评论通用人工智能需要祛魅，冷静看待ChatGPT们爆火

　　当新的工具、新模态、新技术出现时，望洋兴叹的同时要学会＂如何正确去用＂。AI的本质是让传统的行业有信心落地自己的人工智能，否则人工智能就被妖魔化了。
　　撰文/雷涛 编辑/赵天宇
　　雷涛（天云数据董事长，博士后工作站企业导师，中关村高聚人才，＂吴文俊人工智能科学技术奖＂获得者，拥有30多年的IT从业经验，于2010年开始对分布式数据和机器学习进行产品研发，主导并参与中国移动、中国联通、工商银行总部等多个亿级大型信息化项目规划建设。）
　　＂十月怀胎、一朝分娩＂。3月16日，被称为中国版ChatGPT的百度＂文心一言＂正式发布。从现场展示来看，文心一言在回答的准确性、逻辑性、流畅性都逐渐接近人类水平。而发布会后，外界也呈现出褒贬不一的评价，一时间成为社会关注的热点。
　　今年以来，与AI有关的话题不断出圈，关注度爆火：先是ChatGPT引发全民＂聊天热＂，而后是号称＂最先进的人工智能系统＂的GPT-4发布；国内大厂则纷纷跟进新产品蓄势待发。不管你是否关注科技新闻，是否使用过＂ChatGPT们＂，但你一定听过以下几种关于通用AI产品的言论和判断。
　　▲3月16日，被称为中国版ChatGPT的百度＂文心一言＂正式发布
　　极度神话论： 通用AI将给人类带来颠覆性的影响，所有基于认知的工作都会被AI取代，通用AI会成为电影黑客帝国中的Matrix，变为机器人用来奴役人类的系统。
　　严重矮化论， 典型的＂酸葡萄＂心理，认为目前通用AI依然不值一提，ChatGPT不过是加强版的搜索引擎，逃脱不了＂人工智障＂的宿命。
　　过度悲观论，  欧美AI属于精英路线，＂出生即王炸＂，加上国内GPU禁运、芯片封锁、＂光刻机卡脖子＂等客观现状，认为中国AI还没出生就输了。
　　ChatGPT的火爆如同七年前的AlphaGo一样，AlphaGo并不意味着AI就只能下围棋，ChatGPT也不意味着AI只能聊天，它们的真实目标都是工程领域。 市场之所以会两极分化，是因为没有自己的认知体系，缺乏对科技行业的深刻的了解，看到的、听到的只能算行业的冰山一角。作为一名资深产业从业者，必须要对＂ChatGPT们＂实现文艺复兴时的祛魅。
　　首先，ChatGPT的成功得益于Transformer框架，但Transformer框架不是OpenAI做的。 该框架源于2017年的一篇科研论文《Attention is all your need》，目前Hugging Face上Transformer开源框架的模型有13万多，并且还在持续增加中。ChatGPT所基于的GPT-3模型在2021年被发现。Google和Meta处于开源的状态，因而无论哪家公司去做ChatGPT，其理论基础都是相同的。GPT-4、文心一言亦或正在路上的国内其他大厂产品＂存在即合理＂。
　　其次，要把通用AI＂去神秘化＂，就必须回归技术工程的本质。 大模型只是一个语言模型，当我们拿到大语言模型并不能够在逻辑上去判断什么。而在行业实践，工业也好金融也好，是需要有很深入的逻辑判断的，而且这些逻辑是在我们人类的知识结构里的。如果想把这些知识结构构建成知识图谱，成本很高。原来我们可能用一堆归纳方法陈述了一堆逻辑，现在我们可以用联结主义。
　　举个例子来说，中国石化要整理大概 400 多万篇科技文献，这些科技文献用来支持企业测井、勘测的相关业务。但这些内容专业化程度很强，知识抽象也无法以简单的聊天形式表达出来。这时通用AI的作用就体现了，先把几千篇文档扔给专业人员去做语义标注，他关心什么以及什么关系，用标签用标注，然后迁移到4.8亿文本数据量的大模型上做定义。
　　再比如说给券商做PNN募集说明要素识别、国债收益率预测、财务粉饰模型，都是标注、抽取，抽取完了以后的内容，再放回结构化的知识图谱，快速构建知识图谱。
　　▲ 如今GPU板卡不再是算力中心基础设施的唯一选择
　　最后，算法已经迭代，新兴的底层算法的逻辑使硬件的计算环境发生变化。 在实测中，利用商用CPU进行DNN训练的速度可以比顶级GPU训练快15倍,不局限于矩阵乘法的训练方法下，GPU可以被CPU替代。所以GPU禁运可能就不是问题了，软件层面的突破和底层逻辑，其实可以打破很多边界。
　　ChatGPT是信息时代的产物，它的出现必然会带来信息效率的提升，但我们没有必要对它进行过度解读。因为信息本身它是多样性的，一旦被你的需求导向，就像波粒二象性一样只能服务于目标。
　　所以你会发现，一个琳琅满目的门户网站，很残酷地被一个简单的搜索框淘汰掉。甚至更多基于概率方法的算法，开始被先验决定后验的方法所替代，比如淘宝的商品选择。然而，这也会带来另外一个问题：小概率事件的大概率呈现，最后，我们自己把自己编织在一个文化茧里。
　　影响乔布斯的有一本书叫《禅与摩托车维修艺术》，核心讲的就是两个跨界的连接，所以一定要把理性的思考和感性的追求相平衡。当新的工具、新模态、新技术出现时，望洋兴叹的同时要学会＂如何正确去用＂。AI的本质是让传统的行业有信心落地自己的人工智能，否则人工智能就被妖魔化了。
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