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王牧笛：本周的《财经郎眼》，我们聊一个最近赢麻了的话题，叫做ChatGPT和生成式AI。请教院长，咱们专业内容通俗表达，到底什么是ChatGPT？
蔡毅：首先ChatGPT，大家都知道它目前是我们现实世界中的一个顶流网红。事实上它是生成式的大规模预训练的语言模型。目前，ChatGPT新的版本GPT4除了语言之外，还加入了多模态。我们说文本是一个模态，图像是一个模态，视频、声音等等，这些是不同的模态。所以ChatGPT第一个版本是基于GPT3.5的，主要是以文本的输入输出。GPT4除了文本以外还有多模态，总的来说它是一个生成式的，大规模的预训练模型。
王牧笛：相比之前，我们讨论元宇宙时候的不接地气，虚无缥渺，这个聊天机器人，生成式AI似乎更接地气。飞入寻常百姓家，而且多家科技巨头也都纷纷入局，打造自己的ChatGPT，ChatGPT为什么会突然爆火？
彭国超：回想一下在前几年，另外两个人工智能方面的应用，其实也是非常爆火的，深蓝和阿尔法狗。但是阿尔法狗它有一个问题，它应用领域非常的专，它聚焦在下围棋这样一个领域。现在ChatGPT它除了很有深度以外，更加关键的是它应用的范围非常的广。任何的领域、任何的年龄阶段、任何的一个职业方向的人员基本上都可以使用ChatGPT。
郎咸平：如果你一直在跟进人工智能行业的话，你会发现它不是突然火爆的，是厚积薄发。这家公司在2015年就成立了，2019年获得微软投资后就开始慢慢爆火。现在只是把它的应用推广到老百姓手中而已。而且所谓元宇宙，它不是虚无缥渺的一个概念，有一大堆的公司已经在持续研发了。当然，研发有失败的可能，可是我觉得总有一天，它可能会非常火爆，但也是厚积薄发。不是微软拿到了ChatGPT，而是OpenAI选择了微软。为了拉微软入局，OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼多次从硅谷飞到西雅图去拜托他投资。而且微软投资不是简单的钱，而是对OpenAI进行运算力的支持。大家可能不太理解，我做个科普。AI行业的本质是什么？是处理什么?是处理海量数据。这个本身就必须有很大的硬件算力才行。ChatGPT3的单次训练成本高达460万美元，2022年一年，花在硬件上的成本就高达4亿美金。当然，微软的优势就不用多说了，所以说微软和OpenAI的合作，时机选得很好，伙伴也选得很好，强强联合，甚至可以说是优势互补。
王牧笛：咱们先说说职场，未来是不是包括大学，包括知识的获取、传递、传播，可能都会发生大的变化？
李银：本质上我觉得它是不可以取代有创造力和需要一些个性的工作的。比如说秘书，秘书是个复合工种，它反而不好取代。ChatGPT不可能帮老板订酒店、订更好的会议室、安排更好的会议、协调各种资源，这是需要人的主动性去做的。但凡是人能发挥主动性的地方，他的用武之地就没有那么大。但凡是要机械化地去生成一个东西，它比你厉害，它效率更高。所以我个人不觉得在日常的工种中有那么多的危机，反而是教育一定要改变。按照GPT的迭代速度，很快我们学的知识，三五年就会落伍、过时了。你不教一点开放性的思维，创造性的思维，不教一些可以让自己生成一个自己当主人的思维，导致你变成了一个应试的工具，到最后你是会被淘汰的。
王牧笛：其实ChatGPT出现以后，对于商业也是一种巨大的颠覆。我的问题是在ChatGPT和强人工智能的时代，会不会在商业的组织架构上涌现出新的商业的巨无霸，或者是新的领头的公司？
蔡毅：我个人认为，可能有一些科技公司会比较领先地跑出来。比如说OpenAI，它本身占据了这块，事实上来说它具备了这个能力，去赋能给很多产业。前些年互联网出来的时候，我们就会提互联网+，现在可能很快就会有ChatGPT+，它会赋能给很多的行业，很多的产业。只要需要用到这种文字，文本型或者知识型的加工、制作、开发，它都能进行一种赋能。
彭国超：我们现在其实在国际上也好，在国内也好，有一个概念越来越重要，我们把它称为人机融合。就是人与机器，人与人工智能相互的融合一起。我们要通过人工智能，通过AI的技术来去全面赋能我们日常的工作。我们业务的开展，企业的管理和决策在这样的频率上面会诞生出很多创新型的、颠复性的业务和商业的模式。
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