如今的ChatGPT，火到幾乎什么話題想蹭上它的熱度，然而這世上很多事物都是來得快去得快，半年后ChatGPT還能這樣收到人們熱議嗎？對于ChatGPT，我們有太多疑問。本文作者提出了關于ChatGPT的六個問題，一起來看一下吧。

ChatGPT太火了，火到新晉“叔圈”頂流張頌文都得在熱搜上避讓三分。

要完整理解ChatGPT的內核，原本需要了解很多技術名詞，包括但不限于——

生成式AI、NLP（自然語言處理）、LLM（大型語言模型) 、ILQL（隱式語言Q學習）、RM（獎勵模型）、RL（強化學習）、RLHF（基于人類反饋對語言模型進行強化學習的技術 ）、PMP（偏好模型預訓練) 、PPO（近端策略優化）……

可在討論被引向“文能寫文章、武能改Bug”“將端掉無數人的飯碗”后，ChatGPT的評論門檻已被無限拉低。

在眼下，幾乎沒有什么話題是不能蹭上ChatGPT的，如果有，那就換個角度蹭蹭，實在不行硬蹭也能蹭著。

以至于，不找個陡峭的角度，都沒法從ChatGPT鑿出的巨型流量池里分一杯羹。

但這個世界上的太多事物，都是興勃亡忽，來得快去得也快。

那，再過半年，還會有人像現在這樣熱議ChatGPT嗎？

這說的，不是ChatGPT的話題半衰期問題，而是ChatGPT的生命周期問題。

ChatGPT留給人們的問題，遠不止于此。

“鯤之大，一鍋燉不下”，ChatGPT之熱，“六問”能稍解。

一問：ChatGPT是諾基亞，還是iPhone？

諾基亞和iPhone，分別是功能機與智能機品牌的王者，代表的也是兩個時代——一個是工業化時代，一個是智能化時代。

雖然已“不做大哥好多年”，但諾基亞當年挾信號接收能力好、超長待機之利，稱霸手機市場，作為一代人心中“永遠的機皇”的諾基亞N95，那時候更被視作高度集成化移動終端。

值得注意的是，早在21世紀第一個十年，諾基亞就曾想給手機加載上網功能，但它仍未跳出做功能手機的思維窠臼，最終在功能機時代領跑14年后，在智能機時代被迫插草賣身。

如果說，諾基亞是“手機+互聯網”，那iPhone無疑是“互聯網+手機”，順著第一性思維，喬布斯將手機看成可移動超級終端，最終用iPhone重新定義了手機。憑著iOS系統+硬件產品+軟件生態一體化的優勢，iPhone成功掀起了移動互聯網革命。

問題來了：眼下正火的ChatGPT，究竟是諾基亞，還是iPhone？

目前不少科技圈大佬都將ChatGPT視作跨時代性產品：

馬斯克曾表示，ChatGPT好得嚇人，我們離強大到危險的人工智能不遠了；

微軟現任CEO納德拉認為，這是自己從沒見過的技術擴散，“這就完全等于工業革命”；

Gmail創始人保羅·T·布赫海特斷言，像ChatGPT這樣的人工智能聊天機器人將像搜索引擎殺死黃頁一樣摧毀谷歌，“谷歌可能只需要一兩年時間就會被徹底顛覆”；

京東技術副總裁何曉冬直接將ChatGPT跟iPhone相提并論：ChatGPT是第一款真正意義上的AI原生的產品，就像第一款iPhone，一面市就展現出高完整度、高體驗性和高平臺性。

▲馬斯克此前曾發推盛贊ChatGPT

毋庸置疑，ChatGPT代表了AI技術應用的新高度，就像自動駕駛技術從L2躍升到了L3+那樣——這是個里程碑式節點：以往是以人為主、機器為輔，現在是機器為主、以人為輔。

只不過，ChatGPT可能既不是諾基亞，也不是iPhone。說ChatGPT不是諾基亞，是因為它跟以往的AI產品都有別；說ChatGPT不是iPhone，只因iPhone是范式革命， ChatGPT是核聚變。

iPhone是認知升維的結果，ChatGPT則是AI技術從量變到質變的產物：跟造手機不一樣，AI產品信奉的是“大力出奇跡”——超強的算力+超多的數據，帶來規模效應與網絡效應，最終擊穿閾值。

袁進輝博士將ChatGPT的出比作“登月”，不無道理：登月不是突然就能登上的，而是發射很多次火箭后的大突破，它離不開技術的日積月累。

ChatGPT的魔法，就是交互體驗的高流暢度加文本生成高完整度達到閾值后的創造物。

二問：內容從智力密集型變成技術+資本密集型產業？

這些天，很多人調侃，有了ChatGPT后，胡錫進要慌了——ChatGPT用胡錫進體寫出的文章也很“胡錫進”。

這鏈接的命題是：作為超級內容生成器的ChatGPT，將掀起內容生產領域的歷史性變革。

內容行業的上次變革，是字節跳動挾算法之力撬動的，它的改變主要在于內容推薦分發方面，機器由此取代人工成為重要的推送決策者。

ChatGPT帶來的變革，則主要在于內容生產維度，也就是AI“寫手化”。

說起來，ChatGPT是AIGC（人工智能生產內容）領域的典型應用與頂尖模型，而AIGC就被視作新一輪內容生產方式的變革。

在有些人看來，PGC（專業生產內容）、UGC（用戶生產內容）對應的分別是Web1.0、Web2.0時代的內容生產方式，AIGC則是Web3.0時代的主流。

去年7月，百度CEO李彥宏就曾表示：AIGC或許將顛覆現有內容生產模式，實現以十分之一的成本、以百倍千倍的生產速度，去生成AI原創內容。

▲AIGC作畫產品文心一格

都知道，當下各個內容平臺的內容源頭供給，仍有賴于媒體與文字工作者。整體上，內容生產依舊是個智力（也是苦力）密集型產業。

到了將來，ChatGPT會不會成為“非靈魂寫作”的殺手？其實不用問都知道，答案是肯定的。

可以預見，在不久的將來，內容平臺會用類ChatGPT工具生成大量文字、圖片、視頻內容，去降低原創內容采買成本——考慮到內容安全紅線問題，AI替代人工的進度條會被減緩。

被稱作美國“今日頭條”的內容平臺Buzzfeed，就宣稱計劃使用OpenAI的 AI 技術來協助創作個性化內容。

到那時，內容從智力密集型產業變成技術+資本密集型產業，只會是必然。

今天很多公眾號流水線式、產品化的寫作，到時AI都能干。讀者想要多少個爆點、想看怎樣的爽文，AI都能奉上。

對內容行業而言，是時候做好最壞的打算了，最起碼，得降低自身生成內容的可替代性——盡管AIGC不具備特別的創作者人格魅力，但能取代那些平庸的公式化內容。

在“今日頭條改變內容消費，ChatGPT改變內容生產”的背景下，內容行業必將受到一次強震。

三問：ChatGPT會從知識搬運工變成垃圾內容集散地嗎？

ChatGPT本身不生成知識，而是知識的搬運工——它靠著自學習能力，對海量知識進行了智慧化重組；并依據海量的語料數據庫和人對話、互動，去完成撰寫文本生成任務。

鑒于知識擴散和積累是知識再創造的前提，這對知識圖譜豐富有著積極價值。

但現實問題也隨之而來：ChatGPT會從知識搬運工，變成垃圾內容集散地嗎？

科普作家張田勘就指出，就語法（規則）、邏輯和事實三個方面而言，集合了“語言識別-修正和文本分類-文本生成”能力的ChatGPT，很少在語法上犯錯，其答案經常很順，但在邏輯和事實上經常犯錯。

就算正在研發中的GPT 4沒準能減少這類問題，在此過程中，仍會有大量似是而非、經不起二次校正的不可信內容出現。

即便能杜絕，ChatGPT批量制造的大量無營養內容，也會削減整個內容池的質地。

正如藻類大量繁殖會讓池塘里的生命窒息那樣，AIGC量產的垃圾內容也可以“殺死”內容平臺的公信力。

而在當今社會，人們缺的也不是信息密度，而是信息精度——人類社會過去幾百萬年，都在解決信息匱乏問題，但過去幾十年，要著力解決的慢慢變成了信息過剩問題。

在信息過剩的情況下，“弱水三千，只取一瓢飲”會是常見的信息獲取需求，“信息的海水再多，也難止渴”則是普遍的信息獲取困境。

ChatGPT恐怕會加劇這樣的困境。它會不會生產出更多民粹、極端的內容來，也挺值得觀察。

更何況，ChatGPT被有些人詬病侵犯知識產權——美國語言學家喬姆斯基就認為，ChatGPT是個高科技剽竊系統，從海量數據中發現規律，并依照規則將數據串連在一起，形成像人寫的文章和內容。它獲取的很多數據，本質上是未經授權剽竊而來。

這樣一來，ChatGPT就跟這幾天出現的一堆山寨ChatGPT那樣，甩不掉一口“侵權”的鍋了。

四問：ChatGPT會不會成為“無用階級”制造器？

《奇葩說》議長馬東說過：內容的本質是解決人的焦慮。

可ChatGPT卻讓很多人更焦慮了——因為它解決的似乎是“人”。

準確來說，它讓不少人變得不重要了。

這讓人想起赫拉利在《人類簡史》中的預言：AI將讓99%的人淪為“無用階級”。

赫拉利說：“我使用了useless這個單詞，以凸顯我們討論的是從經濟和政治體系角度看起來的無用，而不是從道德角度的無用?！?/p>

格隆匯也梳理過，三次工業革命——從機械化到電氣化再到自動化，除了第二次（電氣化）是以“賦能”為主，其他的都是“替代”為主。

而大部分AI技術，都是“勞動替代型”，也就是替代掉一堆人的工作。

你很難說，替代就替代了，時代總會懲罰那些不學習的人。在當今輿論場，“社達”的下一步是社死。

《流浪地球》臺詞不是說了嗎——沒有人的文明，毫無意義。

得看到，所有的技術進步，都醞釀著反技術進步的誘因。

因而，在新事物替代舊事物的過程中，總會出現激烈的利益博弈，這會誘發反技術的“新勒德主義”盛行。盧德運動，就是典型例子。

而能否減緩新技術帶來的就業沖擊與現實摩擦，往往決定了技術能否順利落地。

▲ChatGPT自己對是否會替代人們工作的回答

ChatGPT如今已帶來廣泛的“失業焦慮”，那它怎么解決這問題？

中國互聯網大廠用教訓換來的經驗，指了個方向：科技向善。

至于怎么向善法，得ChatGPT平臺方去參透了。

著眼長遠，可以肯定的是，當AI“成精”——也就是越來越像人，人的處境也必然發生劇變。

五問：ChatGPT會變成下個阿爾法狗嗎？

很顯然，ChatGPT的橫空出世，已成AI發展史上繼2016年阿爾法狗（Alpha Go）之后的重要里程碑事件。

可，阿爾法狗之前一鳴驚人后，“不羞答答的它”就在靜悄悄地開了。

這是AI技術發展至今的縮影。

有人概括，AI在過去很長時間里，都在以5-10年為周期經歷著波動：先是出現某個現象級的產品，讓人們驚呼“人工智能的春天”來了，密集的炒作紛至沓來；之后熱度散去，寒冬又會籠罩到整個行業，直到下一個現象級產品的出現。

迄今為止，谷歌都沒能打開阿爾法狗最高效的商業化路徑，反倒在微軟系的ChatGPT出來后成了“最大輸家”。

ChatGPT確實很牛，但燒錢能力驚人。

東吳證券研報分析，GPT、GPT-2和GPT-3的參數量從1.17億增加到1750億，預訓練數據量從5GB增加到45TB，其中GPT-3訓練單次的成本就高達460萬美元。當前開放的ChatGPT版本是GPT-3.5，成本更高。

有消息稱，OpenAI為了做出ChatGPT，每年大概投入超25億美元。

有些人只看到算法的牛，卻看不到算力成本的高——目前用一次ChatGPT問答，綜合成本就高達0.8美元。

小冰公司CEO李笛此前預算，“如果小冰用ChatGPT的方式來運行系統，現在小冰每天承載的交互量就需要花近3億人民幣的對話成本，即使ChatGPT可以把成本優化到現在的10%，也賺不回來?！?/p>

2月1日，OpenAI官方發文稱，將推出ChatGPT的試點訂閱計劃ChatGPT Plus，定價每月20美元。

它接下來要怎么找到賺錢場景、填補燒錢窟窿？

這不啻為是AI商業化能力的“正名之戰”。

六問：中國版ChatGPT靠誰來扛旗？

自從ChatGPT走紅后，中國科技巨頭們也沒做“局外人”：

• 百度：2月7日，官宣了類似于ChatGPT的項目“文心一言”，稱“ChatGPT相關技術，百度都有。在人工智能四層架構——芯片、深度學習框架、大模型以及最上層的搜索等應用中，百度有全棧布局”，將在今年3月展開內部測試。
• 阿里巴巴：阿里版聊天機器人ChatGPT正在研發中，目前處于內測階段，從曝光截圖來看，可能將AI大模型技術與釘釘生產力工具深度結合。
• 京東：京東云旗下言犀人工智能平臺已聚焦文本、聲音、對話和數字人生成等四方面開展工作，將借助ChatGPT等相關技術成果加速我國人工智能領域的應用落地。
• 騰訊：2月3日，申請的“人機對話方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質”專利獲授權，與ChatGPT原理相似。
• 360：公司前期在AIGC技術上有相關投入，但所形成的全部成果均僅作為公司內部自用的生產力工具使用，尚未進行商業化，公司的類ChatGPT技術的各項指標，與ChatGPT相比尚有代差。

（字節跳動也被曝出人工智能實驗室（AI Lab）正在開展類似ChatGPT和AIGC的相關研發，未來或為PICO提供技術支持，但已辟謠。）

▲阿里被曝正內測阿里版ChatGPT

在以ChatGPT為代表的AI競爭中，科技巨頭們掀起的軍備戰跡象已隱約可見。

因為它們都想抓住下一個時代。

而就云計算能力積累與數字化基礎設施完備度而言，未來最有希望在AIGC應用市場上領跑的，也依舊是坐擁技術與市場之利的美國和中國。

但這注定是個長跑項目，雖說先行優勢也很關鍵。

做“ChatGPT”不是做PPT。光是那些多模態大數據積累和強化學習能力強化，就需要不低的投入和不短的時間。

要知道，就在這兩天，谷歌為了應對ChatGPT而快速推出的AI聊天機器人Bard，就受演示視頻中出現答題答錯了的影響，股價一度跌去近10%市值，損失高達1200億美元。

國內大廠們，又做好充分準備了嗎？

對于這些問題，龐麥郎在《我的滑板鞋》中唱的那句詞，或許挺適合作答：

時間，會給我們答案。