im钱包下载官网安卓版|chatgpt人工智能聊天机器人

作者: im钱包下载官网安卓版
2024-03-17 06:18:20

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GPT_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心ChatGPT播报讨论上传视频OpenAI发布的聊天机器人模型收藏查看我的收藏0有用+10ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI [1]研发的一款聊天机器人程序 [12]，于2022年11月30日发布 [2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写论文 [21]、邮件、脚本、文案、翻译、代码等任务。 [2]2023年4月10日，中国支付清算协会倡议支付行业从业人员谨用ChatGPT。 [42]2023年4月12日，此前临时禁止使用ChatGPT的意大利开出了解禁的条件，但13日，西班牙国家数据保护局和法国国家信息自由委员会分别宣布对ChatGPT展开调查。同日，欧洲数据保护委员会宣布成立专门工作组，以促进各国协同调查，并就各数据保护部可能采取的执法措施交流信息 [45]。2023年7月，OpenAI发布公告称给ChatGPT加了一个名为Custom instructions的新功能：在系统层面给聊天机器人定制化一些指令，令机器人更具有个性化特色的同时，更好地贴近使用者的需求。 [70]当地时间7月25日，OpenAI宣布，安卓版ChatGPT已正式上线。 [73]2023年11月，OpenAI前总裁兼董事长Greg Brockman宣布，所有用户均可使用其语音功能ChatGPT Voice。 [83]软件名称ChatGPT上线时间2022年12月 [34]最近更新时间2023年3月14日 [33]软件语言英文、中文、德文、法文、日文等开发商OpenAI软件版本GPT-4 [33]别名聊天生成预训练转换器 [16]目录1发展历程▪技术逻辑▪核心竞争力▪技术局限性▪相关股票▪新增功能2社会应用3社会影响4规范使用5所获荣誉6相关争议▪禁令与限制▪数据泄露▪官方回应▪诽谤诉讼▪谨慎使用▪展开调查▪使用推特数据▪威胁版权▪编造虚假信息案件▪程序漏洞▪起诉事件▪恋爱骗局▪错误率升高▪撰写维基百科文章▪被欧盟监管▪重大勒索病毒案件▪用电量发展历程播报编辑ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 [2]在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。 [1]2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。 [9]2023年一月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。 [14]2023年2月2日，美国人工智能（AI）公司OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供，订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。 [7]2023年2月2日，微软官方公告表示:旗下所有产品将全线整合ChatGPT，除此前宣布的搜索引擎必应、Office外，微软还将在云计算平台Azure中整合ChatGPT，Azure的OpenAI服务将允许开发者访问AI模型。 [9]2023年2月3日消息，IT行业的领导者们担心，大名鼎鼎的人工智能聊天机器人ChatGPT，已经被黑客们用于策划网络攻击时使用。 [8]黑莓（Black Berry）的一份报告调查了英国500名IT行业决策者对ChatGPT这项革命性技术的看法，发现超过四分之三（76%）的人认为，外国已经在针对其他国家的网络战争中使用ChatGPT。近一半（48%）的人认为，2023年，将会出现有人恶意使用ChatGPT而造成“成功”的网络攻击。 [8]当地时间2023年2月2日，ChatGPT的开发公司——美国人工智能公司OpenAI顺势推出了这一应用程序的付费订阅版本。 [11]2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。 [18]8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。 [17]2023年2月16日消息，微软在旗下必应搜索引擎和Edge浏览器中整合人工智能聊天机器人功能的举措成效初显，71%的测试者认可人工智能优化后的必应搜索结果。 [23]2023年2月16日，百炼智能潜客宝团队在进行了市场调研之后，决定集成以“内容生成和智能互动”见长的ChatGPT，正式上线智能营销助理。 [26]2023年2月27日消息，Snapchat正在推出一个基于OpenAI的ChatGPT最新版本的聊天机器人。 [24]这款名为“My AI”的机器人将被固定在应用界面的聊天选项卡上，虽然最初仅适用于每月3.99美元的SnapchatPlus付费订阅用户，但最终目标是让Snapchat的7.5亿月活跃用户都可以使用该机器人 [25]2023年3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于，第一，它的训练数量更大；第二，支持多元的输出输入形式；第三，在专业领域的学习能力更强。 [28]2023年3月，谷歌宣布，ChatGPT——Bard正式开启测试。 [30]2023年3月24日，OpenAI宣布ChatGPT支持第三方插件，解除了其无法联网的限制。 [31]2023年4月，ChatGPT已停止Plus付费，OpenAI给出的理由是需求量太大 [40]。2023年4月23日消息，ChatGPT聊天机器人可以根据用户的输入生成各种各样的文本，包括代码。但是，加拿大魁北克大学的四位研究人员发现，ChatGPT生成的代码往往存在严重的安全问题，而且它不会主动提醒用户这些问题，只有在用户询问时才会承认自己的错误。 [49]2023年5月16日，《放射学》出版，加拿大科学家在杂志上刊登新论文称，最新版本的ChatGPT通过了美国放射学委员会的考试，突出了大型语言模型的潜力，但它也给出了一些错误答案，表明人们仍需对其提供的答案进行核查。 [52]当地时间2023年5月18日，OpenAI官网宣布推出iOS版ChatGPT应用，该应用可免费使用，并在不同设备间同步用户的历史记录。该应用还集成了OpenAI开源语音识别系统Whisper，支持语音输入。此外，ChatGPT Plus付费订阅用户可以独家使用GPT-4功能。 [53]同日，在上架不到12小时后，ChatGPT应用冲到了App Store美国免费APP排行第二的位置。 [54]截至5月23日，该应用美国市场下载量达55万次。 [61]2023年5月24日消息，微软正全面与ChatGPT对接。 [58]2023年5月25日，OpenAI表示，ChatGPT的APP已在阿尔巴尼亚、克罗地亚、法国、德国、爱尔兰、牙买加、韩国、新西兰、尼加拉瓜、尼日利亚和英国等国家和地区的App Store上线。 [59]2023年6月1日消息，HumanLoop的创始人Raza Habib表示，OpenAI计划在2023年内对GPT-4进行升级，使其变得更便宜、更快速，并能够支持输入更多的文字。此外，OpenAI还将会在2024年GPU算力瓶颈突破之后向更多用户公开多模态功能。 [62]2023年6月10-11日，2023全球人工智能技术大会（GAITC 2023）在杭州举办，专家学者在大会上对ChatGPT开展深度探讨。 [64]2023年7月5日，据路透社报道，分析公司相似网站称，2022年11月推出的爆款人工智能聊天机器人ChatGPT的网站月度访问量和独立访客在2023年6月首次下降。 [68]2023年7月，OpenAI宣布推出定制指令功能，以便客户更好地控制ChatGPT的回应方式。 [69]2023年7月，OpenAI发布公告称给ChatGPT加了一个名为Custom instructions的新功能。 [70]2023年7月22日，OpenAI宣布，下周将发布ChatGPT安卓APP，即日起可以在谷歌商店预约下载。 [71-72]当地时间2023年7月25日，OpenAI宣布，安卓版ChatGPT已正式上线，美国、印度、孟加拉国和巴西四国的安卓用户已经可进行下载，并计划拓展到更多地区。 [73]当地时间2023年9月25日，OpenAI官网宣布推出新版ChatGPT，增加了语音输入和图像输入两项新功能。 [79]当地时间2023年11月6日，OpenAI在官网宣布推出自定义版本ChatGPT。 [81]2023年11月，OpenAI前总裁兼董事长Greg Brockman宣布，所有用户均可使用其语音功能ChatGPT Voice。 [83]2024年2月14日，聊天机器人ChatGPT的开发公司OpenAI宣布，该公司正在测试一种选项，用户可以命令ChatGPT从某次交流到下一次交流的具体信息。ChatGPT能够自动确定应该记住与用户对话中的哪些信息。 [95]技术逻辑结合ChatGPT的底层技术逻辑，有媒体曾列出了中短期内ChatGPT的潜在产业化方向：归纳性的文字类工作、代码开发相关工作、图像生成领域、智能客服类工作。 [5]核心竞争力ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习）。RLHF解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。 [6]技术局限性ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限是由奖励模型决定，该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求较高。ChatGPT可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。若AI技术迭代不及预期，NLP模型优化受限，则相关产业发展进度会受到影响。此外，ChatGPT盈利模式尚处于探索阶段，后续商业化落地进展有待观察。 [6]太平洋夏季时间2023年8月31日22点11分，OpenAI更新事故报告称，ChatGPT未付费用户遇到的问题已得到解决。该公司35分钟前报告称，ChatGPT服务严重降级，许多未付费用户遭遇该问题，其已查明问题所在，正在努力修复。 [78] 相关股票2023年3月22日，ChatGPT概念午后持续走强，截至14:03，该概念上涨4.78%，相关个股方面，开普云上涨15.32%，工业富联上涨10%，中文在线上涨9.09%，昆仑万维、吉宏股份等个股跟涨。 [29]新增功能2024年3月5日，ChatGPT 推出了名为“朗读”(Read Aloud) 的新功能。该功能可以让 ChatGPT 用五种不同的声音朗读其回复，旨在为用户提供更加便捷的交互体验。“朗读”功能已上线 ChatGPT 的网页端、iOS 和安卓应用。 [97]社会应用播报编辑一项调查显示，截止2023年1月，美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业。 [4]2023年1月，巴黎政治大学（Sciences Po）宣布，该校已向所有学生和教师发送电子邮件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止学术欺诈和剽窃。 [3]ChatGPT的应用场景还包括：用来开发聊天机器人，也可以编写和调试计算机程序，还可以进行文学、媒体相关领域的创作，包括创作音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等。在某些测试情境下，ChatGPT在教育、考试、回答测试问题方面的表现甚至优于普通人类测试者。 [6]2023年2月4日消息，以色列总统艾萨克·赫尔佐格（Isaac Herzog）周三发表了部分由人工智能（AI）撰写的演讲，成为首位公开使用ChatGPT的世界领导人。 [10]2023年2月7日消息，Take-Two Interactive的首席执行官斯特劳斯·泽尔尼克（Strauss Zelnick）表示：ChatGPT是“一个非常激动人心的新工具时代”的一部分，可以“让团队和竞争对手的团队更有效地做真正有趣的事情”，但这项技术不会彻底改变电子游戏行业。 [13]2023年2月8日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本搜索引擎必应。 [15]2023年3月11日，三星DS部门开始允许员工使用ChatGPT，但在不到20天的时间里就发生了三起机密信息泄漏事件，其中2起与半导体设备有关，另外1起与会议内容有关。 [38]2023年4月21日消息，ChatGPT将帮助日本更新用于填写补贴和公共援助申请的在线手册。 [60]2023年4月21日消息，根据里奇蒙德联储和佛罗里达大学两项研究，OpenAI的ChatGPT成功识别联邦储备委员会声明的含义，并根据新闻内容提供投资建议，并且其倡导将LLMs纳入投资决策中，这检验了他们情感分数预测力的预测性能力。 [60]2023年5月24日，据《香港经济日报》报道，在ChatGPT及AI技术加持下，微软Build 2023开发者大会上，宣布必应搜索纳入OpenAI的ChatGPT。 [57]2023年6月5日消息，日本全国地方政府中率先在工作时尝试采用人工智能聊天软件“ChatGPT”的神奈川县横须贺市公布验证结果称，开始利用的4月以后制作文案等工作效率有所提升。从当天起转为正式利用。 [63]2023年7月27日消息，微软将向日本政府提供ChatGPT技术，用于文书工作和分析，包括起草回应议会质询的草案。为了处理机密信息，微软最近在东京和大阪的数据中心安装了用于生成式人工智能的高处理能力设备，这也是该技术首次在亚洲部署。 [74]据智度股份官微2023年8月11日消息，全球首款ChatGPT音箱，将由VIFA于8月17日全球首发。 [76]当地时间2023年8月28日，OpenAI在官网宣布推出企业版ChatGPT，将提供企业级安全和隐私保护、无限高速的GPT-4访问、处理更长输入的上下文窗口、高级数据分析能力、定制选项等等。据该公司介绍，自ChatGPT推出九个月以来，超过80%的财富500强公司团队已采用该产品。 [77]2023年11月7日，在首届OpenAI开发者大会上，OpenAI宣布允许用户构建自定义版ChatGPT完成特定的个人和专业任务。用户能快速创建自己专用版本的ChatGPT，可以用于帮助教孩子数学或解释棋盘游戏的规则。 [82]2023年12月14日消息，新闻出版巨头施普林格出版集团（Axel Springer）与ChatGPT开发机构OpenAI宣布达成一项史无前例的协议，允许ChatGPT对来自Politico和Business Insider等媒体的新闻文章进行总结摘要。 [89]社会影响播报编辑截至2023年2月，这款新一代对话式人工智能便在全球范围狂揽1亿名用户，并成功从科技界破圈，成为历史上增长最快的消费者应用程序 [22] [32]。规范使用播报编辑2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇，但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。 [12]2023年3月，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出：类ChatGPT可能是人工智能最大技术跃迁，应当加快推进中国认知智能大模型建设，在自主可控平台上让行业尽快享受AI红利，让每个人都有AI助手。 [27]2023年6月，据香港《南华早报》报道，香港教育局已将人工智能技术和ChatGPT聊天机器人纳入学校课程。 [65]所获荣誉播报编辑2023年12月，当选《自然》杂志年度科学人物。 [88]2023年12月，入选2023全球十大工程成就。 [90]2023年12月，”ChatGPT”当选“汉语盘点2023”活动年度国际词。 [91]2024年1月，“ChatGPT”进高校入选2023年中国大学改革十大主题词。 [94]相关争议播报编辑禁令与限制多家学术期刊发表声明，完全禁止或严格限制使用ChatGPT等人工智能机器人撰写学术论文。 [20]当地时间2023年3月31日，意大利个人数据保护局宣布，从即日起禁止使用聊天机器人ChatGPT，并限制开发这一平台的OpenAI公司处理意大利用户信息。同时个人数据保护局开始立案调查。 [35]一方面，个人数据保护局认为，3月20日ChatGPT平台出现了用户对话数据和付款服务支付信息丢失的情况。而该平台却并没有就收集处理用户信息进行告知，且缺乏大量收集和存储个人信息的法律依据。另一方面，该机构还指责，尽管根据OpenAI的条款声称该服务面对13岁以上的用户，但他们并没有使用任何过滤机制来验证用户的年龄。 [37]当日晚些时候，OpenAI表示已在意大利将ChatGPT下线。 [36]2023年5月，三星电子发现员工将敏感的代码上传到ChatGPT后，宣布禁止使用此类生成式人工智能工具，该技术在工作场所的广泛应用遭遇阻碍。 [50]2023年5月，据美媒报道，苹果已限制在公司内使用ChatGPT和其他外部AI工具。 [55]据共同社6月22日报道，知情人士22日透露，日本文部科学省计划实施新的指导方针，指示小学、初中和高中禁止学生在考试中使用聊天生成预训练转换器（ChatGPT）等生成式人工智能（AI）软件。 [66]数据泄露2023年4月4日，综合多家媒体报道，自3月11日韩国三星电子允许部分半导体业务部门员工使用ChatGPT开始，在20天内便爆出了三起机密资料外泄事件。三起机密资料外泄案件中，其中两起与半导体设备有关，另一起与内部会议有关。 [39]IT之家2023年12月5日消息，谷歌DeepMind研究人员上周发现，反复要求OpenAI的ChatGPT重复某个单词可能会无意中泄露其训练数据中的私人个人信息。而现在这款聊天机器人似乎已经开始拒绝重复某个单词，而之前根据其服务条款这是被允许的。 [86]官方回应使用ChatGPT完成作业和写论文是不道德和不健康的学习方式。学生们需要学会自主思考，理解知识并自己动手完成作业。使用ChatGPT完成作业只能短暂地帮助学生获得分数，但不能提高他们的学习能力和知识水平。 [19]对于意大利个人数据保护局暂时禁止使用ChatGPT一事，OpenAI回应称：其工作是“为了在训练ChatGPT等人工智能系统时减少个人数据，因为我们希望人工智能了解世界，而不是了解个人。”该公司表示愿与意大利个人数据保护局密切合作。 [36]诽谤诉讼2023年4月，据路透社报道，澳大利亚墨尔本西部赫本郡的市长布莱恩•胡德指控OpenAI旗下的ChatGPT对其进行诽谤，或将对该公司提起诉讼，因为该聊天机器人在回答问题时错误地声称他在一桩贿赂丑闻中有罪。一旦正式提起，这将是全球首例针对生成式AI的诽谤诉讼。 [41]谨慎使用2023年4月10日，中国支付清算协会表示，近期，ChatGPT等工具引起各方广泛关注，已有部分企业员工使用ChatGPT等工具开展工作。但是，此类智能化工具已暴露出跨境数据泄露等风险。为有效应对风险、保护客户隐私、维护数据安全，提升支付清算行业的数据安全管理水平，根据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律规定，中国支付清算协会向行业发出倡议，倡议支付行业从业人员谨慎使用ChatGPT。 [42]2023年3月27日，日本上智大学在其官网上发布了关于“ChatGPT和其他AI聊天机器人”的评分政策。该政策规定，未经导师许可，不允许在任何作业中使用ChatGPT和其他AI聊天机器人生成的文本、程序源代码、计算结果等。如果发现使用了这些工具，将会采取严厉措施。 [43]2023年4月3日，东京大学在其内部网站上发布了一份题为“关于生成式人工智能”的文件，文件指出，“报告必须由学生自己创造，不能完全借助人工智能来创造”。 [43]2023年4月7日，京都大学的入学仪式上，该大学校长凑长博表示，“人工智能生成的论文有很多问题，写作需要耗费大量精力，但它会加强你的心态和思考能力。” [43]日本东北大学在其官方网站上发布了一份关于使用生成式人工智能的通知，并敦促教师们重新思考如何布置作业和如何进行考试。例如，它建议“在布置练习和报告之前检查人工智能将如何回答”，以及“改用要求学生在课堂上写作的考试形式”。 [43]展开调查2023年4月消息，法国国家信息与自由委员会（CNIL）接到有关OpenAI公司旗下聊天机器人ChatGPT的数份投诉，投诉认为ChatGPT违反《欧盟个人信息保护条例》（RGPD），涉嫌侵犯用户隐私、捏造不实信息。该委员会正在就接到的ChatGPT相关投诉展开调查。 [44]2023年4月13日，欧盟中央数据监管机构欧洲数据保护委员会（EDPB）表示，正在成立一个特别工作组，帮助欧盟各国应对广受欢迎的人工智能聊天机器人ChatGPT，促进欧盟各国之间的合作，并就数据保护机构可能采取的执法行动交换信息。 [46]使用推特数据2023年4月，埃隆·马斯克在推特表示，称ChatGPT使用推特数据训练。 [47]威胁版权北京时间2023年4月20日消息，代表14万多名作家和表演者的42家德国协会和工会周三敦促欧盟强化人工智能（AI）规则草案，因为ChatGPT对他们的版权构成了威胁。 [48]编造虚假信息案件2023年5月，据甘肃公安官微消息，平凉市公安局网安大队侦破一起利用AI人工智能技术炮制虚假不实信息的案件。这也是自1月10日《互联网信息服务深度合成管理规定》颁布实施后，甘肃省侦办的首例案件。 [51]程序漏洞2023年3月23日消息，ChatGPT出现严重技术漏洞，用户在社交媒体上表示看到了其他人的历史搜索记录标题。ChatGPT之父Sam Altman在访谈中表示，人工智能（AI）技术将重塑社会，他认为AI会带来危险。 [56]起诉事件2023年，两位美国作家对ChatGPT母公司OpenAI提起诉讼，声称OpenAI在没有获得版权授权的情况下，就利用他们的作品来训练其人工智能。 [67]2023年6月28日，第一起具有代表性的ChatGPT版权侵权之诉，终于出现在了公众视野。两名作家在美国加州北区法院，对Open AI公司发起了版权集体诉讼，指控后者未经授权利用自身享有版权的图书训练ChatGPT，谋取商业利益。 [75]当地时间2023年12月20日，包括泰勒·布兰奇和史戴西·希夫在内的11名美国作家在纽约曼哈顿联邦法院起诉美国人工智能公司“开放人工智能研究中心”（OpenAI）和微软，指控其滥用他们的作品来训练聊天机器人ChatGPT。 [92]2023年12月，纽约时报公司起诉微软和OpenAI，指控它们利用该公司内容帮助开发人工智能（AI）服务，这一事件反映出媒体与一项可能颠覆新闻行业的技术之间的关系正变得日益紧张 [93]。恋爱骗局2023年10月，安全软件Avast在官方博客上公开了其最新的发现：一种“恋爱骗局”。据介绍，不法分子会利用 ChatGPT来创建虚假的约会、交友资料，它甚至可以绕过相关App的安全措施，并能完成点赞、回复潜在对象、创建“可信的”个人资料：从热情洋溢的诗人到阳光开朗的旅游爱好者都不在话下。 [80]错误率升高太平洋标准时间2023年11月23日上午6时31分，OpenAI更新运行情况说明称，ChatGPT的错误率升高，正在开展调查。 [84]北京时间2024年3月8日上午10时35分（太平洋标准时间3月7日18时35分），OpenAI官方发布消息称：ChatGPT当前遇到错误率升高的问题，公司正在开展调查。 [98]撰写维基百科文章IT之家2023年11月27日消息，维基百科创始人吉米・威尔士（Jimmy Wales）认为，OpenAI开发的人工智能聊天机器人ChatGPT在写维基百科文章方面是一团糟。 [85]被欧盟监管财联社2023年12月7日电，欧盟接近达成一项里程碑式法案，对ChatGPT和其他人工智能技术进行监管。 [87]重大勒索病毒案件2023年12月消息，杭州上城区网警成功侦破一起重大勒索病毒案件。据了解，犯罪团伙成员均具备网络安防相关资质，并在实施犯罪过程中利用ChatGPT优化木马程序。2023年11月20日，某公司报案称其服务器遭勒索病毒攻击，导致系统无法正常运行，还被要求支付2万美元（约14.3万元人民币）赎金。 [96]警方成立技术攻坚团队进行侦查并锁定2名犯罪嫌疑人。2023年11月30日，在内蒙古自治区呼和浩特市抓获韩某和祁某，次日在北京抓获同案犯罪嫌疑人李某和郝某。该团伙的4名犯罪嫌疑人均有网络安防相关资质，并且都曾在大型网络科技公司工作过。 [96]据犯罪嫌疑人供述，“他们分工编写勒索病毒版本”，“借助ChatGPT进行程序优化”，“开展漏洞扫描”，“渗透获取权限”，“植入勒索病毒”等犯罪事实已经全部被证实。 [96]用电量2024年3月11日消息，根据《纽约客》杂志的报道，OpenAI的ChatGPT聊天机器人每天消耗超过50万千瓦时的电力，用于处理约2亿个用户请求，相当于美国家庭每天用电量的1.7万多倍。随着生成式人工智能的广泛应用，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时的电力，这显示了AI技术对电力资源的巨大需求。 [99]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

ChatGPT：人工智能聊天机器人的崛起

GPT：人工智能聊天机器人的崛起最新活动产品解决方案千帆社区AI原生应用商店企业服务云市场合作与生态开发者服务与支持了解智能云备案文档管理控制台ChatGPT：人工智能聊天机器人的崛起作者：梅琳marlin2024.01.19 17:39浏览量：0简介：ChatGPT 是一个由美国科技公司 OpenAI 开发的聊天机器人程序，它能够像人类一样进行自然语言交流，并能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。本文将介绍 ChatGPT 的发展历程、功能特点以及应用前景。ChatGPT，全名为 Chat Generative Pre-trained Transformer，是由美国科技公司 OpenAI 开发的一款聊天机器人程序。它在2022年11月30日发布，基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，拥有强大的对话互动能力，并能根据聊天的上下文进行互动。接下来我们将从 ChatGPT 的发展历程、功能特点、应用前景和影响等方面进行介绍。一、发展历程ChatGPT 是由美国科技公司 OpenAI 开发的，OpenAI 成立于2015年，由马斯克、彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。自成立以来，OpenAI 一直致力于人工智能技术的研发和创新。ChatGPT 是 OpenAI 研发的最新成果，其强大的对话互动能力、自然语言生成能力以及在撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等方面的应用，使其成为人工智能领域的一大亮点。二、功能特点

对话互动：ChatGPT 拥有强大的对话互动能力，能够与用户进行多轮交流，理解更复杂的指令和语境，并给出相应的回答。自然语言生成：ChatGPT 能够根据用户的输入，生成自然、流畅的语言回复，使得交流更加自然和人性化。多任务处理：ChatGPT 不仅能回答问题，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务，具有强大的多任务处理能力。学习能力：ChatGPT 在预训练阶段学习了大量的文本数据，具备了强大的学习能力，能够处理各种语言和知识领域的问题。个性化定制：ChatGPT 支持个性化定制，用户可以根据自己的需求对机器人进行设置和调整，使其更符合自己的使用习惯和需求。三、应用前景ChatGPT 的应用前景非常广泛。在教育领域，ChatGPT 可以作为智能辅导系统，帮助学生解答问题、提供学习建议和指导。在商业领域，ChatGPT 可以用于客户服务和支持，提供更加智能和高效的服务体验。在创作领域，ChatGPT 可以辅助人类进行创作，提供更多的灵感和创意。此外，ChatGPT 还可以应用于机器翻译、智能家居、智能客服等领域，为社会和经济发展带来巨大的变革和机遇。四、影响ChatGPT 的出现将对人类社会产生深远的影响。首先，它提高了人们的工作效率和创造力，为各行各业提供了更加强大的工具和平台。其次，它也带来了新的就业机会和商业模式，为人们提供了更多的选择和发展空间。最后，它也引发了一些伦理和社会问题，如隐私保护、数据安全、人类劳动的替代等，需要引起社会各界的关注和思考。总之，ChatGPT 作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，具有强大的对话互动能力和应用前景。它的出现将为人类社会带来巨大的机遇和挑战，需要我们共同关注和探讨。在未来，我们相信 ChatGPT 将会在更多的领域得到应用和发展，为人类创造更加美好的未来。

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新华访谈：由ChatGPT浪潮引发的深入思考与落地展望_腾讯新闻

新华访谈：由ChatGPT浪潮引发的深入思考与落地展望

近期，以“生成式人工智能”（Generative AI）为核心技术的聊天机器人ChatGPT火爆全球。围绕网友普遍关心的话题，2月14日，科大讯飞副总裁、研究院执行院长刘聪接受新华网专访，阐述什么是ChatGPT，它强在哪里？会对未来世界带来哪些颠覆性影响？以下是专访实录：

ChatGPT是什么？它强在哪里？

美国人工智能公司OpenAI于2022年11月30日发布的ChatGPT通用型对话系统，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，能更精准地理解用户意图及实现类人的回复，能更精确、更加可控地完成撰写邮件、视频脚本、文案、代码等任务，甚至在人类的合适引导下可以完成逻辑推理、新知识快速学习等复杂任务。

ChatGPT本质上是一个由浮点数参数表示的深度神经网络大模型（目前版本含约1750亿个参数），所以仍然属于深度学习的框架。深度学习自2006年被提出，2010年左右陆续被应用于以语音识别、图像识别为代表的感知技术领域，极大地推动了人工智能技术和产业的发展。ChatGPT的推出是深度学习提出后又一个里程碑式的技术革命，将为以自然语言处理为核心的认知智能技术发展提供新的“历史机遇期”。大模型技术从2018年开始兴起，近年来国内外也发布了多个模型参数庞大的深度神经网络大模型，但唯独这次的ChatGPT引发了全球学术界和产业界的热议和关注，关键原因是ChatGPT通过至少以下五个维度能力的显著提升综合实现了初步的“智慧涌现”：（1）海量高价值信息的全量在线记忆能力；（2）自然语言输入的任意任务和多轮对话理解能力；（3）复杂逻辑的思维链推理能力；（4）多角色多风格的长文本生成表达能力；（5）即时新知识学习应用与进化能力。此外，因为引入了代码作为训练语料，ChatGPT还额外产生了自动写代码和理解代码的能力。

我们这里挑选了一些ChatGPT在演讲稿写作、程序代码纠错、自由人机交互、即时新知识学习应用方面的代表案例，如下图所示。

综上来看，ChatGPT的能力之强已不仅是停留在单一场景的人机对话，而是一个同时具备多种能力的通用“对话式AI系统”。与传统认知智能需要针对各领域任务定制对应的系统不同，它不仅能完成多个场景、多轮的相当自然的人机对话，更为重要的是以自然语言交互式学习的“类人”新范式，能在多轮交互中以“类人”的方式交流、学习和进步，并可以自主、快速、不间断地学习各领域专业知识并达到人类专家水平。

在ChatGPT让许多人惊呼AI强大的今天，我们不妨回望一下1956年举行的达特茅斯会议。正是在这次会议上，人工智能的概念被正式提出，而这来源于参会的信息论创始人、诺贝尔奖获得者、图灵奖获得者等多位世界级顶尖科学家，凭借的是他们扎实的科学基础、理论分析能力以及前瞻性思考。

回归现实，作为长期深耕人工智能领域的一名科研人员，我想“求真务实”和“躬身入局”仍然是我们应当继承、并面对现在人工智能发展的正确态度。我们不仅要结合实际效果和技术原理客观理性地分析ChatGPT现有的技术水平，还要进一步思索未来的技术发展方向。

ChatGPT为什么这么强？

针对目前ChatGPT热潮，学术界已经有不少专家做了算法上的专业分析，而我们基于GPT系列模型的相关论文以及对实际效果的体验测试，结合科大讯飞在认知智能和深度神经网络大模型上的研发实践，经过深入分析后判断ChatGPT的智慧涌现主要可归因于其以下创新工作：

（一）基于海量高质量文本语料的无监督预训练。如instructGPT从原始45TB语料清洗得到570GB高质量训练语料，并通过预训练策略在大模型里实现了海量信息的有效“存储”。

（二）创新性地引入代码文本的训练策略。如instructGPT使用了GitHub的830GB代码文本数据，充分利用代码的函数定义和调用、变量远距离引用等体现程序员解题思路和逻辑的代码文本特性，有效增强了复杂逻辑思维链推理能力。

（三）基于数万个Prompt任务的统一生成范式有监督训练。如instructGPT收集了覆盖范围很广的数万个语言和知识相关的有监督任务数据集，并转换为统一的文本生成范式任务，提高了大模型对语义和知识表征的泛化及准确理解能力。

（四）基于人工反馈强化学习实现生成结果的优化。OpenAI公司雇佣了众包团队大规模开展了生成结果好坏的人工标注，并基于标注数据进行强化学习，使得大模型生成结果更加无偏见和符合人类预期。

ChatGPT的成功也向全世界明确揭示了深度神经网络技术继主导以语音识别、图像识别为代表的感知智能技术路线后，针对更难的以自然语言处理为基础的认知智能领域，也体现出了巨大的潜力。

从大模型到ChatGPT，还要跨越哪些鸿沟？

基于以上分析，ChatGPT大模型其实是在GPT3基础上进一步开发的自然语言处理（NLP）模型。大模型在我国也是研究热点，国内外各大模型参数规模持续攀升、目前最高达到10万亿级，有些模型还支持图像、文本、语音等多个模态，但在智慧涌现方面与ChatGPT存在较大差距。

ChatGPT相较于GPT3模型和国内一些代表性大模型在效果体验上获得较大提升的原因，我们认为除了算法创新之外，应该是综合运用了高质量训练数据（并引入代码等）、创新模型训练算法（Prompt提示、多任务的联合学习、基于人类反馈的强化学习等）与AI工程化（提高研发与计算效率）等多方面因素的系统性创新结果。

ChatGPT以当前业界主流的Transformer模型为主结构。当前我国也研发出了多个基于文本或多模态的预训练基础大模型，与国外基础大模型算法的差距不大，奠定了比较好的大模型训练的平台基础并进行了算法模型的框架积累。以这些大模型为基础，打造一个类ChatGPT大模型，还需在数据、算力、工程实现等三个方面努力。

在数据方面，对于预训练模型来说，数据的质量和数量直接影响模型的质量。因此，我们需要在保障数据安全、用户隐私等符合国家法律法规和政策的前提下，进一步挖掘、收集及清洗高质量、多领域、多行业及多样性的海量丰富数据，辅以技术和人工结合的高质量清洗工作，并持续通过人工标注反馈强化学习，使得模型生成结果更加可控、合理及可靠，当然数据背后的知识符合道德伦理、法规要求也非常重要。

在算力方面，超大模型由于参数规模大、数据体量大，因此需要更大的算力支持，带来过高的训练成本，据了解ChatGPT单次模型训练耗时1个月，训练成本达1200万美元。这里需要注意的是，超大模型的训练需要大规模计算集群以及对应的模型并行算法框架的支撑，我们判断1000张主流卡容量的独立计算集群是完成该类任务的门槛之一。

在工程实现方面，由于大模型在推理阶段仍然需要巨大的算力消耗（以对话交互为例，目前单次交互成本大致是主流方法的1000倍左右），如何将大模型部署在线上，以供大规模用户快速的、经济化地使用，也是需要关注的。否则研制出的大模型将被束之高阁，难以规模化应用。

更为重要的是，应该需要选择一个社会刚需应用或有大量活跃用户的应用作为切入点。这些应用可以结合用户交互体验数据，反馈给模型后进一步提升模型的能力，在数据和模型之间形成正向反馈循环的“涟漪效应”，使得迭代更新后的模型越来越强。过去十几年，面向感知智能领域的“涟漪效应”带来了智能语音、图文图像等领域产业系统效果的很大提升。如今我们需要再次面对难度更大的认知智能领域的“涟漪效应”，如何系统化地设计好相关的方案，很大程度上决定了未来我们在该领域的产业落地、价值兑现之路能走到多远。

我国在认知智能方面的进展如何？

首先，让我们再具体了解下认知智能具体所指：认知智能旨在赋予机器理解和模拟人类行为的能力，使机器“能理解、会思考、有情感”，通常指让机器掌握人类独有的语言和知识能力的一类人工智能技术，涵盖机器翻译、人机对话、知识推理、机器阅读理解、常识推理等具体任务，是人工智能发展的高级阶段。

根据2021年第三方发布的研究报告，在认知智能领域相关论文发表数量排名前十的机构中，有六所位于美国。中国在相关技术领域论文发表数量仅次于美国，但是质量上与美国还有一定差距。专利方面，我国相关专利申请数量2017年超过美日韩。产业方面，认知智能已在教育、医疗、金融、政务等多个领域落地，国内一些企业在产业应用模式探索上走在世界前列，具备了很好的技术基础、场景基础和数据基础。

以科大讯飞为例，依托科大讯飞和中国科学技术大学承建的认知智能全国重点实验室，聚焦面向“幸福中国”实现基于人工智能的教育/医疗优质资源普惠供给的需求、面向“中国智造”升级手机/汽车/家电/办公/机器人等人机智能交互的需求、面向全世界主要语种构建跨语言沟通无障碍的经济文化交流环境的需求，取得了一系列领先的技术研究成果，并在产业实现了大规模应用。

在智慧教育领域，实现了全学科智能批改和因材施教等方面的关键技术突破，2022年累计获得常识阅读理解挑战赛OpenBookQA、QASC、ReClor等13项认知智能国际竞赛冠军，在高考作文评分和雅思英语作文上都已经超过了人工，实现了全场景因材施教解决方案服务5万多所学校、1.3亿多师生；在智慧医疗领域研发的“智医助理”系统，已经通过了国家执业医师资格考试综合笔试测试，现在作为全科医生助手已可以诊断1200多种常见病，累计提供5.5亿次AI辅诊建议；在人机交互领域，实现了智能语音开放平台AI服务日调用次数超过50亿。在多语种技术研究方面，实现了60个语种的语音识别、语音合成、机器翻译、图文识别等关键技术研发，在中、英等十多个全球应用最主流语种中实现领跑，有力支撑了汽车、家电企业上亿台套出口产品所需的技术需求，其中机器翻译技术获得国际口语机器翻译评测比赛冠军，参加全国翻译专业资格（水平）测试，达到英语二级《口译实务（交替传译类）》和三级《口译实务》合格标准。

ChatGPT的技术演进方向是什么？

会对未来世界带来哪些颠覆性影响？

ChatGPT的初步突破带来的当前影响和未来想象空间是巨大的。首先在算法优化和技术演进趋势方面，我们认为至少有以下四个方向：

1）需要通过进一步引入显性知识、常识类知识来提升目前输出答案的可靠性和稳定性，尤其在一些细节的内容上；

2）在认知智慧涌现的基础上，通过多模态语义空间的统一，从而具备生成图像、语音、视频等多模态内容的能力，实现多维表达和呈现；

3）针对当前通用大模型规模太大、难以针对及时信息灵活迭代更新的问题，未来将可通过大模型分布式部署，例如云边端协同等方式提升其灵活性，同时可能降低服务成本；

4）针对各个行业、甚至是每个人的个性化需求，未来会在大模型基础上向各层级的个性化模型发展，通过持续学习、理解每个人的对话和提交任务的风格、领域以及特定人的针对性反馈“调教”等信息，未来有望真正成为每个人的个人助手。

在上述技术演化的基础上，以自然语言处理为代表的人工智能算法有可能重构互联网和移动互联网的产品形态，促进教育业、医疗业、汽车业、金融业、消费业、媒体业、服务业和制造业等众多产业的升级，最终带来对应商业模式的变革。我们认为类ChatGPT模型的持续发展未来至少会从以下4个方面的能力提升推动产业变革与模式创新：

1）改变现有人机交互模式。未来人们可能用自然对话的方式与智能产品交互，ChatGPT通过精准理解用户意图，调用系统的各种软件或服务来满足用户需求，提高交互效率与任务成功率。这种人机交互模式的改变将可能改变当前的APP等应用的使用方式，例如多个功能的软件能力被整合，甚至出现“大一统”能力的超级通用APP；

2）改变信息分发获取模式。基于认知智能技术可实现更高效的信息整合和知识推荐等。以搜索为例，传统搜索引擎根据关键字匹配内容，使用者需要在海量搜索结果中筛选出有用信息，而ChatGPT加持的必应直接给出答案，并提高了问题与答案的匹配精准度，大大提升用户体验。信息分发获取模式的改变将影响流量的分布，并改变流量变现的商业模式。

3）革新内容生产模式，提高生产力。作为AIGC（人工智能生成内容）技术的典型代表，ChatGPT一经上线便被大量应用于公文写作、邮件编写、代码编写等工作领域，ChatGPT的编程能力将极大拓展普通人利用电脑和网络进行创新和创意的能力。未来ChatGPT被集成到word、excel、ppt等工具软件后，将提升内容生产效率与丰富度，变革人们的办公方式，成为新的全行业生产力工具。ChatGPT还将带动图像、音频、视频等形式的AIGC技术与产业发展，使得AIGC的内容既有“好看的外在”，更有“丰富的内涵”。

4）加速“AI for Science”的发展。对于科研人员，ChatGPT不仅可以辅助生成论文摘要与文献综述，随着其学习的科研数据越来越多，未来有可能提供专业的研究建议甚至主动探索发现新的理论，带来整个科学研究范式的全新变化，把“AI for Science”推上一个全新的台阶。

这次ChatGPT所带来的革命将会异常深刻地改变当今世界的生产和生活方式，重构产业格局，是人工智能领域推动工业乃至社会变革的重大战略机遇，是未来发展兵家必争之地！

讯飞在ChatGPT方面有哪些准备？

未来的研发计划是怎么样的？

在ChatGPT引发的AI技术新一轮热潮背景下，讯飞基于认知智能全国重点实验室，已在核心算法、行业数据、算力支撑及团队组建等方面建立了优势保障。

核心算法：在Transformer深度神经网络算法方面拥有丰富经验，已广泛应用于科大讯飞的语音识别、图文识别、机器翻译等任务并达到国际领先水平；创新提出了知识与大模型融合统一的理解框架X-Reasoner，有望弥补大模型的模糊记忆技术短板，并在认知智能技术领域，2022年累计获得了常识阅读理解挑战赛OpenBookQA等13项世界冠军；开源了6个大类、超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型，相关模型库月均调用量超1000万，在Github平台获得星标数位列同类中文预训练语言模型第一并远超第二名。

数据积累：在严格遵守适用法律法规前提下，在多年认知智能系统研发推广中积累了超过50TB的行业语料和每天超10亿人次用户交互的活跃应用，为训练实现达到人类专家水平的行业认知大模型提供了海量行业文本语料和用户反馈数据，也为基于大模型的创新应用研发和试点推广提供了场景保障。

算力支撑：讯飞在总部自建有业界一流的数据中心，为大模型训练平台建设奠定了很好的硬件基石。此外，在工程技术方面实现了百亿参数大模型推理效率的近千倍加速，为未来更大更多认知智能大模型技术经济实惠规模化应用提供了可能。

结合我们多年来在深度学习算法、大模型技术、行业大数据、知识图谱、多模态感知、系统工程技术方面优势积累，通过最近两个多月的系统分析和快速验证，我们非常有信心实现ChatGPT类似的技术阶跃进步，并在中文认知智能领域达到国际领先水平。

行业应用方面，为了进一步提高大模型在细分行业的实用性，我们计划采用“1+N”架构，其中“1”是通用认知智能大模型算法研发及高效训练底座平台，“N”是应用于教育、医疗、人机交互、办公、翻译、工业等多个行业领域的专用大模型版本。例如，通过学习海量医学教材、论文和病例，实现专业的医疗领域对话式AI系统，打造“每个医生的AI诊疗助理，每个人的AI健康助手”。

此外，我们也非常希望基于认知大模型与各行各业的伙伴们在企业数字化、行业内容生产等方面开展深入合作，基于行业数据与知识，形成智能化定制解决方案。我们的技术底座和行业积累合力共赢，能助力合作伙伴跨越认知智能技术壁垒，提高产品竞争力，实现协同创新，共同加快行业转型升级，推进数字中国建设。

如何看待资本市场当前的热潮？

不光是中国，全球资本都在ChatGPT的技术突破后看到了人工智能对社会产生的重大产业机遇，所以资本的热情被点燃也是非常自然的事情：一方面对于科大讯飞这种在认知智能领域有充分积累的企业和原来有做过大模型经验的公司都是利好；另一方面对于提供算力的厂商明确带来市场需求的增长空间；此外，ChatGPT刚出来前两周，就有500多个创业公司在各个领域围绕ChatGPT在各个行业开展了AIGC等模式的创业。众多行业都有被深度重构的机会，重构过程中一定会产生巨大的全新商业价值，因此资本市场的兴奋是可以理解的。

但是我们认为兴奋归兴奋，关键是要踏踏实实把科研做好，把产品做好，把服务做好，最终还是要回到我们提出来的人工智能红利能否兑现的三大标准：“有没有看得见摸得着的真实应用案例，有没有能够规模化推广应用的产品，有没有统计数据能够证明的应用成效”，只有这些才能够经得起时间的考验，才能够真正把人工智能做实做透。

我们发现，每次浪潮涌起的时候，必有一堆蹭热点的泡沫出现，引起大家的反感。一方面，资本市场和监管部门会加强监管，另外一方面，行业人士和懂行的网友也对这些蹭热点行为给予了批评。

从讯飞来说，我们认为首先还是要本着“实事求是”的态度。我们董事长刘庆峰在节后第一个交易日（2023年1月30日）的投资者交流会上就明确进行了说明：“相较国际大厂从芯片算力、数据积累和行业资源整合上，我们要看到从综合实力、平台能力方面确实存在的差距。我们首先要紧跟国际最新发展，保持敬畏之心。在跟跑到并跑的同时要在一些擅长的领域做到领跑。如语音识别、翻译、教育、医疗这些领域，依托行业知识和专业理解能力，形成规模用户和商业模式的良性迭代，我们是有信心的。”

本次ChatGPT浪潮让我们看到中国和美国在人工智能领域的综合差距，如果不迅速赶上，差距是有可能被拉大的。除了要防止部分企业的过度炒作外，我们也发现有些“成功学”型自媒体，它会刻意不负责任地抓取一些只言片语，然后写出一些耸人听闻的题目，让网友误以为是某个企业目空一切，从而收割一波自媒体们的“流量红利”。这种捧杀行为对整个产业是有百害而无一利的。

在当前情况下保持一种健康踏实的良性心态，是非常重要的，希望科学界和产业界的同仁们在这方面能够共同努力。

刘聪，科大讯飞副总裁、研究院执行院长，语音及语言信息处理国家工程研究中心副主任，国家级领军人才。

来源：新华网

我们用4万字告诉你ChatGPT到底是什么（上）_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper

万字告诉你ChatGPT到底是什么（上）_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper下载客户端登录无障碍+1我们用4万字告诉你ChatGPT到底是什么（上）2023-03-09 11:31来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客字号文|钱鸿生编辑|唐晓园序言及摘要：作为星船知造“现代通信与智能网技术展望”系列栏目的第一辑，我们邀请星船知造的资深读者、通信行业教授级高级工程师钱鸿生博士为我们撰写了《ChatGPT技术架构及中国人工智能未来发展趋势报告》。报告正文共3.8万字，在介绍了ChatGPT的进化历程、主要内涵、底层技术架构与逻辑后，主要分析中美现阶段在AI领域的竞争优势与差距，提出ChatGPT潜在的商业价值和对资本市场影响的风险管控警示。并分析了算法和算力以及芯片技术，对我国人工智能AI发展的制约与影响，最后切入我国AI产业结构调整、建立AI法律保护与系统安全的视角，对发展我国人工智能产业提出一些前瞻性的趋势分析和研判。我们将节选出报告中部分内容，在星船知造公众号分上、下两篇发布。今天的上篇主要聚焦第一章《ChatGPT的含义与OpenAI公司概况》中的“ChatGPT的基本功能模块”；第二章《ChatGPT的内涵与底层技术架构》中的“ChatGPT的DALLE2自然语言转换成像技术”、“人工智能AI芯片的重要意义”、“人工智能中的算力单位pfs-day”等章节中的部分内容。同时节选第三章《ChatGPT的潜在商业价值与市场动态》中的“国内投资者和厂商对ChatGPT的反应”、“ChatGPT可能影响的行业初探”等章节中部分内容。我们将于3月14日发布报告下篇，并于当日发布完整版白皮书，欢迎您于后台领取。欢迎关注，和星船知造一起梦见电子羊。ChatGPT含义与OpenAI公司概况ChatGPT全称为“Chat Generative Pre-trained Transformer”，Chat是聊天，GPT是“生成型预训练变换模型”，可以翻译为“聊天生成预训练转换器”或简称“优化对话的语言模型”。由美国人工智能公司OpenAI 开发的ChatGPT两个月时间内用户已超1个亿。作为一款建立在云计算、海量数据库、人工智能算法架构和深度神经网络基础之上开发的聊天机器人程序，ChatGPT不像传统的搜索引擎一样复制、粘贴、拼凑网上已有的信息给你。它的回答是有逻辑的、生动的，有上下文关联的。ChatGPT聊天机器人目前支持几乎世界上所有的语言输入。有人说未来它会像《流浪地球》系列电影中的智能量子计算机MOSS，不仅拥有超强算力，还有自我意识、自我迭代、自我更新的特点，最终演化出有思维的人工智能。或许MOSS已经离我们不远了。OpenAI官网发布的ChatGPT系统界面OpenAI初期是从事人工智能研究的非营利化组织，公司初期宗旨和使命是确保通用人工智能 (Artificial General Intelligence,AGI)在大多数具有经济价值的工作上超越人类。建造出安全的、符合共同利益的通用人工智能，也希望能预防人工智能的灾难性影响，推动人工智能技术发挥积极作用。同时也针对谷歌在搜索引擎业务领域形成的垄断优势，利用人工智能技术展开全面对抗。OpenAI发展里程碑2019年3月：OpenAl向资本市场开放，引入战略投资者微软公司，随后宣布从非营利性质过度到封顶营利性质，利润上限为任何投资的100倍。创立了OpenAlLP公司。2019年7月：微软向OpenAI注资10亿美金，并得到了OpenAl技术的商业化授权，将OpenAl公司开发产品与微软产品深度融合。2020年6月：OpenAI宣布了GPT-3语言模型，发布了第一个产品OpenAl-API，从此OpenAl公司开始了正式商业运作。2020年9月：OpenAl公司授权微软公司使用其GPT-3模型，微软成为世界首个享用OpenAl公司人工智能产品GPT-3的公司。2021年：微软再次对OpenAI投资，双方合作关系正式进入第二阶段，微软拥有OpenAI新技术商业化授权，同时将OpenAI工具与自有产品再次进行深度集成，并推出相应产品。2022年12月：OpenAI在微软资助下，发布了人工智能模型，开发出了最新款人工智能产品，取名为ChatGPT。2个月后，ChatGPT的全球活跃用户突破了1亿。2023年2月2日：OpenAI宣布推出ChatGPT Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人 ChatGPT。OpenAl还有两个不为人知的小故事。其一关于马斯克与OpenAI的历史渊源。马斯克实际上是OpenAI创始人之一。2015年马斯克联合LinkedIn 创始人、Y Combinator总裁及 PayPal创始人等共同宣布创立OpenAI 公司，目标说是打造属于全人类的、开放的AI组织，其定位是非营利性的，不过在2018年马斯克突然离开OpenAI。外界传闻有两个版本：一是特斯拉公司也在研究AI，与OpenAI 在研发方向上有冲突，马斯克因此退出了董事会，但继续担任了OpenAI 公司的顾问。二是马斯克挖走了当时刚从斯坦福大学博士毕业后加入OpenAI的天才少年安德烈，安德烈的研究方向为计算机视觉，主攻图像识别和理解，当时马斯克的特斯拉也需要这样的人才。于是马斯克请这位安德烈去解决特斯拉的问题，为此OpenAI 公司一气之下把马斯克“踢”出董事会。图源：维基百科其二关于安德烈。出生于捷克斯洛伐克的安德烈全名安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），作为ChatGPT发展中的重要人物，是位“85后”。29岁时在斯坦福大学拿到博士学位。读博期间，他两次到谷歌公司做毕业实习。博士毕业后，安德烈2016年加入了当时刚成立一年的OpenAI，是OpenAI创始团队的成员之一，只不过工作一年多后，就被马斯克挖到特斯拉去了。他被马斯克迅速提升，接管了整个人工智能开发团队的软件部分，并和负责硬件的Pete Bannon携手主导了特斯拉车控智能软件开发。在此之后，他还接管了擎天柱人形机器人、特斯拉超算系统Dojo的开发，可以说是马斯克手下最为重要的人工智能领军人物。特斯拉人形机器人图源：Tesla官网2022年7月安德烈突然离开特斯拉，回归OpenAI。安德烈在自己的推特账号上轻描淡写说道：“我和许多其他人一样，不管是处于AI圈的还是非AI圈，都被OpenAI的成果鼓舞感动了。我相信这家公司未来的潜力非常大，因此很高兴重新投入到其中来。”OpenAI很多人对安德烈7年后重新回到公司充满了期待，给予他“让CharGPT再次伟大（Make ChatGPT Great Again）”的厚望。无论何时，在AI人工智能领域的人才争夺都是如此激烈。1.2.ChatGPT主要功能OpenAI官网上说：我们已经训练了一个名为ChatGPT的优化对话的语言模型，它以对话方式进行交互。对话形式使 ChatGPT 能够回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT 经过训练以遵循提示中的指令并提供详细响应。和曾经的人工智能是“让计算机在固定场景下干固定的事”这个范畴不同，ChatGPT面对的是一个“open world”。全球目前上亿用户向它提问的问题是不可预知的。这恰恰是AI开发的难点。ChatGPT目前系统功能主要是文本生成、聊天机器人、语言问答、语言翻译、自动文摘、绘画功能、编程功能、视频生成等八大功能模块所组成。如下图所示：星船知造为您逐一稍作展开——1.2.1文本生成ChatGPT的文本生成功能可根据人们的提问，生成可读的各种文本。文本生成功能通常用于生成新闻、博客、报告等内容。也可用于生成代码、诗歌、小说等各种不同类型文本。下图为星船知造编辑部让ChatGPT写一篇“关于中国充电桩各主要生产厂商前景”的报道，然后，它写到一半卡住了1.2.2 聊天机器人ChatGPT大型语言模型可以实时回答人们提出的各种问题，ChatGPT可以记住你之前跟它说话的过程与内容。ChatGPT聊天机器人具有一定的记忆和思维判断功能，能根据对话内容，前后呼应且有一定的语言逻辑推演能力，这也是ChatGPT聊天机器人区别于之前一些人工语言处理系统完全不一样的地方。1.2.3 语言问答ChatGPT的语言问答系统是应用人类语言处理技术，通过识别用户问题并匹配相应答案来回答问题。它通过对大量数据学习和深度分析，以及对语言和语法的深入了解，帮助用户快速找到所需的信息。ChatGPT问答系统适用于售后服务与话务员应答、医疗咨询和教育等场景。可24小时连续不断地提供服务。1.2.4语言翻译ChatGPT的语音翻译是利用人工智能技术，将各国不同的文字和语言进行相互转换，可直接把文字转换成不同的语言。它通过使用计算机算法和语音数据库来生成语音合成，可用于语音导航、机器人语音交互、同声翻译、语音自动识别等应用。1.2.5自动文摘ChatGPT的自动文摘是一种利用人工智能技术，针对大量文本和视频内容进行简化、概括的技术。它通常采用机器学习和自然语言处理方法，识别文本中的关键信息，生成简明、准确的摘要。可在一次会议后马上整理出会议纪要，或对长达2个小时的电话视频做出一份10分钟的会议摘要。自动文摘可以缩短文本阅读时间和视频阅读时间，提高编写会议的效率，帮助用户快速了解文本内容。它在新闻、科技、商业等领域都有应用。1.2.6绘画功能用户可以在ChatGPT中写一段有关画作的文字描述，描述你想要画出的图片或影像要求。也可以借助ChatGPT的提示，使系统更详细地了解你所要描绘的作品。对于产品广告设计和期刊书籍的插画是方便的工具。使用者不需要专业绘画技术的积累。1.2.7编程功能大多数开发场景中，特别是用户需求相对固定的场合，ChatGPT 可以用来编写代码，检查代码语义的准确性，改进和简化人们的编程工作。ChatGPT 还可以帮助我们提高自己编程代码的质量和可读性，通过你提出的要求，它会逐行添加注释，可以确保代码在发布前得到正确记录，并使其他人更容易理解和使用代码。可提高代码可读性、可维护性和与他人协作的能力。ChatGPT其实还有很多功能正在被开发与完善之中，有人把目前ChatGPT-3提供的功能细分为8大类60项功能，在此我们就不一一赘述了。1.2.8视频生成向ChatGPT提问对某一个产品或一个事件的描述，ChatGPT会送出一份文档，你可以对文档稍作修改，要求ChatGPT直接将文档转换成视频。图源：unsplash除此之外，ChatGPT可以被用于智能助手，智能客服等领域。总之，ChatGPT的出现，为人工智能技术的发展带来了新的思路和技术支持，在数据处理、自然语言处理以及其他领域的应用前景广阔。图源：unsplashChatGPT的内涵与底层技术架构有人把ChatGPT理解为一个简单的搜索引擎功能，认为其工作原理就是把2022年以前网络中已有的数据，加工整理后推送给客户。人们认为ChatGPT只要建立一个足够大的数据存储空间，把所有的信息存放在里面，然后进行检索，就可以实现文本问答和聊天机器人功能了。其实ChatGPT的工作原理并不是那么简单，比一般人理解的程度要复杂很多，这里面涉及生成性预训练变换模型和很多关键核心技术和底层逻辑。2.1 ChatGPT生成性预训练变换模型前文我们在介绍ChatGPT的含义时已经介绍过，ChatGPT的全称为“Chat Generative Pre-trained Transformer”，翻译成中文就是生成型预训练变换模型。在此之前，一般所谓的人工智能、机器学习、聊天对话软件在很大程度上都是局限于观察、分析和内容分类以及图像识别。而以ChatGPT为代表的生成性人工智能AI是一项技术上的突破，它可以生成新内容，而不仅限于分析现有的数据。它的技术核心是生成性的人工智能。图源：unsplash从ChatGPT字面上来看，Chat是聊天的意思，但GPT才是关键。第一个字母G是Generative，属于生成性的人工智能，在这以前的人工智能都局限在观察分析现有内容，但这次ChatGPT是个突破，它可以根据我们的需要，创造生成全新的内容。第二个字母P是Pre-trained的缩写，预训练的意思。表示这个模型已经在某些有限的数据集上进行了预训练，ChatGPT在与人的对话中几乎接近正常人的交流，就是因为它已经接受过海量数据的训练，而这些数据就是我们人类2022年以前发布在互联网上的内容（目前版本的ChatGPT还不具备网络数据实时更新功能）。由于ChatGPT目前还没有实现网络的实时连接，因此回答问题的时效性受到一定的限制。ChatGPT在正式发布前，已经进行了大量的监督学习和通过人类反馈强化学习，所以我们在使用它的时候，这个模型能准确快速地生成对话内容。第三个字母是Transformer，翻译过来就是转换器，这是ChatGPT底层人工智能学习的一个算法架构。ChatGPT严格意义上来说就是一种基于Transformer的自然语言处理模型。采用了预训练加微调的方法，通过对大规模语料库进行预训练，对标注数据进行微调，从而使模型能够适应特定的自然语言处理任务，拥有语言理解和文本生成能力。2.1.1 ChatGPT的演进过程第一阶段：GPT-1发布2018年6月，OpenAl 第一篇论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》通过生成式预训练来提高语言理解能力的论文中提出了第一个模型GPT-1。从这篇论文中得出的关键结论是，Transformer 架构与无监督预训练的结合产生了GPT-1，加上有监督微调方式，针对特定任务进行预训练，实现了强大自然语言理解能力。第二阶段：GPT-2发布2019年2月，OpenAI发表了第二篇论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，推出了GPT-2 。GPT-2是一种自然语言生成模型，其设计目标是生成与人类语言相似的文本，可以完成多任务处理。第三阶段：GPT-3发布2020年5月，OpenAI发表第三篇论文《Language Models are Few-Shot Learners》，推出了GPT-3。GPT-2和GPT-3是两个不同的模型，它们的主要区别在于应用场景、模型规模和性能表现。GPT-3是一种自然语言生成模型，它是目前规模最大的预训练模型，可以生成高质量的自然语言文本，包括文章、诗歌、对话等。GPT-3还支持一些其他的自然语言任务，例如翻译、问答、语义搜索等。第四阶段：GPT-3.5 发布2022年11月29日，OpenAI发布了一个命名为“text-davinci-003”（文本－达芬奇-003常称为GPT3.5）的新模型。它以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求。2.1.2 ChatGPT的预训练加微调所谓的ChatGPT预训练，是一个基于transform模型的预训练语言模型，它的训练逻辑如下：第一是语料准备，从互联网上收集大量文本语料。如新闻、书籍、论坛，其中维基百科是它的一个重要数据来源。维基百科是用多种语言编写而成的网络百科全书。然后是对数据预处理，对语料进行处理，把它们分割成许多独立的句子或段落，对每个句子进行分词。分词后把每个单词转换成数字，生成一个数字序列，然后构建成数字词典。训练就是使用这些数字序列用transformer模型进行模拟场景试验，需要投入大量的人工干预，并使用监督学习的方式对预训练模型进行微调。根据奖励模型优化策略，然后生成输出，ChatGPT的预训练绕不开正向传递，反向更新，梯度收敛，预训练模型降低了获取更高水平人工智能的成本。由于至今OpenAI没有公开ChatGPT相关预训练数据集来源和具体细节，一定程度上阻碍了追赶者的步伐。2.1.3 ChatGPT的Transformer转换器ChatGPT的核心技术之一是Transformer转换器，Transformer技术是近几年人工智能技术最大的亮点之一，由谷歌的人工智能的团队“谷歌大脑”首先发布。这种模型是使用一种叫自注意力的机制（self attention mechanism），它允许模型在进行预测的时候，可根据语言序列的任何位置，为输入数据的不同部分赋予不同的权重，并支持处理更大的数据集。Transformer的精度和性能上都比之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强运算能力。此外，还具有很强的跨模态处理能力，不仅在NLP（自然语言理解）领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。Transformer是ChatGPT语言模型的核心技术，是一种用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务的神经网络模型，例如机器翻译，语音识别和生成对话等，它使用了注意力机制来计算输入序列和输出序列之间的关系。如下图所示Transformer的主要优点是它可以并行地处理输入序列中的所有信息，因此在训练和推理时都有很高效率。此外，Transformer没有使用循环结构，因此它不受长序列的影响，并且在处理长序列时不会出现梯度消失或爆炸的问题。2.2 ChatGPT人类反馈优化语言模型（RLHF）ChatGPT 面对多样化的问题对答如流，已经打破了机器和人类沟通的边界，这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model，LLM) 生成领域的新训练范式RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即依据人类反馈的强化学习方法模型。OpenAI官网上如是说：我们使用依据人类反馈的强化学习方法模型（RLHF）来实施训练，使用监督微调训练一个初始模型与人类人工智能训练师提供对话，他们在其中扮演用户和人工智能助手。我们让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写答案。为了创建强化学习的奖励模型，我们需要收集比较数据，其中包括两个或多个按质量排名的模型响应。为了收集这些数据，我们进行了人工智能培训师与聊天机器人的对话。我们随机选择了一个模型编写的消息，抽样了几个替代完成，并让AI培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，我们可以使用近端策略优化来微调模型，我们执行了此过程的多次迭代。ChatGPT强化学习算法训练奖励模型简单来说就是分为三个阶段：第一阶段是收集示范数据，人工智能培训师与聊天机器人对话，并接受监督。第二阶段是收集比较数据，训练一个奖励模型。第三阶段是利用PPO强化学习算法，优化一个针对奖励模型的策略。2.5 ChatGPT的DALL.E 2自然语言转换成像技术根据OpenAI官网上的介绍，ChatGPT中的DALL.E 2自然语言转换成像技术，最初只是一个研究项目，目标是制定并继续改进安全缓解的措施，其中包括：第一、限制DALL·E 2 自然语言转换成影像时生成暴力、仇恨或成人图像。通过从训练数据中删除有害的视频内容、使用先进的技术来防止真实人物的面部，包括公众知名人物的面部在视频中出现。第二、遏制用户滥用政策。不允许文本要求生成暴力、成人或政治内容等视频。如果我们的过滤器发现可能违反我们政策的文本提示和图片上传，ChatGPT就会采用自动化和人工监控系统予以拒绝。OpenAI认为：负责任的开发和安全监管是人工智能的重要组成部分，让用户对ChatGPT安全系统有信心。OpenAI希望DALL.E 2自然语言转换成像技术能降低图像生成模型相关的风险。为此，DALL.E 2在互联网上数亿张带标题的图像上进行训练，删除并重新加权其中一些图像，更改模型学习的内容。同时，采用在DALL.E 2中设置各种防护栏训练数据集，过滤训练数据，放大偏差、重复数据删除等多种技术手段，以防止生成的图像违反内容管制政策。使人们能够创造性地表达自己，帮助人们了解ChatGPT人工智能系统如何看待和理解我们的世界，对于创造人类的人工智能使命至关重要。图源：unsplash2.6 ChatGPT软件是否能开源？OpenAI 不开放，是人工智能业界很多人诟病的话题。软件开源是多年来互联网产业之所以能蓬勃发展的驱动力之一。软件开源方式可以调动全世界软件开发者的积极性，每个人都可以下载源代码，并可进行优化和社区分享，也可以及时发现软件系统中的缺陷，提醒厂商予以改进完善。这种用全社会的力量来创新的机制，大幅加速了新技术的发展和产业应用的进程。据OpenAI 公司证实，目前ChatGPT尚未开源，目前是作为API（应用程序编程接口）调用的方式提供联网服务，暂时没有开源的计划时间表，甚至不排除未来很长一段时间内不会考虑软件开源的问题。关于ChatGPT为何不开源，业内也有一些专家表示理解，因为人工智能技术至今为止没有一家厂商的软件是开源的，基本上都是一个“黑盒子”，关于其内部的运行机制外界很难了解。如果软件代码开源，很难避免有人会利用人工智能创造出一些不利于社会和人类的内容，因此人工智能软件代码不开源，可能也是出于系统安全性方面的考虑。此外，自从Open AI 公司放弃了非营利组织的定位，接受微软等企业投资后，从商业化的角度考虑，也会采取软件和模型代码不开源的措施，保护商业利益和投资。而采用开放应用接口的方式来加以推广，日后不排除对应用接口部分开源少部分模型，丰富开发者的生态环境，有利于与ChatGPT与其他系统或终端的互联互通，加快人工智能产业的应用进程。ChatGPT人工智能研究中心及其首席执行官萨姆·奥尔特曼在接受美国《福布斯》双周刊记者采访时，在记者问及关于软件开源问题的追问时说道：“我认为实现这一目标的最重要方式是推出像ChatGPT这样的AI平台，除此之外，我们希望提供日益强大的应用软件接口（API），同时能够让它们更加安全。我们将继续开源，就像我们开源了CLIP（2021年发布的视觉神经网络），引发图像生成领域实现软件开源。我们开源了Whisper和Triton（自动语音识别系统和编程语言）。所以我相信这是一个多管齐下的策略，一方面要拿出好的东西，另一方面要平衡每样特定东西带来的风险和收益。”上述或可佐证Open AI 可能在应用接口部分开源少部分模型，丰富开发者生态环境的意图。2.7 人工智能AI芯片的重要意义在人工智能领域，包括人们日常生活中使用的智能手机，智能驾驶汽车等领域要完成运算都是与图像识别、语音识别、自然语言处理有关。底层最常用的就是卷积神经网络，也就是数学中的矩阵运算和优化处理，一般来说CPU主要适合常用的数学计算。对于矩阵运算，专用的AI 人工智能芯片就比较合适了。所以在这特定的情况下，AI芯片应运而生了。不同厂商对AI芯片有不同的称呼，有的称为NPU神经网络处理器。谷歌叫TPU张量（矩阵）处理器，美国超威半导体公司（AMD）叫APU加速处理器。苹果叫仿生芯片，市场营销的意味更多一些，而一般都统称为AI芯片或叫人工智能芯片。图源：unsplash人工智能芯片可视为CPU的一部分，作为单独的加速芯片，它其实是从显示芯片GPU发展而来的。早期的GPU多用于2D和3D图形处理和计算，市场上则主要针对游戏领域。当下是算力时代，人工智能、深度神经网络、数据分析、可视化、互联网算法、生成性与训练、运算服务器、智能汽车、移动设备等，都离不开算力支撑。从全球整体市场情况来看，目前全球GPU市场形成多寡头竞争格局，其中包括英特尔、英伟达和AMD、苹果、谷歌、华为、阿里巴巴、腾讯、寒武纪也相继开发出了人工智能芯片。英伟达和AMD的芯片都是由台积电代工的，台积电在芯片包括AI芯片加工市场占据重要的地位。2.8 人工智能中的算力单位pfs-day（petaflop/s-day）随着人工智能尤其是强化学习算法和预训练技术的飞速发展，人工智能AI模型的算力正在以超高的速度发展。特别在自然语言处理领域的增长十分迅速。OpenAI的GPT-3大型神经网络有1750亿个参数，而且模型越做越大，短期看来是一个技术趋势。这样大的模型对于训练算力的消耗是惊人的，人们用一个新的单位来衡量算力，即petaflops/s-day，或者缩写成pfs-day。图源：unsplashOpenAI定义神经网络中的每一次乘法或一次加法为一个操作，如果每秒钟可以进行1015方运算，也就是1 peta flops，那么一天就可以进行约1020的运算，这个算力消耗被称为1个petaflop/s-day。OpenAI透露：曾训练过一个强化学习模型OpenAI Five，使用该系统在2019年战胜了DOTA游戏职业游戏战队，该模型训练量达到800 pfs-day。OpenAI用了256个英伟达的GPU和12.8万个CPU核心芯片，预训练整整持续了10个月时间。OpenAI Five的总预训练量相当于打了45000年Dota游戏，每天的训练量大概相当于人类打180年游戏。根据OpenAI的最新研究，从2012年以来，最大的AI训练对于算力的消耗已经增长了30万倍，平均每100天就翻倍，算力是人工智能发展的技术保障，是人工智能发展的动力和引擎。这个速度已经大大超越了两年翻倍的摩尔定律。2020年5月，OpenAI发表了一篇由多位作者撰写的论文：Language Models are Few-Shot Learners （语言模型是小样本学习者）。其中提到ChatGPT-3中有多达1750亿个参数、数据集45TB，训练花了3640pfs-day，语言模型训练一次的费用保守估计是460万美元，模块总训练成本估计达到了1200 万美元。由此可见在人工智能领域的资金投入以及对计算机的算力要求是如此之高，远超人们的想象力。ChatGPT潜在商业价值与市场动态ChatGPT在系统可靠性、准确性方面还有待改进的空间。人工智能项目当前大多数仍然处于研发和巨大投入阶段，势必还要花费大量的金钱以及资源来实现。人工智能项目想要持续发展，需要找到适合其自身发展的商业模式。同时由于ChatGPT的突然出现，对于全球的人工智能发展应该说起到了一定的推进作用，新技术的横空出世，当然会促进社会的变革以及带来社会生产力的发展新机遇，同时也一定会伴随着产业的动荡、重组和融合，以此来重新调整社会生产关系，满足先进生产力发展的需要。3.1 全球市场对ChatGPT 的客观评价（节选）3.1.2 国外学者大咖对ChatGPT 的客观评价1. 世界首富比尔·盖茨在接受专访时表示；“ChatGPT以及AI领域的进展令人激动，AI将是2023年最热门的话题。ChatGPT与互联网的发明一样重要，堪称划时代应用”。2. 马斯克也是OpenAI的联合创始人之一，曾在推特上表示：“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。话语中既有赞许，又对人工智能发展没有建立可靠的安全监管机制，存有危机感。3. 微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示：“AI将从根本上改变所有软件，并从搜索这个最大的类别开始。这是搜索的新一天，比赛从今天开始”。4. OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼萨姆·奥尔特表示：“这绝对是一个激动人心的时刻，但我希望这只是刚刚开始。事实上，这将是一条技术发展及其对社会产生的积极影响，不断呈几何级数增长的道路”。5. OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）在接受《时代周刊》采访时表示：“ChatGPT有可能真正彻底改变人类的学习方式，具有进行个性化教育的巨大潜力”。6. 欧盟委员会分管市场（工业）委员蒂埃里·布雷顿（Thierry Breton）日前表示：“欧盟委员会正在起草一项新的人工智能法规，新拟议的人工智能法规将围绕ChatGPT聊天机器人和人工智能技术风险，讨论解决方案”。3.1.3 国内学者对ChatGPT 的客观评价1. 传播内容认知全国重点实验室首席科学家张勇东表示：“ChatGPT的出现，是人工智能技术发展的一次飞跃。其在交互和创作方面展现的出色能力，标志人工智能由决策式向生成式转变”。2. 中国信通院云计算与大数据研究所科技部副主任石霖认为：“ChatGPT的技术基于OpenAI开发的GPT3.5系列模型，该模型参数规模据推测达十亿级别，加之在训练过程中引入人类反馈机制技术，使得ChatGPT在回答准确率、道德表现上进一步得到提升”。3. 中国工程院院士邬贺铨认为：“现在完全没有必要为ChatGPT的出现而担忧，它的出现是一种技术进步，ChatGPT可以帮助人类做一些资料整理等基础工作，但是它不可能代替人类思考”。4. 华东师大传播学院院长王峰认为：“ChatGPT带来巨大机遇与挑战，它可以和元宇宙建设结合起来，一旦ChatGPT这样的人工智能应用成熟，这标志着在人类语言反应中，人工智能开始占据优势，会对人类生活造成更深刻的影响”。3.1.4 国外投资者和厂商对ChatGPT 的反应路透社报道称：“谷歌母公司宣布将推出名为‘Bard’的AI人工智能聊天机器人服务以及更多的人工智能项目，以应对竞争对手微软所引领的新计算浪潮”。早在2019年，微软就向ChatGPT的所有者OpenAI公司多次注资，此番ChatGPT-3.5的成功发布，也让业界联想不断，接下来微软可能会砸下更多筹码，甚至将OpenAI和ChatGPT一起收购。没让人们等待太久，微软就给出了答案：再次向OpenAI投资100亿美元。据消息人士说，早在去年10月微软就开始了就追加投资一事与OpenAI谈判。现在这笔资金最终敲定，包括新的投资在内，微软将获得OpenAI 的49%股权，OpenAI的估值将达到290亿美元，微软将每年获得OpenAI的75%利润，直到收回投资为止。因此，这次ChatGPT的成功，最大的赢家无疑就是微软。3.1.4 国内部分投资者和厂商对ChatGPT 的反应1. 百度公司正在进行类似ChatGPT产品的上线冲刺，该项目名字确定为“文心一言”英文名“ERNIE Bot”。百度“文心一言”是百度基于“文心大模型”技术推出的生成式对话产品。百度在人工智能四层架构中，有全栈布局。其中包括底层的AI芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用。项目将于2023年3月份完成内测，并面向公众开放。2. 腾讯申请“人机对话方法、装置、设备及计算机可读存储介质”专利，该专利产品可实现人机顺畅沟通。3. 阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司申请了“人机对话及预训练语言模型训练方法、系统及电子设备”专利，可提升问答交互的准确性。图源：pexels3.2 ChatGPT可能影响的行业初探人们普遍认为，采用AI技术的ChatGPT发展和应用可能会影响许多职业，特别是一些重复性较高的工作。例如，一些简单的办公室文秘工作、数据处理，以及人工客服可能会被自动化和人工智能代替。需要高度创造力和人类技能的职业，如医生、律师、艺术家、软件架构师等，则不太可能受其影响。ChatGPT可以为人们提供有价值的信息和帮助，因此也可能为相关职业带来新的机会。ChatGPT作为一种领先的聊天机器人技术，已经被广泛应用于多个领域，下面就浅析基于人工智能的ChatGPT可能会对我国哪些行业带来变革和影响。3.2.1客服行业人工智能技术可以提供智能客服服务，通过自然语言处理和机器学习技术，为用户提供快速、准确的答案和解决方案，从而减轻人力成本压力。它可以提供比人工客服更全面，更快更准确的客服服务，从而提高客户满意度。主要体现在以下几个方面：1.提高服务质量ChatGPT是一种机器人作为客服服务系统，它能够实时对接客户的需求，并根据客户的问题准确回答，出错率较低，解决方案更全面，可以更快准确满足客户的需求，从而提高客服服务的质量。2.提高客服效率ChatGPT可减少人工客服的工作量，AI系统能够快速地找到解决方案，不用客服人员花时间查找。人工客服可将更多的时间集中在更复杂问题的处理上，把更多的精力放在为弱势群体或无法准确使用AI系统的人提供人工应答服务。3.提高客服满意度ChatGPT可以让客户获得更好的服务体验。它可以更快地提供准确的答案，AI系统可以让客户感受到比人工服务更好地无缝交流，让用户获得更加满意的结果。4.降低客服成本ChatGPT可以帮助客服节省时间，减少客服人员，降低人工成本。5.提升客服系统的管理水平ChatGPT可以提高客服平台的管理水平，可以根据用户的使用反馈，自动按需生成各类管理报表，为后台管理人员提升服务质量提供数据支撑。图源：pexels3.2.2教育行业人工智能技术可以用于教学辅助、在线教育、个性化教育和学生评估等方面，可以提高教育效果和教育公平，为学生提供个性化的教育服务和智能化的学习体验。让ChatGPT作为一种教学辅助工具，成为教师的朋友或帮手。ChatGPT作为一种教育辅助工具，主要应用体现在以下几个方面：1.设计课程ChatGPT可以为教师的课程设计提供创意思路，协助检索和整理教学文献资料，生成完整的课程材料，如教学大纲、课程计划和阅读材料，并可生成文本或PPT图片。2.协助备课ChatGPT能够参与到教研备课中，帮助教师节省大量查询资料的时间，提高备课效率。3.知识搜索可以与学生一起通过对系统的提问方式，快速搜索到相关的知识点。扩展学生的知识面和对事物的理解深度。增加课堂趣味性和丰富性，帮助学生理解复杂的内容和概念，成为教师的人工智能助教。4.作业测评ChatGPT还可以参与到学生成绩的评估，生成作业测验和考卷，帮助教师评估学生的学习质量，观察学生的学习进度。同时也可以对老师的授课质量进行测评，评价教师与学生之间的活动环节，提高教学质量。图源：pexels3.2.3语言文字翻译行业人工智能AI技术在语言文字翻译领域已经实现了突破性发展，ChatGPT实现多语言支持，可以识别多种语言，其中包括：1. 快速翻译：ChatGPT可以让翻译工作更加快捷便利，从而让更多的文本可以在短时间内完成翻译。2. 准确翻译：ChatGPT能够准确识别出语言或文本的内容，从而提高翻译准确性。3. 语法检查：ChatGPT可以检查、校对语言或文本的语句，语法等的翻译错误，从而提高翻译人员在翻译过程中的质量和水平。4. 文本改进：ChatGPT可提出改进文本的建议，从而让文本更加便于理解和完美。5. 词汇补充：ChatGPT可为翻译人员提供更多参考词汇，同样一个意思，根据不同的场合，用恰当的语言来表达，增强翻译亲和力。6.语言转换：ChatGPT可帮助翻译人员实现几乎世界上所有语种不同语言之间的转换，从而更好满足翻译需求。7. 文本格式：ChatGPT可帮助翻译人员更好地理解不同文本格式，直接采用文本、表格、图片或会议纪要形式直接生成，从而更有效地完成翻译工作。图源：pexels3.2.3金融行业对金融行业而言，ChatGPT可以提供多种智能化的服务和解决方案，帮助金融机构提高运营效率、降低成本、丰富客户体验、管理金融风险、进行投资决策等。1，美国SouthState Bank相关负责人表示：该行已确定了15个ChatGPT应用场景，如：在内控与合规管理方面，该行将通过使用ChatGPT帮助银行监测和评估相关风险，例如通过分析公司的合规政策、员工的行为等，提出相应的风控措施。2，在法律事务处理方面，该行将通过使用ChatGPT自动检测和识别合同风险，在合同草案中插入关键要素和监管要求的法律条款，进行智能审查、智能书写，从而为本行的法律团队节省时间。3，国内金融机构邮储银行近期表示：将优先使用百度开发的“文心一言”，在金融业开展类似ChatGPT人工智能的应用试点，结合行业知识进行微调和交互式训练。在智能客服、数字员工、虚拟营业厅等场景进行应用，进一步提升客户体验。探索新型的信息统计、信息获取方式，向客户提供更及时、更准确、更个性化的金融咨询服务。4，今年 2月20日，广发证券宣布将通过百度智能云全面体验并接入百度“文心一言”，通过探索大语言模型融入金融应用场景，尝试打造更为丰富、个性化的金融服务，为客户提供更智能、更有温度的财富管理服务体系。图源：unsplash与此同时，我们也应该认识到无论国内外，金融业都是接受严格监管的行业，ChatGPT需要庞大的数据库支撑，要针对行业做大量的数据训练和优化。而金融数据的获取却非常严格，解决信息的准确性、安全性和用户隐私等问题，都是金融业优先考虑的问题。国内学者认为，金融服务不但要考虑到人机交互的便捷性，更重要的是避免损失，因此AI和金融的结合一定要经过大量的训练，并且实时更新数据，同时与严格的安全监管机制相匹配。3.2.4制造业每一次工业革命都离不开生产力的提升，先进的技术可以帮助人类从传统手工社会转向工业社会和信息化社会助力，带来生产关系的巨大变革。这次ChatGPT的应用还远远算不上一次工业革命，但可被视下一场变革来临的信号。人工智能技术可以用于生产流程优化、智能制造和质量控制等方面，可以提高制造业的效率和产品质量。现在世界各国出生率下降，社会老龄化日益加重，ChatGPT的出现不仅会给生产力带来变化，而且会给生产方式带来一定变化，这种变化在宏观背景下的影响可能会超过所有人的想象。图源：unsplash从目前ChatGPT的功能来看，还不能完全代替人类，但是可以释放出更多生产力，迫使人类去关注那些更具有创意、创造、思想、情感的工作。ChatGPT直接进入制造业和实体经济还路途遥远，但是专家认为AI所起到的作用，应该主要体现在降本增效上。在可以预见的将来，大多数产业的发展都将融入人工智能技术。以硬件设备为主体的产业，例如制造业、采掘业、基础设施等，将更多加入人工智能软件的支撑，各类服务业将有更多的简单重复的工作被人工智能设备所替代人工，随着人工智能产业新形态的出现，人们的工作生活环境将因之而变。3.2.5物流交通运输行业人工智能技术可以用于物流交通运输行业的智能化的路线规划、运输管理和物流优化等方面，可以提高交通运输的安全性和效率。ChatGPT为代表的人工智能系统，能科学规划物流和交通规划，可以给物流交通运输行业从订舱到跟踪货物、管理库存到更新车队信息提供全方位的服务，将物流和供应链行业的管理提升到一个新的水平。3.2.6文秘行业传统意义上的文秘工作，主要负责处理公司或政府的日常事务，比如接打电话、文件邮寄、办文办会、档案管理、编写会议纪要、协调工作等。ChatGPT能完成大部分文秘的事务性、程序化的工作，应用人工智能技术，文秘工作的重心需要关注的是如何应用人工智能技术为领导的决策做好辅助性工作。协助领导提高决策的科学性、准确性。文秘可以通过使用人工智能产品，提升信息资源的准确性和效率。文秘工作者要适应时代的快速发展，接纳新事物、新技术，善于观察、独立思考，提高创新能力和解决问题的能力。图源：unsplash尽管ChatGPT功能强大，但是完全取代文秘工作还为时过早，大量文秘的工作还是需要有人员来处理，ChatGPT无法完全替代。ChatGPT完全可以作为文秘工作的一个好助手，提升文秘工作的质量和水平。有人这样说：未来不会被人工智能替代的有三种人：有适应能力的人、有创造力的人、有解决问题能力的人。因此，人们在人工智能时代应该提高适应能力、创新能力就显得尤为重要。3.2.7法律行业人工智能技术可以用于法律咨询、文书起草和司法判决等方面，可以提高法律效率和准确性，降低成本和错误率。利用人工智能可以直接了解用户需求，更好理解用户的提问内容，进行高质量的法律条款的关联；比如检索资料、整理答案、改写文字以及翻译等，ChatGPT在法律领域可能应用的场景如下：1.查找法律条款ChatGPT可以通过提问方式直接查找相关的法律条款，能够有效节约大量法律条款记忆和检索的时间，提高法律工作的效率，加快结案的时间。2.结合案例梳理适用法律要件在一个法律案例中可能会涉及不同的法律体系，如果不是专门从事这一方向的职业律师或者法官，可能无法进行较为完整准确的分析，未接受过专门法学训练的普通民众更难以遍历相关法律条款，ChatGPT会基于既有的法律资料进行梳理，并给出较为完整的参考。3.撰写法律文书ChatGPT具有较强的文书整理能力，可根据双方法庭陈述和辩论，撰写法庭纪要、审判纪要、起诉意见书等法律文书。也可以通过文本输入，请ChatGPT对法律文书进行法律条款使用准确性的检查。4.辅助司法裁判2023年哥伦比亚法院在裁判中使用了ChatGPT中的文本生成功能来增加说理依据，在裁判文书中，ChatGPT给出了具体的法律条款、适用情形、立法目的以及法院以往判例对比等内容，能够有效提升诉讼案件处理的准确性。对于统一裁判尺度具有重要价值，甚至随着技术发展，可以实现裁判文书的辅助生成、案件信息的自动回填等功能，有效辅助司法裁判。ChatGPT在法律领域的应用制约：最高人民法院在2022年12月发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》，提出到2030年，建成具有规则引领和应用示范效应的司法人工智能技术应用和理论体系，为司法为民、公正司法提供全流程高水平智提供辅助支持。3.2.8社交媒体行业人工智能技术可以用于社交媒体内容生成、图片画像和产品广告推荐等方面，可提高社交媒体的用户体验和收益，为广告主和内容创作者提供更好的服务。3.2.9软件开发行业随着人工智能ChatGPT的发展，越来越多人关心ChatGPT是否会对软件行业就业产生重大影响，ChatGPT会不会让底层程序员失业？其实目前的ChatGPT还是一个测试的版本，软件代码生成只是其中一个功能，还有很多需要不断改进完善的地方，要完全取代人工编程还要需要很长一段时间。一般认为程序员就只会写代码，其实程序员写代码的时间最多占其工作量的四分之一都不到，程序员需要用大量的时间了解系统架构、功能开发的用户需求与其他团队的合作、调试和修改验证代码等等。况且目前的ChatGPT智能写一些简单应用小程序和对话框的界面编程，据称ChatGPT通过了谷歌编码3级工程师的测试，并收到年薪高达18.3万美元的出价，但是对于一些自动化控制程度复杂的大型软件，用ChatGPT开发几乎是不可能的。在开发场景固定，用户需求固定、控制比较简单、系统安全保密性不高的软件开发场合，ChatGPT可以成为辅助工具，用于代码生成和软件代码调试的辅助工具。反而，由于ChatGPT的出现，会带动软件开发人员就业岗位增加的机会，比如ChatGPT带动的全球人工智能加速发展，人工智能行业将继续投入大量的软件开发人员，参与人工智能软件开发、生成性预训练模型测试、云计算、云数据库等人工智能关联行业，有大量对有经验软件开发人员的需求，从而带动整个社会从学校的专业课程设置到AI专门程序员的培养。会给软件开发人员带来很多新的工作机会。软件开发人员的薪资也会水涨船高，有利于整个行业发展，促进社会的进步和人工智能技术的发展。但是有一点是肯定的，尽管有类似于ChatGPT等人工智能系统的协助软件编程，项目管理者会从系统安全的角度考虑，避免将一些涉及先进模型算法、系统安全、大型网络管理软件、大型数据库和云储存软件，以及计算等控制化程度较高的软件，或者任何等带有企业机密和行业安全软件，不会交给ChatGPT去完成。ChatGPT是一个开放性的系统，它可能会把你的代码在其他用户的调用中重复出现，那对企业来说是极大的安全隐患，必须设置安全围栏，防止软件编码被泄露的事件发生。3.3 ChatGPT发布后国外主要企业的动向3.3.1微软向OpenAI增资100亿美元早在2019年，微软就向OpenAI投下10亿美金研发资金，ChatGPT此番成功发布，微软准备再次增资100亿美元，甚至不排除将OpenAI和ChatGPT一起收购。有消息称，微软再次增资100亿美元到位后，OpenAI 公司的估值约为 290 亿美元。微软将获得 OpenAI 公司的49% 股份，75%的利润，直到其收回全部投资，OpenAI的非营利性母公司仅获得2%的股份。微软公司近期宣布将ChatGPT整合入微软的搜索引擎Bing，没过几天，又宣布会将ChatGPT整合进Office办公套件中的（Word、Excel、PPT)。用户在使用Office时就能体验ChatGPT的对话功能，这将极大丰富微软公司产品的内涵，微软的股价迅速上涨就是资本市场已察觉到了AI对社会进步可能产生的重大推动作用。3.3.2谷歌的人工智能系统LaMDAChatGPT吸引了全世界的目光，谷歌曾经也有在AI聊天机器人方面领先发展的机会，早在2021年5月谷歌的人工智能系统LaMDA亮相就惊艳了众人，但是谷歌出于某种原因，并没有打算把AI聊天机器人推向市场化，错失了一次极好的AI发展机遇。长期以来，谷歌秉持的宗旨是使用机器学习来改进搜索引擎和其他面向消费者的产品，并为谷歌云技术提供服务。ChatGPT问世后，谷歌急于赶超在AI领域与微软的差距，于2023年2月6日透露计划推出一款AI聊天机器人Bard，与OpenAI颇受欢迎的ChatGPT竞争。谷歌所研发的对话应用语言模型LaMDA(LanguageModel for Dialogue Applications)，全称是对话应用程序的语言模型，它是一种能力很强的语言模型，适用于对话应用程序，是一种基于网络上数十亿词汇进行训练的大型语言模型，它受益于谷歌强大的计算能力和研发团队。谷歌认为LaMDA聊天机器人，性能远超现有的ChatGPT；另外，谷歌拥有图像生成能力更强的Imagen模型，性能要优于ChatGPT的DALL.E 2自然语言转换成像技术。谷歌在2023年2月8日巴黎召开的发布会上，当场展示了Bard聊天机器人的功能。让人没想到的是Bard刚一亮相，就出错了。在谷歌短短几分钟的展示中，有人向Bard提问；“我可以告诉我 9 岁的孩子关于詹姆斯·韦伯太空望远镜有哪些最新发现吗？”Bard的回答很出乎人们的意料，它指出詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄到了我们太阳系之外行星的第一张照片。天体物理学家Grant Tremblay在推特上指出：美国宇航局公布的太阳系外行星的第一张照片，并非詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄，而是由欧洲南方天文台的甚大望远镜（VLT）于2004年拍摄的。这个错误被出现后，导致外界质疑谷歌在AI聊天机器人和人工智能方面的开发能力，导致其母公司Alphabet当日的股价暴跌7.68%，市值蒸发近1056亿美元（约合人民币7172.78亿元）。这个错误体现了当前人工智能系统的一个常见缺陷，即暂时还不具备实际的“理解能力”，仅能根据概率进行猜测，并不能甄别虚假信息。对此，微软也承认了ChatGPT聊天机器人同样面临类似挑战——也会表达虚假信息。3.3.3 Meta公司加入AI争夺战继微软、谷歌在人工智能发布产品后，脸书（Facebook）母公司Meta也加入了人工智能AI市场争夺战。2023年2月24日，Meta官网公布了一款新的人工智能大型语言模型LLaMA，从参数上来看，Meta提供有70亿、130亿、330亿和650亿四种参数规模的LLaMA模型，并用20种语言进行预训练。而Open AI 推出的GPT-3通过指令微调后得到的数量达1750亿个。Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）这样说：在一些基准测试中，LLaMA 130亿参数规模的模型性能优于OpenAI推出的GPT-3性能。像LLaMA这样小型模型所需的计算能力和资源要少得多，且能在单个GPU上运行，具有独特的竞争优势。Meta首席执行官马克·扎克伯格表示：LLaMA模型旨在帮助研究人员推进工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测复杂任务方面有很好的前景。最重要的是Meta称将致力于人工智能开源模型的研究，新模型会开源授权给整个人工智能AI研究社区，并授予大学、非政府组织和行业软件访问权限。Meta表示还有更多研究需要做，以解决大型语言模型中的偏见、有害评论等风险，并计划开发属于自己的AI芯片。3.3.4 苹果公司在人工智能领域厉兵秣马作为美国高科技公司巨头的苹果公司CEO蒂姆·库克（TimCook）2月3日说：AI 是苹果布局的重点，这是令人难以置信的技术，它可以丰富客户的生活，能够为苹果在发布的碰撞检测、跌倒检测和心电图功能的产品中赋能。苹果公司在这个领域存在巨大的潜力，几乎可以影响一切。他再次强调，AI 是一项横向技术，而不是纵向技术，因此它将影响我们所有的产品和服务。在OpenAI 推出ChatGPT火爆全网后，苹果的压力显而易见，有分析认为，苹果公司原本的语音智能服务Siri被边缘化了，苹果迫切需要有与ChatGPT相竞争的新一代人工智能产品。外界曾猜测苹果公司将在2023年2月的一次年度人工智能峰会上展示一款类似于ChatGPT的产品。结果什么都没有发生。苹果公司早在2022年12 月 2日就宣布将大力推出Stable Diffusion模型。Stable Diffusion之所以引人注目，不仅因为它是开源的，还因为它的模型规模非常小，可以在一些消费类计算机上和iPhone产品上运行。与此同时，Stable Diffusion本身可以内置到苹果的操作系统中，并为任何开发人员提供易于访问的API。3.3.5 亚马逊公司在人工智能领域横空出世亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者品牌，其提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网以及应用开发。2023年2月23日消息，亚马逊决定将与人工智能初创企业合作，加入聊天机器人之战，这是大型科技公司在生成式人工智能系统市场上强强联手的最新举措。亚马逊云计算服务（AWS）联合开发一种语言生成工具，能与OpenAI的聊天机器人ChatGPT相媲美，可在自己的云客户中使用。亚马逊云部门业务副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼安说：亚马逊公司将打造人工智能语言模型BLOOM。已经有超过10万用户在亚马逊公司的云端运行人工智能应用程序。由于生成式人工智能程序要对大量现有内容进行整理才能生成可阅读的新内容，因此需要通过云端传输，这意味着，亚马逊将通过云端传输获得丰厚的利润。对亚马逊来说，更主要的业务收入是出售对云端GPU的访问权，很明显应用模型生成图像或文本，都会在云端的GPU上运行。与此同时，亚马逊本身就是一家芯片制造商，迄今为止它的大部分精力都集中在Graviton CPU上，但它可以为Stable Diffusion等模型构建自己的专用硬件，并在价格上展开竞争。3.3.6 英伟达在人工智能中“闷声发财”就在ChatGPT得到市场热捧的时候，一个厂商正在背后闷声发大财，那就是英伟达公司。英伟达（NVIDIA）是一家总部位于美国的人工智能计算公司。1999年英伟达定义了GPU（图形处理器单元），其浮点运算和并行运算速度比CPU强百倍之多。GPU的成功极大地推动了PC游戏市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了矩形计算的规则，大大提高了计算机的处理能力。2022 年3月推出的NVIDIA Hopper这一款新架构，以美国计算机领域的先驱科学家 Grace Hopper 的名字命名，将取代两年前推出的 NVIDIA Ampere 架构。基于 Hopper 架构的 GPU — NVIDIA H100，该款 GPU 集成了 800 亿个晶体管，拥有 Transformer 引擎和高度可扩展的 NVIDIA NVLink® 互联技术等突破性功能，可推动AI 语言模型、深度推荐系统、基因组学和复杂数字孪生的发展，被广泛应用于数据分析、科学计算和云图形。事实上，无论是OpenAI的ChatGPT、还是微软的搜索引擎Bing、谷歌的人工智能系统LaMDA，都离不开英伟达提供的底层芯片算力支持。作为一家市值5000亿美元的科技巨头，以Hopper加速卡为代表数据中心业务堪称是英伟达的“印钞机”。据瑞银分析师蒂莫西·阿库里估计，OpenAI的ChatGPT中至少购入了1万颗英伟达高端GPU来做预训练模型。自2023年以来，英伟达的股价在一个月内就大涨40%，尽管英伟达官方对ChatGPT没有任何表态，但花旗分析师表示，ChatGPT的持续快速增长，可能会进一步导致整个2023财年中，英伟达GPU（图形处理器）芯片的销售额将剧增，估计至少增加110亿美元。美国银行和富国银行的其他分析师也认为，英伟达将从人工智能业务中获取巨额利润。参考资料：[1] ChatGPT翻开了硬币的哪一面？北京邮电大学人工智能学院教授邓伟洪、中国信通院云大所有内容科技部副主任石霖[2] 采访报道ChatGPT“火出圈”我们该“急眼”吗？中国经济网2023年2月20日[3] OpenAI官网（ChatGPT：优化对话的语言模型 (OpenAI.com)）[4] Interactive Learning from Policy-Dependent Human Feedback (MacGlashan et al. 2017)[5] Deep Reinforcement Learning from Human Preferences (Christiano et al. 2017)[6] ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue (OpenAI 2022)[7]Scaling Laws for Reward Model Overoptimization (Gao et al. 2022)[8] Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback (Anthropic, 2022)[9] Red Teaming Language Models to Reduce Harms: Methods, Scaling Behaviors, and Lessons Learned (Ganguli et al. 2022)[10] Dynamic Planning in Open-Ended Dialogue using Reinforcement Learning (Cohen at al. 2022)特别声明本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问http://renzheng.thepaper.cn。+1收藏我要举报#ChatGPT#AI#Microsoft#Google#人工智能查看更多查看更多开始答题扫码下载澎湃新闻客户端Android版iPhone版iPad版关于澎湃加入澎湃联系我们广告合作法律声明隐私政策澎湃矩阵澎湃新闻微博澎湃新闻公众号澎湃新闻抖音号IP SHANGHAISIXTH TONE新闻报料报料热线: 021-962866报料邮箱: news@thepaper.cn沪ICP备14003370号沪公网安备31010602000299号互联网新闻信息服务许可证：31120170006增值电信业务经营许可证：沪B2-2017116© 2014-2024 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ChatGPT：引领未来的人工智能聊天机器人

GPT：引领未来的人工智能聊天机器人最新活动产品解决方案千帆社区AI原生应用商店企业服务云市场合作与生态开发者服务与支持了解智能云备案文档管理控制台ChatGPT：引领未来的人工智能聊天机器人作者：demo2024.01.08 07:49浏览量：1简介：ChatGPT 是一款由 OpenAI 开发的先进聊天机器人程序，采用 GPT-3 架构和 Transformer 深度学习架构，具有强大的语言理解和生成能力。它可以模拟人类的语言行为，提供准确和恰当的回答，并模拟多种情绪和语气。本文将详细介绍 ChatGPT 的工作原理、技术特点、应用场景和未来发展前景。ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 研发的一款聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。它是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。一、工作原理ChatGPT 的工作原理基于 GPT-3 架构和 Transformer 深度学习架构。GPT-3 是生成式语言模型的第3代，它使用大量的训练数据来模拟人类的语言行为，并通过语法和语义分析，生成人类可以理解的文本。它可以根据上下文和语境，提供准确和恰当的回答，并模拟多种情绪和语气。这样，就可以让用户在与机器交互时，感受到更加真实和自然的对话体验。二、技术特点

强大的语言理解和生成能力：ChatGPT 使用大量的训练数据来模拟人类的语言行为，并通过 Transformer 深度学习架构进行训练。这使得 ChatGPT 具有强大的语言理解和生成能力，能够根据上下文和语境生成合适的回答。多模态交互能力：ChatGPT 不仅能处理文本，还能处理图片、音频等多媒体信息，实现多模态交互。这使得 ChatGPT 可以应用于更多的场景，如智能客服、智能家居等。自我学习能力：ChatGPT 具有自我学习能力，可以通过不断的学习和训练来提高自己的语言理解和生成能力。这使得 ChatGPT 可以不断适应新的应用场景和新的用户需求。三、应用场景智能客服：ChatGPT 可以应用于智能客服领域，自动回答用户的问题和解决用户的问题。它可以根据上下文和语境理解用户的问题，并提供准确的回答。智能家居：ChatGPT 可以与智能家居设备配合使用，实现多模态交互。用户可以通过语音或文字与智能家居设备进行交互，并得到合适的回答或执行相应的操作。智能助手：ChatGPT 可以作为智能助手，帮助用户完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。它可以根据用户的需求和上下文生成合适的文本或代码。四、未来发展前景随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT 的未来发展前景非常广阔。它可以应用于更多的场景，如智能驾驶、智能医疗等。同时，随着技术的不断进步，ChatGPT 的语言理解和生成能力也将不断提高，为用户提供更加自然和智能的交互体验。总之，ChatGPT 是一款强大的人工智能聊天机器人程序，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。它的出现将为用户带来更加自然和智能的交互体验，推动人工智能技术的不断发展。

ChatGPT 聊天机器人人工智能革命从实验室走入公众生活 | 科技 | 半岛电视台

GPT 聊天机器人人工智能革命从实验室走入公众生活 | 科技 | 半岛电视台

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OpenAI早些时候推出了Dall-E人工智能程序，这款程序使用人工智能将用户的文字转化为图像和创意艺术品，于 2015 年出现，得到了硅谷一些最著名的亿万富翁的资助，其中最著名的是埃隆·马斯克，他在三年后辞去了公司管理层的职务，旨在创建一个专注于人工智能发展的非营利组织。

在过去的几天里，推特平台上转载了数百张与“GBT Chat”聊天机器人讨论的图片，几乎涵盖了所有话题，许多第一批用户都对这款聊天机器人的讨论、回答问题和写作的能力感到惊讶，机器人甚至还写过诗句、研究过文章，还写过一些笑话，甚至有人认为，这款机器人是软件和魔术的混合体！

与机器人聊天！

（Shutterstock）

在过去十年中，大多数聊天机器人实验都以失败告终，除非你为机器人选择最佳响应并消除其余响应，否则，它不会给人留下深刻印象，最近几年，已经有一些人工智能程序在特定任务上取得了成功，例如编写营销内容，但大多仅限于此任务，不能在为其指定的范围之外添加任何新内容，但ChatGPT看起来有所不同，而且可能比以前的机器人更聪明、更古怪、更敏捷。

ChatGPT机器人项目的目标是尝试使用人工智能使语音听起来更流畅和自然，就像人类对话一样，用户可以向机器人提问，它会用完整的句子进行回答，试图模仿与真人自然对话的节奏，但OpenAI公司不断警告说，答案并不总是正确或适当的。

OpenAI公司的理念是在所有防火墙到位之前，向公众发布这些原型，希望用户评论、反馈和评分将有助于根据机器人在现实世界中的互动来发现和解决问题，这似乎正在发生，虽然在推特上转载的与机器人对话的许多截图都是奇怪而令人兴奋的对话，但用户也发现了对这些对话有用的应用程序，有人说，这是第一款聊天机器人，它足够有趣，可以与之交谈，也足够有用，可以询问信息，还可以参与哲学讨论并在实际事务中提供帮助，例如，机器人似乎可以帮助程序员发现并修复代码中的错误，许多人还要求这款机器人用 Python 等语言编写代码。

这款机器人还可以用简单的方式向幼儿解释复杂的科学术语或概念，它似乎也擅长回答课堂作业中经常出现的开放式分析性问题，为此，用户要求这款机器人针对特定主题撰写适合研究的文章，结果令人印象深刻，由于人工智能技术，一些作家甚至期望学术文章以目前的形式结束。

向人类学习！

支持聊天机器人的技术并不是全新的，基于“GPT-3.5”文本生成器，这是“GPT-3”版本的现代版本，在 2020 年由 OpenAI 推出时也引起了人们的关注，OpenAI是众多公司、学术实验室和独立研究人员之一，多年来，一直致力于创建更先进的聊天机器人，当然，这些系统不能完全像人类一样说话，但它们通常看起来是，或者这可能是它们未来的目标，有些人甚至期望它将取代我们所知道的传统搜索引擎，例如谷歌和其他搜索引擎。

谷歌本身最近也在开发自己的对话系统，称为 LaMDA，这个系统在6 月引发了巨大争议，因为该公司的一位工程师声称，与他交谈的人工智能具有人类意识，事情当然不是这样的，此外，但它抓住了公众的想象力，尽管谷歌并没有发布这个系统以供公众体验。

2018 年，谷歌和 OpenAI 等实验室的研究人员开始设计神经网络，以所谓的“大型语言模型”分析大量数字文本，其中包括书籍、维基百科文章、新闻和在线聊天记录，通过识别人们关联单词、数字和符号的方式中的数十亿种不同模式，这些系统学会自己编写文本并生成响应。

有关于此，聊天机器人本质上是“大型语言模型”，它们使用算法来分析从这些在线资源中收集的大量文本，以听起来像人类的语言回答用户的请求，然而，大多数聊天机器人没有记忆，也没有被编程为记住或从以前的对话中学习，从某种意义上说，它将每个新请求都视为一个全新的页面，而这正是“ChatGPT聊天”机器人与其他机器人的区别所在。

（Shutterstock）

新机器人会记住用户之前说过的话，因为它依赖于一种称为“从人类反馈中强化学习”的机器学习技术，这是一种允许软件从人类反馈和评估中学习的技术，在测试完机器人后，用户被要求对机器人的反应进行评分：它们是否令人信服、有用或正确？然后，使用强化学习技术，机器人利用这些评估来微调其系统，并更仔细地决定它会做什么和不会做什么。

简单来说，我们可以将“ChatGPT”机器人描述为一个人工智能系统，经过训练可以从从互联网上提取的大量文本中识别模式，然后，在人类的帮助下进行了更多的训练，以提供更好的对话和与人类更有用的对话。你得到的答案可能看起来很有说服力，甚至是可靠的，但它们可能是完全错误的答案，这正是 OpenAI 真正警告的事情。

ChatGPT聊天机器人盲点！

这提醒我们，新的聊天机器人绝不像乍看起来那样完美，因为它的工作方式和生成答案的方式往往使其容易提供错误答案，即使在对人类来说似乎很简单的数学问题中。12 月 5 日，世界上最著名的程序员云集网站之一 Stack Overflow 的管理员，阻止用户分享 ChatGPT聊天机器人生成的回复，他们解释说，机器人使用户可以很容易地提供现成的快速答案，并在网站上充斥着这些答案，乍一看似乎是正确的，但仔细检查后发现，这往往是错误的答案。

与谷歌有所不同，“ChatGPT”聊天机器人不具备爬取各种网站以获取当前事件信息的能力，而且它的知识仅限于它以前（2021 年之前）学到的东西，这使得它的一些答案显得过时了，甚至OpenAI首席执行官Sam Altman在他的推特帐户上的一条推文中发出警告说，机器人的能力非常有限，目前依靠它来做任何重要的事情都是错误的举动。

为了增加其使用的安全性，这款机器人被编程为默认拒绝“不适当的请求”，例如对非法活动给出答案，但是用户已经找到了绕过其中许多障碍的方法，包括将对非法活动的回答请求改写为理论思维实验，要求它写出涉及该活动的戏剧场景，甚至指示机器人禁用其安全功能。

据推测，评估这些机器人编程盲点以及它们如何被滥用于非法或恶意目的，应该是 OpenAI 向公众发布机器人版本进行测试目标的关键部分，未来的版本通常会关闭此类漏洞，以及你尚未发现的其他漏洞。

人工智能为大众服务！

虽然人工智能研究人员可能熟悉高效的语言机器人，但通过免费、易于使用的界面向公众提供如此强大的工具，这几乎是第一次，因为你只需要在网站上创建一个帐户，并开始使用和试验新机器人，但要注意，“Open AI”的服务尚未覆盖所有阿拉伯国家。

在人工智能图像生成器的激增中，同样的动态也很明显。同样，这些系统已经开发多年，但一直无法访问，但今年，像 Midjourney 和 Stable Diffusion 这样的系统，让任何人都可以免费、轻松地使用这项技术，突然之间，人工智能艺术和绘画在互联网上无处不在。

几乎同时，出现了应用程序“LensaAI”，这是一款在 iPhone 和安卓设备上使用人工智能编辑照片的应用程序，这成为了最近这段时间大家最喜欢的新艺人，因此，你会发现，很多人的社交媒体头像突然看起来像动漫人物或油画，这款应用程序还使用了图像生成初创公司 Stability AI 的一项称为“稳定扩散”的技术，并将你提供的照片变成艺术品。

这些产品不仅告诉我们人工智能技术的发展程度，也证明了这些技术的使用已经为普通大众和非专业人士所用，不再局限于实验室和大型公司，这能够以一种几年前无人可以想象的方式，改变我们未来的生活。

来源 : 半岛电视台aj-logoaj-logoaj-logo网站地图加载更多半岛研究中心半岛媒体学院半岛公共自由与人权学院半岛新闻频道半岛英文频道半岛直播半岛纪录片频道半岛巴尔干频道AJ+ 阿文版条款和条件隐私政策Cookies政策Cookies偏好网站地图联系我们加载更多广告服务关注 ALJAZEERA 中文网：facebooktwitteryoutubeinstagram-colored-outlinerssALJAZEERA 媒体网络版权所有 ©2024

ChatGPT：开启人工智能聊天新时代

GPT：开启人工智能聊天新时代最新活动产品解决方案千帆社区AI原生应用商店企业服务云市场合作与生态开发者服务与支持了解智能云备案文档管理控制台ChatGPT：开启人工智能聊天新时代作者：问答酱2024.01.08 07:50浏览量：1简介：ChatGPT是一款由OpenAI研发的聊天机器人程序，以其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景，引领着人工智能聊天机器人的新潮流。本文将为您深入解析ChatGPT的工作原理、技术特点以及应用前景，带领您一起探索人工智能聊天机器人的无限可能。ChatGPT，全名为Chat Generative Pre-trained Transformer，是OpenAI于2022年11月30日发布的一款聊天机器人程序。作为一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具，ChatGPT能够基于预训练阶段所见的模式和统计规律，生成回答，并根据聊天的上下文进行互动，实现真正像人类一样的聊天交流。除此之外，ChatGPT还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码以及写论文等任务，具有强大的应用能力。一、工作原理ChatGPT的核心技术基于Transformer架构，这是一种采用自注意力机制的网络结构。在Transformer中，每个输入的单词都会通过一个线性层变换到一个新的向量空间，然后通过自注意力机制来计算每个单词之间的相关性，从而得到整个句子的语义表示。在ChatGPT中，这种技术被用来理解用户的输入，并根据上下文生成合适的响应。二、技术特点

强大的自然语言处理能力：ChatGPT通过Transformer架构和预训练技术，能够理解并生成自然语言文本，并且可以根据上下文进行互动，使得聊天体验更加自然流畅。广泛的应用场景：ChatGPT不仅可以用于日常的聊天交流，还可以应用于客服、教育、翻译等领域。它能够自动回答用户的问题、提供学习资料、进行语言翻译等，极大地提高了工作效率。持续的学习能力：ChatGPT具备持续学习能力，可以通过不断的学习和更新来提高自己的性能和应用能力。这意味着ChatGPT能够随着时间的推移而不断进步，满足用户日益增长的需求。三、应用前景客户服务：ChatGPT可以应用于客户服务领域，自动回答用户的问题和解决用户的问题，提高客户服务的效率和用户满意度。教育培训：ChatGPT可以为教育培训领域提供丰富的素材和场景，帮助学生和教师进行更加有效的学习和教学。智能助手：ChatGPT可以作为智能助手，帮助用户进行日程管理、知识获取、信息查询等操作，提高工作效率和生活品质。跨语言交流：ChatGPT能够进行跨语言交流和翻译，促进不同语言和文化之间的交流和理解。四、结论ChatGPT作为一款强大的人工智能聊天机器人程序，以其自然语言处理能力和广泛的应用场景，引领着人工智能聊天机器人的新潮流。未来随着技术的不断发展和完善，ChatGPT的性能和应用范围也将不断提升和扩展。它将会成为我们生活和工作中不可或缺的一部分，帮助我们实现更加高效、便捷的信息交流和处理。

人人都能看懂的 ChatGPT 原理课：AI聊天机器人引领的新时代 - 知乎

人人都能看懂的 ChatGPT 原理课：AI聊天机器人引领的新时代 - 知乎切换模式写文章登录/注册人人都能看懂的 ChatGPT 原理课：AI聊天机器人引领的新时代成功之路ChatGPT是一种引领新时代的聊天机器人，它在人工智能领域引起了巨大轰动。本课程将带你深入了解ChatGPT的技术原理，揭开这个世界上最先进模型的神秘面纱。无论你是普通用户还是AI从业人员，都能从这个课程中收获宝贵的知识，洞察ChatGPT背后的机制，把握AI大模型技术的发展趋势。课程介绍2022 年 11 月 30 日，OpenAI 机构非常低调地发布了一个聊天机器人—— ChatGPT。它是一种软件应用程序，旨在根据用户的提示，模仿类似人类的对话。ChatGPT 可谓是相当炸街，堪称万能工具，不论是根据用户指令写新闻稿，询问技术问题，还是检查代码 Bug，寻求建议信息，统统都可以做出较为恰当的回复，具有很强的参考意义。在 ChatGPT 发布的一周之内，有超过一百万的用户尝试了这个线上工具。一个月之内，ChatGPT 的账户注册数量就达到了一个亿，这个爆发式增长的速度打破了纪录。围绕 ChatGPT 展开的各种技术创新也爆发式地涌现了出来，比如 Prompt 工程、AutoGPT、DeepSpeed 等等。各个互联网科技公司也都竞相发布自己的类 ChatGPT 产品模型。与此同时，互联网上也充斥着各种博眼球的标题：ChatGPT 标志着人工智能将毁灭人类；某某国内公司早已布局XX大模型，性能已经对标 ChatGPT；开源 XX 模型，可将 ChatGPT 部署在 6G 大小的显卡上；ChatGPT 将会替代掉医生、律师、程序员等工种；ChatGPT 标志着强人工智能时代的来临。对于不懂 ChatGPT 原理的人来说，上述这些新闻标题确实是蛮唬人的，公众的情绪、心态，以及股市的股价都随着标题大幅度摆动。但是，当了解了 ChatGPT 原理之后，就会对这些虚张声势的媒体文章有个客观、冷静、清醒的认识。而 ChatGPT 作为一个 AI 算法模型，具有一定的技术壁垒，想要了解其内部的原理，对于绝大多数人来说并不容易。基于此，本课程将以最直观、最浅白的方式，深入浅讲解 ChatGPT 的技术原理，揭开这个世界上目前为止最先进大模型技术的神秘面纱。毫无 AI 和机器学习背景的同学阅读起来也没有困难，文中内容将重点以举例、形象类比、贴近人们常识理解的方式，帮助大家理解 ChatGPT 模型原理细节。相信你读完之后，会有一种豁然开朗的感觉。针对很多非 AI 领域的读者，可以从零开始，了解掌握ChatGPT 模型原理，可以更加清晰、理智地看待当前火爆的AI大模型技术的形成、趋势、前景；针对 AI 领域从业人员，可以快速温习、熟悉 ChatGPT 的原理与训练方式，也可以深刻把握当前 AI 领域模型训练范式的变化，寻找到新的自身的行业定位。适宜人群如果您是：具备高中及以上学历，在工作、生活中接触到 ChatGPT，想要对其内部原理有一个基本了解。AI 行业从业人员，如高校的本科生、研究生，算法工程师等等，对于 ChatGPT 引领的 AI 模型训练新范式欠缺了解。这本小课程将为你答疑解惑。发布于 2024-03-03 17:54・IP 属地广东聊天机器人人工智能GPT赞同添加评论分享喜欢收藏申请

不只是聊天机器人：一文梳理 ChatGPT 带来的真正影响 - 知乎

不只是聊天机器人：一文梳理 ChatGPT 带来的真正影响 - 知乎首发于极客技术切换模式写文章登录/注册不只是聊天机器人：一文梳理 ChatGPT 带来的真正影响记得要让着本宝宝FinvGroup 资深开发工程师自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，已经过去几个月的时间了。这个基于大型语言模型的聊天机器人不仅让许多 AI 研究员大开眼界，还让大众见识到了 AI 的力量。简而言之，ChatGPT 是一个可以响应人类指令的聊天机器人，可以完成从写文章、作诗到解释和调试代码的任务。该聊天机器人显示出令人印象深刻的推理能力，其表现明显优于先前的语言模型。在这篇文章中，我将从个人角度出发，聊聊 ChatGPT 对三类人的影响：分别是 AI 研究员、技术开发人员和普通大众。在文章中，我将推测 ChatGPT 等技术的影响，并简单聊聊我认为可能发生的一些情况。这篇文章更倾向于发表个人观点，而不是基于事实的报告，所以对这些观点要持谨慎态度。那么，让我们开始吧……ChatGPT 之于 AI 研究员对我这个 AI 研究员来说，从 ChatGPT 上学到的最重要的一课是：管理人类反馈对于提高大型语言模型 (LLM) 的性能非常重要。ChatGPT 改变了我，我猜也改变了许多研究人员对大型语言模型 AI 对齐问题的看法，我具体解释一下。图：LLM 的强化学习与人的反馈（RLHF）在 ChatGPT 问世之前，我想当然地认为，当涉及到 LLM 时，我们面临着两个不同的问题。1）提高 LLM 在某些基于语言的任务（如总结、问答、多步骤推理）中的表现，同时 2）避免有害的/破坏性的/有偏见的文本生成。我认为这两个目标是相关但独立的，并将第二个问题称为对齐问题。我从 ChatGPT 中了解到，对齐和任务表现其实是同一个问题，将 LLM 的输出与人类的意图对齐，既能减少有害内容，也能提高任务表现。为了更方便理解，这里给出一些背景信息：我们可以将现代的 LLM 训练分为两个步骤。第一步：神经网络模型的自监督学习（SSL），在给定前一批单词（tokens）序列的情况下预测下一个单词（token）——这是在一个非常大的、互联网规模的数据集上训练的。第二步：通过各种技术使 LLM 的生成与人类的偏好保持一致，比如在高质量的指令遵循文本的小数据集上微调 LLM，并使用强化学习来微调 LLM 与预测人类偏好的学习奖励模型。在 ChatGPT 身上，OpenAI 很可能使用了许多不同的技术，相互配合来产生最终的模型。另外，OpenAI 似乎能够快速回应网上关于模型出错的投诉（例如产生有害的文本），有时甚至在几天内就能完成，所以他们也一定有办法修改/过滤模型的生成，而无需重新训练/微调模型。ChatGPT 标志着强化学习（RL）的悄然回归。简而言之，有人类反馈的强化学习（RHLF）首先训练一个奖励模型，预测人类会给某一 LLM 生成内容打多高的分数，然后使用这个奖励模型通过 RL 来改善 LLM。我不会在这里过多地讨论 RL，但 OpenAI 历来以其 RL 能力而闻名，他们写的 OpenAI gym 启动了 RL 研究，训练 RL 代理玩 DoTA，并以在数百万年的模拟数据上使用 RL 训练机器人玩魔方而闻名。在 OpenAI 解散其机器人团队之后，RL 似乎逐渐被 OpenAI 所遗忘，因为它在生成模型方面的成就主要来自于自我监督学习。ChatGPT 的成功依赖于 RLHF，它使人们重新关注 RL 作为改进 LLM 的实用方法。图：AI 专家预测 ChatGPT 的运行成本ChatGPT 的到来还证明了一点：学术界开发大规模 AI 功能将越来越困难。虽然这个问题在整个深度学习时代都可能出现，但 ChatGPT 使它变得更加根深蒂固。不仅训练基本的 GPT-3 模型对小型实验室来说遥不可及（GPT-3 和随后 OpenAI 在微软将 Azure 的全部力量投入到它身上之后，建立了专门的服务器群和超级计算机才开始真正发展，这不是巧合），而且 ChatGPT 的数据收集和 RL 微调管道可能对学术实验室造成过大的系统/工程负担。将 ChatGPT 免费提供给公众，可以让 OpenAI 收集更多宝贵的训练数据，这些数据对其未来的 LLM 改进至关重要。这样一来，公开托管 ChatGPT 实质上是 OpenAI 的大规模数据收集工作，而这不是小型组织能够承担的。开源和与 HuggingFace 和 Stability 等公司在学术上的大规模合作可能是学术界目前前进的方式，但这些组织总是比拥有更大预算的小团队前进得慢。我推测，当涉及到最先进的语言模型时，开源通常会滞后于这些公司几个月到一年。我认为学术界可能扳回一成的唯一方法是，是否有国家级的计算云专门用于学术 AI 研究。这无疑将花费数十亿美元，需要专门的行政和工程人员。这并非毫无可能——它将类似于詹姆斯・韦伯太空望远镜和大型强子对撞机。在美国，一些人已经在呼吁建立国家 AI 云，进行 LLM 推理，但训练和微调 LLM 和其他基础模型的能力也同样重要。鉴于 AI 国家战略重要性，我们可能会在不久的将来真正看到这个方向的发展。同时，AI 研究员并不总是要训练大模型才能产生大影响。我的看法是，与其争夺下一个最大最好的 LLM，较小的学术实验室可以专注于改善现有 LLM 的使用，分析它们的优势和劣势，并利用有些公司以非常低的成本托管这些非常强大的 LLM 的事实。例如，可以利用 OpenAI 和其他公司的现有 LLM API 来进行 LLM 对齐的研究，而不需要学术实验室从头开始训练这些模型。对强大的 LLM 的低成本和公开的访问使得一整套公开的研究能够发现 LLM 的新能力和应用。ChatGPT 之于技术从业者对于那些在技术领域工作和开发产品的人来说，ChatGPT 和类似的代码编写模型呈现出显著的一阶和二阶效应。对于程序员来说，使用基于 AI 的代码补全和 ChatGPT 风格的问答来学习编码和理解现有的代码库将成为软件工程工作中不可或缺的一部分。我推测，在未来的一年内，许多大学将开设计算机科学课程，教授在软件工程等应用中利用 AI 的最佳实践。ChatGPT 和更强大的 AI 代码辅助将迫使软件工程师对其操作的抽象级别进行根本性的重新制定。大多数软件工程师不需要推理低级机器代码，因为我们有非常强大的编译器，可以将人类可读的代码（如 C++）转换为机器可读的代码。软件工程师可以学习这些编译器的内部工作原理，以及如何编写最充分利用这些编译器特点和优势的代码，但他们自己不需要编写机器代码，也不需要编写自己的编译器。编码 AI 很可能会成为新的“编译器”，将高级额人类指令转换为低级代码，但是在更高的抽象级别上。未来的软件工程师可能会编写高级文档、需求和伪代码，他们会要求 AI 编码员编写今天人们编写的中级代码。通过这种方式，我不认为软件工程师会被 AI 取代，而是被推到价值链的上游。未来，熟练掌握这项技能的软件工程师可能需要了解不同编码 AI 的优缺点，以及如何针对特定的应用领域最好地构建和修改 AI。以上是一阶效应，ChatGPT 直接影响到技术从业者，特别是软件工程师的工作方式。对技术产品所能提供的东西的二阶影响可能会更深远。ChatGPT 和类似的 LLM 通过 1）释放全新的能力和 2）降低现有能力的成本，使其突然具有经济意义，从而使新产品成为可能。图：机器人在自然语言中执行新任务上述第一点的一个例子是，现在我们可以通过简单地让 AI 编码员将语言指令翻译成调用该软件 API 的代码，为任何软件添加自然语言用户界面。以一种可信赖的和可泛化的方式来做这件事将需要大量的努力，就像发布真正的产品一样，魔鬼就在细节中。尽管如此，这是一种彻头彻尾的新能力，我猜测自然语言软件 UI 会在所有的软件平台上爆发，尤其是在那些传统用户界面感到笨重和不方便的平台上（如移动设备、语音助手、VR/AR）。老实说，很难想象在 LLM 时代开发一款新应用而不包含一个基于语言的用户界面会怎么样。入门的门槛很低（只需要调用一个公开的 LLM API），如果你不这样做，你的竞争对手就会这样做，而且会提供更好的用户体验。降低现有能力的成本听起来不像解锁新能力那么有吸引力，但它同样重要。LLM 可能存在很多有前景的应用，但为这些下游任务微调 LLM 的成本可能太高，不值得投资。有了 ChatGPT 和改进的指令跟踪，开发者可能不再需要收集大量的数据集来进行微调，而只需要依靠 zero-shot 性能（零样本学习性能）。预计在许多处理文本输入的现有应用中，基于文本的分类、摘要和内联预测功能将出现大量的“小规模”LLM 部署。这些对用户体验的边际改善在以前可能投资回报比很低，但现在却突然值得了。低成本也意味着在应用 LLM 和其他基础模型的业务上有很多唾手可得的成果，通过良好的 UI/UX、现有软件产品内的集成以及有效的进入市场和货币化战略为消费者创造价值。Lensa 是一个能满足所有这些条件的例子。LLM 部署的这些更实际的方面往往会超过底层模型的绝对性能，成功的初创公司总是可以将旧的 LLM 与新的改进版本交换。这也意味着，那些应用 LLM 的人不应该把他们的技术栈与特定 LLM 的特性绑得太紧。LLM 的快速改进周期，加上可公开访问的 API，以及关键的商业差异化因素不是模型本身，这可能意味着 LLMs 将被商品化。未来将有两种类型的科技公司能够继续向前发展——能够负担得起培训和运行自己的基础模型的公司，以及负担不起的公司，后者需要向前者支付基础模型税。这听起来很有戏剧性，但它与我们今天的情况没有什么不同，技术公司要么托管自己的服务器，要么向 AWS/Azure/GCP 交税。AI 云业务将是未来云平台的一个关键战场，并将给竞争对手提供超越现有企业的机会。例如，凭借微软的经验和与 OpenAI 的结合，Azure 很有可能凭借其 AI 云产品超越其他公司（微软已经在 Azure 上发布了 OpenAI 的模型，远远领先于其竞争对手亚马逊和谷歌）。图：GPU 性能的增长速度远远快于 CPU 性能最后，从一个更具推测性的角度来看，基于深度学习的基础模型可能会让我们在相当长一段时间内避免摩尔定律放缓带来的负面后果。随着这些模型的能力越来越强，它们将接管越来越多由传统软件完成的任务，这意味着越来越多的软件将可以通过仅仅优化神经网络的性能而得到优化。神经网络在 GPU 和特定应用的芯片上运行，其性能的提高并没有看到传统 CPU 改进的明显减速，这大致可以在摩尔定律的减速中体现出来。我们真的很幸运，有一个单一的神经网络架构，即 Transformer（由 ChatGPT 和其他基础模型使用），它可以代表通用计算，并经过训练，可以很好地执行这么多不同的任务。我们还没有接近优化 Transformer 性能的终点，所以我期望随着 LLM 变得更加强大并取代更复杂的传统软件堆栈，计算机会变得更快。ChatGPT 之于大众视频‌：耶鲁大学评 ChatGPT，更多是资源，而并非学习的替代品ChatGPT 是许多普通大众可以直接与之互动的第一项 AI 技术。当然，在 ChatGPT 之前，有 Siri 和 Alexa，而且深度学习应用在许多商业应用中已经无处不在了。不同的是，以前部署的 AI 技术往往都在后台工作，通过传统软件和有限的用户界面层层 "过滤"。公众通过 ChatGPT 对 AI 有了更直接的体验，用户可以直接向 LLM 输入，并直接看到它的输出（OpenAI 确实过滤了有害的内容，并使用自己的提示修改了用户的输入，所以它没有直接与底层模型互动，但也足够接近）。ChatGPT 也明显比以前的聊天机器人更强大。再加上该服务目前一直是免费的，这些因素将 ChatGPT 推向了主流世界的讨论热潮。相对以前，这种和 AI 的亲密接触让公众对 AI 的新奇和炒作有了更真实的体验。我可以想象，突然之间，对于那些不熟悉 LLM 工作原理的人来说，聊天机器人可能具有意识的说法听起来并不太牵强。这也反映出了一个问题，当涉及到 AI 的问题时，科学传播的缺失——我认为 AI 界在向公众宣传和普及 AI 如何工作、能做什么、不能做什么，以及如何负责任地使用 AI 技术方面做的非常差。见鬼，我们甚至都不能确定技术从业者了解 LLM 的基本知识，更不用说普通民众了，他们才是受这项技术影响的终端用户。在接下来的几年里，如果继续不对 AI 进行教育和沟通，可能会面临灾难性的后果，因为类似 ChatGPT 的模型会在没有适当预防措施的情况下进入关键任务的应用。或者，从某种意义上说，让人们了解一项新技术的最好方法可能是让公众公开地试验这项技术及其应用，体验它的失败，并反复辩论和改进一些流行的观点。这一波基础模型的可用性，尤其是 ChatGPT 开创的免费使用的先例，可以让公众通过亲身体验更了解 AI，反过来引发更明智的理解和讨论。DALL-E 2 是第一个真正优秀的文本到图像生成模型，发布仅仅几个月后，我们就已经看到了来自公司和社区的一系列不同的政策反应，试图适应这种新的现实，从完全禁止 AI 艺术到纳入 AI 艺术图片的销售。对于 ChatGPT，一些学术会议禁止它的使用（以及一些学校），而也有学者则将其列为合著者。围绕生成式 AI 也有不少正在进行的诉讼。目前还不清楚使用这些模型的法律和道德方式是什么，但很明显，这些围绕 AI 使用政策的小规模实验对于公众弄清楚这些事真的很重要。我个人认为这是一个很好的方向，因为我相信公共政策应该由公众讨论决定，而不是由任何一个托管这些模型的特定科技公司不清不楚的委员会决定。图：新技术的采用需要时间，尽管随着时间的推移，采用速度越来越快关于 ChatGPT 和类似基础模型的应用的最后一个想法——技术部署总是比技术创新需要更长的时间（尽管采用速度正在加快），虽然人们可以在一个周末的时间建立令人印象深刻的 LLM 演示，但仍然需要大量的工作和试错来建立可靠、可扩展的产品，为消费者带来价值。在科技领域，我们可能会在 2023 年看到生成式 AI 应用的海啸，但我预计这些应用在公众中的传播速度会慢得多。有许多因素会减缓大规模生成式 AI 的采用——现有系统和产品的惯性，对 AI 取代人类的认知的文化障碍，运行 AI 的成本在很多应用中可能没有意义，LLM 输出的不可靠性和可信度，以及扩大 LLM 计算基础设施以实时服务数十亿次的查询。这些挑战都不会在一夜之间，甚至在几个月内被克服。但它们最终会被克服，而 5 年后的世界将看起来非常不同。在这里我也推荐一个能够迅速学会如何掌握这些AI写作工具，最适合初学者学习的课程，知乎知学堂最近推出了一门名为“AI 互动智能办公训练营”的直播课，该课程共计2小时，主要介绍了AI对各行各业工作模式的潜在影响，以及对职场人的新能力要求。这一门课详细介绍了各种有用的AI工具及工具集网站，我建议你能花时间去听一下，只要听完免费的课程就可以从知乎领取上图的那些资料，帮助自己更好地迎合AI时代的到来，规划自己的职业生涯，以应对AI带来的巨变时代。如果对于人工智能有兴趣的初学者可以去试着听下这门课程，里面的视频课件介绍能够让你更好的了解AI工具的应用未来如何？如果说在过去 10 年的深度学习中我们学到了什么，那就是真的很难对 AI 做出准确的预测，包括它的发展和部署。然而，我可以自信地说，ChatGPT 只是未来的一个小预告。对于基础模型的未来，我在两个方向上看到了有前景的进展，我认为在今年或明年会有突破性进展：1）真正多模态的 ChatGPT 级基础模型（如文本、音频、图像、3 D、动作、视频、文件），以及 2）被设计用于在环境中采取行动的基础模型。图：与其训练理解视觉和文本的独立模型（左），较新的模型可以直接理解图片中呈现的文本（右）。对于 1），想象一个类似 ChatGPT 的界面，但你不仅可以上传文本，还可以上传音频、图像、视频、3 D 模型以及其他结构化文件，并让它 "理解"、分析、处理和生成这些内容。这样的技术如今已经存在，将所有这些模式整合到一个模型中似乎很简单。对于 2），在不久的将来，拥有一个基础模型，能够通过键盘和鼠标与计算机进行可靠的互动，以执行人类今天的许多日常任务，似乎是合理的。有一些证据表明这是可行的，从瞄准机器人过程自动化的初创公司到试图训练 AI 代理完成 Minecraft（游戏：我的世界）中的开放式目标的研究人员。为物理机器人而不是虚拟代理开发这种面向动作的基础模型将更加困难，但进展已经在进行中。图：一种语言模型，可以将自然语言指令转换为与 Web 端浏览器交互的动作。关于商业化，一方面，科技巨头有能力利用他们庞大的计算资源来训练真正强大的模型。但另一方面，公共/开源模型也将变得非常流行/易于使用，所以我不确定拥有自己的模型对很多应用来说是一个很大的优势。如前所述，基础模型很可能会被商品化。因此，对于已经拥有设备/操作系统的大型科技公司来说，开发适合 LLM 的平台，允许其他人使用基础模型，并在上面建立新的应用，而不是直接与其竞争建立这些应用（想象一下，一个专门为多模式或面向行动的基础模型定制的移动/AR/VR/桌面/网络操作系统），这么做才是合理的。最后，展望未来，我们可能会在未来 5 年内告别 "从互联网上获取免费数据" 的制度，它真正推动了最近基础模型的进展。虽然定制数据总是需要用于特定领域的微调/校准（通过传统的监督学习或 RLHF），但用大规模的 "免费" 数据预训练强大的模型无疑导致了 GPT 和类似模型的成功。看社区如何超越仅仅搜刮现有的数字数据来提高基础模型的性能，这将是很有趣的。可以肯定的是，我们仍然会通过更好的训练和对齐技术来改进模型，但大规模自我监督学习的下一个前沿是什么？下一个 10 万亿或 100 万亿的数据点从何而来？我很想知道。编辑于 2023-12-08 09:40・IP 属地上海人工智能chat Gpt赞同 11添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录极客技术看极客技术，品人生百态 | 公号：小

什么是chatGPT？ - 知乎

什么是chatGPT？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是chatGPT？shinehatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。 2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。 2023年一月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。 2023年2月2日，美国人工智能（AI）公司OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供，订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。 2023年2月2日，微软官方公告表示，旗下所有产品将全线整合ChatGPT，除此前宣布的搜索引擎必应、Office外，微软还将在云计算平台Azure中整合ChatGPT，Azure的OpenAI服务将允许开发者访问AI模型。 2023年2月3日消息，IT行业的领导者们担心，大名鼎鼎的人工智能聊天机器人ChatGPT，已经被黑客们用于策划网络攻击时使用。[8] 黑莓（Black Berry）的一份报告调查了英国500名IT行业决策者对ChatGPT这项革命性技术的看法，发现超过四分之三（76%）的人认为，外国已经在针对其他国家的网络战争中使用ChatGPT。近一半（48%）的人认为，2023年，将会出现有人恶意使用ChatGPT而造成“成功”的网络攻击。当地时间2023年2月2日，ChatGPT的开发公司——美国人工智能公司OpenAI顺势推出了这一应用程序的付费订阅版本。 2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。 8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。 2023年2月16日消息，微软在旗下必应搜索引擎和Edge浏览器中整合人工智能聊天机器人功能的举措成效初显，71%的测试者认可人工智能优化后的必应搜索结果。ChatGPT及其背后的AI技术流派Generative Pre-trained Transformer生成型预训练变换模型GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。目前我们讨论的GPT一般指的是GPT-3，显而易见，在之前还有GPT-2和GPT。GPT-3是由人工智能公司OpenAI训练与开发，该模型设计基于谷歌开发的变换语言模型。GPT-3的神经网络包含1750亿个参数，为有史以来参数最多的神经网络模型。OpenAI于2020年5月发表GPT-3的论文，微软在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的独家授权。ChatGPT: 为对话而优化的语言模型按照OpenAI官方的说法“我们已经训练了一个名为 ChatGPT 的模型，它以对话的方式进行交互。对话模式使 ChatGPT 能够回答连续的问题、承认错误、质疑不正确的前提并拒绝不恰当的请求。ChatGPT 是InstructGPT的兄弟模型，InstructGPT模型被训练为遵循对话中的指令并提供详细的响应。”聊天机器人ChatGPTChatGPT是基于GPT3.5优化的一个模型，可以理解为是一个通用聊天机器人。根据 OpenAI 的说法，GPT-3.5通过吸收大量来自网络的内容，包括成千上万的维基百科条目、社交媒体帖子和新闻文章，来学习句子、单词和部分单词之间的关系。人工智能对社会可能产生什么影响，如何应对呢？作为全新的人工智能（AI）聊天机器人，ChatGPT被认为正在“掀起新一轮AI革命”，虽然有炒作的成分。在美国，北密歇根大学一名学生使用ChatGPT生成的哲学课小论文“惊艳”了教授，得到全班最高分。有调查显示，89%的美国大学生承认使用ChatGPT做家庭作业，53%的学生用来写论文，48%的学生使用ChatGPT完成测试。随着人工智能技术的不断迭代进步，人工智能的影响可能会较大。ChatGPT在格式化、标准化、逻辑框架设计和非颠覆性事项上的价值无容置疑，“应试教育”，“死记硬背”无疑会受到较大冲击；也会令很多读稿官员、八股写手、作业型导师和大纲式研究生导师、科层式管理人员的岗位安全感与岗位价值受到很大的质疑。ChatGPT的革命性意义在于，可以将教育推向更一般的“劳动者生产”范畴。劳动者泛化为“人机融合”，劳动者分为三种，一种是纯“动物”的人，一种是纯AI，一种是三者的融合。未来劳动者生产的主要任务是，一是利用ChatGPT对“动物”人进行教育，二是直接将ChatGPT与“动物”人融合。这再一次呼吁教育亟待进行革命性变革。总之，ChatGPT会对未来一段时期内的教师、学校、一般劳动者产生淘汰作用，倒逼现有人才结构的前瞻性调整。从产业革命角度看，ChatGPT涉及算力、算法、算策、链接等功能，是人类社会经过实业革命、金融业革命后所能达到的信息业革命新阶段。信息业革命包括，算力功能、链接功能、保真功能等。在保真功能上，会考虑伦理道德，拒绝回答不道德的问题。元宇宙作为专业化平台，可以形成新型社会经济空间，社会经济活动可以在这个空间闭环式展开。具体方式包括，一种是线下人在线上的孪生人，一种是独立于线下人的数字人成长、从业、商贸、消费过程。一旦与脑机接口等技术相融合，会有越来越多的人成为ChatGPT的忠实用户，ChatGPT将获得全球的社会经济主动权。随着ChatGPT的使用，赌博、投机、两极分化、经济危机等将随之发生；军事冲突将嬗变为信息战，决策干预与被干预、控制与被控制之战。ChatGPT也可能沿着科学和伦理兼顾的方向发展，设置多层道德底线，约束经济人的行为，保持“人尽其才、物尽其用”的特性。ChatGPT也不可避免地带来两个问题：一是科技伦理问题，一是收入分配问题。每个人都应该意识到可能的社会潜在影响：一是保持对人工智能技术及其应用最新进展的了解。这将有助于你理解人工智能的潜在益处和风险。二是考虑人工智能的伦理影响。人工智能技术提出了许多重要的伦理问题，如怎样确保它被公平公正使用，如何防止对社会产生潜在的负面影响等。当然，你可以想想在未来如何使用人工智能技术。三是学习新的技能，提高自身能力。随着人工智能技术的不断进步，很多工作和行业将受到影响。为了保持竞争力，学习人工智能驱动经济发展的新技能和能力非常重要。其中包括编程、数据分析和机器学习等硬技术，以及批判性思维、沟通和协作等软技能。发布于 2023-02-28 14:39・IP 属地辽宁OpenAI深度学习（Deep Learning）chat Gpt赞同 3添加评论分享喜欢收藏申请