文｜Alter

ChatGPT走紅的速度，顯然超過了許多人的預(yù)期。

即使是在中文互聯(lián)網(wǎng)上，和ChatGPT有關(guān)的報道、討論，早已超過了其他科技概念，甚至萌生出了“ChatGPT概念股”的說法，不少與AI、大模型、NLP相關(guān)的中概股，短期內(nèi)的漲幅“意外”達到了50%以上。

每一次有“科技大事件”上演時，都有人蠢蠢欲動，有人借勢起風(fēng)，ChatGPT掀起的浪潮似乎也是如此。

可當(dāng)我們在討論ChatGPT的時候，到底在討論什么？顛覆式創(chuàng)新的技術(shù)洗禮，抑或是對人工智能前景的樂觀，還是在潛移默化中被有心人帶了風(fēng)向。厘清這些問題的答案，遠比討論ChatGPT本身更有價值。

01 一場自上而下的“出圈”

和2016年的AlphaGo一樣，ChatGPT的“火”也呈現(xiàn)出了自上而下的軌跡。

答案就隱藏在一篇篇10W+的爆款文章中。和ChatGPT相關(guān)的文章可謂盈千累萬，除了大批科技和財經(jīng)類自媒體的分析與報道，就連旅游博主們都開始以ChatGPT為主題，而且內(nèi)容特別貼地氣：

大多是博主與ChatGPT的對話截圖，其中問題本身就相當(dāng)有話題性，截取的問答同樣吸引眼球，再稍微關(guān)聯(lián)下AI取代人的宏大話題，以及可能存在的應(yīng)用場景，短時間即可炮制出一篇大眾喜聞樂見的文章。

追熱點向來是自媒體們的“天職”，以爆紅的ChatGPT為題也無可厚非，問題恰恰出現(xiàn)在信息的不對稱上。

從2022年11月底上線運營，到2023年1月末的上億月活，ChatGPT用兩個月的時間就刷新了用戶增長的歷史記錄。只是在注冊體驗ChatGPT嘗鮮過程中，對中文互聯(lián)網(wǎng)的用戶相當(dāng)不友好。

想要打開OpenAI的網(wǎng)址，前提是有“科學(xué)上網(wǎng)”的工具，而且ChatGPT并未對中國開放注冊，必須要用海外的手機用來接收驗證碼……可以說人為增加了重重壁壘。在這樣的注冊機制下，和ChatGPT“暢聊”的國內(nèi)網(wǎng)民注定是“少數(shù)派”，大多數(shù)網(wǎng)民對ChatGPT的理解，是從別人口中“聽”來的。

正是在這樣的語境下，ChatGPT的“神奇能力”被不斷放大。個中原因離不開人們對對話式機器人的特殊情愫。

無論是誕生于2014年的微軟小冰，以“智能助手”自居的Siri，還是主打語音交互的智能音箱，都曾吸引無數(shù)人的好奇心，在特定時間內(nèi)引發(fā)了現(xiàn)象級的討論。畢竟早在上個世紀(jì)初，圖靈就提出“對話”是測試機器是否有人類智慧的有效場景。

沿循類似的邏輯，ChatGPT的“出圈”是注定的結(jié)果。背靠千億級大模型GPT-3，ChatGPT的自然語言理解能力遠超早期的微軟小冰和Siri，和用戶對話時不會根據(jù)一兩個關(guān)鍵詞機械地輸出結(jié)果，而是理解用戶的“語義”，輸出的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性不可同日而語，并在很大程度上刷新了人們的認知。

然而目前的ChatGPT還是大規(guī)模離線語料進行訓(xùn)練的版本：無法將即時信息納入自己的回答中；經(jīng)常給出一些看似合理但不正確的答案；對話中涵蓋的因果關(guān)系，仍缺乏很好的理解能力；缺少人類舉一反三的能力......并不能像朋友一樣自由對話。

陰謀論一些的話，在ChatGPT走紅的這些日子里，并不缺少一些“炒作”的痕跡。比如讓人摸不著頭腦的“ChatGPT概念股”，至今還沒看到哪家中概股與OpenAI開展合作，所謂的概念股，多半是在蹭文本生成、信息抽取、知識抽取、機器問答等技術(shù)的熱度，屬于典型的“借事說事”。

而就當(dāng)前的態(tài)勢來看，ChatGPT的熱度還將持續(xù)一段時間，但被刻意營造的期待值，就像是鼓吹起來的氣泡，再美麗也有被刺破的一天。與其去討論ChatGPT的短期效應(yīng)，不如將視角放在對行業(yè)的長期影響上。

02 ChatGPT的偶然與必然

或許ChatGPT的“躥紅”有些偶然因素，可類似產(chǎn)品的出現(xiàn)卻是必然的結(jié)果。

可以佐證的是，在ChatGPT熱度空前的局面下，競品們正在加速追趕：谷歌CEO 桑達爾·皮查伊在2月7日凌晨宣布將推出一款名為 Bard 的實驗性對話 AI 服務(wù)，并將在幾周內(nèi)向部分開發(fā)者開放。

幾乎和谷歌同一時間，百度官宣將推出類似ChatGPT的人工智能聊天機器人，項目名字被命名為“文心一言”，英文名“ERNIE Bot”，預(yù)計在3月份完成公測，或?qū)⒅苯咏尤氚俣人阉飨蚬婇_放。

人工智能初創(chuàng)公司元語智能連忙推出了功能型對話產(chǎn)品 ChatYuan；阿里達摩院牽頭的類ChatGPT對話機器人被曝正處于內(nèi)測階段；昆侖萬維宣布將與奇點智源合作年內(nèi)發(fā)布中國版類 ChatGPT 代碼開源……還有更多產(chǎn)品在官宣的路上，不排除會出現(xiàn)畫虎不成反類犬的尷尬場面。

一種流行的解釋是：ChatGPT將取代搜索引擎。其中被引用最多的Gmail創(chuàng)建者之一Paul Buchheit的觀點：“像ChatGPT這種AI聊天機器人將摧毀谷歌，就像當(dāng)年搜索引擎徹底干掉黃頁電話簿一樣，時間上就是這一兩年。”內(nèi)在的商業(yè)邏輯在于，一旦搜索引擎確定的信息檢索方式被顛覆，整個互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)都將重新洗牌，沒有哪家互聯(lián)網(wǎng)巨頭想要錯過在新格局中占有一席之地的可能。

或許還有另外一種解釋，即ChatGPT的誕生是一種方向性的探索。OpenAI率先驗證了對話AI的可行性，然后谷歌、百度等快速跟進。之所以能夠在短時間內(nèi)推出類似ChatGPT的產(chǎn)品，原因還要從大模型說起。

時間撥回到2017年，當(dāng)時還在谷歌任職的Ashish Vaswani等人提出了Transformer架構(gòu)，讓深度學(xué)習(xí)的參數(shù)達到了上億的規(guī)模；2018年谷歌推出了基于Transformer的雙向深層預(yù)訓(xùn)練模型Bert，參數(shù)首次超過了3億規(guī)模；OpenAI同年提出了生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型GPT，進一步推動了大模型的發(fā)展。

但直到2020年，大模型才真正進入到大眾視野，誘因正是著名的GPT-3，擁有1750億個參數(shù)量，是傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)小模型的一萬倍以上，同時讓外界看到了“大力出奇跡”的一幕：常見小模型需要對不同的任務(wù)使用不同模型分別訓(xùn)練解決，而GPT-3先使用海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練大模型，然后將模型參數(shù)初始化后再進行訓(xùn)練，實現(xiàn)了作詩、聊天、答題、翻譯、寫代碼等一系列能力。

一場千億級大模型的軍備競賽由此拉開帷幕。

僅在2021年，國內(nèi)的華為、智源、浪潮、阿里云、百度等企業(yè)先后發(fā)布了自家的大模型產(chǎn)品，而后不斷從NLP延伸出了雙語、CV、跨模態(tài)等大模型。據(jù)OpenBMB開源社區(qū)的統(tǒng)計，目前全球超千億參數(shù)的大模型中，中國貢獻了1/3，美國貢獻了1/2，世界其他國家或組織貢獻了剩下的1/6。和歷史上的許多次“軍備競賽”一樣，耗費了大量真金白銀的大模型，最終也需要找到一個商業(yè)化出口。

有趣的地方在于，不管是GPT-3，還是ChatGPT，OpenAI兩次站在了新舊交替的臨界點上，第一次掀起了大模型熱，讓全球科技大廠們冒險一試，這一次能為大模型的商業(yè)化帶來生機嗎？

03 大模型商業(yè)化的“火炬”

大模型的性能表現(xiàn)不可謂不性感，代價則是訓(xùn)練大模型非常燒錢。

根據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，GPT-3訓(xùn)練的硬件和電力成本高達1200萬美元；谷歌在訓(xùn)練包含5400 億參數(shù)的 PaLM 時用了6144塊TPU……坊間由此出現(xiàn)了對盲目“煉大模型”的質(zhì)疑，資本市場因為大模型的應(yīng)用問題遲遲不肯下注，“多才多藝，身兼多職”的大模型們距離“生存危機”越來越近。

并非是大模型缺少商業(yè)化故事。按照大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的思路，大模型+細分場景微調(diào)在某種程度上給出了人工智能在長尾場景落地的最優(yōu)解，而且在小樣本訓(xùn)練的情況下，大模型也有著比較好的提升。

大模型也不缺少落地的場景。AIGC在2022年就已經(jīng)走紅，投資機構(gòu)紅杉在2022年發(fā)布的一篇分析文章中特意提到，生成式AI有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟價值，進一步增強了相關(guān)創(chuàng)業(yè)者的信心。

可在2023年以前，很少看到資本市場對大模型的關(guān)注，僅有智譜AI等為數(shù)不多的企業(yè)拿到了融資，與之形成鮮明對比的是，AIGC賽道里初創(chuàng)企業(yè)早已是資本寵兒。資本寧愿在應(yīng)用層的AIGC賽道試錯，也不愿燒錢給大模型。

誠如熊彼特在《經(jīng)濟發(fā)展理論》中的觀點：資本是創(chuàng)新的杠桿。倘若只是企業(yè)和研究院在花大價錢“煉”大模型，缺少資本產(chǎn)生的杠桿作用，大模型的價值和應(yīng)用場景恐怕很難脫離“學(xué)術(shù)”二字。

ChatGPT的出圈就像是一把火炬，不但徹底吸引了外界的注意力，也可能為大模型的商業(yè)化照亮方向。

直接的例子就是微軟“反常行為”。先是100億美元投資OpenAI，而后宣布將ChatGPT融入旗下全線產(chǎn)品，比爾?蓋茨和納德拉頻頻為ChatGPT站臺，再到ChatGPT版的必應(yīng)和Edge瀏覽器，甚至裁撤工業(yè)元宇宙部門為ChatGPT讓路，儼然擺出了一副All in AI的新姿態(tài)。微軟的真實動機還不得而知，映射到外界眼中的卻是：微軟正在開啟AI的商用之戰(zhàn)，大模型迎來了商業(yè)化元年。

OpenAI也在不斷釋放好消息：2月1日宣布推出付費訂閱版ChatGPT Plus，每個月向用戶收取20美元的費用；同時OpenAI預(yù)計2023年的收入將達到2億美元，2024年收入有望超過10億美元。

其實早在2020年的時候，OpenAI就已經(jīng)開始為商業(yè)化謀局，GPT-3不再完全開源代碼，但提供了商用API，允許開發(fā)者調(diào)用大模型的部分能力，并逐步為Dall·E2、Whisper等大模型開放了API接口?？蛻粽{(diào)用OpenAI的API，以獲取圖像、語言、代碼生成等能力，進而趕上AIGC的順風(fēng)車，OpenAI從中收取接口費，初步形成了模型研發(fā)、應(yīng)用開發(fā)到消費的完整產(chǎn)業(yè)鏈。

故事講到這里，似乎讓人看到了大模型的可觀前景：當(dāng)國內(nèi)大大小小的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)爭相推出各種版本的ChatGPT時，勢必會將注意力盯向提供底層能力的大模型，為國內(nèi)的大模型市場注入一股活水。

再樂觀一些的話，即便ChatGPT的潮水會褪去，只要在不斷地試錯中摸索出大模型的商業(yè)化路徑，資本的注意力終將會聚集到底層技術(shù)上，并將注意力轉(zhuǎn)變?yōu)樵丛床粩嗟耐顿Y，賦予大模型可持續(xù)的驅(qū)動力量。

04 寫在最后

現(xiàn)實的殘酷在于，新物種崛起的時候，會習(xí)慣性吹起一層層泡沫，特別是在過去幾年中，泡沫被戳破的時間周期越來越短。

2021年初爆火的Clubhouse，故事在一個多季度后就宣告“破產(chǎn)”；2022年初的元宇宙，下半年就被AIGC搶去了風(fēng)頭；ChatGPT引起的新風(fēng)口，會是一個例外嗎？就情感上而言，我們希望ChatGPT帶來的是一場熊熊烈火，引燃人工智能的產(chǎn)業(yè)革命。

可惜當(dāng)前的所有設(shè)想，都還建立在理想的假設(shè)上，現(xiàn)實中仍存在太多的不確定性，還需要跨越一座又一座山丘。