聊天机器人ChatGPT的突破和风险挑战

聊天机器人ChatGPT的突破和风险挑战

作为第一个消费级人工智能（AI），聊天机器人ChatGPT风靡全球。那么，相对于之前的AI，ChatGPT有哪些突破，AI的突破性进步对人类意味着什么？我们是否需要担心它作恶？在这一轮AI竞赛中，中国会掉队吗？

与以往类似聊天机器人相比，ChatGPT的智能化程度的确有大幅提升，其文本交互能力接近于人类水平，具体又表现在具备强交互、强理解和强生成三大能力上。以ChatGPT为代表的AIGC（利用人工智能技术生成内容）技术将促使AI产业迎来拐点，进一步带动生产力变革。ChatGPT背后的大模型技术及应用范式，将极大冲击现有人工智能产业研发路线，发展方式或将迎来新拐点。但从目前使用情况来看，ChatGPT类的人工智能应用也带来诸多风险挑战。

ChatGPT为何轰动？

就计算能力与现有的技术而言，ChatGPT是第一个消费级AI爆款。ChatGPT是第一款面向消费者的AI应用，主要功能为与用户进行智能化的聊天对话，属于偏任务型的多轮对话和问答系统，是公众第一次亲身体验现代人工智能的强大功能。ChatGPT背后主要是由GPT-3.5大模型支持。作为第3.5代GPT模型的衍生模型，ChatGPT充分发挥了监督指令微调（Instructiontuning）和从人类反馈中强化学习（RLHF）等技术作用，能够理解多轮对话，表现更接近人类。因此，它比2016年AlphaGo“阿尔法狗”战胜世界冠军更具有轰动效应。

ChatGPT能够带来比AlphaGo更大的冲击波，实现的条件是什么？

ChatGPT的实现离不开大算力加持。OpenAI对其研发和运营的投入是巨大的，目前OpenAI训练高度依赖于微软AzureAI超级计算机支持，另据估算，ChatGPT训练一次成本约为460万美元。此外，ChatGPT运营成本高昂，按照百万级别用户量计算，每月运行成本约为300万美元。

ChatGPT会让人类大规模失业吗？

技术突破性的进展会带来产品与应用的变革。最直接的就是，ChatGPT推动人机交互方式进化，继而会推动人机对话在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景的不断深化应用，使得相关行业客服效率提升、人力成本降低。另外，ChatGPT将助力AIGC探索落地，包括在软件代码编写、工业设计、分子结构预测等科研生产领域探索应用，帮助缩短研发周期、降低试验成本。目前以ChatGPT为代表的AIGC主要还是辅助人类，方便人们快速、灵活地生成内容。未来如何利用具备创新性的工具进行原创创作，将成从业者的核心竞争力。

ChatGPT会作恶吗？

ChatGPT幻觉指模型过于自信，生成的内容与提供的源内容无关或不忠实，有时会出现听起来合理，但不正确或荒谬的答案。与此同时，随着ChatGPT应用增长，人们会对AI产生越来越多的信任。ChatGPT幻觉来自两个方面，一是训练数据本身，二是训练方法。AI是通过海量数据训练出来的，因此这一缺点也与大数据的问题一样：数据很精确但错得离谱。围绕ChatGPT的新一轮有害信息和犯罪，已经在路上。AI伦理、算法偏见、信息茧房、侵犯版权、网络诈骗、网络暴力、种族主义、性别歧视等，一个也不会少。另外，ChatGPT自称不得表达政治观点或从事政治活动，但已有的一些回答案例很明显有“它”的倾向甚至价值观。还有，不管ChatGPT实际理解或事实内容如何，内容审核者都会偏好更长的答案，不管质量，先拿字数凑。

ChatGPT未来会怎样发展？

以ChatGPT为代表的AIGC技术，将促使AI产业迎来拐点，进一步带动生产力变革。ChatGPT背后的大模型技术及应用范式，将会极大冲击现有人工智能产业研发路线，发展方式或将迎来新拐点。目前还面临技术成熟度不足、成本高等各种问题，并且如何与现有治理体系相协调也要进一步研究。从ChatGPT现在的使用情况来看，ChatGPT类的人工智能应用已经带来了诸多风险挑战，对此国家相关法律政策也在陆续出台。随着社会持续关注，人工智能等新技术的发展和治理也越来越受到重视。

中国会被落下吗？

当前，我国大模型底层技术布局薄弱，虽然已涌现一批大模型，但均从谷歌提出的Transformer等基础模型衍生而来，当前大模型底层技术、基础架构均由国外头部企业掌握，且部分模型不开源仅提供接口服务，我国技术存在“卡脖子”隐患。在这样的背景下，谷歌和百度宣布推出类似项目，我认为这是企业自身的商业逻辑，同时也为大家提供了更多选项，我作为用户乐见其成。另外，谷歌、百度等企业在大规模语言模型这一技术领域有着较深技术积累，一些前沿技术已经服务于我们所熟悉的翻译、智能客服等场景，至于这次推出新项目的效果，让我们拭目以待。