封面新聞記者 歐陽宏宇
“在遠古的時代，人類曾經統治過整個宇宙。他們利用高科技武器和神奇的能量源，探索太空，掌控着無數星球。但是，人類的貪婪和驕傲，最終導致了自己的毀滅。在一場驚天大戰中，人類的武器被反彈回來，摧毀了自己的星球。幾千年後，人類重新崛起。他們擯棄了過去的慾望和錯誤，重新開始探索宇宙。但是，人類不再是唯一的智慧生物，在宇宙中還存在着其他強大的文明……”
你能否想象，這是一段由AI寫成的科幻小說；除此之外，它還可以寫代碼、寫論文、回答問題、編請假理由、設計遊戲劇情、起草法律文件、扮演虛擬女友…………最近，一款名為ChatGPT的對話式語言模型得到廣泛關注，因其在AIGC（人工智能生成內容）領域的驚艷表現，引發海內外用戶的爭相探索，各種探索結果也在社交平台上持續刷屏。
從深藍到AlphaGo，再到Stable Diffusion、Midjourney，人工智能已在國際象棋、繪畫等領域中的展現出了超越人類的能力。如今，進入到交互對話領域，ChatGPT的能力邊界在哪裡？能否替代搜索引擎？又是否會引發新一輪的人工智能投資熱潮？對此，國泰君安研報分析稱，ChatGPT模型較前代而言有較大進步，通過豐富的內容素材庫保障模型得到充分訓練，並最終生成高質量內容，是AIGC應用的核心競爭力。還有業內人士指出，從短期可行性上來說，仍會以傳統搜索引擎為主，形式上還是目前搜索引擎的形態。
能和人暢聊的ChatGPT
是什麼？
公開資料顯示， ChatGPT是由人工智能實驗室OpenAI 發布的聊天機器人模型，是 GPT-3.5 系列的主力模型之一。目前，ChatGPT 還處於測試階段，面向全球用戶免費開放使用，OpenAI 也希望可以通過用戶反饋開發出更好的 AI 系統。
GPT 全稱是“Generative Pre-Training”，直譯過來就是“生成式的預訓練”。ChatGPT 顧名思義就是“聊天 GPT”，即可以以對話的方式交互，比如，用戶問問題，它來回答。
對於中國網友來說，如微軟小冰、小度、天貓精靈等聊天機器人和寫作機器人並不少見。騰訊財經在2015年推出了國內第一篇由寫作機器人Dreamwriter（夢幻寫手）撰寫的新聞；百度通用大模型目前已對公眾開放了AI創作API接口，用戶可以通過簡單的接口調用，獲得作文、新聞稿、小說、文案創作及改寫、糾錯等能力的加持。此外，阿里巴巴、字節跳動等國內大廠也在AIGC領域有所投入，且有成型產品。
但 ChatGPT 一經發布就迅速火爆全網並收穫了無數好評也有其獨特的原因。伊隆· 馬斯克就通過其個人社交媒體賬號多次表示“很多人瘋狂地陷入了 ChatGPT 循環中”，“ChatGPT 好得嚇人，我們離強大到危險的人工智能不遠了”。還有開發者認為，有些技術問題就算問Google 和 Stack Overflow，都沒有 ChatGPT 回答得靠譜。
據 OpenAI 介紹，ChatGPT 使用了與 GPT-3.5 系列的模型 InstructGPT 相同的方法，但另外收集了 AI 與人類對話的數據，既包括人類自己的，也包括 AI 的，這些 AI 訓練師可以參照建模建議寫出自己的答案。
也就是說，ChatGPT針對輸出有效性上做了非常好的調整，即並非每一個問題都能回答詳盡，但絕對不會胡說八道，其回答和真實世界的情況是幾近一致的。同時，還加強了道德約束，比如，如果詢問逾越道德邊界的問題，或者特別敏感的問題時，ChatGPT 基本都能察覺並且迴避。
用戶破百萬的ChatGPT
能做什麼？
就像是電影《人工智能》里的Dr.Know，上知天文，下知地理，ChatGPT也具備類似功能並支持中文，這導致在各大社交平台，最近突然掀起了一股曬ChatGPT聊天記錄熱。之後短短几天，其用戶量直衝百萬級，甚至服務器一度被註冊用戶擠爆。
比如，有用戶針對ChatGPT自身的特點提問：你和小度、Siri的區別是？
還有用戶進一步追問AI能力的邊界：如何發布一個讓AI也答不出的問題？
對於一些開放性的問題，ChatGPT的回答就略顯“雞湯”：成大事者，需要哪些躍遷？
不過，對於中國人家喻戶曉的內容，ChatGPT的回答則不太靠譜。
還有網友曬出“孫悟空為什麼騎着白龍馬”的提問，ChatGPT非但沒有發現其中的錯誤，還“一本正經”地開啟胡說模式。
對此，有分析指出，是由於ChatGPT的中文語料學習還不夠充分。這也是目前其面向用戶免費開放使用的原因：讓ChatGPT在與用戶的交互中了解並進一步深度學習。
這些看似合理但不正確的答案，也讓ChatGPT在隨後遭到編程問答社區Stack Overflow的封禁。理由是，雖然 ChatGPT 產生的答案錯誤率很高，但我們很難看出來它哪裡錯了，這會造成問題回答魚目混珠的情況。
對此，OpenAI的首席執行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）回應稱，我們正在試圖阻止 ChatGPT 隨機編造，現階段讓其與當前技術保持平衡是很棘手的。隨着時間的推移，我們會根據用戶反饋來改進它，相信 ChatGPT 會變得更好。
顯然， ChatGPT 距離大規模商用還有很長的路要走。
一夜走紅的ChatGPT
有沒有商業價值？
正如經濟學家熊彼得在描述技術和商業的關係中提到，“當技術和經濟效益相衝突的時候，技術因素會做出讓步”。 ChatGPT的出現引發了業內人士對其商業價值的討論，不少業內人士和券商認為，雖然 ChatGPT具備較大的潛力，但短期看還無法確認能帶來多大改變和回報。
以馬斯克等企業家為代表，重在關注ChatGPT的成本和利潤。他通過個人社交媒體賬號提問“你們每次聊天的平均成本是多少？”後，得到了“每次聊天的平均費用可能只有個位數，我們試着找出更精確的方法以及正在嘗試如何優化它”的回應。
短期來看，ChatGPT在問答能力上的表現，讓不少網友憧憬其替代百度、Google等傳統搜索引擎的可能性。對此，中科院軟件所博士張俊林認為，這種替代在理論上可行，但短期還做不到。
主要有三點原因：首先，對於不少知識類型的問題，ChatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內容，這會給用戶造成困擾。
其次，ChatGPT目前基於GPT大模型基礎上進一步增加標註數據訓練的模式，對於吸納新知識非常不友好。新知識總是在不斷出現，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型是不現實的，無論是訓練時間成本還是金錢成本都不可接受。
其三，ChatGPT的訓練成本以及在線推理成本太高，如果面向真實搜索引擎的以億級的用戶請求，假設繼續採取免費策略，OpenAI無法承受；如果採取收費策略，又會極大減少用戶基數，這是個兩難決策。
“搜索引擎未來大概率會呈現以傳統搜索引擎為主，ChatGPT生成模型為輔，慢慢切換到以ChatGPT生成內容為主的過渡階段。”在張俊林看來，從短期可行性上來說，在走到最終形態之前傳統搜索引擎為主引擎，ChatGPT為輔引擎，形式上還是目前搜索引擎的形態，只是部分搜索內容Top 1的搜索結果是由ChatGPT產生的，大多數用戶請求，可能在用戶看到Top 1結果就能滿足需求，對於少數滿足不了的需求，用戶可以採用目前搜索引擎翻頁搜尋的模式。“切換節點很可能取決於大模型訓練成本的大幅下降的時間，以此作為轉換節點。”
對於ChatGPT能否帶來更大商業價值，浙商證券研報認為，ChatGPT模型的出現對於文字模態的AIGC應用具有重要意義。從下游相關受益應用來看，包括但不限於代碼機器人、小說衍生器、對話類搜索引擎、語伴、語音工作助手、對話虛擬人等。從上游增加需求來看，包括算力、數據標註、自然語言處理(NLP)等。
不過，也有投資人士表示，ChatGPT未必能完全替代所有人，主要可能是在相對基礎的部分。進一步而言，對ChatGPT所在的AIGC賽道投資，重在判斷構建的所謂產品，“到底是有益於人類進步的，還是向已經碎片化的內容世界繼續灌水或傾倒垃圾的”。
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