文章主题：ChatGPT, C
界面新闻记者 | 李京亚
界面新闻编辑 |
在昨天的中午时分，一则关于ChatGPT Plus停售的消息在我国的科技领域引发了轩然大波。根据量子位以及其它媒体的报道，我们得知OpenAI已经暂时停止了Plus的销售，并且ChatGPT也不再支持Plus的付费服务。至于何时会恢复开放，目前还无法确定。
有几名用户向界面新闻透露，昨日我国市场上出现了ChatGPT Plus的停售事件。这些用户不仅包括从事ChatGPT账号销售的国内中间商，还包括销售虚拟信用卡 intermediate 的商家。
今天早上，许多用户向界面新闻报道，ChatGPT会员能够顺利升级至ChatGPT Plus，并且在升级之后，所有功能都能正常使用。
算力告急？
ChatGPT Plus 的问世旨在让用户在 ChatGPT 的高峰时段享受优先服务，从而获得更迅速的响应。为了实现这一目标，ChatGPT Plus 作为付费服务，相较于免费的 ChatGPT，具备更大模型容量、更先进的训练以及更好的预处理能力。这使得 ChatGPT Plus 在处理输入和完成输出方面能够更加迅速、高效。OpenAI 于今年 2 月 1 日正式推出了 ChatGPT Plus 订阅计划。每月，用户需支付 20 美元（折合人民币约 135 元）来订阅该服务。
ChatGPT Plus 的强大性能源于其基于 GPT-4 模型构建，相较于此前的热门版本——使用 GPT-3.5 模型的 ChatGPT，GPT-4 模型的加入无疑带来了更大的算力支持。
在当前的大模型计算领域，算力成本是一个关键性问题。这类成本主要可分为两个部分：初始训练成本以及后续的运营成本。对于GPT模型的算力需求，东吴证券进行了详尽的预测。据OpenAI官方数据所示，在GPT-3模型的初始训练阶段，每个token（即服务端生成的一串字符串，用于客户端进行请求）的训练成本大约为6N FLOPS（FLOPS代表每秒浮点运算次数，它能够反映出硬件的性能）。据此，我们可以得知，要满足ChatGPT的初始训练需求，需要843颗英伟达A100芯片。
在运营阶段，所需的计算能力和用户数量密切相关。针对此，东吴证券提出一个设想，假设 GPT-3 每天拥有 5000 万活跃用户，每个用户平均提出 10 个问题，并且每个问题的回答长度均为 400 字。基于这些数据，我们可以得出在这个阶段，总共需要 16255 颗英伟达 A100 芯片来支持。
经过分析ChatGPT Plus的收费标准，东吴证券得出结论，GPT-4的参与人数将远超GPT-3，其预期算力需求也将在GPT-3的基础上实现显著增长，具体比例或将达到10倍之上。
此等算力规模需求，自然会引发算力告急的猜想。随着用户需求量超过预期，OpenAI很可能采取一些方式来减少对ChatGPT的访问。比如从3月31日开始，ChatGPT开始集中在亚洲地区大规模封号，据各方消息汇总，这次封号受到影响的账户多达百万。
OpenAI想借ChatGPT Plus作为打开丰富商业模式的开端。但在现实阶段体验中，无论是ChatGPT还是ChatGPT Plus，都存在显著的相应延迟和回答错误率提升等问题。3月下旬开始，OpenAI对于Plus付费用户的访问连续下降阈值，其应用模型GPT-4访问限制由第一天的150msg/4hr到100msg/4hr到50msg/3hr直到最近的25msg/3hr，相当于不到一个月连续下降了4次访问阈值，这都被视为算力不足的体现。
不过，也出现了专业声音认为，算力并非大模型发展和功能体验的真正瓶颈。
氪信科技创始人兼CEO朱明杰告诉界面新闻，他并没有把算力问题太当成瓶颈，做大模型，最先解决的是最终结果的问题。
氪信科技是将搜索引擎级别的大规模机器学习技术用于金融领域的最早一批人工智能公司，朱明杰告诉记者，“用第一性原理来说，本质上OpenAI解决的问题是如何把这么大体量的数据压缩到模型里面去，变成知识的问题，这才是它的终极目标。中间算力到底用A100还是A800，用的是GPU架构还是CPU架构，反而都是可解的事情。”
事实上，此番扑朔迷离的ChatGPT Plus停售事件，是近日“唱衰ChatGPT大合唱”的最新乐章。
刚刚，加拿大和德国加入了意大利的“反感ChatGPT”阵营。当地时间4月4日，加拿大隐私专员办公室（OPC）宣布开始调查ChatGPT背后的公司OpenAI，涉及“指控OpenAI未经同意收集、使用和披露个人信息”的投诉。
据路透社消息，德国联邦数据保护专员Ulrich Kelber在4月3日发表的评论中告诉德国《商报》，德国可能会追随意大利的脚步，因数据安全考量而“封杀”ChatGPT。
3月底，意大利个人数据保护局宣布，即日起暂时禁止ChatGPT的使用，同时对OpenAI展开调查，限制其处理意大利的用户信息。该机构认为，3月20日ChatGPT平台出现了用户对话数据和付款服务支付信息丢失情况。此外，平台没有就收集处理用户信息予以告知，缺乏大量收集和存储个人信息的法律依据。
两天后，OpenAI首席执行官Sam Altman回应称这是一个 “重大问题”，“我们对此感觉很糟糕。”他表示，将会遵从意大利政府的要求，并已停止在意大利提供ChatGPT——尽管其认为自身遵守所有的隐私法。
而在意大利对ChatGPT做出封禁决定前两天，马斯克率一众科技圈大佬呼吁暂停高阶AI系统训练，其所发表的一封公开信引发了轩然大波。信中指出，“只有在我们确信强大的人工智能系统的效果将是积极的，风险是可控的，才应该开发。”
数据才是关键
纵观近期围绕ChatGPT的争议事件会发现，表面看，算力是影响OpenAI发展的瓶颈，但事实上，数据才是OpenAI能否继续发展的助力和关隘。
“算力的扩容目前不会是提供服务的瓶颈，不难克服。”北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任吴沈括对界面新闻表示。
“ChatGPT们当然需要新的监管规则，但现行的法规依然有效，在这个意义上，从数据切入是目前最扎实有效的监管方式。”吴沈括表示，无论是意大利、德国还是加拿大，他们本次监管切入点都是数据流转。
“不过，意大利等国针对ChatGPT的监管举措到目前为止，都不能得出技术本身是违法的结论。”吴沈括强调。
吴沈括进一步分析了欧美在ChatGPT监管中的不同站位，他指出，欧洲有严格的数据法规，从数据流转角度切入得心应手，能够反映欧洲关于数字主权、技术主权的核心立场，特别是针对美国企业，“这里有一个数字经济、数字发展的主导权问题。”
他判断欧洲各国效法跟进的可能性较大，而美国方面，由于处于技术先发的优势地位，对ChatGPT们的监管思路会更为宽松。
“美国和其他国家的监管思路必然出现明显差异，因为这种技术存在本身，能放大其已有的数据优势、算力优势和算法优势。”吴沈括直言。
他预计此后，ChatGPT们运算处理过程中的规则透明度、可解释性，会成为监管关系的重点。
“这里面的要害是数据收集汇聚，是否具有合法性，是否取得了当事人同意，是否属于违法爬取数据；第二是加工处理角度，是否有超过、超越权利人授权；第三，关于数据处理运算结果的输出，是否符合伦理的要求，法律规则和安全的要求，是否会带来危害社会和公众利益的结果。”吴沈括从三个层次概括了ChatGPT们要度过目前数据屏障的关键。
在移除数据屏障的过程中，OpenAI可能还面临着一桩难题。
OpenAI已经面临与自己的金主微软之间尴尬的客户竞争，很多企业级客户开始在OpenAI和Azure OpenAI中进行权衡。有观点指出，OpenAI已经向Azure保留了一些模型，迫使很多公司直接和OpenAI合作，比如3月1日开始，OpenAI对外销售其语音识别模型Whisper的访问权限，目前该模型仍不可用于Azure OpenAI服务。
亚洲地区大规模封号事件开始后，OpenAI的系统出现了部分问题，而微软的Azure云上所提供的OpenAI相关服务仍然保持稳定，客户还可在运行与OpenAI相同的模型时获得Microsoft Azure的安全功能。安全性，已成为微软从OpenAI手上抢夺客户的一大优势。
接下来，OpenAI需要在纷繁复杂的线头中厘清制约发展的真正瓶颈在哪儿。OpenAI的联合创始人John Schulman给别人提出的建议也适用于其自身：选择去解决什么问题的能力比你本身拥有的技能更重要。
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