ChatGPT：科技狂潮中的泡沫与机遇，中国AI如何应对？

ChatGPT与Excel 2年前 (2023) lida

56 0 0

文章主题：ChatGPT, AI, 科技产业, 机会

🎉ChatGPT🔥：科技创新界的超级明星，短短几个月内掀起全球热议风暴！去年ChatGPT的诞生震惊世界，微软的拥抱让其影响力迅速攀升，再到GPT-4的闪电出击，科技圈的热情高涨难以平息。🌍各国关注聚焦，科技产业迎来罕见的全球热潮，虽有质疑声，但其对沉寂科技领域的振动能量不容忽视。💰资本目光重新聚焦，舆论热度飙升，ChatGPT成功点燃了人们对核心科技的关注热情，成为推动行业创新发展的强大力量！🔥SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT、科技创新、全球热议、微软融合、GPT-4、科技热潮、核心科技关注”等。

但在无数关于 ChatGPT 的讨论中，我们也可以看到一些 ” 非理性 ” 的成分。比如有人 ” 恨铁不成钢 “，质疑为什么新一轮 AI 创新又是外国公司主导，也有人将 ChatGPT 和 OpenAI 过度神话，甚至贬低中国 AI 产业的付出与成绩，更有人盲目看衰甚至阴谋论 ChatGPT，认为中国不必要跟风 AI 技术。

🌟随着AI技术的日益成熟，泡沫般的讨论仿佛成为了其成长过程中的标签。中国的AI实力已经在业界熠熠生辉，中国科技巨头在AI领域的卓越表现，让我们有足够的信心去审视ChatGPT带来的变革。👩‍💻不必回避，它的出现确实引发了深思——如何理性分析其潜力与挑战？让我们以开放的心态，迎接这场技术革新带来的所有可能，让智慧的泡沫为科技进步添砖加瓦！🌍

不需要紧张，不必盲目忌讳，更不需要为之焦虑。

正视机会，认清底蕴，着眼未来，或许才是此刻面对 ChatGPT 的正确态度。

机会

坦然正视 ChatGPT 的一切

🌟ChatGPT引领AI革命，NLP技术再创新高度🔍🔥ChatGPT的横空出世，无疑将对话式AI与NLP技术推向了前所未有的高峰，其在各领域的产品革新性无可置疑🌈。GPT-4的升级，更是带来了令人惊叹的”智能涌现”现象，让生成式AI和大语言模型的效能更上一层楼💡。它与搜索、办公软件的融合，昭示着ChatGPT作为科技领域的新兴力量，具有广泛且深远的影响🔍。无论是消费者日常体验，还是企业应用中的创新突破，AI技术带来的可能性无法忽视🌈。让我们共同期待并拥抱这个由ChatGPT开启的新篇章，一起见证AI技术如何重塑世界🚀！#ChatGPT革命 #AI新高度

🌟ChatGPT热潮背后：冷静看待科技泡沫风险🔍诚然，ChatGPT的崛起无疑引发了全球热议和投资狂潮，它像科技界的明星一样熠熠生辉。然而，我们必须警惕过度的热情可能带来的误导。就像科技风口中常有的现象那样，资本炒作和舆论追捧往往伴随着市场的泡沫风险`(💰💥)`。有声音指出，短短几个月内其市场价值被高估了，背后可能存在水分`(👀)`。未来，随着大批创业者和资金的涌入，行业繁荣的背后也可能隐藏着市场的动荡 `(🔥)`。我们曾见证类似的情况——元宇宙初期备受追捧，随后科技巨头们纷纷调整策略 `(🌐💔)`。ChatGPT的发展路径同样值得持续关注，以防重蹈覆辙。在享受技术创新带来的便利的同时，投资者和企业家应保持理性，避免盲目跟风`(🚀≠💰)`。让我们共同期待一个健康、可持续的科技生态系统 `(🌱)`。

而具体到 ChatGPT 本身，会发现其本身具有几个方面的问题：

🌟【ChatGPT技术局限】虽然AI智慧强大，但仍存在泛化不足的问题，导致生成内容冗余且无价值。在专业领域，它可能混淆视听，将纳兰性德误认为明代才子，甚至在基础学科如物理、化学上犯错。不论进步到GPT-4，小学奥数和中学文科难题，AI仍难以精准解答。🔍—📝【技术与挑战】ChatGPT的智能虽显眼，但其局限性不容忽视，模型泛化能力下隐藏着生成无意义内容的风险。在学术严谨的领域，它可能会对历史人物年代产生混淆，物理化学的基本定理也可能被错误解读。即使升级到GPT-4，这些问题依然存在，诸如小学高等数学和中学科目的难题，AI的解答准确度仍有待提高。🎓—📝【ChatGPT与知识边界】尽管技术日新月异，ChatGPT的能为虽显著，但其局限性不容忽视，特别是在专业深度和精确性上。它可能会在文学常识中犯错，物理化学的基本原理也可能被混淆。即使到了GPT-4阶段，诸如复杂的数学问题和文科测试，AI的能力仍有待突破。💡—📝【ChatGPT与知识鸿沟】尽管进步显著，ChatGPT的局限性在于其泛化能力下产生的无效信息和学科错误。无论技术如何迭代到GPT-4，它在小学高等数学、中学科目的解答上仍存在局限，揭示了AI与人类智慧的差距。📚—📝【ChatGPT与知识精确度】面对ChatGPT的智能，我们需看到其能力的限制，尤其是在专业领域的精准性。即使到了GPT-4，它在解决基础数学题和文科难题时仍有瑕疵，这是技术与知识深度之间的一道鸿沟。🎓—📝【ChatGPT与教育挑战】尽管ChatGPT带来了便利，但其在学术问题上的局限不容忽视，即使是高阶问题，如小学奥数和中学文科，AI的正确解答仍需人类智慧的辅助。🌟

🌟ChatGPT虽已崭露头角，但在模型定制与深度应用上仍有待突破💡。尽管OpenAI近期推出了一些开发者友好工具，增强了其灵活性，但对于打造专属于某个垂直领域的专业解决方案，ChatGPT的脚步似乎还略显蹒跚。\🚀目前，它在知识领域和特定需求的满足上，相较于成熟的行业产品，存在一定的局限性。未来，期待看到更多定制化功能的升级，以满足各行业对智能化服务的深度需求。🔥

3. 商业路径不清晰，在价值形成与商业出口等方面还需加强，除了将 ChatGPT 与办公、搜索等应用结合外，它的进一步商业可能性与应用开发逻辑还有待探索。

正视 ChatGPT 的优点与缺点，是我们把握这个机会的开始，而必须看到的是，中国 AI 产业面对 ChatGPT，并没有难以跨越的难关，反而却有着能够弥补其不足的优势。

底蕴

中国 AI 已做好准备

ChatGPT 的本质，是 GPT-3 预训练大模型的升级加强版与开放体验接口。自 2018 年预训练大模型成为深度学习新的风潮后，中国 AI 极速跟进了这个领域。几年以来，预训练大模型所需的基础设施，包括 AI 算力体系、数据集、算子库、深度学习开发框架、AI 开发工具、基础模型等一系列基础设施，中国都已经具备。于是我们能够看到，3 月份百度的文心一言已经正式发布。

我们第一时间尝试了文心一言的效果，可以看到在知识增强和检索增强等百度专属的技术能力加持下，其很多方面的表现是可与 ChatGPT 媲美的。

更为关键的是，就像 OpenAI、DeepMind、谷歌、Meta、微软在探索各自的大模型应用，中国 AI 产业也在探索差异化的预训练大模型应用。

比如说百度文心大模型，在知识增强等领域探索了大模型的技术差异化，通过知识增强技术与深度学习方法结合，模型效果更好，训练部署效率更高，并且让模型拥有更强的可解释性。此外，腾讯混元大模型、阿里 ” 通义 ” 大模型、国家队中科院自动化研究所 ” 紫东 · 太初 “、智源研究院悟道系列大模型等，让我们看到了中国在大模型领域的多元布局。

除了体系丰富之外，各个厂商也探索了多种多样，且具有中国特色的大模型应用体系。比如百度文心一言，第一时间与百度的搜索、信息流等应用进行了融合；阿里也透露将生成式 AI 技术与钉钉进行紧密结合，落地在云钉一体的战略当中。

总体而言，在多模态、知识增强等技术领域，中国 AI 都有着自己的底蕴。

认清我们的底蕴与优势，再来看 ChatGPT 的机会，会发现别是一风景。

未来

向行业的长跑才刚刚开始

ChatGPT 带来的价值，绝不仅仅是一款对话应用，或者是 NLP 大模型的训练与部署，就像 2016-17 年 AlphaGO 的爆火，最终带来了全球对 AI 产业链的关注与投入，最终在各个领域推动了产业智能化、社会智能化。

AI，从来都是一场长跑比赛，争的不是一时的风头与流量，而是在长时间与广袤的产业空间中，如何让新技术带来价值。

在 ChatGPT 带来的新风潮下，我们注定会看到概念炒作与盲目投资，看到一地鸡毛。这些是必然经历的，但最终的重点，还是用 AI 解放生产力，释放产业价值。

互联网诞生于欧洲原子能研究中心，但最终在中国完成了 ” 互联网 +” 的经济奇迹；苹果打造了 iPhone，但最终中国厂商让全世界用上了智能手机。ChatGPT 确实也不诞生于中国，但 ChatGPT 仅仅是通用型的 AI 技术产品，它要落地到行业当中，才能真正地发挥作用，促进社会生产力的大爆发——而让 AI 走向行业，融入产业，却是中国企业所擅长的。

比如说，很多人会好奇为什么华为没有入局 ChatGPT 的浪潮。这个问题背后有一个核心逻辑，就是华为与互联网企业在业务布局与商业逻辑上有区别，这一区别也自然而然体现在 AI 技术的积累与应用上。事实上，华为有非常雄厚的大模型技术积累，可以说是中国做大模型探索的第一梯队。早在 2021 年，华为云就发布了盘古系列大模型。此后，华为云一直在行业与产业的大模型融合方向上发力，在电力巡检、金融风险识别、矿山安全保障、气象预报、药物研发等领域实现了大模型落地。所以，即便华为在攻坚生成式 AI 技术，也必然会聚焦 toB 赛道，与行业、产业需求进行紧密结合，而非我们一般意义上认为的类 ChatGPT 应用——这也与华为云坚持的 “AI for Industries” 一脉相承。

3 月 31 日，在博鳌亚洲论坛期间，华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow 田奇出席了 ” 人工智能赋能美好生活 ” 主题分享环节，他认为：”AI for industries 将成为人工智能新的爆发点。AI 奇点来临，人工智能将极大地促进人类生产效率的提升，应用场景也将从热门的互联网场景扩大深入到各行各业，带领人类进入智能世界。就像电力的发明一样，如果只是作为照明来使用，并不能极大推动人类生产力的进步，只有进入了千行百业的生产系统，才会推动整个社会的生产效率提升。”

这段话既阐述了 AI 技术真正焕发价值的方向，也展现了中国 AI 的优势所在，是让 AI 走向行业，让 AI 融入产业。以华为云为例，自成立之初就开始探索深度学习模型的基础技术、AI 开发工具，并将其于云计算产业进行紧密结合。在第二阶段，华为云开始推动 AI 技术于行业 Know-How 结合，为行业 AI 打造基础设施。基于盘古大模型的通用能力，打造了盘古气象大模型、盘古矿山大模型、盘古电力大模型、盘古药物分子大模型等。

在第二阶段的基础上，华为云还推动了大模型与行业具体任务结合，将大模型价值带到行业生产核心系统。比如基于盘古电力大模型，针对无人机电力巡检细分场景推出了盘古电力巡检大模型，解决了无人机智能巡检系统中的小样本学习、主动学习、增量学习等问题。

在海洋、医药、气象等大量领域，都可以看到华为云这样的中国科技企业，是如何将大模型的价值带到行业当中，塑造为真正的生产力。坚持践行 AI for Industries，走向行业生产系统，在各个行业领域找到 ” 抓手 “，加速千行百业智能升级，进而推动 AI 走向大众生活，这个思路已经成为了华为云长期践行的发展战略。

面对 ChatGPT 的最关键态度，是我们要看到未来，看到中国 AI 始终走在正确的道路上。ChatGPT 会成为这条路上新的推动力，但却不可能改变这条路本身，不可能改变中国 AI 的整体节奏与步伐。

正视他人所长，快速学习，跟紧机会毫无疑问是正确的，同时发挥自身优势，坚定完成 AI 技术向行业的长跑，更是中国 AI 的正道。在未来，我们也可以期待华为云升级盘古大模型，期待盘古大模型在通用对话能力外，有更多面向行业的全新能力升级。就让我们理性保留和把握这份期待，去拥抱中国产业智能化的万物生长，去推动中国 AI 核心技术的步步为营。

他强由他强，明月照大江。