ChatGPT，是今年AI界当之无愧的“顶流”。开年至今，小到日活人数的增长，大到科学伦理的争议，与之相关的一切话题持续霸榜各大论坛热搜，引发全球关注。
就在几天前，随着ChatGPT背靠的GPT语言模型正式发展到4.0版本，并宣布支持“联网”接入第三方应用程序，有关其褒奖、质疑等各种声音再次如潮水般袭来。面对以“天”为单位高速迭代的AI，应如何理性看待人与AI之间的关系？我国再造一个“ChatGPT”还要在哪些方面努力？
再进化▶▷
打开AI“自我升级”开关
互动问答、续写论文、创作诗歌、编写代码……许多用户已充分体会到了ChatGPT作为一款AI聊天机器人的强大：与小爱同学、Siri等常见AI语音助手不同，依托生成式AI预训练语言模型GPT的3.0版本，有着更丰富的知识储备，熟练掌握人类自然语言的语法，能模拟真人语气与人类流畅对话。
一周前，ChatGPT再次进化到4.0版本，拥有了更强大的文本回复能力和数理思维水平。与前代相比，GPT-4能“看图说话”，即便是讲出“网络梗图”中的笑点也不成问题。它在解决数学、编程、医学、法律、心理等专业领域复杂问题的能力至少提升了十倍；在执行部分高难度任务时，表现甚至不逊色于人类。
比如，经过测试，GPT-4满分通过了亚马逊公司模拟面试，具备被聘用为软件工程师的资格；在生物奥林匹克竞赛中，GPT-4得分约为前1%——相当于击败了99%的人类。就在一个月前，依托GPT-3的ChatGPT还只能排在倒数31%的位置。
除了“智力”上的进步，随着OpenAI公司解除对ChatGPT的联网限制，允许其接入第三方应用程序，背靠GPT的ChatGPT还拥有了“眼睛和耳朵”——能够获取因太新、太私人或太具体而无法包含在训练数据中的信息，做到“与时俱进”，更好地实现“自我升级”。在官方演示中，ChatGPT能通过与5000多个第三方插件交互，实现与现有的软件基础设施“交谈”。
这也让ChatGPT从一款AI聊天工具，完成了向“全能助手”身份的转变。试想一下，未来人们出差规划行程无需打开航空公司、酒店、约车平台等多款App，只要向ChatGPT发出“我要去北京出差”的指令，它就能同时调用携程、大众点评、滴滴等第三方插件，一秒完成买机票、预定餐厅、叫车等操作。此外，它在许多领域都有产品化潜力，比如在游戏、编程领域，它可以化身“真实”NPC、“隐形”程序员，提升游戏体验、降低软件开发成本。
除了扮演“专家”和“助手”等角色，据腾讯研究院高级研究员胡璇预测，未来AI还会越来越多地参与数字内容的创意性生成工作，以人机协同的方式深入新闻、论文、小说撰写、音乐作曲和编曲、后期处理、3D建模等领域，完成多样化的岗位支撑工作。
“从AI作画、AI写作，再到ChatGPT——各类AIGC（即利用AI技术生成内容）典型应用的诞生，让人们见证了人工智能实现跨越式发展的历程。”通信专业博士、中国科普作家协会会员张弛坦言，ChatGPT实际上已经成为人工智能发展的里程碑。
引担忧▶▷
网络攻防恐转入智能化对抗
随着GPT-4的到来，AIGC应用进程大大加快。
前不久，微软背靠GPT模型打造了名为Copilot的AI工具——相当于是ChatGPT的“亲兄弟”。微软将其引入word、PPT、Execl等office“全家桶”后，Copilot即化身24小时无休的“AI办公专家”，为用户提供实时的写作建议、语法纠错服务等，甚至能帮助用户直接将Word生成PPT。此外，它还能直接为人类生成高精度的数据图表和分析报告。就在不少人感慨于AI对人们办公效率的提升时，也有人担忧，强大的AI会助长人类的“惰性”；在“创造性”上，人类终有一日也会被AI彻底超越。
这种对AI的恐惧有必要吗？专家认为为时尚早。
中国社会科学院哲学研究所研究员、中国社会科学院大学哲学院教授赵汀阳说，GPT尽管强大，但其惊人的知识量仍然离不开人的大量“喂食”。这也意味着，无论计算能力如何超越人类，其设计能力和智能始终只能小于或等于人类，“类似于某种速度无限逼近光速”。
再者，在赵汀阳看来，真正的创造性一定有智力难度，主要是创造概念和理论、发现规律或提出定理。“在这个意义上，GPT还没有创造性，它的艺术或文学作品虽然技术精良，但其艺术品质是平庸的。创造性有着逻辑或数学无法表达的品质，这一点似乎说明了人工智能难以发生创造性，因为人工智能的本质是数学和逻辑。”他说。
即便AI很难发展出“创造性”，其强大的编写、检索等能力，仍然会为人类社会带来挑战。根据中国产业互联网发展联盟、南方日报、中国网络空间新兴技术安全创新论坛等联合推出的《2023产业互联网安全十大趋势》报告，随着AI的进步，网络攻击者可以轻松对其进行微调和针对性的攻击，通过其创建恶意软件、暗网站点和其他实施网络攻击的工具。
同时，人工智能赋能网络攻击与传统网络攻击在技术和手法上相比，将使过去劳动密集型、成本高昂的攻击手法开始彻底转型，朝着分布式、智能化、自动化方向发展，从而形成更为精准和快速的自动化攻击手法。报告还指出，“未来，随着大模型AI计算被广泛应用于网络攻击各个领域，网络安全形势将更加严峻，攻防真正进入智能化对抗时代”。
“未来，人类必然要面临AI带来的新型网络攻击，以及内容合规、知识产权上的更多挑战。”广东省法学会知识产权法学研究会会长、华南理工大学法学院教授关永红指出，目前围绕AI生成内容的版权争议等业内尚无定论，从法律体系搭建等来说，当下全球围绕这一领域的探索也才刚刚开始，“法律法规的完善需要顺应AI的发展来逐步推进，无法一蹴而就”。
如何追▶▷
加大算力研发 提高数据质量
尽管AIGC的发展仍处于起步阶段，且ChatGPT毫无疑问已占据领先地位。目前，科学界已形成共识，人工智能将成为今后十年全球科技竞争的战略高地之一。因此，我国必须要打造自己的AI基础设施。
事实上，在ChatGPT火遍全球之前，国内科技圈已有一定的技术积累。然而，要打造高智能AI，算力、模型、数据缺一不可。目前，以百度、阿里巴巴等为代表的国内科技企业在AI模型层均有布局；数据上，我国已形成百亿级别乃至千亿量级的网页、图片、语音等数据库，参数规模与GPT-3基本持平；但在算力领域，尤其是用于人工智能应用领域的“智算算力”，我国仍然存短板。
“AI大模型的训练需要庞大算力的支撑。”开域集团董事长兼CEO施侃曾指出，根据ChatGPT的访问量估算，支撑其算力基础设施至少需要长期占用上万张英伟达GPU A100芯片。就训练GPT-3这样规模的大模型来看，需要同时使用上千张GPU A100芯片训练1个月以上。
GPU A100芯片是英伟达为GPT-3打造的芯片，能满足ChatGPT高达千亿参数规模的语言训练需求。然而，据深度科技研究院院长张孝荣介绍，我国目前只能采用“缩水版A100”，这制约了我国AI大模型的研发和生产。
在此领域，寻找“国产替代”无法一蹴而就。事实上，目前我国GPU芯片赛道上以海光信息、景嘉微等为代表的“玩家”，在技术上仍有较大进步空间。
此外，我国在算法模型上依然存在“代差”，中文文本的数据质量、开放性上也有待加强。“这需要全社会密切关注并大力投入公共知识基础设施建设。”微软（中国）首席技术官韦青指出，目前中国的AI还需扮演“追赶者”角色。
但并非没有“弯道超车”的机会。容联云AI研究院院长刘杰指出，国内的互联网应用发展速度快，AI落地场景多，潜力巨大，“在局部应用中开始超越，这也是业界的共识”。
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【作者】 许隽
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