1950年，英國科學家圖靈在一篇論文中預言，人類有可能創造出具有真正智能的機器。
著名的「圖靈測試」就此誕生：如果一台機器能夠與人類展開對話，而不被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。
也是從那時開始，人類世界開始了對人工智慧長達半個多世紀的探索，但至少在2000年以前，困難總比驚喜多，人工智慧還經歷了兩次發展寒冬：
一次是在1974-1980年，受限於計算器計算能力，AI技術研究遇冷，研究資助被大規模縮減甚至取消；另一次是在1987-1993年，期間人工智慧電腦DARPA的失敗為AI潑了一盆冷水。
失敗也不全是壞事。跌跌撞撞盛衰起伏的過程中，AI的發展在2006年以後邁進了新的階段——由機器學習邁入了深度學習階段，離真正的人工智慧更近。
自此之後，人類對AI的探索之旅明顯加快，一些重要的里程碑時刻相繼出現了。比如2014年，第一台通過圖靈測試的電腦誕生，它讓人類相信它是一個13歲的男孩；比如2016年，ALphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石。
再到2022年底，ChatGPT一夜爆火。
不過，縱觀AI的曲折處理程序，技術與實驗成功之間隔著一道牆，實驗成功與大規模應用之間又隔著一道牆，應用落地與最終的商業化之間，也隔著一道牆。
這導致，我們依然無法對AI的處理程序抱有太高的期待，包括當下火熱的ChatGPT。
一、ChatGPT為什麼能爆火？
2022年下半年，科技界最受矚目的大事件，莫過於美國的人工智慧研究公司OpenAI發佈了ChatGPT。
ChatGPT是一個智能對話系統，使用者在註冊後，能夠對這個系統發出各種各樣的提問，系統自動生成答案。
最開始，沒有人會想到，這樣一個只是提供人機交談的系統，卻成了2022年全球最後一個爆款產品。
OpenAI 11月30日發佈了它，短短一週後，全球範圍內已經至少有100萬人在使用它。
OpenAI的公司估值也水漲船高。根據媒體1月10日的相關報導，微軟計畫向OpenAI投資100億美元（合人民幣677.51億元）以收購其49%的股權，目前雙方正在談判，預計OpenAI投後估值將達到290億美元。
再到1月12日凌晨，OpenAI在社交平台上表示，其開始考慮對ChatGPT進行收費，以實現商業化，可能包括ChatGPT Professional（專業版）、每月訂閱付費等方式。
短短半個月的時間，ChatGPT實現了一定程度的規模化、贏得了高估值、還將商業化提上日程，它的成長速度足以令人咂舌。
ChatGPT能短時間內爆火的原因，數智界認為有兩點：
第一，從表層來看，ChatGPT表現得更聰明了。
ChatGPT不只能回答簡單的知識性問題，還能夠回答開放式問題，並且能與使用者進行多輪對話。比如使用者此前在社交媒體上分享的問題中，就包括了讓ChatGPT寫程式碼、與ChatGPT聊人生哲學、讓ChatGPT寫詩等等。
在很多問題場景下，ChatGPT都給出了出乎意料的回答。比如下面這段，ChatGPT用魯迅的文筆描述網友的心情：
“在疫情的蔓延中，我困了門裡，困了心裡。屋外一片荒涼，想起一頓火鍋的香味，瞬間讓我心慌。這時候我才知道，疫情來臨，它讓人生無聊而悲涼，也讓我們看到自己的無助與弱點。然而我們又豈能放棄對美好的追求，豈能把慾望壓抑到不想吃火鍋的地步？”
第二，ChatGPT的走紅背後，AI大模型正在成為行業趨勢。
人工智慧中，NLP（自然語言理解）是一個核心概念，被稱作是人工智慧皇冠上的明珠。
在NLP中，之前往往需要對單個小任務進行訓。比如要讓AI掌握對話的能力，需要一個小模型、要讓AI學會協作，需要另一個小模型、要讓AI能閱讀能理解，又需要另一個小模型。
但是人工智慧從機器學習階段邁入到深度學習階段之後，現在單個大模型就可以完成各種類型的任務訓練，也就是對不同問題在同一個模型上進行預訓練。
深度學習裡有個Double Descent現象：隨著模型參數變多，測試錯誤率會先下降、再上升，然後第二次下降。原則上，在成本可接受的情況下，模型越大，精準率越好。
具體到ChatGPT的發展來看：
2018年第一代GPT面世時，OpenAI還只是用它來做語言理解方面的任務；
2019年GPT-2，得益於更高的資料質量和更巨量資料規模，其生成的故事在流暢度和邏輯性上更加完善；
2020年的GPT-3，更加完善成了一個大型語言預測和生成模型，能夠生成長序列的原始文字，語言處理更強大、更快，甚至無需任何特殊的調優；
再到當前的GPT-3.5，則是一個多模態大模型，比起之前的版本更加成熟、精準率越高。
二、ChatGPT的商業化前景如何？
僅當前來看，ChatGPT的表現已經帶給了人類驚喜，但必須要知道，它現在依然面臨著一些缺陷。
比如在回答某些問題時，它可能給出看似合理、實則是錯誤乃至荒謬的回答；比如你反覆問同一個問題，但是用不同的話術，很可能會得到前後不一的答案；比如它的很多回覆過於冗長；比如它現在還無法完全拒絕一些不合理、不道德的請求；
但這些問題的存在並不會完全阻斷ChatGPT的商業化路徑，OpenAI考慮通過專業版和每月訂閱付費開始商業化，就說明了這一點。
國海證券在一份研報中指出，隨著ChatGPT的不斷調優，其有望在醫療、客服機器人、虛擬人、翻譯、行銷、遊戲、社交、教育、家庭陪護等多個領域被應用，潛在的商業模式存在以下幾種：
雲服務——客戶使用ChatGPT的雲服務來支援他們的聊天機器人應用程式；
內容行銷——ChatGPT根據使用者的興趣和喜好向使用者推送廣告；
資料盈利——ChatGPT生成的大量資料，包括會話日誌和客戶反饋，這些資料可以通過出售給第三方或用於改進ChatGPT的功能來變現；
諮詢服務——ChatGPT可以分析客戶對話並提供見解和建議，以改善客戶體驗；
版權授權——ChatGPT可以授權給希望在自己的聊天機器人應用程式中使用其功能的客戶。
當然，以上這些潛在的商業模式，實際上是整個對話式AI都面臨的巨大空間。ChatGPT只是作為其中最具代表性的AIGC文字內容生產工具之一，優勢更明顯。
我們也看到，基於ChatGPT的商業潛力，很多科技巨頭都在加快布局。反應最快也最激烈的，是微軟。
早在2019年，微軟就向OpenAI投資了10億美元，前段時間ChatGPT爆火後，微軟又傳出欲以100億美元收購OpenAI的消息——如若交易達成，這將成為微軟迄今為止最大的一筆投資。
最新的消息是，微軟CEO納德拉表示，微軟計畫將ChatGPT等OpenAI的人工智慧工具整合進公司所有產品，並將其作為平台供其他企業使用。
一個有趣的細節是，此前微軟儘管多年來連續投資OpenAI，但比爾·蓋茨並不喜歡這項投資，他對OpenAI的技術持懷疑態度，認為其部分側重於電腦掌握人類語言含義的能力。
但是在1月12日的一次活動中，當被問及如何看待ChatGPT時，他表示，“這讓我能一窺未來，整個平台的方法和創新速度都令我印象深刻。”態度已然轉變。
三、ChatGPT會取代搜尋引擎嗎？
ChatGPT爆紅之後，其在程式設計、文字生成等NLP領域強大的能力已經引發了部分行業的擔憂。
比如由於ChatGPT擁有基於對話形式接收輸入指令並輸出結果的能力，與傳統的搜尋引擎功能具有一定的重合。
我們也看到，最近搜尋引擎巨頭Google動作頻頻，顯然感受到了ChatGPT帶來的壓力。
據媒體報導，GoogleCEO Sundar Pichai參與了一系列探討GoogleAI戰略的會議，同時公司的研究、信任與安全等部門和團隊，將被組織重整，旨在幫助開發和發佈新的AI原型和產品。
Google還要求員工開發能夠建立藝術品和其他圖像的AI產品，對標的正是OpenAI的另一項產品DALL-E，一個可以根據書面文字生成圖像的人工智慧系統，目前已經吸引到超過300萬使用者。
報導還指出，Google管理層已經發佈了“紅色程式碼”警報。在矽谷，這就意味著拉響了“火警”。
Google擺出積極防禦姿態的同時，關於ChatGPT會不會取代搜尋引擎的討論，也一再升溫。
去年12月，摩根士丹利投行的首席分析師Brian Nowak在一份研報中提到，語言模型可能會佔據市場份額，並破壞Google作為網際網路使用者入口的地位。
專欄作家Parmy Olson也撰文指出，相比Google搜尋抓取十億個網頁內容編制索引，然後按照最相關的答案對其進行排名，包含連結列表來讓你點選，ChatGPT可以直接基於它自己的搜尋和資訊綜合的單一答案，回覆流程更加簡便。
不過就目前階段而言，說ChatGPT可以直接取代搜尋引擎，恐怕還為時尚早。
參考中國銀河證券的觀點，其認為有兩點原因不能忽略：
第一，ChatGPT與傳統搜尋引擎的功能和優勢並不相同。
搜尋引擎是幫助人們做資訊檢索的，人們的檢索行為會返回多條查詢結果、精準率也較高，並且搜尋引擎不會對資訊做出判斷，完全呈現結果供使用者進一步篩選；
ChatGPT則是一個自然語言處理模型，使用者輸入單一指令，只能得到單一結果，以此來確保與使用者對話過程的流暢性。
第二，二者的應用領域不同。
搜尋引擎的資訊庫抓取資訊快、資訊庫更新頻率高、存量大，主要用於幫助使用者快速尋找匹配資訊、找到感興趣的資訊，嘗嘗應用在文獻檢索、網際網路搜尋等領域；
而ChatGPT的語料庫來源於離線資料，輸出的文字存在虛假資訊的可能，且吸納新的知識需要對模型進行再訓練和微調，這會導致訓練成本和甄別成本上升，因此主要應用在人機對話、智能客服、智能問答等強邏輯性的自然語言互動領域。
除了這兩點原因之外，ChatGPT還面臨著資訊老舊的問題。它並不會在網路上抓取即時資訊，知識僅限於2021年之前學到的東西。
基於以上幾點，短期之內，ChatGPT無法取代搜尋引擎，但它可以作為當前搜尋引擎服務的一種補充，也會對現有的搜尋引擎公司產生一定的衝擊，促進巨頭間競爭。
本文來自微信公眾號“數智界”（ID:gh_1eabea2d9bab），作者：祝彰，編輯：嘉辛，36氪經授權發佈。
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