ChatGPT凭什么‘出圈’？揭秘科技巨头背后的聊天力与行业影响🔥对话ChatGPT，解锁未来语言

最近，无论刷抖音还是看新闻，你都会莫名发现被ChatGPT刷屏。它到底凭什么“出圈”？

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当然，有些人可能会质疑ChatGPT的创新仅仅停留在表面，看似炫酷却不实用。然而，许多业界专家和企业家却对其未来的广泛应用持有积极期待，他们看到了潜在的巨大变革可能。比如，在金融领域，ChatGPT或许会推动风控、投资策略的智能化升级；在医疗行业，它或将助力精准诊断和个性化治疗方案的制定；教育上，它可能会颠覆传统的教学模式，提供更个性化的学习体验；而在制造业，其自动化程度将有望大幅提升生产效率。每个领域的领军者都有可能对ChatGPT带来的机遇与影响有自己独特的见解。让我们拭目以待，看这个AI巨头如何引领行业走向新的高度。🚀

为此，上游新闻将专题采访高校教授、相关行业领军企业及技术专家，漫谈他们心中的ChatGPT。

本期嘉宾：张洪宇，重庆大学大数据与软件学院院长、教授。

与传统搜索引擎大不同 ChatGPT可更好地理解人类语言

问：ChatGPT是如何实现聊天的？它和人类学会语言的逻辑和方式有什么不同？

🌟ChatGPT引领自然语言革命：🔥高能大模型展现通用AI潜力🌟🔍ChatGPT的崛起，让自然语言处理领域刮起一股强劲旋风！它以惊人的精准度和灵活性，展示了强大的自然语言理解能力，仿佛拥有了通用人工智能的雏形。🚀 若要深入了解ChatGPT的工作原理，不妨跟随两步关键路径：📚首先，GPT-3.5这位巨无霸模型，通过海量预训练，犹如一位博学的图书馆员，遍览维基百科、书籍等知识海洋，汲取单词间概率关系的精髓。📝然而，生成的回答虽丰富多样，却像一面镜子，映射出语言质量的双面性——清晰流畅与语法疏漏并存。那么，如何确保ChatGPT的回答既准确又易读呢？优化算法和用户指导将是关键，让我们共同期待其在AI道路上的不断精进。🎓记得关注最新动态，一起见证技术的进步！👇#ChatGPT #自然语言理解 #通用人工智能

🌟ChatGPT的智慧升级！🚀通过🔥基于用户反馈的强化学习🔥，这款AI语言大师持续优化其预训练模型，使之与您的每一份期待无缝对接。它可以像老朋友一样，耐心地聆听问题，然后迅速给出精准的答案，开启无限对话循环，让交流变得轻松愉快！🌍无论何时何地，只需轻轻一问，就能享受到高质量的互动体验。🔥ChatGPT，陪伴你的智慧之旅！🌟

🌟语言艺术，ChatGPT开启新纪元🔍！借助大数据与超算之力，它以符号为桥，连接现实与知识海洋。📚海量文献中，智慧如泉涌，解决问题的思维模式却深藏不露。🤔我们惊叹其能力，但对其学习机制的探索仍需破茧成蝶。💡未来研究，揭示逻辑之谜，期待更深度的认知飞跃！🏆一起期待ChatGPT如何引领语言学习的新篇章！🌟

问：ChatGPT与我们此前使用的网络搜索引擎，有哪些技术革新？

🌟搜索引擎优化秘籍🔍：网络搜索并非总能精准解读语意，往往受限于技术瓶颈。首先，自然语言处理的挑战在于它难以捕捉关键词背后的微妙含义，就像解开复杂谜团般困难。其次，知识结构的构建是个大问题，面对海量信息，如何提炼并理解其中的专业知识是一道难题。最后，问答系统虽强大，但缺乏深度思考，只能泛泛提供答案，无法生成洞见性的解析。🚀💡关键词索引时代，搜索引擎在历史数据海洋中搜寻线索，然而精确导航的能力有待提升。优化搜索体验，我们正面临语言理解、知识结构和智能整合的革新之路。SEO专家们，让我们一起探索如何突破这些限制，让搜索结果更加精准且富含价值吧！🌐

ChatGPT背后的语言模型能够更好地理解人类语言的描述和数据中的知识，甚至可以通过再次询问的方式明确具体需求。此外，ChatGPT也能够根据模型学习过的海量历史数据，自动生成一些匹配的内容作为回答。这样，人们无需花费时间和精力去鉴别、筛选、整合搜索回来的结果，这无疑是搜索引擎的一次革命。

重庆已初步具备研发类似产品的条件 但仍需探索

问：ChatGPT对实现数字产业化，产业数字化会有哪些影响和推动？

张洪宇：ChatGPT强大的自然语言处理能力可以更好地理解用户需求，挖掘数据中的知识，解决不同数据描述中的随机性和不确定性。这些能力正是突破数字化挑战的一大关键，对推动数字经济和实体经济深度融合具有重要作用，可以加快企业数字化转型，进一步推动智慧城市、智慧经济的发展。

ChatGPT能在现有产业的基础上提供多种更智能的服务产品，如机器人客服、辅助教育、法律顾问等等。同时，ChatGPT具备不错的代码生成能力，它可以将用户的具体开发需求转变成可供程序员参考的代码，进一步提升数字化的工作效率。例如，作为程序员的编程助手，在汽车软件开发中，一些初步代码和文档可以通过ChatGPT自动生成，可以很大地提高软件开发效率。

问：重庆目前人工智能水平如何？是否可实现研发属于自己的ChatGPT？

张洪宇：达到ChatGPT当前版本的水准需要付出大量的物力、人力和智力。训练一个大规模预训练语言模型需要大量的计算资源（如网络，存储，GPU等）；ChatGPT的训练中又依赖于大量人工标注信息，这些也需要大量的人力成本；ChatGPT的训练需要更为先进的算法，这也离不开专业技术的智力支持。

重庆在实现类似ChatGPT产品上有一定优势：《重庆市数字经济“十四五”发展规划》中提到“到2025年，建成算法开发、服务支持、运营保障、资源配置于一体的国家级超级计算资源集聚高地”，这些高性能超算中心能够为训练ChatGPT提供一定的算力支持；重庆市作为中国西部文化科教中心，具备充足的人力资源储备，能提供人力支持；重庆大学等高校，特别是重庆大学大数据和软件学院，具有很强的人工智能、服务计算、软件开发相关科研能力，这为实现ChatGPT提供了智力支持。

当然，构建ChatGPT是一件极其昂贵的事情，仅以其背后依赖的模型的早期版本GPT-3在训练过程中消耗的计算资源为例，据估算相当于约300万~460万美元。构建ChatGPT还需要很强的云计算基础设施和AI平台，以及经验丰富的人才。

总而言之，我认为重庆目前已初步具备研发类似ChatGPT产品的条件，但如果要达到现在ChatGPT的水准，可能还需几年时间的探索与完善。

ChatGPT能进一步提升“代码智能”的研究应用

问：在ChatGPT推出后不久，微软也发布了类似的New Bing，据媒体评测，体验甚至更好。这是否意味着它可以快速迭代进化。

张洪宇：快速迭代进化是可以的。ChatGPT自2022年11月发布以来，受到了全世界的关注，收到了很多反馈意见。截至2023年2月27日，ChatGPT已有5次版本迭代。根据前述模型训练方法的叙述，其采用了强化学习方法，根据用户反馈进行模型迭代，而这期间大量用户的使用记录可用于进一步训练模型。因此，利用更多的数据和计算资源，结合用户的反馈，能够让ChatGPT和New Bing快速迭代进化。

问：除了作诗、写作，未来ChatGPT还可以与哪些领域进一步合作？

张洪宇：ChatGPT可能被用在几乎所有与自然语言理解相关的领域中。同时，我想重点说明它在软件开发中的应用。自动化、智能化一直是软件技术发展的核心目标之一。我早在2016年就开创性地提出了基于深度学习的代码推荐技术，展示了人工智能在软件开发中的应用潜力，工作发表在软件工程顶会FSE 2016中，目前已经收到近560次引用。之后，我又提出了一系列数据驱动的，AI赋能的软件开发技术，如代码搜索、自动摘要、代码生成，缺陷检测等技术，推动了“代码智能”这一新研究领域的发展。ChatGPT的出现会进一步提升“代码智能”的研究与应用。例如，作为程序员的编程助手，ChatGPT可以检索相关编程知识，编写初步程序，检查软件中的质量问题和安全问题等。

上游新闻记者 付迪西

编辑：母晓婧

责编：彭光瑞

审核：毛丹