恐怖的GPT-4
原标题：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。
01伟大变革的前奏
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。
甚至，这也只是表象。更让我震惊加一点恐惧的，是GPT-4具备的的初步逻辑思维能力。
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。
02成功绝非偶然
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）
显然，如果不在软件服务、硬件支撑、芯片技术等方面协同创新，我们的算力水平不可能实现指数级别的增长。
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。（具体可阅读《ChatGPT的两宗罪》）
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。
03尾声
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。
