防止PPT撞了GPT的腰

　　在科技舆论场，去冬今春的超级流量明星，无疑就是ChatGPT。
　　ChatGPT这个聊天机器人谈不上完美，在训练不完全的领域还有＂人工智障＂之嫌，但作为首款＂通用生产力工具＂，它能吟诗作对、翻译、撰写程序甚至诊病开方，且结果经常令人信服。即使是业内很多专家，都经历了从不屑一顾、将信将疑、亲身测试直到惊叹不已的过程。
　　近期举办的各类学术论坛与产业峰会上，ChatGPT作为主角＂火出了天际＂，演讲者次第登台，各式相关＂PPT＂美轮美奂，似乎国内技术迎头赶上已经指日可待。笔者了解到的情况是：一大批相关课题正在申请经费，无论＂本业＂是否与此紧密关联；一大批相关产业项目正在筹划，无论是否具备科研的实力。一些参会者笑称，会议重点已不是ChatGPT，而是＂ChatPPT＂。
　　＂ChatPPT＂也让一群骗子发现了商机，很多打着ChatGPT概念的小程序、客户端粉墨登场，好奇者付费进去试用，才发现原来是个＂李鬼＂，和原版相去甚远。
　　＂ChatPPT＂还往股市里添了把火。虽然还没有任何成熟产品落地，但A股相关板块炒作迹象明显。不少公司经历了大涨大落，很多追风网民又被＂套牢＂＂收割＂。近日，沪深交易所对多家所谓＂ChatGPT概念股＂发出监管函，要求解释是否真正掌握核心技术，是否存在可持续的盈利模式等。
　　这样炒热ChatGPT，从引起关注、促进行动的角度，自然是有益的。但是，对于＂ChatPPT＂的无脑追逐，或者表面热捧实际另有所图，＂搂草打兔子＂，能赚一把是一把，却属于揠苗助长，过犹不及。
　　从2016年3月＂人工智能＂写入国家＂十三五＂规划纲要至今，我国对人工智能的发展给予了高度关注，无论是规模或技术都取得了跨越式发展。据不完全统计，我国现有人工智能企业超过1000家，部分已拥有自主研发的智能大模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解能力，在专利数量、智能搜索、云计算、图像识别、语音识别、内容创作等方面，处于国际人工智能发展的第一方阵。但是，我国在核心专利、基础理论、底层架构、算力支撑等方面与顶级企业相比还有较大差距。ChatGPT的横空出世是件好事，正好让我们认识到了差距所在。
　　专业人士都知道，ChatGPT虽然实现门槛很高，但其应用的分项技术并无革命性的突破，而是科研人员利用已有的技术不断训练、反馈和改进而来，是各项技术创新＂涌现＂的结果，是步步为营、水到渠成、量变到质变的胜利。
　　从算力上来说，像GPT-3.5之类的大模型需要大量先进制程的GPU并行计算，而我国目前已经难以获得如此高性能的GPU；在算法上，GPT-2.0以上的先进演化模型并没有开源，因此＂用PPT描绘研发蓝图，实际模仿、升级、包装＂的道路已经难以走通，必须走出独立自主的路线；在开发人员上，OpenAI的科学家是国际公认的深度神经网络顶流团队，绝大多数科研机构都难望其项背。
　　科技部部长王志刚在今年全国两会＂部长通道＂上说，ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法，计算方法有进步。就如同大家都能做出发动机，但质量是不同的。踢足球都是盘带、射门，但要做到像梅西那么好也不容易。
　　ChatGPT是个高资本密集度、高技术壁垒的领先产品，难以用蜂拥而上的方式短期建功，需要的是科学工作者尊重规律、求真务实、精益求精、久久为功，将更多的资源和灵活的机制用于支持关键领域、关键机构、关键人物的科技创造。笔者采访的众多专家认为，我们亟须加强顶层设计，加快核心人才培养，推动基础理论创新，大力扶持新型算力基础设施，探索＂大型科技企业+重点科研机构＂的产研协同创新模式，以促进人工智能行业系统性、创新性发展。
　　最不宜的，就是一哄而起，遍地开花，以＂ChatPPT＂的方式哗众取宠，既挥霍社会资源，也影响市场竞争的公平，更严重的是耽误了人工智能关键技术的发展。（黄晓勇）