青平时刻：我们需要的不只是一个ChatGPT

笑叹一世浮沉

科技企业竞跑ChatGPT赛道，多领域智慧应用可期。视觉中国供图
输入问题，就会生成一份“近乎完美”的回答，它似乎无所不能。5天注册用户突破百万，到1月末活跃用户达到1亿，不少人担心自己的工作可能会被它取代。这些说的都是一款“史上用户增长最快”消费级应用程序——ChatGPT。甫一面世，这款来自大洋彼岸的“AI神器”便引发热议，同时，国内互联网巨头也不甘示弱，先有百度发布类ChatGPT项目“文心一言”的进展，后有阿里、京东、网易等确认开发相关产品……有关ChatGPT及其背后人工智能关键技术的研发再度成为热门话题。
从搜索排序到内容生成，ChatGPT背后的技术逻辑并不神秘，利用的依然是神经网络、海量的语言数据和文本数据。由于大量预训练模型不需要数据标注，可以使用更大的数据集，输出精度得到明显提升，而且能记住与用户之前的对话和给它的提示，实现了在知识存储和推理方面质的飞跃。事实上，在AIGC（指用人工智能技术来生成内容）领域，国内不乏深耕于此的互联网巨头和人工智能独角兽公司。不禁要问，为何我们的技术发展慢了半拍？
算力、算法和数据被业界称为拉动预训练模型的“三驾马车”。算力背后是大量的芯片和电力成本的支撑，有媒体分析称ChatGPT每回复一次，至少花OpenAI 1美分。OpenAI作为一家人工智能的预研公司，不必像互联网公司那样担心技术研究的成本和商业化前景。据《财富》杂志报道，2022年这家公司的收入预计不足3000万美元，净亏损总计5.445亿美元。每一次迭代模型都需要高达千万美元的训练成本。算法模型的搭建优化则需要人才的智力支持，大胆突破尝试，OpenAI创始人曾在接受采访时表示：“如果没有大量的技巧和努力的付出，而仅仅依靠在原有工程基础上小修小补，很难让这件事情真正运转起来。”
面对ChatGPT的爆火，有人觉得是资本助推，有人觉得是技术炒作。如果只是把技术发展归咎于偶然因素，而忽视背后机器深度学习和技术迭代发展的必然趋势，就很难真正沉下心来去突破创新。有专业人士表示，未来很可能会出现知识提炼能力和复杂推理能力更强的工具。况且，这次出现在我们面前的，是一款真实可用的工具实体，而非停留在想象中的概念词汇。
正如大家所见，ChatGPT正在凭借其巨大的能力将“创意”这件事的门槛拉高。调查显示，89%的美国大学生已经在用它来写作业，搭建论文大纲，甚至一位大学教授曾告诉媒体，他发现班上最好的论文是由ChatGPT创作的。而如果我们只是沉迷于低水平的简单重复，习惯于改头换面，拿新瓶子装旧酒，自然难出原创性成果；如果我们搞研究只是重复地做实验，或者满足于在书斋里翻翻书，东拼西凑当个“学术裁缝”，那么何谈自立自强，落地转化？
中国版ChatGPT并不遥远。《经济日报》刊文指出，我们拥有全世界最大规模的网民数量，数据积累维度的优势明显，应用场景广泛。在《2021—2022全球计算力指数评估报告》中，中国算力以7分之差居于美国之后。中国仍有实力迎头赶上，把握下一次技术变革的机遇。
但我们需要的不只是一个中国版的ChatGPT，而是需要具备真创新的能力，更需要用政策、资金和人才培育出一片技术创新的土壤，不妄自菲薄，努力追赶。拿出充足的资金、丰厚的政策和宽松的氛围来鼓励创造和尝试、宽容错误和失败，从而充分调动创造者的积极性，这样一来，我们才能在技术快速迭代的未来，多一分定力和从容。
王军利 来源：中国青年报

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