ChatGPT：技术盛宴下的双面刃？探讨其影响与应对之道

100 0 0

文章主题：ChatGPT, 技术发展, 社会影响, 智能化变革

ChatGPT掀起的热浪还是继续。

🔥🚀ChatGPT热潮席卷全球，中国科技创业风起云涌，大模型领域瞬间沸腾！然而，随之而来的也不乏对未来发展潜在风险的忧虑——數據隱私安全与社會倫理议题引发了广泛讨论。🛡️💻在这个创新与挑战并存的时代，我们既要紧跟技术的步伐，也要时刻警惕其可能带来的影响。让我们共同期待，在科技的浪潮中找到平衡与智慧。🌍💡

🌟在当前科技浪潮中，DoNews荣幸地邀请到业内资深人士——明略科技集团的赵亮大总监、赛智产业研究院的赵刚院长以及融数联智的袁晔CEO三位重量级专家，他们将以ChatGPT为焦点，展开一场深度探讨。🎯他们将聚焦于ChatGPT技术的优势与实际应用，同时也不忘关注其数据安全问题，共同探索这一创新技术的发展路径。💡让我们期待他们的专业见解，一起见证ChatGPT的未来走向。📝#ChatGPT #技术趋势 #数据安全”

以下是赛智产业研究院院长赵刚的观点，为了方便阅读，DoNews在不改变原义的基础上进行了调整：

DoNews：ChatGPT到底是什么，或者说大家如何定义ChatGPT？是聊天机器人，还是AGI（通用人工智能），还是其他？

赵刚：狭义上来说，从GPT 1演进到GPT 4，是人工智能算法领域的一种突破式技术创新。就ChatGPT而言，不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是介于传统人工智能和通用人工智能之间的一个新的里程碑。

🌟ChatGPT开启AI新篇章！🚀它正逐步打破传统界限，朝着认知与通用的高峰稳步迈进，虽未触及绝对的通用，却无疑引领了全新的技术潮流。🔍作为智能领域的里程碑，ChatGPT重塑了我们对人工智能的认知，开启了AI新纪元。💻未来，期待更多创新突破，让智慧无处不在！🏆

DoNews：ChatGPT大爆发背后，如何平衡数据隐私安全和AI能力之间的关系？

赵刚：在数字技术领域，ChatGPT算是一次颠覆性的变革，它的价值甚至可以堪比互联网任何一项技术带来的社会变革。但技术发展其实是把双刃剑。

🌟ChatGPT：双面影响的科技革命🌟当我们面对这款引领潮流的语言模型时，既要看到它对生产力和经济社会的积极推动力，也要警惕潜在的风险。驾驭新技术的关键在于找到平衡——让它们在生产中大放异彩，同时有效管控可能带来的负面影响。每一场技术革新都是一场尺度的考验，我们的目标始终是确保效益大于风险，以实现持续且稳健的发展。🚀

🌟工业革命升级版：脑力自动化新时代💡在数字时代的大潮中，人工智能正以前所未有的速度重塑工作模式。最初，它以触觉和听觉识别为起点，逐步挑战人类的直觉能力。ChatGPT的崛起，其在知识理解和推理上的突破性进展，犹如一把开启高效能工作的钥匙，对包括研究咨询在内的脑力劳动者来说，意味着工作效率的革命性飞跃。比如，我们的赛智产业研究院，顾问们正巧妙地将ChatGPT融入日常工作中。面对客户问题时，不再仅限于单一角度思考，而是通过ChatGPT的系统化建议，从多维度出发，为客户提供更全面、深入的解决方案。同样的，程序员和设计师也能借此工具，提升代码编写与设计创新的速度。人工智能的力量正在加速知识工作者的专业化进程，让我们共同迎接这个智能时代的挑战与机遇！💪

🌟ChatGPT引领智能革命，制造业拥抱未来🌟Industry转型加速，智能化不再是空谈，实现在生产中的革新！🚀它以实际行动颠覆了传统，将创新思维转化为生产力，为各行各业带来了深远影响。🌍无论是汽车生产线的自动化，还是医疗诊断的精准化，ChatGPT都展现出强大的效能和潜力。💻让我们期待并拥抱这个智能新时代，共同见证科技如何重塑我们的世界！🌟#智能化变革 #ChatGPT #未来工业

但它也的确会带来不好问题。一方面，你用什么样的数据去训练，这个大模型也就会呈现相应的结果。在社会中所面临的关于意识形态、伦理道德、价值观、安全等各方面的不同，可能会通过数据训练后让ChatGPT也出现一定程度上价值观偏见的问题，这是它可能带来安全性问题的一个方面。

另一方面，如果说ChatGPT需要有大量语料数据输入，在这个过程中它确实会变成一个无所不知的机器，但这也同时伴随着各种机密和隐私数据的输入，就会存在数据泄漏的风险。但这个责任其实不应该由ChatGPT来负，而是应该由数据输入方来负责。

我们国家网信办部门也出来一个征求意见，一个基本原则就是面对机器算法运行中可能出现的社会问题，希望通过监管机器算法的运营方或者使用方，让他们遵循相应的法律法规，如数据安全法、个人信息保护法等。在ChatGPT类似的大模型的运营过程中，运营商要保证ChatGPT输出的数据，哪些可以提供给用户，哪些不可以提供。

国家事实上是对这些技术的持有方和使用方做出约束，所以不是限制技术，国家还是鼓励技术长期发展的。

DoNews：怎么看待马斯克叫停GPT5这件事？

赵刚：ChatGPT算法的演进比摩尔定律的速度还快，摩尔定律还有硬件方面的约束，但是在软件方面，GPT从最开始的1发展到4又发展到5，速度太快了，这样一个算法的演进又意味着机器智能的水平可能会超出我们的一个想象，比我们这种碳基生物有更强的演进速度。因此，如果这个东西一旦发展下去，是不是会出现人类智能无法控制的机器智能，这的确可能会比较令人担忧。

所以，我也理解马斯克，包括早期霍金的担忧等，他们对通用人工智能所带来的灾难性后果有一个预判。但同样更多人是乐观派，像我们做产业研究的一直是乐观派，都觉得技术其实是可控的，技术更多的会提升我们的生产效率，带来经济社会变革。

我们知道我们能来控制它，只是边界到底在哪里？大家过去讨论的是通用智能的边界在哪里，但今天，大家在讨论的是在通用智能使用过程中，人类能够控制的边界到底在哪里？

DoNews：除了互联网、科技大厂外，现在去做大语言模型的创业公司、连续创业者不再少数，还有像王小川、王慧文这样子的互联网老兵，大家认为谁能做出中国版的ChatGPT？

赵刚：在人工智能算法上，国内相对于国外而言，每一次技术创新都落后于国外几年，比如说当初的深度学习、再就是今天的chatGPT。

从几个基础的条件来看，我们现在能够跟紧国外步伐的企业还是只有BAT这几家。其实在2020年左右，在ChatGPT没有大的突破之前，就有GPT1、GPT2，就是海量参数的自然语言理解大模型。因为他们是开源的，所以国内也陆续在跟紧。但是在chatGPT这种突破性进展上，不得不承认的是，国外一下又跑到我们前面去。

所以，在这个过程中，我们现在看到的有竞争力的企业是具备这种大模型、大算力、大数据的企业，还是BAT这些企业，而且像百度在人工智能上有较早的布局，这几家企业还是比较有实力向前冲一冲。当然，从目前的效果上出来，的确还是有很大的差距。

数据和算力当然很重要，但我认为这里面主要还是算法的问题。因为从数据上来说，大家用的都是开源开放的数据，百度腾讯也拥有这样的大数据能力。从算力的角度上来说，大家都是用的英伟达这样的算力芯片。因此，我认为核心问题还是算法问题。在算法的演进过程中，新算法的出现总会在某个角度上优于过去的算法。目前来看，在算法的突破上，国内还是处于追赶国外的状态。目前有实力追上国外的，还是只有大厂以及清华北大等高等院校，他们也有做出这种大模型的潜力。

从商业化的角度来看，ChatGPT的出现其实和算力、数据、算法都有关系。现阶段看来，大平台还是可以与之匹敌，但中小企业有更多发散性的创新机会，在产业链生态上的机会。

DoNews：围绕着ChatGPT相关领域，您认为目前有哪些创业机会？围绕着数据隐私安全，有没有一些创业的方向？您对创业者有没有什么建议？同时对已经深耕ChatGPT领域的企业提出一些建议或看法？

赵刚：对创业者来说，应用是一个主要方向，包括现在在互联网出现的数字人等，如果应用上了GPT技术，数字人真的会变成更聪明的数字人。这样的应用场景，可以说覆盖了各行各业。包括教育行业、新闻媒体行业、客服行业等。通过ChatGPT的API接口，我认为各行各业都会迎来生态上的大变革。

DoNews：ChatGPT是否会引发第四次工业革命？

赵刚：其实在第几次工业革命的提法上，还是比较慎重的。不管是说第一次是蒸汽时代，第二次是电气自动化，还是第三次计算机的出现。在计算机出现之后又有n多次技术革命，比如互联网、区块链等，包括人工智能也经历了60年的发展，所以说如果说是第四次，它肯定是有一个巨大性的变革。

我开始就在讲，实际上我们现在还不能把ChatGPT完全定位成通用人工智能。因为它只是在传统人工智能和通用人工智能之间的一个阶段，是有了里程碑上的一个进展，这个进展可以把它定位成3.2或者3.3，但是你说把它定位成第四次，可能现在还有点为时过早。更大变革可能还在后面。但它确实是一次革命，但它是不是第四次，那不一定，它是在数字技术创新过程中比较大的一次里程碑式的迭代。

我们看第四次工业革命，还得看是不是通用人工智能或者更大的其他的一些各种技术集成引发的新的一次工业革命。比如，数字技术和生物技术的进一步融合，是不是能引发新的工业革命，可能是更有标志性的。但这次，我认为ChatGPT是在第三次工业革命过程中的一次比较顶峰的或者高潮的一个阶段。

DoNews：您认为ChatGPT会取代人类的工作么？未来ChatGPT是否有替代人就业的可能性？或者说ChatGPT会弱化哪些从业岗位的需求？

赵刚：对知识工作者而言，有强化也有弱化。对知识工作者，总体上会有一个比较大的赋能和强化，对相对低端的知识劳动，这些部分的工作会被机器替代。

所以说，有些方面，比如说直觉、艺术、情感、创造等相关的越来越多的职业，不能被机器替代的，就变成更为高端的职业，机器只是为它赋能。而越来越多的工作是被机器就可以完成的，从业者的价值就会受到很大的挑战。因此，强化与弱化是相对的。

DoNews：在这样的背景下，我们需要具备怎么样的技能才能应对ChatGPT带来的生产力的一个变革？

赵刚：我是做行业和产业研究的，我们现在所有同事都在用ChatGPT。比如说你给我提个问题，我用ChatGPT先走一下，你会发现虽然ChatGPT思考的问题没有我有深度，但是ChatGPT比我考虑的会更系统一些。我可能漏了三点两点，但是他可能会给出七点八点，这就给我一个启发和辅助。

所以在这种情况下，未来我们在职业上就会考虑，“有了ChatGPT以后，我的技能要做一些什么样的适应性调整？”这对所有人来说是共同要面临的问题。

ChatGPT也会引起一些职业技能的调整。有了它，人更擅长去做什么？你就需要面对新的挑战了，如果你在这方面没有突破，你可能真的就要被淘汰了。比如对于知识工作者而言，ChatGPT会逼着你提升自身直觉和洞察能力；而对算法工程师而言，算法需要不断迭代，ChatGPT还是有更大的优化的空间的，这就是机会。