原創(chuàng) 科技云報道
近幾個月來，ChatGPT都是當仁不讓的輿論話題。
上一次AI在全球范圍內引起轟動，還是谷歌的AI機器人AlphaGO下棋戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的時候。
ChatGPT的出現，讓國內外幾乎所有的科技巨頭都坐立不安。
2月1日，谷歌母公司Alphabet首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）透露，谷歌將在“未來幾周或幾個月”推出類似ChatGPT的基于人工智能的大型語言模型，用戶很快就能以“搜索伴侶”的形式使用語言模型。
根據外媒最新報道，谷歌正在要求員工測試ChatGPT的競爭對手——“紅色代碼”計劃，于去年12月發(fā)布，以緊急應對ChatGPT的崛起所帶來的威脅。
其中，包括一個名為“學徒吟游詩人”（Apprentice Bard）的聊天機器人，并探索嵌入搜索引擎。
由于圍繞 ChatGPT 的關注激增，Meta內部壓力也在增大。
在Meta，員工最近分享了內部備忘錄，敦促公司加快AI項目的審批流程，以便利用最新技術。
而在2月1日當天，百度也宣布將于3月在國內推出類似ChatGPT的智能聊天程序，引爆了整個國內科技行業(yè)。
事實上，業(yè)內與ChatGPT相似的AI技術并不缺乏，與ChatGPT同類的聊天機器人也很普遍，但為什么ChatGPT的出現讓科技巨頭們都如芒在刺？
ChatGPT到底帶來了什么樣的沖擊？
01.ChatGPT導致 搜索引擎之爭
在ChatGPT發(fā)布的第一天，就有生成式AI要取代搜索引擎的聲音出現，而這也是被業(yè)內人士討論最多的問題，不少人認為ChatGPT將有望撼動谷歌搜索的地位。
當然，也有不少分析指出，當前ChatGPT還不能取代傳統(tǒng)的搜索引擎。
“從測試情況來看，回答的內容里出錯的概率還是挺高的，機器人經常自信滿滿地說一些錯話?！币晃挥肅hatGPT進行天文知識測試的使用者表示。
盡管ChatGPT暫且無法取代傳統(tǒng)搜索引擎，但不代表沒有絲毫威脅。
億萬富翁Chamath Palihapitiya預測，隨著人工智能的崛起，谷歌今年將受到最大的影響，因為人工智能開始讓谷歌搜索功能變得不那么重要。
這位風險投資家表示，谷歌可能不會失去其全球頂級搜索引擎的地位，但隨著其他網站的加入（ChatGPT），谷歌仍可能失去相當大的使用量。
簡單來說，Chamath認為從盈利能力和參與度的角度看，谷歌搜索是失敗者：
- 其他公司將能夠產生高質量搜索結果。
- ChatGPT直接給你答案，為什么還要搜索？
- 哪怕只流失10%-15%的使用量，是谷歌的巨大損失。
從國外大廠的動作來看，這種觀點也比較有說服力。譬如瞅準機會想要挑戰(zhàn)谷歌地位的微軟。
據外媒報道，微軟公司打算將OpenAI的ChatGPT聊天機器人引入其搜索引擎Bing（必應），以從強大的競爭對手谷歌那里搶奪市場份額。
有知情人士透露，微軟相信，聊天機器人提供的更對話化、情境化的回復，會使搜索用戶更樂意使用Bing，因為通過這種方式提供的答案毫無疑問要比直接拋出網頁鏈接要更加優(yōu)質。
作為回擊，谷歌緊急發(fā)布“紅色警報”。一攻一防之中，道理其實很淺顯。
巨頭們不愿錯過任何機會，特別是隨著人工智能技術進一步成熟，確實有再次錯失良機的風險，而這是谷歌最不愿意看到的。
對于有著同樣處境的全球最大的中文搜索引擎百度而言，此番出擊也成了必然。
說白了，ChatGPT能否取代搜索引擎，是未知的，但風險是已知的。因此，最穩(wěn)妥的策略便是攻防兼?zhèn)?、搶先布局?/p>
02.ChatGPT帶來，AI技術范式革新
ChatGPT的誕生，對于谷歌、百度等科技巨頭而言是很焦慮，但ChatGPT的沖擊力不僅止于此。它真正讓所有人都感到吃驚的，是背后大模型的創(chuàng)建和學習能力。
事實上，在ChatGPT推出之前，國內外已有不少大模型。
但相比其他大模型，ChatGPT在AI的技術路線和訓練方式上的變革，帶來了業(yè)界意料之外的突破。
首先，ChatGPT有一個非常強大的技術底座，也就是InstructGPT模型。這個模型的論文剛發(fā)出來時，沒有引起特別大的反響。
此前，GPT與BERT模型路線一直在競爭，2018年時BERT模型先贏了，但GPT模型路線一直沒放棄，模型參數和數據規(guī)模越做越大，最終結合人工反饋增強學習(RLHF)，在ChatGPT上取得了重大突破，效果上反超了BERT模型路線。
其次，ChatGPT引入了強化學習機制，在新版本上引入了人工標注的數據，通過人類的反饋，有針對性地進行優(yōu)化。
其中的難度在于，建立怎樣的強化學習機制。
此前，在下圍棋的AI中，強化學習是用勝負做反饋。但對于ChatGPT如此開放的系統(tǒng)，是沒有明確的反饋機制的。
過去業(yè)界也嘗試了強化學習機制，但很多都不太成功，ChatGPT在這件事上取得了突破。
第三，ChatGPT在數據質量和多樣性上非常講究。
OpenAI雇傭了一個數十人的數據團隊，其實ChatGPT強化學習的數據量并不大，但對數據多樣性、標注體系都有精巧的設計，讓數據發(fā)揮出了強大的作用，這是非常值得業(yè)界借鑒的地方。
雖然一些業(yè)內人士認為，在ChatGPT所涉及的技術上，中美是“平級”的，但華為諾亞方舟實驗室語音語義首席科學家劉群坦承，中國在技術上還是有差距的。
其中一個是基礎模型本身的差距，雖然國內訓練了很多萬億模型或者是幾千億的模型，但訓練的充分程度，是遠遠不夠的。
有人用同樣的問題向國內某廠商的大模型和ChatGPT同時發(fā)問，ChatGPT從回答的邏輯性和完整度上都遠超國內大模型，國內大模型的答案帶有明顯的拼湊感，夾雜著不少主題之外的胡編內容。
而且在回復速度上，ChatGPT也領先一截。
換句話說，國內與ChatGPT相似的AI技術并不缺乏，但多年來精進能力卻并不突出，實現不了ChatGPT這樣多輪對話且極其貼合人類語感的回復。
所以，當ChatGPT出現時，內行來看的震驚程度跟外行一模一樣。
這也給中國互聯網很多公司帶來思考，例如：AI的應用現有的技術是不是做到了極致？單純的技術領先和大模型的打磨有沒有到位？利用現有技術可不可以通過一個更加龐大準確的大模型實現之前無法想象的應用？
這些問題的回答，對于中國互聯網企業(yè)來說，有著無法估量的意義。
03.中國版ChatGPT還有多遠？
珠玉在前，但模仿卻仍然不是容易之事。
盡管近日百度宣布將于3月在國內推出類似ChatGPT的智能聊天程序，但可能差距也會比較明顯。
特看科技CEO樂乘認為，目前全球還沒有能跟ChatGPT抗衡的大模型，業(yè)界共識是差距在兩年以上。國內先不談彎道超車，趁早追趕反而是更重要的。
除此之外，業(yè)界人士都提到了算力問題。由于GPU芯片等問題，在一定程度上，國內算力已被卡脖子了。
即使國內頭部公司，從算力上跟谷歌等相比，差距也是比較明顯的。
從數據質量來說，整個互聯網的中文數據質量，相比于英文也有明顯差距。
此外，幾乎所有業(yè)內人士都提到了OpenAI這家人工智能組織，所體現的純碎創(chuàng)新精神和長期主義。
它可能是業(yè)界唯二的兩家機構，無論在創(chuàng)新性、投入、決心，還是在頂尖人才儲備上，都是一如既往堅持的。
即便是在看不到前景和沒有明顯效果的階段，OpenAI仍非常堅定地做了投入，相反國內傾向于在技術出現突破后，快速追隨。
值得注意的是，國內科技企業(yè)和ChatGPT的追求方向也并不相同。
ChatGPT的重點在于創(chuàng)造，通過大量的語料訓練和強大的糾錯能力，對素材進行消化、整理和再輸出，這和過去國內關注的云計算或視覺技術是完全不同的思考方式。
而導致上述分別的原因也很直接，那就是成本。
ChatGPT背后有著海量的資料庫和龐大的算力做支撐，變現方式目前來看卻只有向企業(yè)提供服務，替代部分人工作業(yè)這一種。
但微軟小冰負責人李笛在媒體采訪時指出：“小冰框架當前所支撐的對話交互量，一天就達到14個人類一輩子的對話交互量。若使用ChatGPT的方法，每天成本將高達3億元，一年成本將超過1000億元。”
對于產品化而言，即使再將成本下降10倍，這個商業(yè)模式也是無法成立的，因為這個成本與人類相比沒有優(yōu)勢。
不過，也有業(yè)界資深人士提出，當下ChatGPT在行業(yè)里要真正落地還面臨困難。調用ChatGPT的成本和它當下所帶來的回報可能并不成正比。
但可以預見的是，隨著競爭加劇，大模型會像水電煤一樣，成為大家都用得起的狀態(tài)。
留給中國AI企業(yè)的時間或許不多了。