文 | 數字力場,作者 | 佘宗明
ChatGPT 太火了,火到新晉 " 叔圈 " 頂流張頌文都得在熱搜上避讓三分。
要完整理解 ChatGPT 的内核,原本需要了解很多技術名詞,包括但不限于——
生成式 AI、NLP(自然語言處理)、LLM(大型語言模型 ) 、ILQL(隐式語言 Q 學習)、RM(獎勵模型)、RL(強化學習)、RLHF(基于人類反饋對語言模型進行強化學習的技術 )、PMP(偏好模型預訓練 ) 、PPO(近端策略優化)……
可在讨論被引向 " 文能寫文章、武能改 Bug"" 将端掉無數人的飯碗 " 後,ChatGPT 的評論門檻已被無限拉低。
在眼下,幾乎沒有什麼話題是不能蹭上 ChatGPT 的,如果有,那就換個角度蹭蹭,實在不行硬蹭也能蹭着。
以至于,不找個陡峭的角度,都沒法從 ChatGPT 鑿出的巨型流量池裡分一杯羹。
但這個世界上的太多事物,都是興勃亡忽,來得快去得也快。
那,再過半年,還會有人像現在這樣熱議 ChatGPT 嗎?
這說的,不是 ChatGPT 的話題半衰期問題,而是 ChatGPT 的生命周期問題。
ChatGPT 留給人們的問題,遠不止于此。
" 鲲之大,一鍋炖不下 ",ChatGPT 之熱," 六問 " 能稍解。
一問:ChatGPT 是諾基亞,還是 iPhone?
諾基亞和 iPhone,分别是功能機與智能機品牌的王者,代表的也是兩個時代——一個是工業化時代,一個是智能化時代。
雖然已 " 不做大哥好多年 ",但諾基亞當年挾信号接收能力好、超長待機之利,稱霸手機市場,作為一代人心中 " 永遠的機皇 " 的諾基亞 N95,那時候更被視作高度集成化移動終端。
值得注意的是,早在 21 世紀第一個十年,諾基亞就曾想給手機加載上網功能,但它仍未跳出做功能手機的思維窠臼,最終在功能機時代領跑 14 年後,在智能機時代被迫插草賣身。
如果說,諾基亞是 " 手機 + 互聯網 ",那 iPhone 無疑是 " 互聯網 + 手機 ",順着第一性思維,喬布斯将手機看成可移動超級終端,最終用 iPhone 重新定義了手機。憑着 iOS 系統 + 硬件産品 + 軟件生态一體化的優勢,iPhone 成功掀起了移動互聯網革命。
問題來了:眼下正火的 ChatGPT,究竟是諾基亞,還是 iPhone?
目前不少科技圈大佬都将 ChatGPT 視作跨時代性産品:
馬斯克曾表示,ChatGPT 好得吓人,我們離強大到危險的人工智能不遠了;
微軟現任 CEO 納德拉認為,這是自己從沒見過的技術擴散," 這就完全等于工業革命 ";
Gmail 創始人保羅 · T · 布赫海特斷言,像 ChatGPT 這樣的人工智能聊天機器人将像搜索引擎殺死黃頁一樣摧毀谷歌," 谷歌可能隻需要一兩年時間就會被徹底颠覆 ";
京東技術副總裁何曉冬直接将 ChatGPT 跟 iPhone 相提并論:ChatGPT 是第一款真正意義上的 AI 原生的産品,就像第一款 iPhone,一面市就展現出高完整度、高體驗性和高平台性。
▲馬斯克此前曾發推盛贊 ChatGPT。
毋庸置疑,ChatGPT 代表了 AI 技術應用的新高度,就像自動駕駛技術從 L2 躍升到了 L3+ 那樣——這是個裡程碑式節點:以往是以人為主、機器為輔,現在是機器為主、以人為輔。
隻不過,ChatGPT 可能既不是諾基亞,也不是 iPhone。說 ChatGPT 不是諾基亞,是因為它跟以往的 AI 産品都有别;說 ChatGPT 不是 iPhone,隻因 iPhone 是範式革命, ChatGPT 是核聚變。
iPhone 是認知升維的結果,ChatGPT 則是 AI 技術從量變到質變的産物:跟造手機不一樣,AI 産品信奉的是 " 大力出奇迹 " ——超強的算力 + 超多的數據,帶來規模效應與網絡效應,最終擊穿阈值。
袁進輝博士将 ChatGPT 的出比作 " 登月 ",不無道理:登月不是突然就能登上的,而是發射很多次火箭後的大突破,它離不開技術的日積月累。
ChatGPT 的魔法,就是交互體驗的高流暢度加文本生成高完整度達到阈值後的創造物。
二問:内容從智力密集型變成技術 + 資本密集型産業?
這些天,很多人調侃,有了 ChatGPT 後,胡錫進要慌了—— ChatGPT 用胡錫進體寫出的文章也很 " 胡錫進 "。
這鍊接的命題是:作為超級内容生成器的 ChatGPT,将掀起内容生産領域的曆史性變革。
内容行業的上次變革,是字節跳動挾算法之力撬動的,它的改變主要在于内容推薦分發方面,機器由此取代人工成為重要的推送決策者。
ChatGPT 帶來的變革,則主要在于内容生産維度,也就是 AI" 寫手化 "。
說起來,ChatGPT 是 AIGC(人工智能生産内容)領域的典型應用與頂尖模型,而 AIGC 就被視作新一輪内容生産方式的變革。
在有些人看來,PGC(專業生産内容)、UGC(用戶生産内容)對應的分别是 Web1.0、Web2.0 時代的内容生産方式,AIGC 則是 Web3.0 時代的主流。
去年 7 月,百度 CEO 李彥宏就曾表示:AIGC 或許将颠覆現有内容生産模式,實現以十分之一的成本、以百倍千倍的生産速度,去生成 AI 原創内容。
▲ AIGC 作畫産品文心一格。
都知道,當下各個内容平台的内容源頭供給,仍有賴于媒體與文字工作者。整體上,内容生産依舊是個智力(也是苦力)密集型産業。
到了将來,ChatGPT 會不會成為 " 非靈魂寫作 " 的殺手?其實不用問都知道,答案是肯定的。
可以預見,在不久的将來,内容平台會用類 ChatGPT 工具生成大量文字、圖片、視頻内容,去降低原創内容采買成本——考慮到内容安全紅線問題,AI 替代人工的進度條會被減緩。
被稱作美國 " 今日頭條 " 的内容平台 Buzzfeed,就宣稱計劃使用 OpenAI 的 AI 技術來協助創作個性化内容。
到那時,内容從智力密集型産業變成技術 + 資本密集型産業,隻會是必然。
今天很多公衆号流水線式、産品化的寫作,到時 AI 都能幹。讀者想要多少個爆點、想看怎樣的爽文,AI 都能奉上。
對内容行業而言,是時候做好最壞的打算了,最起碼,得降低自身生成内容的可替代性——盡管 AIGC 不具備特别的創作者人格魅力,但能取代那些平庸的公式化内容。
在 " 今日頭條改變内容消費,ChatGPT 改變内容生産 " 的背景下,内容行業必将受到一次強震。
三問:ChatGPT 會從知識搬運工變成垃圾内容集散地嗎?
ChatGPT 本身不生成知識,而是知識的搬運工——它靠着自學習能力,對海量知識進行了智慧化重組;并依據海量的語料數據庫和人對話、互動,去完成撰寫文本生成任務。
鑒于知識擴散和積累是知識再創造的前提,這對知識圖譜豐富有着積極價值。
但現實問題也随之而來:ChatGPT 會從知識搬運工,變成垃圾内容集散地嗎?
科普作家張田勘就指出,就語法(規則)、邏輯和事實三個方面而言,集合了 " 語言識别 - 修正和文本分類 - 文本生成 " 能力的 ChatGPT,很少在語法上犯錯,其答案經常很順,但在邏輯和事實上經常犯錯。
就算正在研發中的 GPT 4 沒準能減少這類問題,在此過程中,仍會有大量似是而非、經不起二次校正的不可信内容出現。
即便能杜絕,ChatGPT 批量制造的大量無營養内容,也會削減整個内容池的質地。
正如藻類大量繁殖會讓池塘裡的生命窒息那樣,AIGC 量産的垃圾内容也可以 " 殺死 " 内容平台的公信力。
而在當今社會,人們缺的也不是信息密度,而是信息精度——人類社會過去幾百萬年,都在解決信息匮乏問題,但過去幾十年,要着力解決的慢慢變成了信息過剩問題。
在信息過剩的情況下," 弱水三千,隻取一瓢飲 " 會是常見的信息獲取需求," 信息的海水再多,也難止渴 " 則是普遍的信息獲取困境。
ChatGPT 恐怕會加劇這樣的困境。它會不會生産出更多民粹、極端的内容來,也挺值得觀察。
更何況,ChatGPT 被有些人诟病侵犯知識産權——美國語言學家喬姆斯基就認為,ChatGPT 是個高科技剽竊系統,從海量數據中發現規律,并依照規則将數據串連在一起,形成像人寫的文章和内容。它獲取的很多數據,本質上是未經授權剽竊而來。
這樣一來,ChatGPT 就跟這幾天出現的一堆山寨 ChatGPT 那樣,甩不掉一口 " 侵權 " 的鍋了。
四問:ChatGPT 會不會成為 " 無用階級 " 制造器?
《奇葩說》議長馬東說過:内容的本質是解決人的焦慮。
可 ChatGPT 卻讓很多人更焦慮了——因為它解決的似乎是 " 人 "。
準确來說,它讓不少人變得不重要了。
這讓人想起赫拉利在《人類簡史》中的預言:AI 将讓 99% 的人淪為 " 無用階級 "。
赫拉利說:" 我使用了 useless 這個單詞,以凸顯我們讨論的是從經濟和政治體系角度看起來的無用,而不是從道德角度的無用。"
格隆彙也梳理過,三次工業革命——從機械化到電氣化再到自動化,除了第二次(電氣化)是以 " 賦能 " 為主,其他的都是 " 替代 " 為主。
而大部分 AI 技術,都是 " 勞動替代型 ",也就是替代掉一堆人的工作。
你很難說,替代就替代了,時代總會懲罰那些不學習的人。在當今輿論場," 社達 " 的下一步是社死。
《流浪地球》台詞不是說了嗎——沒有人的文明,毫無意義。
得看到,所有的技術進步,都醞釀着反技術進步的誘因。
因而,在新事物替代舊事物的過程中,總會出現激烈的利益博弈,這會誘發反技術的 " 新勒德主義 " 盛行。盧德運動,就是典型例子。
而能否減緩新技術帶來的就業沖擊與現實摩擦,往往決定了技術能否順利落地。
▲ ChatGPT 自己對是否會替代人們工作的回答。
ChatGPT 如今已帶來廣泛的 " 失業焦慮 ",那它怎麼解決這問題?
中國互聯網大廠用教訓換來的經驗,指了個方向:科技向善。
至于怎麼向善法,得 ChatGPT 平台方去參透了。
着眼長遠,可以肯定的是,當 AI" 成精 " ——也就是越來越像人,人的處境也必然發生劇變。
五問:ChatGPT 會變成下個阿爾法狗嗎?
很顯然,ChatGPT 的橫空出世,已成 AI 發展史上繼 2016 年阿爾法狗(Alpha Go)之後的重要裡程碑事件。
可,阿爾法狗之前一鳴驚人後," 不羞答答的它 " 就在靜悄悄地開了。
這是 AI 技術發展至今的縮影。
有人概括,AI 在過去很長時間裡,都在以 5-10 年為周期經曆着波動:先是出現某個現象級的産品,讓人們驚呼 " 人工智能的春天 " 來了,密集的炒作紛至沓來;之後熱度散去,寒冬又會籠罩到整個行業,直到下一個現象級産品的出現。
迄今為止,谷歌都沒能打開阿爾法狗最高效的商業化路徑,反倒在微軟系的 ChatGPT 出來後成了 " 最大輸家 "。
ChatGPT 确實很牛,但燒錢能力驚人。
東吳證券研報分析,GPT、GPT-2 和 GPT-3 的參數量從 1.17 億增加到 1750 億,預訓練數據量從 5GB 增加到 45TB,其中 GPT-3 訓練單次的成本就高達 460 萬美元。當前開放的 ChatGPT 版本是 GPT-3.5,成本更高。
有消息稱,OpenAI 為了做出 ChatGPT,每年大概投入超 25 億美元。
有些人隻看到算法的牛,卻看不到算力成本的高——目前用一次 ChatGPT 問答,綜合成本就高達 0.8 美元。
小冰公司 CEO 李笛此前預算," 如果小冰用 ChatGPT 的方式來運行系統,現在小冰每天承載的交互量就需要花近 3 億人民币的對話成本,即使 ChatGPT 可以把成本優化到現在的 10%,也賺不回來。"
2 月 1 日,OpenAI 官方發文稱,将推出 ChatGPT 的試點訂閱計劃 ChatGPT Plus,定價每月 20 美元。
它接下來要怎麼找到賺錢場景、填補燒錢窟窿?
這不啻為是 AI 商業化能力的 " 正名之戰 "。
六問:中國版 ChatGPT 靠誰來扛旗?
自從 ChatGPT 走紅後,中國科技巨頭們也沒做 " 局外人 ":
百度:2 月 7 日,官宣了類似于 ChatGPT 的項目 " 文心一言 ",稱 "ChatGPT 相關技術,百度都有。在人工智能四層架構——芯片、深度學習框架、大模型以及最上層的搜索等應用中,百度有全棧布局 ",将在今年 3 月展開内部測試。
阿裡巴巴:阿裡版聊天機器人 ChatGPT 正在研發中,目前處于内測階段,從曝光截圖來看,可能将 AI 大模型技術與釘釘生産力工具深度結合。
京東:京東雲旗下言犀人工智能平台已聚焦文本、聲音、對話和數字人生成等四方面開展工作,将借助 ChatGPT 等相關技術成果加速我國人工智能領域的應用落地。
騰訊:2 月 3 日,申請的 " 人機對話方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質 " 專利獲授權,與 ChatGPT 原理相似。
三六零:公司前期在 AIGC 技術上有相關投入,但所形成的全部成果均僅作為公司内部自用的生産力工具使用,尚未進行商業化,公司的類 ChatGPT 技術的各項指标,與 ChatGPT 相比尚有代差。
(字節跳動也被曝出人工智能實驗室(AI Lab)正在開展類似 ChatGPT 和 AIGC 的相關研發,未來或為 PICO 提供技術支持,但已辟謠。)
▲阿裡被曝正内測阿裡版 ChatGPT。
在以 ChatGPT 為代表的 AI 競争中,科技巨頭們掀起的軍備戰迹象已隐約可見。
因為它們都想抓住下一個時代。
而就雲計算能力積累與數字化基礎設施完備度而言,未來最有希望在 AIGC 應用市場上領跑的,也依舊是坐擁技術與市場之利的美國和中國。
但這注定是個長跑項目,雖說先行優勢也很關鍵。
做 "ChatGPT" 不是做 PPT。光是那些多模态大數據積累和強化學習能力強化,就需要不低的投入和不短的時間。
要知道,就在這兩天,谷歌為了應對 ChatGPT 而快速推出的 AI 聊天機器人 Bard,就受演示視頻中出現答題答錯了的影響,股價一度跌去近 10% 市值,損失高達 1200 億美元。
國内大廠們,又做好充分準備了嗎?
對于這些問題,龐麥郎在《我的滑闆鞋》中唱的那句詞,或許挺适合作答:
時間,會給我們答案。
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