ChatGPT一經推出，其“聰明能干”立即吸引了全球用戶，引發全民熱議人工智能，中外科技巨頭爭先恐后地跟進，一場產業變革的漣漪徐徐蕩開。由ChatGPT引發的本輪人工智能熱潮，已悄然在改變人們的工作生活。

    ChatGPT是否會讓很多人失業？目前學界業界普遍認為，一切存在模式和套路的內容產業，ChatGPT都將有大展拳腳的空間，其中內容生產行業或許將首先受到沖擊。不過，從積極角度看，ChatGPT的誕生，可以“解放”出更多生產力，迫使人類去關注那些更具有創意、創造、思想、情感的工作部分。

    至于接入制造業和實體經濟，專家認為，AI所起到的作用主要體現在提升生產效率、降低人力成本上，ChatGPT對制造業的影響還停留在“指導”層面。

    ◎記者李興彩

    “我把復查一天沒有搞定的代碼交給它，它分分鐘給我找出了BUG（缺陷），我都以為它會思考了。”一位在硅谷工作的軟件工程師如此感嘆ChatGPT的“聰明能干”。近期，這一新物種引發全民熱議人工智能（AI），資本市場炒作此起彼伏，中外科技巨頭爭先恐后地跟進。2月22日，百度董事長李彥宏發布全員信宣布，百度將在今年3月推出生成式AI產品“文心一言”，并計劃將百度的多項主流業務與文心一言整合，包括搜索、智能云、Apollo智能艙及小度。此前，復旦大學團隊發布了國內首個類ChatGPT模型MOSS，由于瞬時訪問量過大，MOSS服務器當晚崩潰。其火爆程度可見一斑。

    狂潮能持續多久？

    上海證券報記者多方采訪發現，從人工智能公司到制造業企業，從程序員到投資人，幾乎都達成一個共識：由ChatGPT引發的本輪人工智能熱潮，已悄然在改變人們的工作生活，但對制造業的影響還停留在“指導”層面。

    1問：為什么這么智能

    ChatGPT對C端用戶開放后，其“令人驚艷”的文本處理能力吸引了全球用戶。那么，其進化的“動力源”是什么？機器學習、神經網絡、Transformer模型的多種技術模型積累，使得GPT模型快速迭代升級。

    2022年11月30日，微軟旗下人工智能實驗室OpenAI發布了全新的對話式聊天機器人模型ChatGPT，并對C端用戶開放。一經推出，其“令人驚艷”的文本處理能力吸引了全球用戶，僅僅2個月，這個AI的活躍用戶數便過億，成為史上用戶增長最快的消費級應用程序。

    ChatGPT進化的“動力源”是什么？機器學習、神經網絡、Transformer模型的多種技術模型積累，使得GPT模型快速迭代升級。尤其是，面向C端用戶，讓普通人直接感受到AI的強大。

    基于人類反饋的強化學習是ChatGPT表現驚艷的最主要推手。“ChatGPT并沒有在算法上取得最新突破，但將傳統的強化學習應用在虛擬聊天機器人（ChatBot）上，使得機器人可以在很大程度上繞開語義理解、語句生成時要解決的組合理論。”天津阿波羅電子有限公司總經理、工學博士顧澤倉在接受記者采訪時表示，比起采用深度學習將若干單詞“捆綁”起來、通過人工標注后進行訓練，采用強化學習訓練AI效果要好得多。

    “雖然算法上確實沒有革命性的新突破，但ChatGPT在算力、技術、數據、工程等方面的突破，顯著提升了這個通用模型的智能化。”思必馳聯合創始人、首席科學家俞凱在接受采訪時說，OpenAI在人工智能領域持續深耕，研發出一系列技術，持續的技術積累帶來綜合能力提升，訓練出這種千億參數的大模型。

    就當前人工智能的發展態勢，中信建投證券研究所所長武超則在做客“上證零距離”直播間時總結為四個方面：第一，這一輪AI的發展開始從決策式走向生成式；第二，底層算法創新，2017年Transformer模型的誕生是一個非常重要的里程碑，后續的GPT-1、GPT-2、GPT-3參數從億級到千億級，智能水平不斷提升；第三，訓練機制的創新，在Transformer大模型基礎上，引入基于人類反饋的強化學習（獎勵模型），對話才更貼近人類的思維；第四，現象級應用+社交媒體傳播，熱度空前。

    ChatGPT“硬功夫”的另一面，是OpenAI大投入、長期堅持，長期主義鑄就了“軟實力”。

    這家由馬斯克、美國創業孵化器YCombinator總裁阿爾特曼等聯手創立的AI實驗室，啟動資金高達10億美元。在成立后的7年中，ChatGPT合計融資40億美元。由于燒錢太快，OpenAI已準備再接受微軟高達100億美元的投資。

    “在創業公司的盈利節點設置上，美國風投更加寬容。”提及OpenAI的持續虧損，俞凱說，寬容對于高科技初創公司的發展是非常關鍵的。隨著中國人工智能產業、創投業的發展，中國資本在這一理念上也在持續提升、改進。

    需要提及的是，ChatGPT的爆火，也讓知識圖譜學習再度成為AI的熱點。俞凱認為，在AI大模型訓練方面，中國有三個可能突破的路徑：一是大型互聯網公司或科技公司；二是有重大資源支撐的科研院所；三是領先的語言計算領域的AI創業公司。

    2問：會顛覆哪些工種

    ChatGPT開始讓人們擔心：它如此快速地提升生產力，是否會讓很多人失業？從積極角度看，ChatGPT的誕生，可以“解放”出更多生產力，促使人類去關注那些更具有創意、創造、思想、情感的工作部分。

    提及ChatGPT的“聰明”，上述在硅谷工作的軟件工程師反饋，當他詢問去四川吃酒席需要給多少紅包時，ChatGPT建議1000元；但當他明確是去四川農村吃壽宴時，ChatGPT則修正回答，建議準備200元禮金。

    ChatGPT開始讓人們擔心：它如此快速地提升生產力，是否會讓很多人失業？是否會助推人鉆空子？畢竟，ChatGPT通過了谷歌編碼三級工程師面試，年薪達到18.3萬美元；它還通過了美國執業醫師資格等考試。

    “ChatGPT是很‘聰明’，但它做的依然是搜索、復制、整合工作。”被問及AI給其帶來的失業風險時，上述軟件工程師可一點都不擔心。他告訴記者，軟件工程師可不僅僅是寫代碼，工作內容還包括收集需求、整理需求、協調資源，這其中有很多的溝通工作，這些涉及思考、判斷、溝通和情感的工作，機器人在接下來很長一段時間內依然是不能勝任的。“當然了，ChatGPT可以替代我生成一定的代碼，大大提升我的工作效率。”

    不過，ChatGPT只是GPT（生成式預訓練轉換器）的一種，表現為對話式（Chat）應用。更多形式的人工智能已經在幫助人們快速提升生產效率。

    “最近我給同學、朋友和學生都寫了信，他們很感動，仿佛回到了年輕時靠書信溝通的時光。”記者跟一位遠在重慶的朋友聊起ChatGPT時，他表示自己不僅關注了ChatGPT，還付費購買了國內的某專用于文本寫作的App應用。“在文本處理上，這個專用App功能比ChatGPT更強大，有時候想得比我還周到，大大提升了工作效率和溝通效果。”

    人工智能的每一次進步，都在提升著人們的工作和溝通效率，改變和顛覆著一些商業模式，從而改變著人們的生活。

    “ChatGPT將會顛覆信息獲取、內容生成方式，這將對商業模式、技術應用等產生重大影響。”具體到ChatGPT對人類生產和生活的影響，俞凱舉例，或許接下來，我們看到的很多創作都來自AI而不是專家，搜索引擎的廣告推送模式也將發生重大變化，但是AI創作背后的創意、廣告推送算法，依然是由人類完成。

    從積極角度看，ChatGPT的誕生，可以“解放”出更多生產力，促使人類去關注那些更具有創意、創造、思想、情感的工作部分。一個簡單的例子就是，現在沒有人會探討計算機、計算器讓學生“鉆了空子”，減少了其學習中的步驟（工作量）。

    3問：對制造業有何賦能

    一項新技術從發明到落地，再到推動實體產業和經濟，有個漫長的過程。ChatGPT已經在智能制造、檢測分析、大數據、芯片設計等領域大放異彩，但接入制造業和實體經濟尚需時日。

    ChatGPT的走紅也引起了制造業的關注及試用。

    通用電氣公司首席財務官卡羅萊納·迪貝克·哈佩近日表示，公司預見從車間到前臺的整個業務將全面應用ChatGPT這樣的生成性人工智能。

    “我們也在關注ChatGPT，但還沒有想清楚如何與業務結合。”ChatGPT爆火，令許多科技公司、互聯網公司、內容制作公司紛紛跟進，某智能制造設備方案商的一位高管在接受記者采訪時表示，“還不知道怎么用”。

    一項新技術從發明到落地，再到推動實體產業和經濟，有個漫長的過程。正如當初的計算機和互聯網，誕生之初也只是用于文本處理、計算、游戲等領域，之后才被引入到實體經濟和生產活動中，推動了經濟、社會飛躍式發展。ChatGPT接入制造業和實體經濟，雖尚需時日，但前途光明。

    不過，ChatGPT也只是智能技術中的一種，智能技術本身及其他表現形式，已經在智能制造、檢測分析、大數據、芯片設計等領域大放異彩。

    “北人在軟硬件中都采用AI算法，來提升設備的效率和精度。”江蘇北人的一位高管介紹，公司采用機器視覺提高設備的識別能力、減少誤判；在MES軟件中采用AI算法來提高設備排產效率，提升可信度和合理性。

    在近日召開的北京人工智能產業創新發展大會上，格靈深瞳介紹了其列車智能檢測解決方案，通過讓機器人掃描靠站列車的車底來監控車輛整體狀況，把原本要4個人160分鐘完成的檢測工作，壓縮到一臺機器人45分鐘完成，大大提升了列車的運營效率。

    “主要是通過龍門架+智能視覺相機+工業級光柵傳感設備+AI服務器算法算力相結合，全自動采集移動堆垛貨物標識信息，同步將標識信息和圖片保存上傳到平臺系統。”超訊通信旗下康利物聯在接受采訪時介紹，公司的新一代AI大視野視覺智能識別系統方案，很好地解決了傳統方式無法滿足的多角度無死角的標識信息高效采集工作，避免了貨物識別錯漏、防呆等情況，已經應用于電子電器行業成品下線檢測、定制型家具制造行業產品加工過程質量缺陷檢測等多個領域。

    “當前，人工智能應用于制造業，還是集中在機器視覺和語音識別兩個技術領域，更廣義方面還有代碼自動生產等。通用電氣公司對AI的應用，也大概率還是集中在生產數據處理和管理方面。”對于當前人工智能在制造業的落地，某長期從事制造業的資深專家告訴記者，AI所起到的作用主要體現在提升生產效率、降低人力成本上。

    該資深專家解讀道，目前機器的優勢只能到推理這一步，其確定或看得到確定具有優勢的領域包括：大規模輸入輸出（比如統計）、通過信息處理等找出不明顯的關鍵信息并放大（即采用卷積神經網絡分析）、按照確定的流程進行形式推理等。

    對于ChatGPT模型在大生產中的應用，該專家認為，依然集中在“指導”這個層面。“很難把ChatGPT直接嵌入生產過程中，制造業是容錯率很低的領域，人類跟ChatGPT對話時不太需要在乎答案是否完全正確或全面，但制造業大生產中這樣行不通。”