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chaoduoyouxineirong，jiuwanbuniniyaoxuehuirangxiongmaohegougoumenyiqihepingyouhaodeshenghuolingluochouduan，qiaoyihuafu，zhanxianbutongdefengge;zhelidesuoyoushangpindouyouzhiliangbaozheng，womenyehuiweiyonghutigongtiexindeshouhoufuwu。zidongshouzanggongneng，zhiyaonikanguodemanhuadouyoujilu。ChatGPT熱(re)潮(chao)下(xia)的(de)冷(leng)思(si)考(kao)：人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)將(jiang)如(ru)何(he)影(ying)響(xiang)人類(lei)的未(wei)來(lai)？

“在(zai)接(jie)下来的五(wu)年(nian)中(zhong)，會(hui)思考的計(ji)算(suan)機(ji)程(cheng)序(xu)将閱(yue)讀(du)法(fa)律(lv)文(wen)件(jian)並(bing)提(ti)供(gong)醫(yi)療(liao)建(jian)議(yi)。在接下来的十(shi)年中，它(ta)們(men)将從(cong)事(shi)流(liu)水(shui)線(xian)工作(zuo)，甚(shen)至(zhi)可(ke)能成(cheng)為(wei)同(tong)伴(ban)。在此(ci)之(zhi)後(hou)的幾(ji)十年中，它们将做(zuo)几乎(hu)所(suo)有(you)事情(qing)，包(bao)括(kuo)做出(chu)新(xin)的科(ke)學(xue)發(fa)現(xian)，从而(er)擴(kuo)展(zhan)我(wo)们的‘壹(yi)切(qie)’概(gai)念(nian)。”

2021年3月(yue)16日(ri)，OpenAI公(gong)司(si)CEO山(shan)姆(mu)·阿(e)爾(er)特(te)曼(man)(Sam Altma)在網(wang)上(shang)发表(biao)了(le)一篇(pian)名(ming)为《萬(wan)物(wu)摩(mo)尔定(ding)律》的文章(zhang)，并在文中以(yi)預(yu)言(yan)式(shi)的口(kou)吻(wen)這(zhe)樣(yang)描(miao)繪(hui)了人类與(yu)人工智能共(gong)處(chu)的未来世(shi)界(jie)。

在阿尔特曼看(kan)来，人工智能革(ge)命(ming)即(ji)将到(dao)来，其(qi)結(jie)果(guo)必(bi)将深(shen)刻(ke)影响人类的未来。不(bu)到兩(liang)年之后，有關(guan)ChatGPT的討(tao)論(lun)席(xi)卷(juan)全(quan)球(qiu)。这似(si)乎意(yi)味(wei)著(zhu)(zhe)现實(shi)正(zheng)逼(bi)近(jin)他(ta)所预測(ce)的未来。

那(na)麽(me)，人工智能的发展将如何塑(su)造(zao)或(huo)影响人类的未来？我们還(hai)是(shi)先(xian)从最(zui)近備(bei)受(shou)关註(zhu)的ChatGPT說(shuo)起(qi)。

ChatGPT是怎(zen)么火(huo)起来的？

2022年11月30日发布(bu)的聊(liao)天(tian)机器(qi)人模(mo)型(xing)ChatGPT，正顯(xian)示(shi)其巨(ju)大(da)的影响。根(gen)據(ju)Similarweb的數(shu)据，今(jin)年1月，平(ping)均(jun)每(mei)天約(yue)有1300万獨(du)立(li)訪(fang)客(ke)使(shi)用(yong) ChatGPT，是去(qu)年12月份(fen)的两倍(bei)多(duo)，累(lei)计用戶(hu)超(chao)1億(yi)，創(chuang)下了互(hu)聯(lian)网最快(kuai)破(po)亿應(ying)用的紀(ji)錄(lu)。

如果只(zhi)把(ba)它看作是一個(ge)“能与人类對(dui)話(hua)”的机器人，“技(ji)術(shu)進(jin)步(bu)”的跡(ji)象(xiang)并不明(ming)显。畢(bi)竟(jing)Siri、小(xiao)愛(ai)、小度(du)……这些(xie)人们如今常(chang)用的工具(ju)，都(dou)可以提供“对话”服(fu)務(wu)；甚至在2020年，小冰(bing)公司还推(tui)出過(guo)“虛(xu)擬(ni)男(nan)友(you)”聊天產(chan)品(pin)。这些产品背(bei)后的人工智能都可以在不同程度上完(wan)成与人类的“对话”。

ChatGPT的“魅(mei)力(li)”更(geng)多还要(yao)从技术上看。其中，“大模型”是关鍵(jian)詞(ci)。

小冰公司CEO李(li)笛(di)将ChatGPT定義(yi)为“大模型”的一个产物、一次(ci)产品化(hua)的嘗(chang)試(shi)。

何为“大模型”？智源(yuan)研(yan)究(jiu)院(yuan)原(yuan)副(fu)院長(chang)劉(liu)江(jiang)告(gao)訴(su)記(ji)者(zhe)，以AlphaGo为例(li)，这样的人工智能就(jiu)屬(shu)於(yu)“小模型”。“它只能用来下圍(wei)棋(qi)，象棋、五子(zi)棋都不会下。其中可能有些底(di)層(ceng)技术类似，但(dan)如果要讓(rang)AlphaGo下象棋或五子棋，还需(xu)要技术人員(yuan)重(zhong)寫(xie)代(dai)碼(ma)、重新訓(xun)練(lian)。”

“但大模型不同，它是通(tong)用的。”刘江舉(ju)例，ChatGPT的应用場(chang)景(jing)很(hen)廣(guang)泛(fan)，既(ji)可以写郵(you)件、写文案(an)，还可以写代码、写詩(shi)，甚至写论文。

騰(teng)訊(xun)研究院发布的《2022十大数字(zi)科技前(qian)沿(yan)应用趨(qu)勢(shi)》中就明確(que)指(zhi)出，小模型不僅(jin)需要大量(liang)的手(shou)工調(tiao)參(can)，还需要給(gei)机器餵(wei)養(yang)海(hai)量的標(biao)注数据，这拉(la)低(di)了人工智能的研发效(xiao)率(lv)，且(qie)成本(ben)較(jiao)高(gao)。大模型通常是在無(wu)标注的大数据集(ji)上，采(cai)用自(zi)監(jian)督(du)学習(xi)的方(fang)法进行(xing)训练。

ChatGPT是OpenAI对其2020年发布的GPT-3模型微(wei)调后開(kai)发出的对话机器人。報(bao)道(dao)显示，該(gai)模型使用来自互联网的文本数据庫(ku)进行训练，包括从書(shu)籍(ji)、网絡(luo)文本、維(wei)基(ji)百(bai)科、文章和(he)互联网其他文本中獲(huo)得(de)的高達(da)570GB的数据。ChatGPT背后的模型GPT-3.5則(ze)更为強(qiang)大。

中金(jin)公司一份研报認(ren)为，此类新技术的应用“帶(dai)来弱(ruo)人工智能向(xiang)通用智能的階(jie)躍(yue)”。

而在業(ye)內(nei)人士(shi)看来，技术上从小模型到大模型的變(bian)化，无異(yi)于人工智能的“进化”。

ChatGPT网頁(ye)截(jie)圖(tu) 人工智能的“进化”

1965年，英(ying)特尔创始(shi)人之一戈(ge)登(deng)·摩尔提出了摩尔定律，即當(dang)價(jia)格(ge)不变時(shi)，集成電(dian)路(lu)(IC)上可容(rong)納(na)的元(yuan)器件，每隔(ge)18-24个月便(bian)增(zeng)加(jia)一倍，性(xing)能也(ye)提升(sheng)一倍。既然(ran)在相(xiang)同面(mian)積(ji)晶(jing)圓(yuan)下生(sheng)产同样規(gui)格的IC，每隔18-24个月可增加一倍，那么生产成本也能相应降(jiang)低50%。

阿尔特曼的《万物摩尔定律》将这一定律的適(shi)用範(fan)围大大扩展。他写到，“摩尔定律适用于一切”应该是一代人的口號(hao)，雖(sui)然“这聽(ting)起来很烏(wu)托(tuo)邦(bang)”。

換(huan)言之，在阿尔特曼看来，当下这个时代，技术叠(die)代的速(su)度是肉(rou)眼(yan)可見(jian)的。

《万物摩尔定律》截图

事实上，在人工智能的加持(chi)下，某(mou)些領(ling)域(yu)的演(yan)进速度已(yi)經(jing)大大加快。有报道稱(cheng)，据OpenAI統(tong)计，从2012年到2020年，人工智能模型训练消(xiao)耗(hao)的算力增长了30万倍，平均每3.4个月翻(fan)一番(fan)，超过了摩尔定律的每18个月翻番的增速。

回(hui)顧(gu)OpenAI GPT模型的进化之路，具有十分(fen)明显的规模效应。数据显示，2018年初(chu)代GPT参数量为1.17亿，2019年二(er)代参数量达15亿，2020年GPT 3.0参数规模直(zhi)接飛(fei)跃至1750亿。

百度CEO李彥(yan)宏(hong)就曾(zeng)公开指出，无论是技术层面还是商(shang)业应用层面，人工智能都有了方向性的改(gai)变。

微軟(ruan)CEO纳德(de)拉在接受访談(tan)时也曾表示，GPT的发展不是线性的，而是指数級(ji)变化的，所以相比(bi)较GPT-3，当前的GPT-3.5已经展现出更强的能力。业界普(pu)遍(bian)预测，GPT-4将在今年推出，并具备更强大的通用能力。

毫(hao)无疑(yi)問(wen)，成指数级的增长让人工智能得以高速“进化”。

刘江告诉记者，这样的“进化”并非(fei)只是量变，也不只是每次迭代相加的结果。“有研究人员總(zong)结，相比于小模型，人工智能大模型已经出现了一百多種(zhong)‘突(tu)变能力’，即大模型具备、小模型不具备的能力。”

他覺(jiao)得，这在某种程度上很像(xiang)生物进化的过程。“就好(hao)像大腦(nao)在不斷(duan)量变后来到一个臨(lin)界點(dian)，然后生物就产生了高等(deng)智能那样。”

巨大突破的曙(shu)光(guang)隱(yin)现？

1950年，计算机科学家(jia)艾(ai)倫(lun)·图靈(ling)提出了一个被(bei)称为“模仿(fang)遊(you)戲(xi)”的思想(xiang)实驗(yan)。面试官(guan)通过打(da)字机与两个对象交(jiao)谈，知(zhi)道一个是人，另(ling)一个是机器。图灵建议，如果一臺(tai)机器能夠(gou)始終(zhong)让面试官相信(xin)它是人类，我们就可以说它有能力思考。这就是著名的“图灵测试”。

迄(qi)今为止(zhi)，还沒(mei)有人工智能模型能真(zhen)正通过图灵测试，包括ChatGPT。甚至，ChatGPT暴(bao)露(lu)出待(dai)解(jie)決(jue)、待完善(shan)的问題(ti)还有很多。

李笛就明确指出，ChatGPT至少(shao)存(cun)在内容準(zhun)确问题、運(yun)行成本问题、即时性问题。“这些都是根源问题，很難(nan)在ChatGPT上得到解决，可能要等新的产品和应用出来。”

以内容准确问题为例，李笛认为，作为知識(shi)系(xi)统，最基本的要求(qiu)是准确，但ChatGPT的技术结構(gou)决定了它提供的知识很难作到准确。

事实上，该问题已经给人工智能公司造成了真金白(bai)銀(yin)的損(sun)失(shi)。

“我可以告诉我9歲(sui)的孩(hai)子关于詹(zhan)姆斯(si) 韋(wei)伯(bo)太(tai)空(kong)望(wang)遠(yuan)鏡(jing)(James Webb Space Telescope，簡(jian)称JWST)的哪(na)些新发现？” 谷(gu)歌(ge)推出的类ChatGPT功(gong)能Bard回答(da)中包括“JWST拍(pai)攝(she)到了太陽(yang)系外(wai)行星(xing)的第(di)一張(zhang)照(zhao)片(pian)”。

但真实的情況(kuang)是，第一张系外行星照片是由(you)歐(ou)洲(zhou)南(nan)方天文台的Very Large Telescope (VLT)在2004年拍摄的。当天谷歌股(gu)价大跌(die)约9%，市(shi)值(zhi)蒸(zheng)发约1000亿美(mei)元。

ChatGPT也存在类似的问题。当记者向ChatGPT詢(xun)问“ChatGPT目(mu)前暴露出哪些待解决、待完善的问题”时，它给出的回答与ChatGPT网站(zhan)上人类列(lie)出的其局(ju)限(xian)性有所出入(ru)。

ChatGPT截图

还有成本问题。据报道，有研究估(gu)测，训练1750亿参数語(yu)言大模型GPT-3，需要有上万个CPU/GPU24小时不間(jian)輸(shu)入数据，所需能耗相当于开車(che)往(wang)返(fan)地(di)球和月球，且一次运算就要花(hua)費(fei)450万美元。此外，ChatGPT投(tou)喂的数据質(zhi)量、广泛的应用场景、持續(xu)的資(zi)金投入都缺(que)一不可，更不用说还有开发 AI 产品的邊(bian)際(ji)成本以及(ji)懸(xuan)而未决的全棧(zhan)集成能力。

对此，刘江直言，大模型目前对算力要求很高，門(men)檻(kan)也高，必然是技术密(mi)集、资金密集、人才(cai)密集型的。“人工智能从小模型到大模型，只能说在技术上邁(mai)进了一步。但人工智能要突破所謂(wei)的‘奇(qi)点’，即人工智能发展到比人‘聰(cong)明’且能够自我‘进化’，还有一段(duan)距(ju)離(li)。”

即便如此，他依(yi)舊(jiu)认为，目前已经能看到人工智能巨大突破的曙光了。“相当于我们在黑(hei)暗(an)中摸(mo)索(suo)了很多很多年，现在终于看到一点亮(liang)光了，要出去了。”

“奇点”何时到来？

相信“奇点”说法的人们认为，技术变革迅(xun)速而深远的发展将对未来人类生活(huo)造成不可逆(ni)轉(zhuan)的变化。而生物思想与技术的融(rong)合(he)，将让人类超越(yue)自身(shen)的生物局限性。

正如美國(guo)未来学家雷(lei)·库茲(zi)维尔所指出的那样，奇点临近暗含(han)一个重要思想：人类创造技术的節(jie)奏(zou)正在加速，技术的力量也正以指数级的速度在增长。指数级的增长是具有迷(mi)惑(huo)性的，它始于極(ji)微小的增长，隨(sui)后又(you)以不可思议的速度爆(bao)炸(zha)式地增长——如果一个人没有仔(zai)細(xi)留(liu)意它的发展趋势，这种增长将是完全出乎意料(liao)的。

用库兹维尔的话说就是，“我们的未来不再(zai)是经歷(li)进化，而是要经历爆炸。”他曾预言，“奇点”将在大约2045年时到来。

事实上，这种“始于极微小而后爆炸式的增长”在近几十年的技术发展史(shi)中不断被验證(zheng)。

网络瀏(liu)覽(lan)器誕(dan)生于1990年，但直到1994年网景導(dao)航(hang)者(Netscape Navigator)问世，大多数人才开始探(tan)索互联网。2001年iPod诞生之前流行的MP3播(bo)放(fang)器，并未掀(xian)起数字音(yin)樂(le)革命。同样，2007年，蘋(ping)果(Apple)iPhone手机橫(heng)空出世之前，智能手机已经问世，但卻(que)并没有針(zhen)对智能手机开发的应用。

ChatGPT的出现，或許(xu)会是技术史上一个新的节点。

人们已经开始谈论人工智能将会如何顛(dian)覆(fu)他们的工作和生活。而人类此刻与ChatGPT的各(ge)种聊天记录，将全部(bu)变成下一代模型的训练数据。

在刘江看来，面对即将到来的变革，人类应该擁(yong)抱(bao)变化、拥抱未来。“人类是在不断变化的，不能固(gu)守(shou)陳(chen)规。当然我们也应该积极思考不允(yun)许人工智能突破的底线在哪。”

他不否(fou)认人们因(yin)此产生对未来工作可能发生变動(dong)的擔(dan)憂(you)。“也许未来每个人身边都会有机器人，就像老(lao)板(ban)身边的秘(mi)书。”

重要的是，我们应如何与人工智能共处。换言之，要解决的问题是，人类的价值是什(shen)么？

目前，已有人工智能领域專(zhuan)家提出，要警(jing)惕(ti)人工智能弱化人类思维。

李笛认为，人类创作者恰(qia)恰应当把人工智能視(shi)为解放自己(ji)创意的新手段或工具，让自己得以进一步回歸(gui)内容创作的本质，即“创意”上去。

刘江则给出了另外一种假(jia)設(she)：伴随着人工智能技术的发展，当生产力极大突破后，或许人类就不必須(xu)工作了。也许到那天，人类真的可以实现按(an)需勞(lao)动了。

（原标题：ChatGPT热潮下的冷思考：人工智能将如何影响人类的未来？）

来源：中国新聞(wen)网 返回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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