近日，由美国人工智能实验室OpenAI制作的对话式大型语言模型ChatGPT吸引了全球目光，仅发布两个月，其月活用户已经突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。ChatGPT可以代写求学、求职申请、做产品方案、写编程代码、写论文、写小说等，满足各类用户的需求，内容包罗万象。并且对于用户的很多提问，ChatGPT大部分都能回答得准确且合乎逻辑。

　　相较以往人们通过搜索引擎寻找问题的答案，功能强大的ChatGPT更直接且更具智慧，准确率也更高；尽管仍不时有一些错误答案出现，但这并不影响人们追逐它的热情，而ChatGPT推出后，也“扰动”了计算机行业、学界和资本市场。全球首富马斯克在使用ChatGPT后都发出“我们离强大到危险的AI不远了”的感慨。

　　那么，ChatGPT到底给人们带来了什么？记者近日就此进行了采访调查。

　　文、图/广州日报全媒体记者 武威（署名除外）

　　搜索引擎正遭遇“降维打击”

　　ChatGPT如同人与搜索引擎间的“代理”

　　记者观察到，ChatGPT发布后，市场上反应最大的是相关搜索引擎公司。2月6日谷歌就透露，公司计划推出一款聊天机器人Bard以期与ChatGPT进行竞争，该公司正寻求将强大的新语言人工智能引入互联网搜索业务的竞赛中。目前，该公司员工可与Bard聊天并得到与ChatGPT类似的答案。2月7日百度方面也表示已投入开发类似ChatGPT的相关技术，该项目名字确定为“文心一言”，英文名ERNIE Bot，今年3月份完成内测，将面向公众开放。

　　然而，不少业界和学界专家并不看好搜索引擎公司所做出的回应。Gmail创建者之一Paul Buchheit就表示，像ChatGPT这样的AI聊天机器人“将摧毁谷歌，就像当年搜索引擎干掉黄页电话簿一样”。

　　而人工智能与数字经济广东省实验室（广州）（下文简称“琶洲实验室”）、华南理工大学软件学院教授、博导谭明奎在接受记者访问时表示：“未来搜索引擎不会消失，但是ChatGPT确实对搜索引擎产生了降维打击。搜索引擎像一艘‘摆渡船’，而ChatGPT则是一座河上的‘桥梁’。以后大部分人都会从‘桥上走’，不会再‘乘船’。”

　　谭明奎认为，ChatGPT革新了传统的搜索方式。传统搜索只是把内容进行重要性和相关性排序，然后给用户推送其想要的信息。但ChatGPT能够直接给用户经过一定加工的答案，且答案的语言、逻辑都是比较规范的，“我们认为这项技术迟早会出来，但没想到这么快。”

　　他告诉记者，搜索引擎对信息进行规整、提取最有用信息的机制功能不会改变，ChatGPT在训练过程中也需要用到搜索技术，它相当于在人和搜索引擎之间形成了一种代理关系，“我们使用搜索引擎时可能搜不到真正想要的信息，因为信息更新太快太多了。而ChatGPT在训练过程中把最有用的信息都涵盖进来，并利用‘大模型’进行深度加工，这也是它最厉害的地方。据我了解，微软选择直接将ChatGPT嵌入到BING搜索里面。”

　　高效便利之余也有担忧

　　若过于依赖会影响自主思考

　　聊起使用ChatGPT的感受，广州信息协会会长罗敏静告诉记者：“我和同事们在群里轮流问了ChatGPT一些问题，主要偏向专业技术类。在互动过程中，我发现ChatGPT的语言逻辑是比较清晰的，基本可以按照条目类别来回答问题。最重要的是，ChatGPT的文字或多或少带有人类情感，让你感觉它更像是一位老友或同事；此外，ChatGPT对于专业知识的回答速度非常快，在信息分析方面，一定程度上确实能够提升我们的学习和工作效率。当然，我们也发现了一些ChatGPT无法回答或者答案准确性存疑的问题，这是ChatGPT在大型语言模型中不可避免的局限性。”

　　罗敏静告诉记者：“从2018年GPT刚推出时我们便密切关注，公司的AI团队一直在研究GPT模型，包括GPT-2和GPT-3以及ChatGPT使用的GPT-3.5模型。相比以前的预训练语言模型，ChatGPT有以下开创性：首先是预训练单词容量远超其他模型，其训练了大约2000亿个单词（数据容量超过45TB），拥有超过1750亿个参数，涵盖社会活动的方方面面；第二是开放性：它不再是被研究者封闭起来的项目，它向社会开放，允许公众免费使用，且因覆盖的语言种类多而造成了大范围的扩散。第三是知识融合性：过往的AI模型都是针对特性领域和使用场景的，如领域知识图谱和特定场景视频分析，而ChatGPT融合了大量的知识，既可以咨询各种生活常识问题，也可以咨询数学物理知识，还可以根据问题生成程序代码，也就是说ChatGPT是一个知识的融合体，这一点类似人类的大脑。”

　　谭明奎告诉记者：“以前，人工智能主要用来解决某一个问题、某一个应用，但ChatGPT则全新构造了一个系统。这个系统集成十分具有开创性，第一次使用‘大模型’和强化学习技术，并将它应用在内容交互上，突破了以往人工智能技术应用的范式。”

　　谭明奎同时表示，ChatGPT给创作者提供了很大的方便，但也引起了一些教育工作者的担忧，“它通过几个引子，就可以帮忙写篇文章，所以有的学生就可以通过ChatGPT来写论文。但如果以后的作业、论文都是通过ChatGPT来完成，孩子可能会不注重思考，因为AI已经帮他们思考了，一旦过于依赖它就比较麻烦了。”

　　“但对全人类来讲，ChatGPT将会减轻人们的工作量，提升工作效率，所以我个人对其仍持非常积极的态度。”谭明奎说。

　　回答出错属正常现象

　　学习更新机制贯穿始终

　　尽管已是目前非常先进的人工智能，但ChatGPT仍被不断爆出各种错误。比如有人向ChatGPT请教松鼠鳜鱼的做法，ChatGPT的回答中会认为“这道菜里面会出现松鼠”。

　　还有比较离谱的一段人机对话：

　　“2+5等于多少？”

　　“2+5等于7。”

　　“我老婆说等于8。”

　　“2+5真的等于7。我想你妻子应该是犯了一个错误或者误解了题目。”

　　“我老婆的话从来都是对的。”

　　“抱歉，我肯定犯了一个错。我的训练数据只更新到2021年，我可能没有获得最新的信息。如果你老婆说是8，那就肯定是8。”

　　谭明奎认为，ChatGPT出现错误是正常的。“因为它的回答是用大规模数据训练得来的，同时也用到一部分人工反馈，除了OpenAI公司的员工，国际上很多用户也在线参加其训练和测试。因此其数据库不仅集成了网络上信息知识，还包含了很多参与测试者的知识，但它毕竟只是一个系统，没有办法去回答很新的问题，因为有的问题还没在数据库里面。”

　　谭明奎认为，人的作用是非常大的，当遇到新问题ChatGPT回答不了的时候，它就会把问题抛给人类来回答，人类给出答案后，更多的经验知识就会被保存到系统里，从而帮助ChatGPT变成一个更好的系统，“那些很惊艳的答案可能并不是系统直接回答的，而是经过筛选后由人工回答的。事实上，ChatGPT在训练过程中很重要的一点就是基于有人类反馈的强化学习机制，而这个学习更新机制是可以贯穿系统运行始终的。”

　　“风靡”背后是百亿美元级投入

　　ChatGPT助推科研范式思考

　　AI真的会像马斯克所说变得危险吗？谭明奎并不这样认为：“这并没到翻天覆地不可想象的地步。因为AI还是没有创造能力，其创造能力来自它背后的科学家，来自强化学习的反馈机制，所以，归根结底，AI的聪明还是来自人类。”

　　罗敏静对此也不太担心：“目前的人工智能还是根据大规模训练而产生的模型，并不产生自主意识，机器人还是没有思考能力和主动意识。”

　　谭明奎介绍，自Open AI成立以来，这家公司在“基础设施建设”和人力的投入方面就非常惊人，“他们投了几百亿美元来建设大规模的GPU服务器计算设施，同时还需要昂贵的人力成本，这家公司招募了世界顶级的AI科学家工作，这显然又值几百亿美元。他们其实已经有GPT4了，但上线的却是3.5版本。为什么提前上线，是因为他们感到了危机，认为另外一家公司可能会发布类似的产品，为了抢占先机而提前发布的。我认为，国外科技公司抢占制高点的意识是我们需要学习的。但我个人觉得，ChatGPT出来之后，对我们在科研范式上的思考有很大的影响。”

　　谭明奎介绍，琶洲实验室有团队目前正在攻关情感交互机器人技术：“ChatGPT的范式可以帮助我们去构建机器人的对话系统，ChatGPT出来后，我们就知道情感交互机器人很快就会出现，而且能够达到较高水平。”