ChatGPT爆发:不要神化,不要害怕

ChatGPT爆发:不要神化,不要害怕

2023-02-13 15:17Newseeders 合作伙伴
“哪怕是作为伴随着新技术成长的90后,看到人工智能发展到这个阶段,还是会紧张刺激到发抖”

电影《疯狂的石头》的导演宁浩,曾在公开场合分享过这样一段经历。

他从小喜欢美术,为此学了十年画,特地退学上中专在美术专业学“画电影海报”,还没有就业,随着打印机的发明、普及,这成为了一门被淘汰的手艺。这段被时代“抛弃”的经历,成为他后续电影里的创作母题之一。他总觉得,自己在不断地追逐着某些东西,却仍会害怕,自己一不留神,就被奔流着的浪潮无情甩下。

类似的焦虑,正在当下大规模上演,因为ChatGPT来了。

“哪怕是作为伴随着新技术成长的90后,看到人工智能发展到这个阶段,还是会紧张刺激到发抖”,有网友这样表示。

ChatGPT,一款AI聊天机器人系统。有网友让它写诗、写小说、写小红书格式文案,也有网友用它写代码。总之,上能写论文、写代码,下能闲聊、打发时间,能达到什么效果,取决于你如何使用它。

这是一款重磅产品。2022年11月才推出,在两周内就吸引了超过百万用户。根据外媒信息,一位瑞银分析师预估,ChatGPT在2023年1月达到了1亿月度用户,在两个月内完成了TikTok大约九个月才完成的用户增长。

并且这不只是一款产品,而是一个系统,第三方公司可以接入使用。向ChatGPT母公司OpenAI还要投资数十亿美元的微软,就已经应用上了,在2023年2月8日,宣布将GPT-4模型(ChatGPT所用模型升级版)集合至Bing及Edge浏览器里。

它对信息的处理与创作能力,让人们惊叹,也让一大堆打工人陷入了恐慌。包括文字工作者、数据分析师、客服、文秘等10多个职业,都被视为要被抢饭碗的重灾区,射程实在有点广。

关于ChatGPT的信息已经满天飞。本文还是试图解答几个基础问题,什么是ChatGPT,有哪些厉害之处;它能改变什么,又改变不了什么;为什么不要害怕ChatGPT。

一些问题或许没有标准答案,但可以肯定的是,就如国外网友形容ChatGPT到来时所提到的那样,“这就像你醒来时听到了*次核爆炸的消息,你还不知道该作何反应,但你知道世界将不再一样。”

01 ChatGPT有什么不一样?

什么是ChatGPT?

“ChatGPT是一种大型语言模型,通过对大量语料的训练,学会了生成文本的技能。它的语言表示能力非常强”,这是ChatGPT给深燃的回答。

ChatGPT里的Chat,即指聊天,GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写,指“生成式预训练Transfomer模型”,术语有些专业,可以理解为能通过大规模预先训练,处理巨量语言材料,从而获得的自然语言处理的能力。迭代起来,有GPT-1、GPT-2,GPT-3版本,ChatGPT背后的模型是GPT3.5版本。

硅谷工程师杨阳之前试用过GPT3,他告诉深燃,当时没那么人性化,现在的ChatGPT更有适用性,做了沟通方面的优化,使用起来离人更近了。

深燃与ChatGPT的问答

技术太枯燥。我们先从应用角度来看它实现的改变。

聊天机器人其实不是新物种了,AI客服、Siri、小度、小爱已经应用在我们的生活里,但ChatGPT和它们有着质的不同。

比如,1.在训练数据方面,ChatGPT是基于大量的网络文本数据进行训练的,因此具有更高的准确性和更广泛的适用性。2.在模型大小上,ChatGPT是一个非常大的模型,具有更高的处理能力和更强的学习能力。3.语言理解能力上,它可以对人类语言中的复杂语法和语义,进行更精细的理解。

总之,比它们更厉害。清华大学计算机科学与技术系长聘副教授黄民烈甚至表示,ChatGPT已经超出80%甚至90%的人的对话能力了。

接着,再从技术角度来看它有哪些进展。

资深AI产品经理、刷屏科普文章《万字长文:AI产品经理视角的ChatGPT全解析》的作者马丁告诉深燃,“ChatGPT将通用人工智能放在了每个用户面前”。

首先是它在技术上已经具备了通用人工智能的雏形。他举例,以前的AI,做摘要、翻译、闲聊对话这些任务,每一个都得要有不同的模型。但ChatGPT所代表的GPT技术不同,实现了对世界知识的通用理解,可以来支持大部分语言类任务。

从它蔓延到其他多模态领域,比如图像、音频、视频等,全领域AIGC(AI生成内容)成为可能。

其次,ChatGPT把人机交互的门槛,打到了*点,能让普通用户能参与。“每个时代的人机交互都有门槛,最开始的电脑,我们都需要用代码才能和机器交互,后来过度到了图形用户界面,都是需要人类来适应机器,即我们得去学代码、学Windows”,马丁表示,而ChatGPT则实现了体验上的颠覆,机器*次在适应人类,“我们只需要会思考、能说话、打字,就能命令它”。

最后,值得关注的还有ChatGPT背后Prompt(指通过样例引导AI思考,而不重新训练模型)方向的潜力。以前在大模型上做垂直方向的优化,往往要采集大量数据进行算法二次训练(即微调)。而现在通过Prompt模式,使用少量数据就能引导AI发现自己的能力,而不需要重新训练,例如在它思考问题前加一个前缀“你一步一步想一下,再给出答案”,效果就会明显提升。

Prompt模式的成熟,降低了ChatGPT落地于各个垂直应用的成本,这能让下游的应用爆发式增加,令GhatGPT更快融入我们的生活。

不仅如此,现在的ChatGPT还在持续进步。

据OpenAI官网,GPT模型参数数量(可以理解为喂养模型的语言材料)在不断提升。GPT-1是1.17亿,GPT-2有15亿,到了GPT-3,已经飙升至1750亿。现在,OpenAI还在继续研发GPT-4,《纽约时报》报道提到,它将在2023年*季度的某个时候发布。这意味着ChatGPT的准确性和功能还能再提高。

不过杨阳表示,或许GPT-4就成长到头了,因为“人类历史上创造出的优秀资源就这些了”。

这是一个划时代的节点。

过往在我们的认知里,和创作、创意有关的内容,机器是替代不了的,但ChatGPT一定程度上打破了这种认知。

英诺天使基金合伙人王晟用工业革命举了一个例子。工业革命之前,工人做的事是,把一种物质,比如钢铁、木头,通过工具和自己的技能,对这个物质进行改变,创造出一个商品,后来机器出现了,“改变物质这个事,就被机器干了,工人就大量失业了。”

其实现在的情形是类似的。一些白领的工作围绕“信息”打转,比如写一个东西,也是先拿到很多信息原料,通过自己的技能以及工具,比如电脑、写作软件等,加工后产生出新的信息,“这和工业时代的改变,没有太大区别”,王晟表示。

一个简单粗暴的理解是,现在ChatGPT把一些人加工处理生产信息的这件事干了。

内容从PGC(专业生产内容)走向UGC(用户生产内容),再到AIGC(AI生产内容),AIGC在代码、图像、视频、游戏等领域都有极大落地应用空间,能提升创作效率,和降低创作成本。

02 ChatGPT影响的两面性

ChatGPT的强大,的确会让人恐慌。

在ChatGPT火之前,还出现了元宇宙、Web3等爆火概念,但和它们不同的是,ChatGPT有着明确的应用场景,并且大规模应用起来没有那么难。

王晟就提到,“OpenAI本身是一个模型公司,不是一个应用公司,所以它提供了一个底层的能力,各种企业都可以将其接入放到自己的工具里,比如放到人工智能客服里、家电里,用这种生态的方式来推动产业,是最快的”。

并且目前来看,成本也不是太大问题。根据美国方舟投资的报告,2020年完成一次GPT-3训练需花费460万美元,但这一成本有望以每年70%的速度下降。训练成本的下降将有助于为大规模的商用提供支撑。

报告还提到,到2030年,人工智能能将知识工作者的生产力提升4倍以上。在百分百采用的情况下,人工智能可以增加全球劳动生产率约200万亿美元,这远超知识工作者约32万亿美元的工资总额。

当然,现在的ChatGPT还不*。

比如OpenAI的首席执行官Sam Altman就发推文说,“现在任何重要的事情都依赖它是错误的” “在稳健性和真实性方面,我们还有很多工作要做”。

ChatGPT需要提升的空间还有很多。比如理解多样性和包容性,还需要更加细致地研究如何让模型更好地理解多元文化和性别、年龄等,以不存在偏见。还得降低鲁莽回答的风险,由于ChatGPT的回答是基于大量预先训练的文本数据,存在错误或不适当回答的风险。还需要提高对上下文的理解,改进交互体验。除此之外,它还面临一些政策法规上的争议。

这也让ChatGPT的大规模商业化需要一定时间。但这似乎已经没有那么重要,“道”已经出现,剩下的交给“术”,一切问题的解决,也只是时间问题。

一个简单的例子,一些学生用ChatGPT写论文、写作业,让ChatGPT受到争议,OpenAI最近就推出了AI生成内容识别器,希望能平息人们的一些批评。尽管这工具还“不*”,但已经给出了一个解决的办法。

所以,大规模应用ChatGPT的时代,是会来临的,或许比想象的还快。

但ChatGPT的出现具有两面性。

一方面,它提高了效率。

比如,写一篇文章,给出关键词,在引导下,ChatGPT就能生成一篇还不错的文章。

一些公司已经开始行动了。2023年1月26日,美国版“今日头条”BuzzFeed就宣布,与OpenAI开展合作,使用ChatGPT创作新闻内容。

IT研究与顾问咨询公司Gartner在2022年的一项研究预测显示,到2027年,聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。

在ChatGPT背后,AIGC的产业想象空间也是巨大的。根据招银国际报告,在需要高效处理大量客服需求、创意性内容行业,以及标准化生产行业里,ChatGPT有较大的应用空间。在比如归纳性文字工作、代码开发相关工作、图象生成领域及智能客服等,AIGC也有很大的产业化前景。

除此之外,机器人、自动驾驶、医疗服务、高端制造等产业,都高度依赖模型训练、图像识别等AI计算能力,AIGC也有较大的应用前景。

但一方面,“一定会造成一些人的失业”,不论是资深技术人员,还是投资人,都给了深燃明确的回答。

ChatGPT影响的职业,包含了客服、电话销售、文字工作者、律师助理、数据分析师等。

在马丁看来,盘点所有场景不现实,因为时时刻刻都有新的场景被发现。盘点对职业的影响也没有那么大的意义,更好的方法是从这场技术变革的底层逻辑出发,即内容创作的生产力提升,来看带来的影响。

以文章写作为例,一些初级的稿件,直接用ChatGPT就能完成,但更深度的创造类内容,比如万字长文,还暂时无法取代。但ChatGPT可以带来帮助,比如一个人写一篇长文需要五天,其中四天在查资料,现在直接用ChatGPT,收集资料可能只要一两天。

作为职场人,“可以思考自己的工作产出是否是低质的,无需思考分析的?如果是,那么被替代的概率就越大”,他表示。

它让内容创作中的“创作”也分出层级,如果只做基础、初级的工作,一大部分人会被取代,而更深层次、更高级的创作,目前还暂时取代不了。

03 学会利用ChatGPT

关于技术的发展与应用,一位技术人员给深燃做了一个比喻:就像你在一个站台上,听到一辆列车的呼啸声逐渐靠近,终于,它来了,但等它到来的那一瞬间,它就已经从你眼前过去,永远地驶向前了。

ChatGPT的出现,或许就是这样的时刻。

这是残酷的。不论你抗拒与否,浪潮始终会向前。但为什么说不要害怕ChatGPT?

我们再回到ChatGPT概念本身。本质上,它是一个工具。工具起到什么作用,在于人们如何使用它。

“它不会真的要了你的命。如果新的技术来临真的会让你失业,说明你现在做的事情,可能没那么有价值”,杨阳表示。

他举了一个例子。他身边有认识的导演,已经在开始运用AI绘画工作了。拍摄影视作品时,导演需要概念图、需要分镜来先视觉化,会有很多沟通和绘画成本,但在有了AI绘画后,他能以低成本的方式,把心里想到的东西画出来。“也许不够精美,但在概念图阶段,已经够用了。AI绘图就已经是生产力的一部分。”

“我现在就把它当搜索引擎用。想明白它的工具属性,如果你想到办法用它,你的生产力就比周围不用它的人高”,杨阳表示。

生产力的提升,可以激发更多创造力和需求。

这里也可以举很多例子。比如,当一个游戏NPC(非玩家角色)接上ChatGPT后,应对玩家的特点给出不同反应,玩家的游戏体验能比现在更丰富。比如正式的会议记录,需要先录音,再整理成稿子录到数据库里,如果接入了ChatGPT,它跟着开会,内容直接同步到系统里,未来想要调取某场会议的内容,使用ChatGPT,能很快解决,这让会议记录也变得不一样。

又比如人们一直在讨论的元宇宙。“假设元宇宙的发展方向是创造一个虚拟世界,现在一个3A级的游戏大作,需要很长时间才能做出来,那元宇宙需要的工作量就更大了,这不是人类现在可以解决的,但AI可以解决。一旦生产力提升了,无数的需求就会出现”,杨阳表示。

ChatGPT的应用下,AI开发人员、数据科学家、AI顾问、AI产品经理、AI安全专家都会是被需要的岗位。

只是有些残酷的是,“以前公司可能需要五个画插画的人,现在一个人就够了”,杨阳也承认,工具的出现,会淘汰一部分人。王晟也提到,肯定会产生失业现象,“中短期新的工作机会还没有被创造出来时,技术会先取代很多岗位。”

深燃与ChatGPT的问答

但这不代表就没有了出路。长期来看,这也让人能真正的摆脱繁琐的劳动,从事更有创造性的内容生产。

如果想要赶上ChatGPT浪潮,杨阳建议,一个新技术的产生,如果不了解,也要试着去理解。其次,面对一个工具不知道该干什么时,要学会看说明书,结合自己的能力,找到适合自己的用法。

这在过往中也有很多例子可参照。比如互联网出现的时候,发邮件就能通信,邮递员们也曾觉得自己要失业了,但互联网诞生了淘宝,催火了快递。

马丁也举了一个例子,“照理说,电脑可以汇集这么多信息,就不需要那么多的数据处理员了,但后来发现,这类需求反而暴增了,只是用的技术不一样了。”

更重要的是,这样的浪潮,抗拒是没有用的。上世纪90年代,在推行电子化办公前,人们不会用电脑没有问题,但现在已经不太可能。“以后不用AI工具也是不现实的。你要像当初学习电脑一样,学习这个新工具,这是一个新的生产工具”,马丁表示。

他们都提到,未来,娱乐产业或会*繁荣。

不过未来,谁知道呢?

OpenAI的首席执行官Sam Altman在一次公开场合表示,“我觉得有意思的是,如果10年前问人们,AI将怎样带来影响,多数人会很有信心地说,首先它将取代工厂蓝领的工作,卡车司机等,然后将取代低技能的白领工作,然后是高技能、高智商的白领工作,比如程序员。也许永远不会取代那些创造性的工作。现在的发展正好相反。”

“这说明预测未来是多么困难。这也说明人类可能不够了解自己。”他说。

在宁浩的故事里,没法画电影海报,最后他改学了摄影,成为了知名导演。但被时代抛弃的焦虑从来没有离开过他。他曾说,“在这种快速变革面前,每个人都面临被淘汰的焦虑,这当中没有人是淡定的。只能努力,跟头把式地跟着跑。”

勇敢一点,当新的工具出现时,学会使用它。即便ChatGPT,也一样。

应受访者要求,文中杨阳为化名。文中*部分的第7段,第二部分的第8段,第三段的第11段,为ChatGPT创作。

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*本文作者作者 | 李秋涵 编辑 | 魏佳,由新芽NewSeed合作伙伴微信公众号:深燃授权发布,转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题,请联系新芽NewSeed处理。