ChatGPT出现的喜与忧

　　ChatGPT自2022年11月30日对外发布，截止2023年1月，月活用户已突破1亿，这是迄今为止用户增长速度最快的互联网应用。本文讲ChatGPT出现的喜与忧。
　　＂喜＂在于我看到了人类的AI技术到达了一个公认的拐点，不再被戏称为＂人工智障＂，它可以成为一项比人类更高效的生产力工具。
　　＂忧＂在于该技术来自美国，中国极有可能被这项新技术卡脖子，就如芯片一样，生成式AI同样是基础技术，可以重构人类生产力。生产力低，便会落后。
　　AI技术的发展，从Machine Learning，到Deep Learning，中美的起点，其实基本一致，从发展时间看，中美并没拉开差距。为何美国总能够抢先出现Alphago，Dall.E，Stable Diffusion，ChatGPT等令人震惊的技术，这是值得反思的问题。ChatGPT是什么
　　ChatGPT是美国OpenAI公司研发的一个聊天机器人，也是一种生成式AI，由AI生成聊天内容。这是基于OpenAI 2020年推出的人工智能文本类大模型GPT-3加强版的一个应用，用来证明GPT大模型的智能化水平。
　　ChatGPT的推出，其实是OpenAI狙击竞争对手的结果。OpenAI 22年底了解到竞争对手，计划上线聊天机器人产品，于是在暂缓正在研发中的GPT-4，提前上线了基于强化版GPT3的ChatGPT应用。ChatGPT意味着什么
　　聊天机器人，并不是一种新的应用。比如银行的智能客服，本质也是聊天机器人。为什么ChatGPT受到如此广泛的关注？因为ChatGPT与人类互动的水平，已经远超用户的固有认知。可以用来写作文，可以制定商业计划，可以用来写广告文案，也可以用来替换Google、百度等搜索引擎查询人类需要的信息。
　　文案写作。日益增长的个性化网页、电子邮件等网络空间，用以支持销售和营销战略，甚至提供更好的售后服务，都将催生大量的文案写作需求。这些短小精悍、格式相对固定的宣传式话语，再加上相关从业人员工作压力大、预算不高等特点，这一领域将是文案写作型AI实现自动化与写作增强方案的最佳用武之地。
　　代码生成。如今在该领域，生成式AI的应用已经带来了质的提升，程序开发人员的生产力和创造力都被极大增强。但如果打开想象，我们甚至可以设想，将来借助更好的生成式AI，普通消费者（非专业程序开发人员）也将有能力自行创作程序代码。基于提示的学习（Learning to prompt，译注：一种新的AI训练方式）将有可能成为最终的高级编程语言。
　　媒体/广告。我们大可畅想自动化广告代理的潜力——它将能针对不同的消费者来优化广告文案与创意。
　　在一些可见的场景，ChatGPT在效率上已经超过人类，为经济社会发展能够提供更高的生产力水平。ChatGPT的技术壁垒
　　ChatGPT的技术竞争力，在于预训练大模型GPT-3，这背后是领先的算法、庞大的标注数据集，和庞大的GPU算力。
　　首先，算法主要取决于算法工程师的创新能力，OpenAI当前不足千人的规模，超过90%是算法工程师。人才是产品竞争力的根本，有专业的人才，专注地做一件事，成功的概率一定大于试图多点开花的企业。
　　其次，数据集方面。GPT模型训练需要大量数据集。但庞大多样的互联网数据，需要经过专业标注，才能达到更好的收敛效果。
　　最后，算力方面，训练GPT3需要的GPU算力（数千张NVIDIA GPU A100），每月需】消耗数百万美元。在GPT3预训练模型基础上调优（fine-tune），也会继续消耗更多的算力。其成本开销，非寻常企业能够承担。国内类GPT产品如何
　　最看好的是百度文心大模型，https://wenxin.baidu.com/ernie3
　　百度文心体验
　　从体验效果上看，文心更多承载一种自主技术的希望，与ChatGPT对标，似乎还有较长的路走。ChatGPT对中国的影响
　　ChatGPT具有成为一项新的＂卡脖子＂技术的潜力。
　　当城市、金融、元宇宙等基础设施建设都依赖国外的生成式AI技术，我们便随时可能被限制技术出口，从而在多个领域止步不前。
　　我们在AI领域的基础科学投入、人才培养、企业扶持方面，似乎需要做一些结构化变革，才能让我们国家的基础技术再上一个台阶。