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打开ChatGPT |AI新时代即将到来,中国怎么办?专家:需加快开发ChatGPT平替算法

日期: 来源:封面新闻收集编辑:封面新闻

封面新闻记者 张越熙

几乎是一夜之间,ChatGPT掀起了现象级的风暴。这个聊天机器人诞生2个月用户就破亿,其强大的能力超乎人们的想象。但实际上,关于ChatGPT的讨论自2022年下半年开始,借由当下的爆火,资本市场似乎找到了新的乐园,科技赛道玩家们也开始狂欢。

ChatGPT带来的改变是什么?中国如何赶上ChatGPT的潮流?浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林指出,中国赶超ChatGPT潮流,AI算法突破是关键,我国需加快开发ChatGPT平替算法,为在该全新领域获得优势打好地基。

三个客观条件

为本轮人工智能飞跃发展奠定基础

ChatGPT带来的改变是什么?要先追溯人工智能发展的历史。盘和林指出,人工智能概念其实在上世纪50年代已经出现,但人工智能真正发展的时间只有20年,被大众认知的时间不足十年,一般认为本轮人工智能发展受益于三个客观条件:

其一、算法变革。深度学习神经网络算法的优化,使得机器学习能力改善,能够更好的将通过数据进行训练。

其二、数据爆发。互联网带来数据爆发,互联网平台企业手中握有大量数据,算法是开采方式,那么数据就是石油。

其三、算力提升。以GPU为主力的终端算力和以超算服务器为主力的云端算力,以算力堆叠的方式解决了算力瓶颈问题。

综合看,ChatGPT的成功关键是因为算法优化。算法的技术解析过于复杂,他举例:比如ChatGPT能够结合上下文语义来获取补充信息,传统人工智能是一问一答,或者超过几问几答,人工智能就忘记了之前的问题,但ChatGPT的问答是连续的,你能够通过回答ChatGPT问题的方式来补充信息,改善了人和AI答非所问的情况,可能一开始你提的问题ChatGPT无法给出答案,但补充若干信息后,ChatGPT就理解了你的提问,给出了有用的答案。

他指出,上下文语义算法探索的不止OpenAI,但当前形成应用的,只有OpenAI。对于语义的整体把握是ChatGPT的算法优势,可以说是算法循序迭代的结果,从早期的GPT1.0到GPT3.0,再到ChatGPT,很显然OpenAI在算法上进行了数年迭代。

而与此同时,和算法优化伴随而来的,是OpenAI数据积累方式的改善。前文提到,数据是AI发展的关键,AI有算法后需要学习,而AI使用人数增加,可以对AI学习产生正反馈,ChatGPT也要求试验人员对ChatGPT给出的答案进行评分,从而进一步加速了ChatGPT数据积累的过程。

所以ChatGPT已经形成正反馈。由于语义的理解能力增强,ChatGPT可以为内容创作者、论文作者、代码作者提供有效的帮助,而用户获得帮助的同时,也在不断加强ChatGPT的能力,帮助其成长。科技发展往往有一个奇点,一但越过奇点,科技将进入加速阶段。所以当前ChatGPT的热度是有道理的。

中国赶超ChatGPT潮流

AI算法突破是关键

中国如何赶上ChatGPT的潮流?盘和林认为,需要做到三点:

首先,要引入ChatGPT。ChatGPT是工具,在AI应用领域,其能够为自媒体和程序员提供很大的助力,这是生产力工具,是能够为我国带来效率的。

其次,中国需要ChatGPT的平替算法。“我国有很多ChatGPT概念公司,这些公司大部分准备用ChatGPT算法为基础,来推出AI应用工具。”他用两个原因表达了对这种路径的担忧:第一未来ChatGPT可能要收费,如果没有自己的算法,容易受制于人。其二国内并没有开放chatGPT在国内端口,即便开放端口,未来文化差异也会导致一些使用障碍。所以,需要开发适合自身的算法来对ChatGPT进行替代。如果AI算法上没有突破,那么开发再多的AI应用也是没有意义的。

最后,盘和林指出,还要平衡好AIGC的监管规则。主要是两点:第一点是知识产权的问题。诸如绘图AI的作品会体现某位画家独有的风格,是因为AI在数据训练的时候输入了这位画家的一些作品,由于算法黑箱,AI的输出很难和输入的训练数据产生关联,比较合理的办法是在AI进行数据训练的时候就向数据来源方支付费用。

第二点是输出内容的问题。AI如果输出了不合“公序良俗”的内容,谁来负责?负多少责任?由于AI开发企业也并非有意,内容的问题当然不能按主观错误进行处罚。

综上,可以看到ChatGPT已经成为生产力的一部分,对内容创作、对程序员来说,已经成为生产力工具,而这也是当前硅谷大佬追捧ChatGPT的原因,但将视角转移到中国,还是会存在这样或者那样的问题,阻碍了中国类似优秀算法的出现。ChatGPT赶上谷歌搜索,可能还有一段路要走,但如果ChatGPT已经从玩具进化到工具,随着数据训练量级的提升,其追上各类搜索只是时间问题,这就使得我国在算法上的探索必须抓紧,否则怕是要在这个全新领域再次受制于人。

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