盤和林：ChatGPT掀起關注熱潮，AI新時代即將到來，中國怎麽辦？

　　意見領袖 | 盤和林

　　ChatGPT火了，從2022年下半年到2023年上半年，關於ChatGPT的討論熱度依舊不減。持續的熱度也帶火了ChatGPT背後的公司OpenAI，1月23日微軟宣布追加數十億對OpenAI的投資，而美國數字媒體公司BuzzFeed宣布計劃使用ChatGPT開發商OpenAI提供的人工智能技術來協助創作個性化內容。

　　ChatGPT帶來的改變是什麽？人工智能概念其實在上世紀50年代已經出現，但人工智能真正發展的時間只有20年，被大眾認知的時間不足十年，一般認為本輪人工智能發展受益於三個客觀條件：

　　其一、算法變革。深度學習神經網絡算法的優化，使得機器學習能力改善，能夠更好的將通過數據進行訓練。

　　其二、數據爆發。互聯網帶來數據爆發，互聯網平台企業手中握有大量數據，算法是開採方式，那麽數據就是石油。

　　其三、算力提升。以GPU為主力的終端算力和以超算伺服器為主力的雲端算力，以算力堆疊的方式解決了算力瓶頸問題。

　　綜合看，ChatGPT的成功關鍵是因為算法優化。算法的技術解析過於複雜，這裡舉幾個例子：比如ChatGPT能夠結合上下文語義來獲取補充信息，傳統人工智能是一問一答，或者超過幾問幾答，人工智能就忘記了之前的問題，但ChatGPT的問答是連續的，你能夠通過回答ChatGPT問題的方式來補充信息，改善了人和AI答非所問的情況，可能一開始你提的問題ChatGPT無法給出答案，但補充若乾信息後，ChatGPT就理解了你的提問，給出了有用的答案。上下文語義算法探索的不止OpenAI，但當前形成應用的，只有OpenAI。對於語義的整體把握是ChatGPT的算法優勢，可以說是算法循序迭代的結果，從早期的GPT1.0到GPT3.0，再到ChatGPT，很顯然OpenAI在算法上進行了數年迭代。

　　而與此同時，和算法優化伴隨而來的，是OpenAI數據積累方式的改善。前文提到，數據是AI發展的關鍵，AI有算法後需要學習，而AI使用人數增加，可以對AI學習產生正反饋，ChatGPT也要求試驗人員對ChatGPT給出的答案進行評分，從而進一步加速了ChatGPT數據積累的過程。

　　所以ChatGPT已經形成正反饋。由於語義的理解能力增強，ChatGPT可以為內容創作者、論文作者、代碼作者提供有效的幫助，而用戶獲得幫助的同時，也在不斷加強ChatGPT的能力，幫助其成長。科技發展往往有一個奇點，一但越過奇點，科技將進入加速階段。所以當前ChatGPT的熱度是有道理的。

　　中國如何趕上ChatGPT的潮流？個人認為，我們要做三點：

　　首先，要引入ChatGPT。ChatGPT是工具，在AI應用領域，其能夠為自媒體和程序員提供很大的助力，這是生產力工具，是能夠為我國帶來效率的。

　　其次，我國需要ChatGPT的平替算法。我國有很多ChatGPT概念公司，這些公司大部分準備用ChatGPT算法為基礎，來推出AI應用工具。但我希望這些企業關注兩點：第一未來chatGPT可能要收費，如果沒有自己的算法，容易受製於人。其二國內並沒有開放chatGPT在國內端口，即便開放端口，未來文化差異也會導致一些使用障礙。所以，我們要開發適合自身的算法來對ChatGPT進行替代。如果AI算法上沒有突破，那麽開發再多的AI應用也是沒有意義的。

　　最後，我國要平衡好AIGC的監管規則。這裡主要是兩點：第一點是知識產權的問題。諸如繪圖AI的作品會體現某位畫家獨有的風格，是因為AI在數據訓練的時候輸入了這位畫家的一些作品，由於算法黑箱，AI的輸出很難和輸入的訓練數據產生關聯，比較合理的辦法是在AI進行數據訓練的時候就像數據來源方支付費用。第二點是輸出內容的問題。AI如果輸出了不合“公序良俗”的內容，誰來負責？負多少責任？由於AI開發企業也並非有意，內容的問題當然不能按主觀錯誤進行處罰。

　　綜上，我們看到ChatGPT已經成為生產力的一部分，對內容創作、對程序員來說，已經成為生產力工具，而這也是當前矽谷大佬追捧ChatGPT的原因，但將視角轉移到中國，我們還是會存在這樣或者那樣的問題，阻礙了中國類似優秀算法的出現。ChatGPT趕上谷歌搜索，可能還有一段路要走，但如果ChatGPT已經從玩具進化到工具，隨著數據訓練量級的提升，其追上各類搜索只是時間問題，這就使得我國在算法上的探索必須抓緊，否則怕是要在這個全新領域再次受製於人。

　　(本文作者介紹：浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員)