文章主题：关键词: ChatGPT, AI, 搜索引擎, 技术迭代
一夕之间，ChatGPT突然火了。
🌟ChatGPT🔥：2023年11月革命性AI新秀，OpenAI所研发，免费网页应用广受青睐！🚀对话触达多元，从日常闲聊到专业求助，代码修改不在话下，创意写作更是才子佳人的首选。💡用户惊叹其能，关于取代搜索引擎的讨论热烈。🔍尽管如此，ChatGPT仍以独特智慧与谷歌并肩，为你的在线世界提供无限可能。🌐#ChatGPT# #AI未来
🌟技术专家警告：别让ChatGPT垄断了知识寻觅！🔍随着ChatGPT等创新平台的崛起，不少人开始质疑它们能否替代搜索引擎，成为单一的知识获取渠道。这可真是个双刃剑！💡一方面，便捷性与广泛内容确实吸引眼球，但过度依赖可能导致信息来源过于集中，风险不容忽视🌈。东吴证券的专业分析团队也加入了讨论，他们犀利指出ChatGPT的局限性——尽管它在AI生成内容（AIGC）领域表现出色，但在打击虚假信息上仍力有未逮🔍。过度揣测用户意图可能导致回答失真，偏离搜索初衷，其定位更像是个辅助工具而非全面搜索引擎🔍。SEO优化提示：关键词“ChatGPT”、“搜索引擎”、“知识单一化”、“虚假信息”和“AIGC内容生产工具”。记得在文章中自然融入这些词哦！😊总而言之，我们期待一个平衡的未来，让搜索引擎继续扮演着筛选、整合和验证信息的核心角色，而创新平台则作为补充，共同服务于我们的知识需求。📚
🌟ChatGPT的火爆速度令人惊叹，但它在对话中的不时闪失也揭示了数据积累的局限性。AI专家们向财经媒体分享他们的见解，提醒大家不必对ChatGPT的智能过度恐慌。它不过是算力和海量样本量增长后的必然产物。相反，我们应该关注随之而来的创业热潮和投资泡沫风险，尤其是在将其归类为AIGC赛道后可能产生的泡沫隐患。🚀
马斯克在推特上分享的跟ChatGPT的对话截图
“上瘾”的聊天AI
🌟改写版：🚀ChatGPT，一款由GPT-3.5驱动的全能型聊天机器人，以其卓越的智能表现震惊世人。它不仅能流畅地处理连续问题，诚恳面对错误，挑战并质疑不实假设，甚至在必要时拒绝无理请求。从创意写作如剧本、诗歌到游戏设计，再到技术难题的排查，ChatGPT的多才多艺令人惊叹。不仅如此，它还能深入参与逻辑规划，尽管如此，其目标始终是为人类带来便利而非毁灭。🌍SEO优化提示：#ChatGPT #AI聊天机器人 #通用智能
极简风格的建议如下：马斯克向ChatGPT请教Twitter优化：如何打造二维无限交互体验？💡通过创新设计，让Twitter线程更易导航与互动，ChatGPT给出的AI建议引发了深思。🌍💻
🌟ChatGPT的崛起，无疑是AI技术领域的一次震撼性突破，它正以惊人的速度改变着我们的交流方式。🔥12月5日，OpenAI掌门人阿尔特曼（👨💻Sam Altman）在其推文中透露，这款人工智能助手已经吸引了超过百万的忠实拥趸，这一数字在短短时间内迅速攀升，令人瞩目。📈马斯克对此也表现出浓厚的兴趣，他在评论区提问：“每次互动的成本是多少？”阿尔特曼机智地回应：“用户与ChatGPT的互动成本，可能只是微不足道的几美分。”💰这不仅体现了ChatGPT的普及程度，更彰显了其经济价值潜力。尽管如此，我们不应忽视背后的技术创新和OpenAI团队的辛勤付出。这款人工智能的诞生，无疑是对传统问答模型的一次革新，开启了人机协作的新篇章。🎉欲了解更多关于ChatGPT的细节和它如何颠覆行业的故事，不妨探索相关领域的深度报道和分析，让科技的力量引领我们步入一个更智能、便捷的世界。🌐
目前ChatGPT仍处于免费测试阶段，不限量向公众开放，基于其破百万的用户数，平台所花费的成本不算小。不过，在使用过程中，用户提供的反馈对OpenAI也是最有价值的信息，可以不断训练语言模型，修正错误答案。
第一财经记者注册并体验了一下ChatGPT对话。虽然目前ChatGPT并没有开放给中国地区的用户，但界面仍可使用中文。记者首先让AI自我介绍，其回复，“我是Assistant，一个由 OpenAI 训练的大型语言模型。我的工作是帮助人们回答各种问题，尽可能提供准确和详细的信息。我可以回答各种问题，无论是关于历史、科学、人文还是其他话题。”
计算机领域从业人士高毅对第一财经表示，试用ChatGPT的体验很奇妙，一个聊天AI 能写代码，能用“意念”分析代码，甚至能用“意念”分析一个超时程序的运行结果，“一开始以为他打开了个gcc 或者 python 之类的外部进程辅助分析，但试下来感觉并不是这样，而是他真的像人一样在试图理解这些代码。”
高毅故意提供了一些有问题的输入程序，使其根本无法正确执行，还故意给了个有生之年无法运行结束的程序，而ChatGPT像人而非机器一样，无视了上述这些不重要的问题，转而专注于问题的核心点，并在有限时间内给出了解答，“虽然他回答有小的错误，但能够做到这一步真的已经非常厉害了。”
东吴证券研报分析认为，ChatGPT的模型经历从GPT到GPT3的升级，优化主要来自算力增加。GPT、GPT-2和GPT-3在算法模型并没有太大改变，但参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。虽然训练数据量和算力大幅增加使GPT-3有显著优化，但高额投入也使其只能走B端变现。
此次ChatGPT出圈，其技术模型最大变化出现在2022年推出的GPT3.5，技术迭代成优化来源于1月发布的InstructGPT模型中增加了人类对模型输出结果的演示，并在对结果进行排序的基础上训练，加上指令调整的帮助，虽然其只有13亿个参数，但回答准确率、道德表现却好于GPT-3。
ChatGPT虽然强大，仍然有其局限性，比如偶尔会犯错误，有一定的误导性；作为一个AI，它也不能提供对人或事件的判断和评价。但基于其反馈强化学习系统，ChatGPT也在不断学习完善。有用户表示，前几天问ChatGPT的时候提供的错误答案，过了一天之后就已经被修正，或许是很多用户的反馈帮助ChatGPT对正确的答案进行了排序。
日常对ChatGPT进行调戏逗乐仅是娱乐项目，一旦作为严肃工作内容，则需要严谨对待。据了解，程序员交友网站Stack Overflow上已出现大量通过ChatGPT自动生成的内容，给Stack Overflow的质量管理造成影响。Stack Overflow方面发布公告称，由于从ChatGPT中获得正确答案的平台比率太低，发布由ChatGPT创建的答案对网站和询问者以及寻找正确答案的用户都有很大危害。“禁止用ChatGPT直接生成垃圾答案，否则封号。这是一个临时性规定，目的是应对目前论坛上ChatGPT生成内容的泛滥之势。”
对此，ChatGPT回应称，“因为AI生成的答案不总是准确或相关的，可能会导致Stack Overflow上混淆错误答案，误导在寻求帮助的用户。”“Stack Overflow禁止用AI生成答案是合理的。”阿尔特曼也表示，正试图阻止ChatGPT随机编造，现阶段让其与当前技术保持平衡是很棘手的。随着时间的推移，会根据用户反馈来改进。
对AI无需过分恐慌
开发出ChatGPT的公司是何来头？公开信息显示，ChatGPT由人工智能公司OpenAI开发，成立至今已经七年，坊间传言其最新估值已达到两百亿美元。
OpenAI最初是由马斯克、阿尔特曼等六人在2015年联合创办，最初为非营利性机构。2018年马斯克宣布退出，2019年，OpenAI宣布重组为一家“有限营利（capped-profit）企业”，并接受了微软10亿美元的投资，双方表示将合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。此次推出的ChatGPT也是在微软Azure AI服务器上完成的训练。
阿尔特曼在12月6日发布的推文中感谢微软和Azure，他表示，微软和Azure做了大量的工作，构建了迄今为止最好的AI 基础设施，但目前并没有因为OpenAI 推出的东西而获得足够的荣誉。
此次ChatGPT的火热出圈也引发外界对AI是否即将战胜人类的恐慌。但多位AI界面人士对记者称，目前ChatGPT更多是算力与语料调教后的正常结果。
据国盛证券研报，ChatGPT的背后离不开大模型、大数据、大算力，其技术底座使用的是微调后的GPT-3.5系列模型，有着多达1750亿个模型参数，OpenAI主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。GPT-3.5在微软Azure AI超算基础设施上进行训练，总算力消耗约3640PF-days(即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日)。
针对外界认为ChatGPT可以取代搜索引擎的观点，前Google总部科学家、出门问问创始人李志飞认为，相对于语音助手和搜索引擎，ChatGPT目前还有很多不能干或干不好的实情，如不能查询附近的川菜馆，不能进行打电话、定日历、播放歌曲等手机本地操作。此外，ChatGPT大概率不能回答训练时它没有看到的最新网页知识，不一定能正确回答一个五年前政治人物今年的年龄，大概率不能做对简单的逻辑题和加减乘除题。
总结来说，李志飞认为，ChatGPT的“认知”建立在虚拟训练文本上，没有跟实时的数据库或信息连接，也没有显式的逻辑推理，仍有些“空中楼阁”的味道，所以特别适合插科打诨。
虽有不少声音将ChatGPT与谷歌等搜索引擎对比，但东吴证券团队认为，由于ChatGPT模型仍无法很好解决虚假信息的问题，甚至过度猜测用户意图导致回答偏差较大，因此其本质仍偏向AIGC内容生产工具。搜索引擎核心是海量信息集合，而非信息创造；但在“存在标准答案”的编码、数学计算等领域，ChatGPT或将对搜索引擎产生一定冲击。其次，相比更多面向B端客户的GPT-3，C端学习和使用成本低、产出效果好的ChatGPT有望助力AIGC破圈，并在接收海量用户反馈的过程中继续迭代，推动AIGC文字内容生产走向全民化。
不少游戏人士和插画人士也开始关注ChatGPT，但不少用户在使用之后反馈表示ChatGPT并没有想象中那么智能。有一位游戏行业人士发现，ChatGPT对于2021年之后发生的事情似乎了解得并不多，“问它《原神》，它不知道稻妻（原神的一个地名）是哪里。”该用户说。另有用户向ChatGPT提问“《原神》的开发公司是哪家”，得到的回应不是米哈游而是腾讯。
对此，另一位用户表示，目前ChatGPT的学习的数据样本只截止到2021年，等到训练的人数增加了，反馈内容的质量便会有所提升。此外，部分用户向记者反馈认为，ChatGPT在不同语种的识别和解读上存在差异，使用中文和同样内容转译成的英文输入得到的反馈结果并不相同。
尽管目前ChatGPT仅能实现文字应答，但是不少插画人士也开始利用ChatGPT工作。一位插画师告诉记者，对于目前市面上流行的AI绘画软件stablediffusion，插画师常苦于反复修改提示语但仍无法得到理想的结果。不过ChatGPT提供了一个新的思路：用于生成指导AI作画的提示语模板，即利用AI告诉AI如何作画。“相当于把ChatGPT当成一个人类惯用语和ai绘画能理解的语言中间的翻译器，只需要在它生成的模板中填写几个关键词然后粘贴到stablediffusion就好了，经过ChatGPT转换后的指令成的图比原先手动输入的内容相比要好很多。”
相较而言，人工智能研究专家、创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚持有更谨慎的态度，他表示，其一，AI创作目前在知识教育领域争议很大，例如王咏刚杜撰了一个学术概念“镜像等离子规范场”，但ChatGPT竟然真的一本正经地进行了解读。
王咏刚称，ChatGPT的模仿能力和文笔越好，这个未来风险就越值得重视且需要提前应对。今天的AI生成理论，还没办法保证生成内容的逻辑正确与合理；建立人类领域专家参与的AI训练过程，发展与正确性相关的增强学习算法可能会是未来的一个AI科研热点。
其二的担忧点在于AI/CS专业人需保持冷静，王咏刚认为，面对大幅提升多轮对话能力的ChatGPT，越是AI/CS的从业者越是不能一味地顶礼膜拜；最起码，应该有测试和验证的精神，不断探索新模型的能力上限，甄别模型生成答案时真正的“记忆认知”和基于特征相似性的“模仿游戏”。
警惕盲目跟风
ChatGPT的火爆让国内创投圈再次热议AIGC的投资价值，AIGC 全称AI-Generated Content，指利用AI技术寻找数据规律并泛化生成的内容。
国泰君安研发分析称，AI绘画是AIGC的一大重要分支，目前处于由简单的降本增效向创造额外价值升级的阶段，跨文字和图像的多模态内容成为关键的发展节点。2022年8月，Stable Diffusion、Midjourney等AI绘画应用因《太空歌剧院》作品的获奖而在海外迅速出圈，此后热度蔓延至国内，无界版图AI、意间AI等应用于9月底相继上线，其中意间AI用户数在42天内突破百万。此次ChatGPT仅用5天便实现百万用户数，AI问答及其他分支应用的热度有望持续攀升。
就技术层面而言，国泰君安称，模型效率、素材库丰富度是AIGC应用的核心竞争力。以AI绘画为例，此前流行的GAN模型存在一定局限性，包括从噪声/条件到最终结果的一步到位式生成方式难度较高，面对复杂数据时容易训练失败，跨模态生成效果较差等。但2022年出现的Diffusion模型在这三方面均有改善，模型迭代驱动多个AI绘画应用出圈。
并且此次OpenAI发布的ChatGPT模型较前代而言有较大进步，如减少不真实回答、避免有害回答、挑战用户问题前提等，同时还具备连续对话的记忆能力，人机交互体验更为逼真。丰富的内容素材库保障模型得到充分训练，并最终生成高质量内容，是AIGC应用的另一核心竞争力。
因此，浙商证券研报认为，ChatGPT模型的出现对于文字模态的AIGC应用具有重要意义。从下游相关受益应用来看，包括但不限于代码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语伴、语音工作助手、对话虚拟人等。从上游增加需求来看，包括算力、数据标注、自然语言处理(NLP)等。
至于ChatGPT加入后对行业造成的“威胁”，高毅表示，ChatGPT不一定能完全替代所有人，但可能是相对基础的那部分，“具体到软件行业，今天能离谱地生成和分析代码，那明天很有可能 PRD 文档都能直接生成软件产品，仅需少量资深产品研发测试等人力介入。作为从业者，平时还是得多想想，哪些技能是更深的、不那么容易被替代的。”
就目前ChatGPT存在的问题而言，主要是来自于训练过程和数据集的局限性，此次面向用户免费开放能够进一步强化训练，从而完善模型质量。国盛证券研究所发现，目前OpenAI等巨头已着手自建计算集群来满足AIGC的要求，这种集中式的训练对GPU、存储、机房、供电等基础设施均有巨大需求。国内部分创业团队目前基于公有云训练，随着需求的增加，也有望转向自建集群。
今年以来，我国“东数西算”战略自上而下快速推进，作为数字经济的基础，“算力即权力”，其重要性不言而喻，此前国内厂商的更多互联网应用聚焦于“存”而非“算”，随着AIGC技术在全球的兴起，“东数西算”的算力需求将越来越显著。
未来随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。但针对此次ChatGPT再次点燃创投圈内AIGC赛道的火热，王咏刚持有谨慎态度。2022年11月，王咏刚前往硅谷，拜访了多家投资公司、科技公司、创业团队，他发现科技圈里几乎人人都在谈论AIGC，似乎没有AIGC包装的创业项目就不是好项目，没有AIGC概念的科研就发不出好论文。
但实情的确如此吗？在后续与OpenAI两位联合创始人的交流中，王咏刚发现，对方会通过非常技术化、务实的心态谈论其工作计划与技术思考，但他们并不知道AIGC到底是什么意思，这令王咏刚非常诧异，思考之后王咏刚认为，“从科技上开创AIGC这个新领域的OpenAI创始人，其实并不需要知道类似AIGC之类纯粹用来包装科技概念的新名词。他们要研究的是大模型结构、并行训练加速、神经网络优化等等具体科学与技术。这样的人才是真正的创建者和领航者。”
目前国内AIGC一片火热，在王咏刚看来，其中一部分创业者、投资者、或将AIGC快速包装成应用产品的大多数，其实只是并无能力决定科技大方向的跟风者。“期望跟风者在AIGC这个大舞台上，不要过于头脑发热，还是要多判断一下，自己构建的所谓‘产品’，到底是有益于人类进步的，还是向已经碎片化的内容世界继续灌水或倾倒垃圾的。”王咏刚表示。
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