ChatGPT：AI革命背后的机遇与挑战

ChatGPT与Excel 11个月前 lida

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文章主题：聊天机器人, 人工智能, 自然语言处理, 深度学习

自去年ChatGPT发布以来，其被微软整合至Bing搜索引擎，以及GPT-4迅速投入使用，都使得关于ChatGPT的话题在这几个月里引发了全球性的关注和讨论。这种热度堪称空前的火爆，充分展现了科技产业在全球范围内难得一见的全球性盛况。尽管其中可能存在一些“虚火”，但我们必须承认，ChatGPT为相对平淡的科技领域带来了一股强大的活力，重新激发了资本、舆论和社会各界对核心科技的关注。

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。

新技术诞生之时，似乎总是伴随着诸多争议与讨论。以人工智能技术为例，尽管我国在该领域已取得了显著的进步，但并不意味着我们可以盲目乐观。相反，我们应该以更加理性和客观的态度去审视ChatGPT等新技术所带来的影响。正如啤酒生产过程中必不可少会产生泡沫一样，新技术的普及与争议往往相伴随。因此，在AI技术不断发展的今天，我们需要保持清醒的头脑，理性对待各种可能出现的问题，从而确保这一领域的持续健康发展。

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

对于曾体验过ChatGPT的朋友来说，无不被其革命性的对话AI技术和NLP能力所折服。在各个领域和产品中，ChatGPT的出现无疑是一次AI技术的重大突破。特别是到了GPT-4这一代，其“智能涌现”的效果更是令人瞩目，推理、识图等能力都达到了生成式AI和大语言模型的前沿。 already，ChatGPT的技术已经通过与搜索、办公软件的结合，证明了其在科技领域的广泛适用性。无论是消费者端还是企业应用，ChatGPT都展示了AI技术的无限可能，这是我们不能忽视的机会。

然而，随着众多投资者和企业家对这项技术的“过度赞誉”，我们也需要在评价ChatGPT时保持客观。首先，正如其他科技热潮一样，ChatGPT的火爆现象也反映了资本运作、舆论推动的必然性。有媒体报道称，仅在3月份，ChatGPT就引发了规模高达千亿美元的市场活动，这其中是否存在一定的夸大其词之嫌呢？许多创业者及资本纷纷涌入ChatGPT领域，跟随潮流的资本和人才会在一段时间后引发市场混乱，这与此前各位对元宇宙的热情如出一辙，然而，许多科技巨头已经在今年悄悄撤回了元宇宙的投资。

而具体到 ChatGPT 本身，会发现其本身具有几个方面的问题：

尽管AI的能力受到一定限制，但其在语言生成方面的强大表现仍然值得关注。由于模型泛化性的技术逻辑，AI可能会生成大量看似无意义，但在某种程度上却具有实际价值的废话。在专业领域中，例如文学和历史等领域，AI的表现并不理想，甚至会出现将明代文学家纳兰性德说成明代的错误。此外，AI在一些基本物理和化学公式的回答上也可能出现失误。即便到了GPT-4这一较为先进的版本，AI在面对一些小学奥数题目以及中学文科题目时，仍存在无法正确回答的情况。

尽管OpenAI已经推出了一系列针对开发者的插件以提高模型的定制化程度，但ChatGPT目前仍面临在特定领域知识或需求方面无法形成行业产品的挑战。

在商业发展道路上，ChatGPT 的潜在价值和应用前景仍然不够明确，尤其是在价值创造和商业出口环节。尽管将 ChatGPT 与办公和搜索等现有应用相结合是一种可行的尝试，但为了充分发挥其商业潜力，我们还需要深入探讨其在其他领域的应用可能性以及开发逻辑。

正确认识 ChatGPT 的长处和短处，是我们抓住机遇的起点。值得注意的是，我国 AI 产业发展过程中并非无法克服 ChatGPT 的挑战，实际上我们具备诸多可以弥补其不足的优势。

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。