文章主题：编辑, 杨博丞, ChatGPT, 人工智能
撰文 | 苏舒 田小梦
编辑 | 杨博丞
ChatGPT 掀起的热浪还是继续。
在我国互联网科技巨头BAT纷纷加入ChatGPT竞赛的同时，国内科技领域也迎来了新一轮的创业热潮，使得大模型赛道变得愈发火爆。然而，随着技术的快速发展，我们也应关注到一些潜在的问题，例如数据隐私安全和社会伦理方面的挑战。因此，在追求科技进步的同时，我们需要在确保数据安全和维护社会伦理的前提下，推动科技的健康发展。
在这个特殊的环境下，DoNews 特别邀请了三位行业内的重量级人物，他们分别是明略科技集团的高级技术总监赵亮、赛智产业研究院的院长赵刚以及融数联智的创始人兼 CEO 袁晔。他们的任务是以 ChatGPT 技术的发展为主题，深入剖析其利好的潜在性和实际应用，并重点关注 ChatGPT 的数据安全问题，以期为推动 ChatGPT 技术的发展提供有力的支持。
以下是赛智产业研究院院长赵刚的观点，为了方便阅读，DoNews 在不改变原义的基础上进行了调整：
DoNews：ChatGPT 到底是什么，或者说大家如何定义 ChatGPT？是聊天机器人，还是 AGI（通用人工智能），还是其他？
赵刚：狭义上来说，从 GPT 1 演进到 GPT 4，是人工智能算法领域的一种突破式技术创新。就 ChatGPT 而言，不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是介于传统人工智能和通用人工智能之间的一个新的里程碑。
ChatGPT 与过去我们所熟识的人工智能相比，已经站在了新的高度，它更接近于认知智能和通用人工智能的境界。然而，我们还不能称其为完全的通用人工智能。尽管如此，ChatGPT 在人工智能领域仍然是一个具有创新意义的突破。作为人工智能发展的新模式，ChatGPT 的出现预示着未来可能会有更多的技术突破和发展方向。
DoNews：ChatGPT 大爆发背后，如何平衡数据隐私安全和 AI 能力之间的关系？
赵刚：在数字技术领域，ChatGPT 算是一次颠覆性的变革，它的价值甚至可以堪比互联网任何一项技术带来的社会变革。但技术发展其实是把双刃剑。
对于ChatGPT，我们的观察视角应当从两个方面来展开。一方面，要认识到它对我国的生产力和经济社会的推动力。另一方面，也要关注它可能给社会经济带来的潜在风险。在接纳任何新的技术时，我们的目标是使技术在生产领域发挥最大的效益，并对其可能产生的负面影响进行有效的管理。只有当技术的效益远大于其潜在的危害时，我们才能在应对每一次技术革新时，准确地把握住这个度。
在工业革命中，电气自动化技术取代了传统的体力劳动，从而推动了社会的发展。然而，随着数字化时代的到来，我们正在向实现脑力劳动自动化的目标迈进。人工智能技术的出现，最初替代的是人类的感觉能力，例如语音识别和视觉识别等。如今，ChatGPT 在理解和推理方面取得了重大突破，这为脑力劳动者或知识工作者带来了工作效率的大幅提升。以赛智产业研究院为例，这家研究咨询公司要求其顾问人员在处理客户问题之前，使用 ChatGPT 作为生产工具，获取一个系统化的思考角度，以便从多个层面进行考虑。然后，他们再以专业顾问的身份，为客户提供更深入的解答。同样的，程序员和设计师也可以利用这一工具来提高工作效率。
智能化不再仅仅是理论上的概念，它已经真正地在各个领域和行业中得到了应用和体现。这种变革的实现，离不开像ChatGPT这样的技术工具，它的出现不仅推动了科技的发展，也为我们各行各业带来了前所未有的改变。
然而，不可否认的是，ChatGPT 的训练数据也会对其产生影响，从而可能导致一些不良后果。首先，由于社会中存在的各种意识形态、伦理道德、价值观和安全等方面的差异，如果这些差异在训练数据中没有得到充分的体现，那么训练出来的大模型就可能对这些方面的认识存在偏差，进而可能在一定程度上产生价值观的偏见。这不仅会影响模型的公正性和客观性，还可能对其功能造成限制，甚至引发安全风险。因此，对于 ChatGPT 等人工智能模型的训练数据，我们需要充分考虑其社会背景和多元性，以确保其在实际应用中的安全性和有效性。
在另一方面，ChatGPT 需要大量的语料数据输入以实现其功能，这使其成为一个似乎无所不知的机器。然而，这种数据输入过程中也涉及到许多机密和隐私信息，因此存在着数据泄露的风险。实际上，对于这种责任的归属，并不应由 ChatGPT 单独承担，而应由数据提供方来负责。
我们国家网信办部门也出来一个征求意见，一个基本原则就是面对机器算法运行中可能出现的社会问题，希望通过监管机器算法的运营方或者使用方，让他们遵循相应的法律法规，如数据安全法、个人信息保护法等。在 ChatGPT 类似的大模型的运营过程中，运营商要保证 ChatGPT 输出的数据，哪些可以提供给用户，哪些不可以提供。
国家事实上是对这些技术的持有方和使用方作出约束，所以不是限制技术，国家还是鼓励技术长期发展的。
DoNews：怎么看待马斯克叫停 GPT5 这件事？
赵刚：ChatGPT 算法的演进比摩尔定律的速度还快，摩尔定律还有硬件方面的约束，但是在软件方面，GPT 从最开始的 1 发展到 4 又发展到 5，速度太快了，这样一个算法的演进又意味着机器智能的水平可能会超出我们的一个想象，比我们这种碳基生物有更强的演进速度。因此，如果这个东西一旦发展下去，是不是会出现人类智能无法控制的机器智能，这的确可能会比较令人担忧。
所以，我也理解马斯克，包括早期霍金的担忧等，他们对通用人工智能所带来的灾难性后果有一个预判。但同样更多人是乐观派，像我们做产业研究的一直是乐观派，都觉得技术其实是可控的，技术更多的会提升我们的生产效率，带来经济社会变革。
我们知道我们能来控制它，只是边界到底在哪里？大家过去讨论的是通用智能的边界在哪里，但今天，大家在讨论的是在通用智能使用过程中，人类能够控制的边界到底在哪里？
DoNews：除了互联网、科技大厂外，现在去做大语言模型的创业公司、连续创业者不再少数，还有像王小川、王慧文这样子的互联网老兵，大家认为谁能做出中国版的 ChatGPT？
赵刚：在人工智能算法上，国内相对于国外而言，每一次技术创新都落后于国外几年，比如说当初的深度学习、再就是今天的 chatGPT。
从几个基础的条件来看，我们现在能够跟紧国外步伐的企业还是只有 BAT 这几家。其实在 2020 年左右，在 ChatGPT 没有大的突破之前，就有 GPT1、GPT2，就是海量参数的自然语言理解大模型。因为他们是开源的，所以国内也陆续在跟紧。但是在 chatGPT 这种突破性进展上，不得不承认的是，国外一下又跑到我们前面去。
所以，在这个过程中，我们现在看到的有竞争力的企业是具备这种大模型、大算力、大数据的企业，还是 BAT 这些企业，而且像百度在人工智能上有较早的布局，这几家企业还是比较有实力向前冲一冲。当然，从目前的效果上出来，的确还是有很大的差距。
数据和算力当然很重要，但我认为这里面主要还是算法的问题。因为从数据上来说，大家用的都是开源开放的数据，百度腾讯也拥有这样的大数据能力。从算力的角度上来说，大家都是用的英伟达这样的算力芯片。因此，我认为核心问题还是算法问题。在算法的演进过程中，新算法的出现总会在某个角度上优于过去的算法。目前来看，在算法的突破上，国内还是处于追赶国外的状态。目前有实力追上国外的，还是只有大厂以及清华北大等高等院校，他们也有做出这种大模型的潜力。
从商业化的角度来看，ChatGPT 的出现其实和算力、数据、算法都有关系。现阶段看来，大平台还是可以与之匹敌，但中小企业有更多发散性的创新机会，在产业链生态上的机会。
DoNews：围绕着 ChatGPT 相关领域，您认为目前有哪些创业机会？围绕着数据隐私安全，有没有一些创业的方向？您对创业者有没有什么建议？同时对已经深耕 ChatGPT 领域的企业提出一些建议或看法？
赵刚：对创业者来说，应用是一个主要方向，包括现在在互联网出现的数字人等，如果应用上了 GPT 技术，数字人真的会变成更聪明的数字人。这样的应用场景，可以说覆盖了各行各业。包括教育行业、新闻媒体行业、客服行业等。通过 ChatGPT 的 API 接口，我认为各行各业都会迎来生态上的大变革。
DoNews：ChatGPT 是否会引发第四次工业革命？
赵刚：其实在第几次工业革命的提法上，还是比较慎重的。不管是说第一次是蒸汽时代，第二次是电气自动化，还是第三次计算机的出现。在计算机出现之后又有 n 多次技术革命，比如互联网、区块链等，包括人工智能也经历了 60 年的发展，所以说如果说是第四次，它肯定是有一个巨大性的变革。
我开始就在讲，实际上我们现在还不能把 ChatGPT 完全定位成通用人工智能。因为它只是在传统人工智能和通用人工智能之间的一个阶段，是有了里程碑上的一个进展，这个进展可以把它定位成 3.2 或者 3.3，但是你说把它定位成第四次，可能现在还有点为时过早。更大变革可能还在后面。但它确实是一次革命，但它是不是第四次，那不一定，它是在数字技术创新过程中比较大的一次里程碑式的迭代。
我们看第四次工业革命，还得看是不是通用人工智能或者更大的其他的一些各种技术集成引发的新的一次工业革命。比如，数字技术和生物技术的进一步融合，是不是能引发新的工业革命，可能是更有标志性的。但这次，我认为 ChatGPT 是在第三次工业革命过程中的一次比较顶峰的或者高潮的一个阶段。
DoNews：您认为 ChatGPT 会取代人类的工作么？未来 ChatGPT 是否有替代人就业的可能性？或者说 ChatGPT 会弱化哪些从业岗位的需求？
赵刚：对知识工作者而言，有强化也有弱化。对知识工作者，总体上会有一个比较大的赋能和强化，对相对低端的知识劳动，这些部分的工作会被机器替代。
所以说，有些方面，比如说直觉、艺术、情感、创造等相关的越来越多的职业，不能被机器替代的，就变成更为高端的职业，机器只是为它赋能。而越来越多的工作是被机器就可以完成的，从业者的价值就会受到很大的挑战。因此，强化与弱化是相对的。
DoNews：在这样的背景下，我们需要具备怎么样的技能才能应对 ChatGPT 带来的生产力的一个变革？
赵刚：我是做行业和产业研究的，我们现在所有同事都在用 ChatGPT。比如说你给我提个问题，我用 ChatGPT 先走一下，你会发现虽然 ChatGPT 思考的问题没有我有深度，但是 ChatGPT 比我考虑的会更系统一些。我可能漏了三点两点，但是他可能会给出七点八点，这就给我一个启发和辅助。
所以在这种情况下，未来我们在职业上就会考虑，” 有了 ChatGPT 以后，我的技能要做一些什么样的适应性调整？” 这对所有人来说是共同要面临的问题。
ChatGPT 也会引起一些职业技能的调整。有了它，人更擅长去做什么？你就需要面对新的挑战了，如果你在这方面没有突破，你可能真的就要被淘汰了。比如对于知识工作者而言，ChatGPT 会逼着你提升自身直觉和洞察能力；而对算法工程师而言，算法需要不断迭代，ChatGPT 还是有更大的优化的空间的，这就是机会。
编辑, 杨博丞, ChatGPT, 人工智能
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