逐鹿ChatGPT看到钉子才想起找锤子

近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂潮。短短4天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度爆满。继 AI 绘画之后，由OpenAI 上线的 ChatGPT 成了新的流量收割机，也引发了网友的一系列花式整活。ChatGPT的功能是如此强大，以致连马斯克都认为我们离强大到危险的 AI 不远了。

ChatGPT究竟是什么？

ChatGPT是由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布的一个聊天机器人程序，其实早在去年11月30日就已经发布了，有一项调查显示，截至2023年1月，美国约有89%的大学生在用ChatGPT完成作业。

本质上来说，ChatGPT是一个由技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

那么，为什么ChatGPT能引起如此大的市场反应呢？

之所以能让马斯克发出强大到危险的AI的感叹，是因为ChatGPT作为一个人工智能模型，真的在产出类似人类的常识、认知、需求和价值。比如，根据很多用户的反馈，你可以提问ChatGPT对很多社会问题的看法，而其可以从广大群众的角度，通过客观理论的推理来进行解释，从而提供具有社会价值的答案。

而从技术角度来说，它是因为引入了新的算法技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。可以说，ChatGPT的火爆是技术工程和服务产品的胜利。过去我们更为常用的是LLM，也就是大型语言模型，但是它的建模过程中并没有显式的引入人的偏好和主观意见，因而就缺少了人们从ChatGPT上面可以找到的人的味道，而RLHF的本质逻辑就是用生成文本的人工反馈作为性能衡量的标准，或者说是用这种反馈来优化模型，也就是说，直接使用强化学习的方式来直接优化带有人类反馈的语言模型。

正是这种快速反馈，让用户有了对ChatGPT拟人化的可能，一系列类似人的语言反馈行为再叠加轻松便捷的聊天场景，人们由原本对人工智能技术的准确性、即时性、客观性的苛刻要求，已经逐步转变为人性化、趣味化、互动化的反馈需求，甚至ChatGPT有一些不太恰当的回复也会成为人与其聊天中的乐趣所在，换个说法，ChatGPT可以提供人们在聊天中所需要的情绪价值，而不仅仅是信息反馈。

更低的门槛让人工智能向通用技术转变

ChatGPT所提供的新的聊天模式，让AI技术的门槛变低了，这种变低有两个层面的含义。

一个层面是AI技术进入人们现实生活的门槛变低了。ChatGPT通过一个更为随意和通俗的聊天场景直接和用户建立了联系，并且其多元化的功能可以通过一个统一的聊天接口对接不同的用户，这就让用户层面的通用化变为了可能。

另一个层面是AI本身语料获取的门槛变低了。通过这种更为随意化的聊天场景，用户在多轮聊天过程中就会不断的提供对于ChatGPT反馈结果的进一步人工反馈，从而提供更多的语料帮助模型的进一步强化。

而门槛变低的结果，就是人工智能技术成功出圈，开始可以独立的引领一个AI为核心的大型商业化结构的形成，也就是AIGC，AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容。在内容为王的当代互联网时代，人工智能技术生成内容自带的客观性、即时性、准确性和话题性都将成为其商用吸引力的重要来源。笔者认为从短期而言，可以大规模商用的领域，包括但不限于归纳性和整理性的文字类工作，规范性的代码类工作，图像生成和智能客服等工作。

人力资源和数据获取，是大规模商用的局限性所在

ChatGPT并没有从本质上改变AI的产品结构，其同样也是由模型和训练数据两部分来构成。模型就是类似神经网络模型，只是这一次的transformer模型有了更强的并行化操作能力和扩展性，同时匹配更大规模的数据集，就可以不断地训练出更强大的模型。

而ChatGPT未来发展可能的局限性也正是由这两方面而生。其一是模型。ChatGPT模型的背后对于标注员的工作量和综合素质要求很高，加入人工反馈的模型强化是其具有人味的关键，而这也将成为其不断扩大的局限所在。

其二就是数据和算力。由于ChatGPT的技术路线与其他AI甚至和人脑都不太一样，所以其仍然会受到算力资源和算法的限制，其也无法更加深入地具备真正意义上的逻辑思维，而大量数据的获取还会伴随一系列的隐私安全等问题。

那么可能的突破点在哪里？ 笔者有如下两个想法，一个是让AI为AI打工。随着人为反馈的加入，AI模型本身就可以提供一定程度的人为反馈，因而其也可以作为整个AI模型人为反馈的来源。

另一个是让用户自主成为语料的不断供应者，即，通过更随意的聊天场景、更无感的信息反馈来得到更巨量的语料获取，从而满足数据规模的需求。