評(píng)論 | 通用人工智能需要祛魅，冷靜看待“ChatGPT們”爆火

當(dāng)新的工具、新模態(tài)、新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，望洋興嘆的同時(shí)要學(xué)會(huì)“如何正確去用”。AI的本質(zhì)是讓傳統(tǒng)的行業(yè)有信心落地自己的人工智能，否則人工智能就被妖魔化了。

撰文/雷濤 編輯/趙天宇

雷濤（天云數(shù)據(jù)董事長(zhǎng)，博士后工作站企業(yè)導(dǎo)師，中關(guān)村高聚人才，“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”獲得者，擁有30多年的IT從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，于2010年開始對(duì)分布式數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)，主導(dǎo)并參與中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、工商銀行總部等多個(gè)億級(jí)大型信息化項(xiàng)目規(guī)劃建設(shè)。）

“十月懷胎、一朝分娩”。3月16日，被稱為中國版ChatGPT的百度“文心一言”正式發(fā)布。從現(xiàn)場(chǎng)展示來看，文心一言在回答的準(zhǔn)確性、邏輯性、流暢性都逐漸接近人類水平。而發(fā)布會(huì)后，外界也呈現(xiàn)出褒貶不一的評(píng)價(jià)，一時(shí)間成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。

今年以來，與AI有關(guān)的話題不斷出圈，關(guān)注度爆火：先是ChatGPT引發(fā)全民“聊天熱”，而后是號(hào)稱“最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)”的GPT-4發(fā)布；國內(nèi)大廠則紛紛跟進(jìn)新產(chǎn)品蓄勢(shì)待發(fā)。不管你是否關(guān)注科技新聞，是否使用過“ChatGPT們”，但你一定聽過以下幾種關(guān)于通用AI產(chǎn)品的言論和判斷。

▲3月16日，被稱為中國版ChatGPT的百度“文心一言”正式發(fā)布

極度神話論：通用AI將給人類帶來顛覆性的影響，所有基于認(rèn)知的工作都會(huì)被AI取代，通用AI會(huì)成為電影黑客帝國中的Matrix，變?yōu)闄C(jī)器人用來奴役人類的系統(tǒng)。

嚴(yán)重矮化論，典型的“酸葡萄”心理，認(rèn)為目前通用AI依然不值一提，ChatGPT不過是加強(qiáng)版的搜索引擎，逃脫不了“人工智障”的宿命。

過度悲觀論， 歐美AI屬于精英路線，“出生即王炸”，加上國內(nèi)GPU禁運(yùn)、芯片封鎖、“光刻機(jī)卡脖子”等客觀現(xiàn)狀，認(rèn)為中國AI還沒出生就輸了。

ChatGPT的火爆如同七年前的AlphaGo一樣，AlphaGo并不意味著AI就只能下圍棋，ChatGPT也不意味著AI只能聊天，它們的真實(shí)目標(biāo)都是工程領(lǐng)域。市場(chǎng)之所以會(huì)兩極分化，是因?yàn)闆]有自己的認(rèn)知體系，缺乏對(duì)科技行業(yè)的深刻的了解，看到的、聽到的只能算行業(yè)的冰山一角。作為一名資深產(chǎn)業(yè)從業(yè)者，必須要對(duì)“ChatGPT們”實(shí)現(xiàn)文藝復(fù)興時(shí)的祛魅。

首先，ChatGPT的成功得益于Transformer框架，但Transformer框架不是OpenAI做的。該框架源于2017年的一篇科研論文《Attention is all your need》，目前Hugging Face上Transformer開源框架的模型有13萬多，并且還在持續(xù)增加中。ChatGPT所基于的GPT-3模型在2021年被發(fā)現(xiàn)。Google和Meta處于開源的狀態(tài)，因而無論哪家公司去做ChatGPT，其理論基礎(chǔ)都是相同的。GPT-4、文心一言亦或正在路上的國內(nèi)其他大廠產(chǎn)品“存在即合理”。

其次，要把通用AI“去神秘化”，就必須回歸技術(shù)工程的本質(zhì)。大模型只是一個(gè)語言模型，當(dāng)我們拿到大語言模型并不能夠在邏輯上去判斷什么。而在行業(yè)實(shí)踐，工業(yè)也好金融也好，是需要有很深入的邏輯判斷的，而且這些邏輯是在我們?nèi)祟惖闹R(shí)結(jié)構(gòu)里的。如果想把這些知識(shí)結(jié)構(gòu)構(gòu)建成知識(shí)圖譜，成本很高。原來我們可能用一堆歸納方法陳述了一堆邏輯，現(xiàn)在我們可以用聯(lián)結(jié)主義。

舉個(gè)例子來說，中國石化要整理大概 400 多萬篇科技文獻(xiàn)，這些科技文獻(xiàn)用來支持企業(yè)測(cè)井、勘測(cè)的相關(guān)業(yè)務(wù)。但這些內(nèi)容專業(yè)化程度很強(qiáng)，知識(shí)抽象也無法以簡(jiǎn)單的聊天形式表達(dá)出來。這時(shí)通用AI的作用就體現(xiàn)了，先把幾千篇文檔扔給專業(yè)人員去做語義標(biāo)注，他關(guān)心什么以及什么關(guān)系，用標(biāo)簽用標(biāo)注，然后遷移到4.8億文本數(shù)據(jù)量的大模型上做定義。

再比如說給券商做PNN募集說明要素識(shí)別、國債收益率預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)粉飾模型，都是標(biāo)注、抽取，抽取完了以后的內(nèi)容，再放回結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，快速構(gòu)建知識(shí)圖譜。

▲ 如今GPU板卡不再是算力中心基礎(chǔ)設(shè)施的唯一選擇

最后，算法已經(jīng)迭代，新興的底層算法的邏輯使硬件的計(jì)算環(huán)境發(fā)生變化。在實(shí)測(cè)中，利用商用CPU進(jìn)行DNN訓(xùn)練的速度可以比頂級(jí)GPU訓(xùn)練快15倍,不局限于矩陣乘法的訓(xùn)練方法下，GPU可以被CPU替代。所以GPU禁運(yùn)可能就不是問題了，軟件層面的突破和底層邏輯，其實(shí)可以打破很多邊界。

ChatGPT是信息時(shí)代的產(chǎn)物，它的出現(xiàn)必然會(huì)帶來信息效率的提升，但我們沒有必要對(duì)它進(jìn)行過度解讀。因?yàn)樾畔⒈旧硭嵌鄻有缘?，一旦被你的需求?dǎo)向，就像波粒二象性一樣只能服務(wù)于目標(biāo)。

所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，一個(gè)琳瑯滿目的門戶網(wǎng)站，很殘酷地被一個(gè)簡(jiǎn)單的搜索框淘汰掉。甚至更多基于概率方法的算法，開始被先驗(yàn)決定后驗(yàn)的方法所替代，比如淘寶的商品選擇。然而，這也會(huì)帶來另外一個(gè)問題：小概率事件的大概率呈現(xiàn)，最后，我們自己把自己編織在一個(gè)文化繭里。

影響喬布斯的有一本書叫《禪與摩托車維修藝術(shù)》，核心講的就是兩個(gè)跨界的連接，所以一定要把理性的思考和感性的追求相平衡。當(dāng)新的工具、新模態(tài)、新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，望洋興嘆的同時(shí)要學(xué)會(huì)“如何正確去用”。AI的本質(zhì)是讓傳統(tǒng)的行業(yè)有信心落地自己的人工智能，否則人工智能就被妖魔化了。

出品：科普中央廚房

監(jiān)制：北京科技報(bào) | 北科傳媒

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