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近期，ChatGPT 的大火推動了不少中外社會人士及相關企業對人工智能的重點關注。作爲人工智能領域的引領者，中美雖在算法、算力、數據等技術及資金投入存在差距，但通過注重用戶需求、團隊配合來研發更好的産品，探索更适合我國人工智能發展的方向或有助于拉小兩者差距。而對于 AI 發展對人類的威脅性，各人看法不一，但人工智能始終在信息安全、制度完善等方面存在着問題，還是需要進一步完善才更令人安心。
ChatGPT 熱推動 AI 進一步發展
近期，ChatGPT 有多火就不用多說了吧。無論是相關企業研發領域、互聯網領域、教育領域乃至大衆的日常生活中，經常會出現對 ChatGPT 的使用和讨論，背後或許是出于對其未來發展的認可，也或許是出于對 ChatGPT 的好奇。
正如之前我們在《你從事的腦力工作，會被程序取代麽？》提到的，作爲 2022 年底由 OpenAI 發布的全新聊天機器人模型，ChatGPT 已經過多次叠代，目前已是 GPT-4 了，爲了更好地完善模型功能，下一代也正在研發當中。
作爲 GPT 系列的一員，由 ChatGPT 引起的投資與發展熱潮正在中美兩國乃至其他國家地區引起廣泛關注與研究。
在美國，OpenAI 作爲該模型的研發者，創始人包括馬斯克、彼得 · 蒂爾等知名大佬，又背靠微軟強大的數據實力，難以不引起美國各方的關注。
如在文本創作、知識數據搜索、代碼書寫等用戶體驗方面，ChatGPT 都優于谷歌，在令深耕 AI 多年的谷歌 " 羨慕不已 " 的同時，自然也會引發包括谷歌在内的企業産生競争壓力。随着 ChatGPT 引起新一輪技術熱潮，多個美國公司都将類似的技術集成到了自身的應用程序以及産品當中。
在 ChatGPT 的使用方面，除了日常的問答外，作爲 ChatGPT 的支持者，微軟在今年 2 月演示的時候就表示過，工程師可通過 ChatGPT 來指揮機器人，直接用人話描述想做什麽，AI 就能将其自動翻譯成機器語言，極大助力機器人行業的發展。
當然，作爲 AI 的重要組成部分，ChatGPT 的出現也引起了中國企業與社會各界的關注。畢竟，在未來的發展中，誰能站在最前沿引領并掌握 AI 的發展，那可是一筆難以想象的财富。
比如現在已經有數字人播報視頻了，能夠直接代替真人實現 7x24 小時的不間斷直播，運用于主播、客服等崗位，而随着算力（即計算力，數據的處理能力）的提升以及 GPT 的持續升級，未來這樣的數字人還能做到更細微的情緒表達，比現在的 " 木頭美人 " 靈動多了。
在今年 3 月底 360 主辦的 2023 數字安全與發展高峰論壇上，360 集團的創始人也演示了一款類 ChatGPT 的大語言模型産品，不過在演示的時候還是出現了 " 翻車 " 現象，回答錯了梅西的進球數。不過，ChatGPT 也存在類似的問題，後續還得繼續看模型的不斷訓練與叠代發展。
而依托 ChatGPT 技術發展業務的除了國内的互聯網科技企業外，作爲銀行業的領頭者，郵儲銀行方面也曾表示預計将和百度在類 ChatGPT 技術上推出反洗錢等應用，以便推動銀行在數字生态建設領域的發展。
随着 ChatGPT 及各類大型語言模型的出現，用戶将能體驗到更多可感知的 AI 性能，通過這些大型語言模型進一步豐富 AICG（AI 自動生成内容），AI 領域的發展将更進一步。可以說，今年現象級應用 ChatGPT 的運用與發展，讓人們對未來 AI 的發展充滿了好奇和想象。
在中美差距下尋找機會
ChatGPT 的出現，推動着 AIGC 的進一步發展，全世界的人工智能又向 AGI（通用人工智能，指專注研制像人一樣思考、從事多種用途機器的領域）更進一步。
目前，國内微軟、谷歌、Meta 都是國外 AI 領域發展的代表企業，國内則以百度、騰訊、阿裏、華爲等爲主。這些企業在算力方面都有足夠的技術支撐，也有一定的資金進行模型訓練，在大量優秀人才的研發下，也積累了不少算法、數據方面的經驗，在大模型領域及應用上更有機會與把握。
不過，就目前來看，中美兩國在 AI 的發展方面還是存在着一定差距。
就以推出 ChatGPT 聊天機器人的 OpenAI 爲例，背靠微軟的超算資源，OpenAI 在算力方面就與許多企業拉開了差距。
作爲擁有包括 Office 等覆蓋數億人群工具的企業，微軟憑借強大的落地能力，能夠更好地協助 OpenAI 構建屬于自己的生态系統并進行商業化落地。
雖然并不是所有美國的企業都能像它一般推出一個現象級産品，快速引發市場議論與推動行業競争，但目前來看，僅一個 OpenAI 企業也推動了美國 AI 更進一步。
另外，美國創業公司的冒頭速度也比較快，大概一天就會出現 10 來個公司。
與美方相比，暫且不說我國在數據開放共享平台的建設方面尚且不足，在算力、算法、數據方面以及資金投入上，國内企業還面臨着不少的難題。
就算力上，一般而言，設計訓練的模型越大，數據越多，訓練模型需要的資金就更多。據了解，一次集中的算力訓練大概就需要幾百萬美金，如 GPT-3 一次的訓練費用就高達 460 萬美元，總訓練成本高達 1200 萬美元。
對衆多國内企業而言，如此龐大的資金量，就像 BAT 這樣的企業投入也得先掂量掂量，更别說其他國内的初創公司了，要想在算力方面更進一步，沒有那麽多的資金就難以取得進展。
而在數據方面，國内的數據積累經驗相比美國科技巨頭而言還不夠充足與開放，數據質量也有待提高，算法上也缺乏一定的探索與創新，具有一定的慣性思維，依賴開源内容。
這些方面都拉大了中美在 AI 發展方面的差距。
不過，相對于其他國家而言，憑借國内互聯網科技企業的研發投入與國家對 AI 的重視力度，我國的人工智能進步還是巨大的，人工智能創新水平已經邁入了世界第一梯隊。雖然在人工智能人才、基礎學科建設方面還不及美國，但從全球發展格局來看，也基本形成了中美引領、主要國家激烈競争的格局。
至于中美之間的差距，一些人認爲，不能盲目地追随美國的步伐，在 AI 領域上跟着美國專注發展類 GPT 大模型。反而，在 2B（to business，面向企業）生态方面，我國可以基于語言理解以及多輪對話功能，深入諸如金融領域的應用場景，建立屬于我國的先發優勢。
總的來看，由于在 AI 領域上，中美兩國的監管、市場環境以及現有技術均有所差異，我國在新一輪的 AI 競争中還得尋找适合自身發展與重點攻克的方向。
要舍得花錢，也要看重用戶需求與團隊配合
如上所言，OpenAI 推出 ChatGPT 背後也是投入了上千萬美元進行模型訓練的。
可以說，中美在算力、算法、數據等方面的差距實際上也是雙方企業在資金投入上的差距問題。
随着未來各方競争的加劇，公司需要找到合适自己發展的方向，做好算力、算法優化才有可能争取到市場份額。目前，市場上對算力的要求越來越高，如 10 億算力才僅僅是小模型，百億級别屬于中模型，近乎千億算力的才稱得上大模型。
而在如今的時代，模型算力的級别更新得越來越快，需要投入研發與訓練的資金更是得不斷跟上，否則就有可能追不上其他企業的步伐，落後于市場發展。
再者，如今人工智能涉及的範圍越來越廣，不少産品也越來越多樣化，人們對産品的需求也越來越個性化。
就如之前随着人類與手機、電腦、汽車進行對話後，使用者慢慢習慣了該種背後賴于人工智能技術發展的便利性。随着用戶依賴度與個性化需求的提高，AI 性能的優劣與優化顯得愈發重要。
談及到我國可以基于語言理解及多輪對話功能深入金融領域等應用場景，建立屬于我國的先發優勢，主要是如今不少人工智能産品都是單輪對話，即一問一答，不依賴于上下文，雖說要求的技術較低，産品應用更加成熟，但一般僅用于取代人工工作中高度重複的标準化資訊問答如客服機器人等，難以處理用戶的個性化需求問題。
所以，基于用戶去發展更符合其需求的産品，或許也是可行的出路，畢竟不可能一味地追逐 OpenAI 等美方企業的發展方向和步伐，兩國的發展環境與監管政策也不一樣。對于更多缺乏大規模資金的初創企業而言，在匹配自身條件的基礎上去研發符合用戶需求的産品更顯重要。
當然，由于目前 AI 還尚未進入成熟發展階段，許多方向或者領域還有待使用 AI 技術去探索嘗試，在未來幾年内有可能還會叠代更新出新的生态内容與工藝形态，嘗試這些領域也未嘗不可，但要冒的風險更大就是了。
另外，在 AI 的發展過程中，更好的技術往往需要更長時間的研發、檢驗與不斷更新，也就更加需要團隊的長期配合。
在一些人看來，AI 大模型就需要創業團隊的長期協同合作，一些人從學界或者海外臨時進入中國大型互聯網企業擔任 AI 業務領域的高管後，往往會在團隊配合上出現問題，這或許一定程度上與往期團隊發展理念不相符有關。
所以，在 OpenAI 推出 ChatGPT 引發關注與使用熱潮後，不小企業肯定也對此有所 " 眼紅 "，越來越多的公司包括微軟、谷歌、Snapchat、Meta 都在人工智能領域探索上更加把力。對于這些公司而言，或許資金不算特别大的問題，可能更注重模型的訓練、技術的進步，但對那些初創企業而言，除了努力争取到投資資金外，或許還能在團隊配合、用戶需求重視度等各方面用力，走出自己的道路。
GPT 推動了不少行業發展，但也再次引發 "AI 威脅論 "
從 20 世紀 50 年代的圖靈測試到曆史上第一次人工智能研讨會上 " 人工智能 " 概念的提出，再到首台人工智能機器人的誕生、Google 人工智能 AlphaGo 的勝利、ChatGPT 聊天機器人的推出，人工智能也經曆了近 80 年的發展時間。
不可否認，人工智能的出現給人們的生活、工作等方方面面都帶來了極大的便利性。
如今 ChatGPT 的爆火，還有助于推動經曆 " 寒冬 " 的半導體行業發展重啓。現階段，GPT 系列可用于聊天機器人、智能客服等領域，未來，還将進入醫療、教育、虛拟現實等領域取得更進一步的發展。
與以往的人工智能産品相比，随着人形機器人的發展，世界還将走向通用人工智能時代。
不過，随着人工智能技術愈發精進，不少人對人工智能也更爲擔憂。如聊天機器人會傳達不正确理念、GPT 系列出現了推理能力、人形機器人外形更接近人等多方面都讓人害怕未來人工智能是否會産生意識，是否會對人類産生威脅。
作爲 OpenAI 的創始人之一，馬斯克也對人工智能産生擔憂。3 月 29 日，在 ChatGPT 持續爆火之後，包括馬斯克、圖靈獎得主約書亞 · 本吉奧等衆多知名人士在内的超 1000 人簽署了一份呼籲所有 AI 實驗室立即暫停訓練比 GPT-4 更強大的 AI 系統至少 6 個月。
在這背後，或許與 AI 的 " 瘋狂 " 有關，如讓 OpenAI 研究者都不理解的 GPT 系列推理能力的出現、難以理解預測并控制的 AI 行爲等，都讓人對 AI 的威脅性感到害怕。
當然，也并不是所有人都支持這種觀點。
如 360 創始人就表示對馬斯克請願叫停 GPT-5 研發的做法表示不贊同。
在他看來，GPT 正在與即将引領一場新的革命，将會帶來生産力、國家競争力的大幅提升，甚至他還預測 GPT-6 至 GPT-8 版本就可能出現真正的意識，甚至進化成一個新物種。
這樣的言論在不同人眼裏自然又會引發不同想法。
不過，科大訊飛股份有限公司高級副總裁也表示過，人工智能的确在效率與醫療能力的提升、環境的改善等方面發揮了重要作用。而且，他還提到了一點，那就是由于不同國家、公司、實驗室等都會争奪領先位置，所以人工智能訓練本身很難被停止。目前來看，這樣的說法也很難不認同。
不過，也不能忽略信息安全問題。
3 月 31 日，意大利政府數據保護局要求禁止 OpenAI 開發的 AI 聊天機器人 ChatGPT 在意大利的使用，很大程度上就是因爲其缺乏法律依據來證明其收集、儲存大量用戶個人數據的正當性。此外，由于三星内部員工對 ChatGPT 的誤用、濫用，其内部機密信息也恐已洩露。
而關于人工智能産生的問題也會發展到其應用的其他領域中，如教育領域就出現了學生利用 ChatGPT 進行作業造假、學術不端等現象。
說到底，AI 究竟是否會對人類産生威脅或威脅多大，或許都難以抵擋目前人工智能的進一步發展，但起碼在發展的過程中，還是得進一步完善信息保護制度、規範倫理問題并提高透明度，至少這樣還是能讓不少人放心一些。
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重大财經新聞的分析，主要針對它對我們普通人的影響，以及可能的對 A 股大盤形勢的影響。
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