請ChatGPT寫一篇介紹生成式人工智能的文章，它生成的文章標題頗能體現(xiàn)人類愛與恐懼交織的情緒——“釋放生成式人工智能的創(chuàng)造力：改變科技并引發(fā)對人類的威脅”

很少有技術像生成式人工智能這樣，受到的評價如此分化。所謂生成式人工智能（AIGC），是指能夠根據(jù)提示生成文本、圖像或其他信息的人工智能系統(tǒng)。去年11月誕生的ChatGPT是其中最知名的代表。

(資料圖)

追捧者認為它和互聯(lián)網(wǎng)、鉛字印刷術、電的發(fā)明同等重要，微軟聯(lián)合創(chuàng)始人蓋茨說：“人工智能有能力改變世界?！笨謶终哒J為它是“人類未來文明的最大風險之一”，特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克猜測它有可能控制甚至毀滅人類文明。不屑一顧者認為“它的智商甚至不如狗”，圖靈獎得主楊立昆斷言，“5年內，就沒人用ChatGPT了。”

在本文寫作過程中，記者請ChatGPT寫一篇介紹生成式人工智能的文章。它生成的文章標題頗能體現(xiàn)人類愛與恐懼交織的情緒——“釋放生成式人工智能的創(chuàng)造力：改變科技并引發(fā)對人類的威脅”。

令人興奮也令人困惑

對生成式人工智能的追捧來自它超乎人類預期的強大能力。ChatGPT所基于的大模型GPT-4在各種測試中的表現(xiàn)令人吃驚：順利通過統(tǒng)一律師考試，得分高于90%的人類考生；參加生物奧林匹克競賽，擊敗了99%的人類考生；還在大學藝術史、生物學等課程考試中名列前茅。

對生成式人工智能的恐懼來自人們對它的困惑——它的能力從何而來，連開發(fā)者都無法完全明白。這與過去的程序完全不同，傳統(tǒng)上，程序員開始編寫代碼前，在腦中已經(jīng)設計好了，可以解釋機器要做什么。但人工智能基于的機器學習模型本質上是“黑匣子”，研究人員并不全然知道它如何生成內容。復旦大學大數(shù)據(jù)研究院教授趙星說：“人們將數(shù)據(jù)一股腦往模型里面扔，至于出來的是什么，卻沒有明確的預期?！焙苊黠@，在技術層面上，生成式人工智能存在內生不確定性。

不管人們對生成式人工智能的態(tài)度如何，它的火熱卻是不爭的事實。ChatGPT推出兩個月后，月活躍用戶就達到了1億，成為有史以來增長最快的應用程序。緊隨ChatGPT，中美主要科技企業(yè)接連推出了各自的生成式人工智能產品。PitchBook數(shù)據(jù)顯示，僅在2022年，生成式人工智能賽道就發(fā)生了78筆投資，總融資金額超過13.7億美元，幾乎相當于過去5年的融資總和。自從iPhone出現(xiàn)以來，人們對一項新技術能夠改變行業(yè)的信念從未如此之深。云計算公司紛紛跟進，開發(fā)、銷售基于大模型的產品；電子商務公司希望借生成式人工智能改變經(jīng)營模式；社交媒體平臺上充斥著機器人寫的帖子……

面對生成式人工智能可能帶來的風險，監(jiān)管、規(guī)范的呼聲也逐漸增強。歐洲數(shù)據(jù)保護委員會于4月13日表示，正在成立一個特別工作組，幫助歐盟各國應對ChatGPT，促進歐盟各國之間的合作。4月11日，我國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布了《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，擬規(guī)范生成式人工智能在我國的開發(fā)及應用。

被改變的生產邏輯

人們對于人工智能的理解被重塑了。一位國內咨詢行業(yè)的從業(yè)者告訴記者，2023年業(yè)界討論的人工智能和2022年討論的人工智能已經(jīng)不一樣了，之前人工智能產業(yè)更多是基于算法做知識圖譜，而2023年之后人工智能意味著大模型、生成式人工智能、自然語言交互。

實際上，這種定義的變化，意味著人類未來生產模式邏輯的改變。

一方面，生成式人工智能能夠強化人工智能技術對傳統(tǒng)產業(yè)融合滲透和改造質效。就如同ChatGPT已經(jīng)可以提供智能咨詢、文稿編寫、代碼編寫、翻譯等基礎工作，生成式人工智能也可以覆蓋文本、音頻、圖像、視頻等基本內容模態(tài)，同時還能進行跨模態(tài)生成，從而賦能各類細分行業(yè)推動生產力提升。未來，從感知走向認知，人工智能創(chuàng)造能力會不斷增強，走進人類的日常生活，賦予萬物智能。

另一方面，相較于專業(yè)生成內容（PGC，Professional Generated Content）和用戶生成內容（UGC，User Generated Content），生成式人工智能成本更低、內容更加豐富，人工智能實現(xiàn)了從甄別、推薦作用到內容創(chuàng)作者的角色轉換，將成為新一代全行業(yè)生產力工具。

以OpenAI為代表的新技術路線采用千億參數(shù)的大模型訓練，在理解需求時也會更加接近人類的思維方式。舉例來說，過去我們在與智能音箱的對話中，常常會遇到語音助手表示不知道的情況，這是因為其背后的知識圖譜相對靜態(tài)。今后，如果有了生成式人工智能技術加持，智能音箱就可以根據(jù)外界的信息綜合判斷，以概率方式給出答案，這更加符合人類與世界交互的特點。

此外，生成式人工智能也有望帶動數(shù)字內容創(chuàng)作、元宇宙、虛擬人等新興領域加速發(fā)展。

已有“百模大戰(zhàn)”之勢

過去半年，國產大模型萬眾矚目。大模型（LLM）是指具有大量參數(shù)的機器學習模型，可以在訓練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。大模型被用來構建GPT這樣的生成式人工智能模型。

今年3月16日，百度推出搭載文心大模型的文心一言，對標ChatGPT。百度稱文心一言是“新一代知識增強大語言模型”，擁有人類反饋的強化學習、知識增強、檢索增強和對話增強等能力。

百度之后，一大批巨頭企業(yè)跟進發(fā)布大模型。4月8日，華為更新盤古大模型。4月10日，商湯科技推出商量SenseChat。4月11日，阿里巴巴推出通義千問。再之后，360、字節(jié)跳動、科大訊飛、京東、騰訊、美圖……幾乎所有的中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭都相繼下場。對互聯(lián)網(wǎng)巨頭們來說，這場“大模型之戰(zhàn)”不得不打，因為這已直接關系到市場對于企業(yè)發(fā)展前景的判斷。

放眼全球，中國在大模型數(shù)量上絕不落后。據(jù)科技部人工智能發(fā)展研究中心5月底發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，當前國內10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個，大有“百模大戰(zhàn)”之勢。

不過，與市場熱烈呼聲形成對比的是，國產大模型的使用體驗并未驚艷四座。在訓練數(shù)據(jù)上，國內大模型距離ChatGPT也有一定差距。業(yè)內人士認為，雖然不少企業(yè)宣布接入大模型，但通用大模型距離實際應用還有段距離。

跟上突然切換的賽道

這場人工智能賽道的切換是突然的，許多國產大模型訓練得還不夠完備。人們現(xiàn)在看到的ChatGPT實際上也是多年累積的結果。2019年，OpenAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼完全接手這家公司時，OpenAI資金鏈瀕臨斷裂，業(yè)界幾乎都不看好通用大模型這條賽道。

后來的故事世人皆知，微軟用數(shù)十億美元成功“喂”出ChatGPT，重新點燃了人們對大模型的興趣和期待。

當前，中國在人工智能應用技術領域發(fā)展迅速，如計算機視覺、智能語音、自然語言處理等，但在底層算法理論和開發(fā)平臺等基礎技術領域發(fā)展節(jié)奏緩慢。

6月中旬，中國工程院院士、我國通信領域權威專家鄔賀銓曾公開表示，在中國從事人工智能研究的技術人員不算少，但具有架構設計能力和生成式人工智能數(shù)據(jù)訓練提示師水平的人才仍然短缺。AIMiner發(fā)布的2022年人工智能全球最具影響力學者榜單中，美國在機器學習領域頂尖科研學者數(shù)量上占據(jù)絕對優(yōu)勢，位居全球第一，而中國僅居第四。

也許生成式人工智能有多火熱并不那么重要，只有從源頭做起，才能真正抓住人工智能技術浪潮的主動權。

在本次世界人工智能大會上，不僅有30多款國內外大模型亮相展會，還有一系列聚焦大模型基礎問題的論壇。也有企業(yè)如華為，宣布將發(fā)布大模型訓推一體化解決方案，幫助解決行業(yè)痛點。這些努力都將推進國產大模型更好地夯實基礎、協(xié)調開發(fā)，共建完善的開發(fā)生態(tài)圈。

（文章來源：解放日報）

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