2023一開年,CHATGPT“炸”了。
從硅谷到中關村(6.71 -0.30%,診股),從科技媒體到問答社區,聊天機器人(10.93 -0.09%,診股)的風頭成功蓋過了“高啟強”,成為年后最受關注的“人”。有媒體分析,當下中美科技公司正圍繞ChatGPT進行一輪“狂飆”運動,如果錯過這一輪技術革新,恐怕會失去入局web 3.0的機會。
然而過去幾年里,國內類似的科技熱點已是層出不窮,在智能語音、自動駕駛、元宇宙、虛擬數字人等新事物相繼登上熱搜之后,人們并未真正感受到智能化生活的到來。這不禁令人疑惑,用事實和產品說話的科技公司,什么時候開始習慣了追熱點,而ChatGPT的熱度之下又有幾成泡沫?
ChatGPT的網紅之路
ChatGPT的走紅多少有些照顧國人的意思。早在去年11月,OpenAI就發布了ChatGPT。但直到春節假期結束,這一技術才在國內的社交媒體上被廣泛討論。
在公眾眼中,ChatGPT內容生成的價值被著重放大。它不僅可以回答人們的各種問題,還可以像真人一樣聯系上下文進行連續溝通。同時還具備修改代碼、撰寫論文、詩歌創作等能力。
因此,你可以讓它設計一段“中獎幾率為1%,連續50次抽不中則出發保底,保底規則為中獎幾率提高50%”的代碼,也可以讓它幫忙寫一篇關于城市實景劇本游的營銷介紹文章。甚至可以要求其寫出一個“四個角色、有典當劇情、有穿越橋段”的劇本殺。
這種分分鐘可以轉化為生產力的功能特點,很快吸引了用戶們的嘗試。僅僅在開放測試的5天里,注冊人數就超過百萬,截至1月底月活突破一億。當無數網友涌向ChatGPT提出千奇百怪的問題,不斷試探其邊界,并將獲得的有趣答案迅速進行二次傳播,ChatGPT也順利成為了“科技網紅”。
業界看好ChatGPT的原因,也是因為其廣泛的應用范圍。綜合來看,下游場景中,包括代碼機器人、小說衍生器、對話類搜索引擎、語音工作助手、對話虛擬人等,都有可能借助ChatGPT替代普通人工實現生產效率的大幅提升;上游場景中,ChatGPT又將帶動算力、數據標注、自然語言處理等需求的增加。
面對ChatGPT即將帶來的又一輪AI產業化變革,科技巨頭在緊迫的危機感下紛紛追起熱點。其中,谷歌公司反應迅速,2月4日宣布投資3億美元簽約OpenAI競爭對手公司公司Anthropic后,2月8日就官宣了對標ChatGPT的聊天機器人“Bard”。不幸的是,在發布會演示環節中,Bard給出了常識性的錯誤答案,這也導致谷歌母公司股價暴跌8%,市值縮水1000多億美元。
頗為巧合的是,Open AI在2020年5月推出更早版本的GPT-3時,也曾有過類似的經歷。當時,GPT-3也是備受贊譽,有專家評價其“找到了一條通往AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)的路徑。”網友則認為GPT-3已經具有“明顯的自我意識”。但在面對“喬布斯在哪里?”這個問題時,GPT-3給出了“喬布斯在加州蘋果總部”的答案,而喬布斯早已去世多年。
顯然,ChatGPT作為專門為會話任務設計出的智能模型,在回答問題的方式上變得更加貼近人類,但也還沒能解決AI“一本正經地胡說八道”的通病。
警惕“AI入侵”
ChatGPT爆紅之前,AI在生活中的場景應用并不少見,科技巨頭們也常常把AI應用當作是決定自身命運的變革之路。但現實與人們幻想中的AI改變生活的美好期望,仍然還有不小的差距。
早在2016年阿里就推出了人工智能客服——阿里小蜜,來分擔人工客服的日常工作,解決非復雜、重復性問題,減輕人工客服壓力。2019年雙十一期間,阿里旗下淘寶、天貓平臺97%的在線服務均由智能客服“阿里小蜜”完成,相當于8.5萬名人工客服的工作量;2021年雙十一,京東智能客服“言犀”累計提供服務超過6.4億次,平均降低了50%的客戶成本。
從數字上看,人工智能客服的確減少了成本、提高了企業產出,但在用戶體驗方面卻做出了犧牲。2022年,中國青年報社社會調查中心對2018名受訪者進行的一項調查結果顯示,95.7%的受訪者使用過智能客服,但其中僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用。在使用過程中受訪者遇到比較多的問題,分別是回答生硬機械(占比62.1%)、不能準確理解提問(占比52.2%),以及不能解決個性化問題(占比48.6%)。
自動駕駛領域更是AI的“修羅場”,特斯拉一騎絕塵扛起汽車智能化大旗,以蔚來、小鵬、理想為代表的新能源汽車先鋒們,也在近幾年實現了自動駕駛方面的迭代升級。主機廠們亦紛紛下場,造就了當前自動駕駛領域百花齊放的盛景。
但是在最初的“一頓操作猛如虎”之后,自動駕駛暴露的問題也越來越多。由于對靜態環境的識別能力有限,撞車、撞墻、沖上公交站臺等現象偶有發生,幽靈剎車、“剎車失靈”等事故也屢見報端。原本是為了提升駕車體驗而研發的自動駕駛功能,最后卻犧牲了安全性。
此外,自動駕駛需要依靠大算力的芯片、高精度的傳感器和大量的算法迭代,這背后是高昂的技術成本,且需要下游市場的消費者來買單,而在有限體驗面前,自動駕駛的性價比并不高。
有知乎高熱答主表示,“L4級別的自動駕駛完全不是一個技術問題,而更多是一個法律、倫理、政治、社會、經濟問題,而看上去社會完全沒有做好迎接這個新事物的準備。”
人工智能客服、自動駕駛尚且如此,人們對ChatGPT又做好準備了嗎?
饒了ChatGPT,放過“科技網紅”
事實上,即便當紅如ChatGPT,一片贊譽背后也有許多人對其短期內實現產業化的可能性,冷靜地提出質疑。“成立一個AIGC公司很容易,但怎樣能搞到錢目前是看不到的。在資本收益預期下,GPT很可能發展不到第三代。沒有GPT就沒有ChatGPT。”一位業內科技大廠高管表示。
就ChatGPT本身的技術程度而言,其使用仍有很大局限性,可能會出現“創造不存在的知識”、“主觀猜測提問者意圖”等問題。而從GPT-3和谷歌公司的聊天機器人Bard出現的錯誤可以看到,由于模型完全采用了來自互聯網的可用數據進行訓練,而互聯網數據由用戶產生,因此本身存在偏差,也無法在準確性、延續性等方面進行自我修正。
雖然人們常說“互聯網是有記憶的”,但是對于并未在互聯網上留下痕跡的事物,或許ChatGPT也無能為力。因此,ChatGPT在成為“人”之前,仍有很大的優化空間需要填補。
《財通證券(7.83 +2.35%,診股)》在近期針對ChatGPT的一份報告中亦指出,若AI技術迭代不及預期,NLP模型優化受限,則相關產業發展進度會受到影響。“ChatGPT盈利模式尚處于探索階段,后續商業化落地進展有待觀察。且由于目前AIGC相關技術還處于發展早期,若出臺監管政策也可能會對行業發展有一定影響。”
在元宇宙世界中,生成式AI得益于同人類溝通的強大能力,能夠替代人類做一些基礎性工作,提高人們的生產效率,改進人類的生產關系。但長久來看,AI要遵循怎樣的道德準則?其法律體系、經濟系統應如何建立?這一系列問題,依然是人類和包括ChatGPT在內的生成式AI,需要共同參與的新挑戰。
AI最初獲得廣泛關注時,曾引發過“能否替代人類”的討論。從生產效率來看,AI的確能夠幫助人類從社會生產中解脫出來,但是人類文明的延續不是因為能夠“更高效地進行重復性生產”。
ChatGPT的誕生,讓人們看到信息化時代,或許可以用AI替代諸如編寫代碼一類“重復造輪子”的工作。但人們也應該看到,在AI越來越被寄予厚望的趨勢下,頻繁炒作“科技網紅”的負面效應。
借用《流浪地球2》中的一句臺詞,“沒有人類的文明,將毫無意義。”單純強調優勢的AI應用炒作,沒有未來。
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