chatgpt概念火爆讨论（ChatGPT新观察：抑制泡沫，耐住性子）

如何在小WiFi中安装驱动和使用ChatGPT:新观察克制气泡，保持耐心

ChatGPT在推出两个月内就有1亿月活用户，成为历史上增长最快的消费应用。如何理解 爆炸 这个非凡的应用？目前新技术的发展面临哪些挑战？人工智能将如何引领全球新的产业变革？火热的新技术带来巨变的，也需要一份冷静的冷思考。

距成熟仍任重道远

最近ChatGPT几乎一夜之间就传遍了全世界。因其逻辑流畅的对话和交互能力，备受关注和讨论。在它诞生之前，人工智能发展缓慢，甚至被解读为 变冷 。现在，新技术又被各行各业广泛关注，各种投资机构也有所耳闻，相关概念在资本市场被炒得火热。

外界总是将ChatGPT视为这波创新浪潮的点。其实这个突破点不是ChatGPT，而是大语言模型。 长期从事AI智能对话机器人研发的前微软(亚洲)互联网工程院常务副院长、萧冰公司CEO李迪告诉记者，所谓大规模语言模型，就是利用大规模文本数据进行训练，生成自然语言的人工智能模型。ChatGPT不是技术本身，它只是 大模型和。。

的成功。大语言模型和。意味着曾经阻碍人工智能自然语言处理发展的技术瓶颈被打破，也预示着这条技术路线将在未来五年产生诸多创新。

北京致远人工智能研究所研究员马磊说投资界和互联网行业都在迫切寻找新的增长点和创新点。这种新技术应用的出现正好满足了社会的期望，引起了全世界的广泛关注。

而且ChatGPT的技术成熟度还有很大的提升空间。多位人工智能技术专家坦言，以ChatGPT为代表的大语言模型的调试还处于 手工作坊 ，其基础技术标准和模型尚未形成行业共识。

李迪说 调试与测试。是这项技术的重中之重。训练好模型后，要让一个模型更有用，更符合商业规律，至少需要9倍的资金成本和时间成本。

为什么ChatGPT s英语输出成绩远大于汉语？是因为OpenAI花了大量的调试精力在英文数据上，而不是中文内容上。 他说。

世界与中国。美国各大商业巨头纷纷加速布局。在国际上，微软发布了最新版本的必应搜索引擎和ChatGPT支持的Edge浏览器。微软首席执行官纳德拉说搜索引擎开创了一个新时代。 美国搜索巨头谷歌立即跟进。2月初，谷歌开发的聊天机器人Bard进行了展示，并计划大范围推广。

国内企业也加紧布局。百度宣布将于3月推出中国版ChatGPT。，阿里、腾讯、小米、字节跳动、易车等互联网科技公司也加入到相关领域进行研发。d和布局。也有地方 。跟进和。并宣布支持头部企业打造标杆ChatGPT大模型。

科技巨头成本高企，行业将重新洗牌

业内人士认为，ChatGPT所展现的技术潜力将迅速渗透到更多的服务场景中，成为众多行业和领域的重要工具，催生颠覆性的、更清晰的应用。但技术还处于早期，本身就存在很多问题，无法回避。

，ChatGPT的流行主要是因为技术范式的改变，带来了新的用户，并没有成熟的应用商业场景。在美国，目前绝大多数用户是写论文的学生，其他用户更多是尝鲜者。，由于计算能力和数据规模的限制，t

资料显示，为了让ChatGPT的语言合成结果更加自然流畅，OpenAI共享了45TB的数据和近1万亿的单词来训练模型。这大致相当于1351万本牛津词典。一次培训的费用就高达数千万美元。

除了培训成本，运营成本同样惊人。据一位了解ChatGPT研发的内部人士透露，公司每年要为每个用户支付几十块钱用于ChatGPT在线服务时计算能力的消耗，而达到更好交互质量的训练需要大量的资金和硬件支持。

中国工程院院士吴认为，计算能力水平的提高和大规模应用推动了预训练大模型的出现。ChatGPT的出现使得前期训练模式商业化，这是一个很大的进步。但其应用仍有一定的局限性。 它仍然是一家依赖于大量计算能力的公司，能够负担得起如此大规模的支持。世界上还是有少数公司。 他说。

无论是用ChatGPT做 ，还是做游戏中的角色(NPC)，成本可能都是企业无法承受的。这在游戏界是有先例的。业内人士表示，之前有一款游戏引入了AI驱动的NPC，但后来并没有普及。主要原因是成本高，NPC与游戏玩家的高质量对话可能会产生每个用户一年2000元的运营成本，这是游戏公司无法承担的。

，如何形成新的商业模式还不确定。其中，ChatGPT准确率低的问题不容忽视。

，人工智能技术在虚假信息、学术抄袭、泄露隐私、舆论导向等方面的社会风险。会因为使用了巨大的数据规模而被进一步放大。OpenAI也承认ChatGPT 有时写下看似合理但不正确或荒谬的答案。。

面对挑战，为什么ChatGPT依然让各大公司蠢蠢欲动？业内人士认为，因为这是一个颠覆现有商业版块的大好机会。

对于一个行业的挑战者来说，他有机会利用一场技术范式的革命，在一定的时间窗口内获取新用户，支出就是获取客户的成本。 李迪。

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对于牢牢占据市场的大公司而言，这是一场不得不参加的“保卫战”。面对新技术带来的降维打击，如果不跟进，只可能被淘汰。

在国际人工智能联合会理事会前主席、香港科技大学教授杨强看来，“大模型”的发展速度远比业界想象得快。他认为，今后人工智能的商业版图将会走向两个类别，一类是有资源投入，可以做预训练的大公司、大机构，没有特定任务预先做一个模型，成为市场上“赢者通吃”的领先者。另一类是对不同的应用内容进行小模型的训练的垂直行业，将诞生很多“小而美”应用场景。

抑制泡沫，打破“时间壁垒”比“技术壁垒”更重要

随着ChatGPT带来的算法突破，不少企业纷纷宣布在机器人、智能语音/视觉、AIGC智能写作等领域加快研发，新一轮基于内容生产的人工智能应用，有望不断落地，拓展泛AI技术在现实生活中的覆盖范围。

腾讯前沿科技研究中心主任王强认为，以ChatGPT为代表的新技术有望迅速落地多个场景在搜索引擎领域，通过技术融合优化现有搜索模式，提供更准确信息；在教育、医疗、广告营销、电子商务等专业服务领域，提供内容服务，甚至替代部分初级的专业工作；与智能网联汽车、智能音箱、智能电视等新智能载体结合，满足受众的内容需求。

多位专家认为，ChatGPT的出现可能引发新一轮人工智能科技竞赛，在大语言模型领域的全球竞争已趋白热化。

“OpenAI的成功，就是因为它真的耐着性子，耐着寂寞完成了调试工作。”李笛认为，现在最需要的是经验、人才和耐心，潜心钻研技术，保持研发定力。

一些行业巨头、地方 开始出现“大干快上”的苗头，一些投资人开始挖掘人才。美团联合创始人王慧文在社交媒体发帖称出资5000万美元打造“中国的OpenAI”，望揽业内顶级研发人才。

“一些人现在搞ChatGPT，一看半年前，还在搞元宇宙、区块链，不少资本缺乏坐冷板凳的精神，缺乏工匠精神。现在更需要打破的是‘时间壁垒’，而不是‘技术壁垒’。”

一名业内人士表示，“有的研发人员工资预期一下翻了几番，产品还是一样，竞赛式的盲目扩张必然造成算力资源的无谓浪费。”

今年2月初，我国某家初创公司发布智能程序号称向ChatGPT宣战，并上线相关产品，但不久后，其微信小程序便无法打开。

杨强认为，应避免行业的泡沫，推动产业稳定发展，减少过度开发、集中上马、资源浪费等问题。，针对ChatGPT可能出现的学术伦理规范、社会秩序等问题，应号召业界进行推演，并在技术研发中采取备案、语料库筛查等方式予以规避。（记者郭宇靖、吉宁、张漫子）

来源新华每日电讯

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