内部的机制尚未可知，如果代码开源，很难避免该技术用于一些不利于社会和人类的方面。此外，自从 Open AI 放弃了非盈利组织的定位，接受微软等投资后，从商业化的角度考虑，也会采取整体模型闭源，开放应用接口的方式来推广，同时也会开源少部分模型，丰富开发者生态。
05、ChatGPT免费吗？未来能赚钱吗？
当前，普通用户使用 ChatGPT 是免费的。
据《财富》，2022年，OpenAI 公司的收入预计不足 3000 万美元，净亏损 5.45 亿美元。而随着 ChatGPT 的火爆，可能进一步增加其亏损，因为用户每一次调用，就会让 Open AI 付出更多的计算资源和带宽成本。
当然，Open AI 也开始了商业化的尝试，2023 年 2 月，OpenAI 宣布推出付费试点订阅计划 ChatGPT Plus，定价每月20美元。付费版功能包括高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进等。
Open AI预测，随着 ChatGPT 成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长，预计 2023 年收入 2 亿美元， 2024 年收入预计超过 10 亿美元。
此外，据报道，微软正在洽谈向 OpenAI 投资约 100 亿美元，也让其估值达到了290 亿美元。而此前，2019年微软曾向 OpenAI投资 10 亿美元，为其提供了大量的资金支持和 Azure 云算力支持。
06、ChatGPT会替代搜索引擎吗？
短期来说，不会。长期来看，有可能通过融合，形成新型的搜索引擎。
目前的 ChatGPT 给出的答案参差不齐，既可以给出很多问题的简要答案，甚至能写一篇符合初级规划师水平的产业规划报告，但 ChatGPT 也不可避免地经常出现“一本正经的胡说八道”的情况，这使得其置信度还需进一步提升。而且 ChatGPT 目前的知识库主要还是2021年9月之前的数据，缺乏新数据，这也大大限制了其提供新信息的能力。而同时，Open AI 还推出了 WebGPT ，它可以在网络上查找信息并提供信息来源，这将很大程度上补充 ChatGPT 的实时信息源，从而进一步优化答案。
在搜索引擎的逻辑下，选择权在用户，搜索引擎一般会给出众多相关结果，根据用户的点击反馈来持续优化搜索结果。近年来，搜索引擎也一直在做结果唯一化的尝试，比如直接在搜索框中提供唯一的答案选择，但目前可提供唯一结果的比较有限，且无法开展多轮对话。
ChatGPT 的推出，给搜索引擎厂商带来了很大的震动，也启发了其打造搜索新体验的方向。谷歌两位创始人多次召开讨论会，以应对 ChatGPT 可能带来的颠覆搜索引擎业务的潜力。谷歌 CEO Pichai 表示，将在近期推出类似 ChatGPT 的基于人工智能的大型语言模型，一款由 LaMDA 提供支持的对话AI服务 Bard，让用户以“搜索伴侣”的形式使用。微软已经在 Bing 搜索引擎中添加了 ChatGPT 功能，并开展了小流量测试。百度也计划在3月推出新功能，在搜索引擎中加入类似 ChatGPT 的对话式机器人“文心一言”。
我们也可以看看 ChatGPT 自己的回答：
07、还有哪些类似ChatGPT的模型和应用？
ChatGPT 是典型的 AIGC 大模型，目前国内外在文本、代码、图像、视频、3D等领域都涌现出相应的生成模型。
当前，ChatGPT 一个有力的竞争者是Claude，他是 Anthropic 近期推出的生成式Al模型。Anthropic 由几位前 Open Al 的研究员在2021年创立，包括OpenAl前研究副总裁 Dario Amodei、GPT-3 论文一作 Tom Brown 等人。对 Claude 背后技术感兴趣的开发者，详见《对标ChatGPT，新AI助手Claude来了》。据《金融时报》报道，2022 年底，Google 向这家初创公司投资了约 3 亿美元。相比 ChatGPT，Anthropic 在其网站上更强调其构建“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”的工作。
腾讯的混元大模型，集 CV（计算机视觉）、NLP （自然语言理解）、多模态理解能力于一体，先后在 MSR-VTT、MSVD 等五大权威数据集榜单中登顶，实现跨模态领域的大满贯。2022 年 5 月，腾讯“混元”AI大模型在 CLUE（中文语言理解评测集合）总排行榜、阅读理解、大规模知识图谱三个榜单同时登顶，一举打破三项纪录。12 月，混元推出国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型，并再次登顶自然语言理解任务榜单 CLUE。混元用千亿模型热启动，最快仅用 256 卡在一天内即可完成万亿参数大模型 HunYuan-NLP 1T 的训练，整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的1/8。
图片来源：红杉资本《Generative AI: A Creative New World》
08
ChatGPT等大模型
会让我们实现通用人工智能吗？
自从包含 1750 亿参数的 GPT3 从 2020年6月推出以来，业界对于达成通用人工智能的探讨又进一步热了起来。正如微软 CEO 纳德拉近日在接受华尔街日报访谈时表示， GPT 的发展不是线性的，而是指数级变化的，所以相比较 GPT3 ，当前的GPT3.5 已经展现出更强的能力。业界普遍预测，GPT4 将在今年推出，并具备更强大的通用能力。
但同时，我们也需要有清晰的辨识， AI 并非万能。即无论 AI 如何强大，其解决的问题，也只是人类面临所有问题的很小一部分。因为现实世界中有海量的问题并不是数学问题，也就不可能通过计算来求解。目前人工智能已经找到解决方案的问题，也只是可计算问题的一小部分。
09、ChatGPT可能产生哪些社会或伦理问题？
ChatGPT 也面临人工智能长期以来面临的问题，如歧视等伦理问题，被滥用于诈骗、欺诈、政治造谣、伪造身份等安全问题，以及知识产权问题。最近，OpenAI表示，正考虑在 ChatGPT 中添加模型水印，即监测模型可以识别的特殊标记，以降低模型滥用的问题。
此外，针对大众普遍担心的失业问题，ChatGPT 在 LinkedIn 上分享了一篇帖子写道：“AI 不会取代你。一个使用 AI 的人将取代你”。
10、ChatGPT的未来
将带来哪些变革和新机会？
ChatGPT 自己的回答，已展现出其发展的一种典型路径，即作为人类的陪伴机器人。
但更重要的，ChatGPT 会成为未来人机交互的一个新入口，很可能改变现有 APP 的交互方式，以更为自然的对话方式，让用户来使用软件和调用技能。例如，未来在文档编辑软件中，人们可以通过描述需求，让软件直接生成文字内容，或者生成一个图形，甚至直接进行修图等工作。在编程方面，ChatGPT 这种即时编程的方式，将改变传统的工作方式和应用交互规则，推动产业进入软件3.0的新阶段。
除此之外，ChatGPT 未来还可以有多样化的应用前景：
一是现在火热的数字人，好看的皮囊下，则需要类似 ChatGPT 这样的模型提供对话能力，才能让数字人具备有趣的灵魂，更好地陪伴和服务人。同时，该能力也可以嵌入到机器人身体内，让未来的人形机器人更聪明，更像人。
二是大量的开发者可以利用 ChatGPT 这样的底层平台，在大模型基础上根据不同行业和场景进行模型调优，从而创造出各类满足用户需求的丰富应用，从而形成对话式 AI 的生态。例如国外火爆的 Jasper，通过在 GPT3 模型上的微调，可以帮助用户撰写营销文案，甚至有人在上面完成了一部 12 万字的小说，IBM、Airbnb、Autodesk 等大企业都是其企业用户。普通用户可以免费试用1万个单词的版本，之后可以29美元订购2万个单词，或用59美元订购生成5万个单词的权限。
三是在教育、医疗、广告营销、电子商务、市场和战略咨询、企业服务、编写代码等专业服务领域，成为更为专业的人类助手，不仅可以生成内容，还可以调用各种专业能力，甚至替代部分初级的专业工作。企业服务方面，2月8日，微软推出了由 ChatGPT 提供技术支持的高级 Teams 产品， ChatGPT 可以自动帮助参会者生成会议记录，即使没有参加会议，智能回顾功能也能帮助用户生成会议记录和要点。如果有被同事在会议中提到，ChatGPT 还可以给用户提供个性化的时间线标记，以快速查看分享和讨论的内容，该服务将在 6 月份每月收费 7 美元，然后在 7 月份增加到 10 美元。代码编写方面，近期特斯拉前任 AI 总监 Andrej Karpathy 透露，现在他80%的代码都是由AI生成的（GitHub Copilot），而且有80%的准确率。
四是与其他模态AI工具的组合式创新，ChatGPT 同文生图、文字生成视频、甚至未来直接生成 3D 模型的工具集成，可以带来 UGC 内容的极大丰富，成为内容工业化的核心引擎。
未来，ChatGPT 与更多的 AI、云计算等信息技术的集成创新，将创造改变生产力曲线的工具，成为经济发展新动力。
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