这是编辑输入“钛媒体”三字，chatGPT给出的答案，准确度确实令人惊艳。
接受钛媒体App独家采访时，京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬博士表示，中国应该要发展自己的ChatGPT模型产品。
“坦白讲，（语音机器人）这个方向是对的，以后会有这个市场需求。”何晓冬强调，除了在研究方面继续向前探索外，在文本生成上，ChatGPT有独到的体验和价值，已经快要接近可商用的地步了。
ChatGPT到底是怎么形成的？能否取代搜索引擎？
“AI 快要成精了！”有投资人玩ChatGPT之后在朋友圈这样感慨。
那么，什么是ChatGPT？
你可以理解为，ChatGPT偏任务型的多轮对话或问答系统，定位于“通用型 AI 技术助理”。相比苹果Siri 和小爱同学的“订餐、订票、订宾馆”，ChatGPT更多执行开放域任务，即问答、阅读理解、推理、头脑风暴、写作文、改错等，可以说是“AI 版的知乎”。
今年3月4日，OpenAI 团队在预印版网站arxiv上提交了一篇题为“训练语言模型以遵循人类反馈的说明”的论文，详细阐述了ChatGPT背后基于拥有13亿个参数的InstructGPT大模型的技术能力。
OpenAI 在论文中指出，ChatGPT核心在于InstructGPT模型输出，更深层次是基于 OpenAI 研发的GPT-3.5基座能力。尽管InstructGPT模型参数，比NLP预训练模型——GPT-3 1750亿个参数少100倍，但前者的数据模型有所甄选、校准和微调，训练出来的结果更精准，能够更简单的优化语言模型。
该团队称，ChatGPT大部分沿用了InstructGPT的训练方式，在数据收集阶段招聘了人类 AI 训练师，同时扮演用户和 AI 助理角色收集数据。在此过程中，这些 AI 训练师可以根据初始模型的结果修改模型生成的回复，从而被用于有监督地精调训练模型。随后，工程师会对模型的多个生成结果进行比较，从中甄选数据中更加符合人类偏好的输出信息，甚至存在持续学习能力。OpenAI 统计发现，其API用户在超过70%的情况下更喜欢InstructGPT。
目前，ChatGPT仍处于免费测试阶段，不限量向公众开放。而基于其破百万的用户数，平台所花费的成本不算小。马斯克曾询问“每次聊天的平均费用是多少”，Altman回复：“用户平均每次聊天所花费的可能是个位数美分。”
钛媒体App也第一时间尝试使用ChatGPT模型，简单问了三个关于芯片相关的问题。我们发现，ChatGPT有些信息非常精准，有点像知乎或百科的回答，有时候像谷歌、Bing的搜索引擎结果。但它的答案精准度依然有待商榷。
1、摩尔定律什么时候会终结？2、英特尔未来能否超越AMD和英伟达？3、帮我写一篇芯片的七言绝句
清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、博导，聆心智能创始人黄民烈告诉钛媒体App，ChatGPT展示了新一代 AI 技术的能力，或许不远的未来，一定程度的AGI（通用人工智能）可以做到。至少无缝人机交互是乐观的。他指出，InstructGPT的数据很好，胜在数据质量高、多样性、RLHF算法。其中，强化学习带来的增益非常之大。
目前来看，ChatGPT的升级在于更多是算力与语料调教后的技术成果。
何晓冬则对钛媒体App表示，ChatGPT模型在使用体验上确实让人感觉耳目一新。无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，逻辑强于内容。但“干货”量偏低，缺少一些知识的准度，“其实某种意义上，我觉得它的实用价值现在还是比不上谷歌（搜索）的。”
前Google总部科学家、出门问问创始人李志飞接受采访时表示，相对于语音助手和搜索引擎，ChatGPT还有很多不能干或干不好的事情。ChatGPT的“认知”建立在虚拟训练文本上，没有跟实时的数据库或信息连接，仍有些“空中楼阁”的味道，所以特别适合插科打诨。
有用户总结，目前ChatGPT不能回答的话题包括：不能预测可能会但从未发生过的事件及其后果；不能OpenMind或打破常规建立新规则和新模式；不能深入问题的细节去回答而是停留概要层面；无法区分是否为事实问题，一些非事实问题无法得到回答；很偏门的问题（可能从未有人这么想过的问题）不会回答；不能列出非主流观点；对话语境不能跳跃太大，领域跨度太大等。
但专栏作家Parmy Olson却认为，相比谷歌搜索抓取数十亿个网页内容编制索引，然后按照最相关的答案对其进行排名，包含链接列表来让你点击。ChatGPT却直接基于它自己的搜索和信息综合的单一答案，回复流程更加简便。
针对外界认为ChatGPT能否取代搜索引擎的讨论，ChatGPT自己却给出了“否定”回答：ChatGPT并不是搜索引擎。它的目的不是提供信息搜索。相对于搜索引擎通过索引网页并匹配搜索词来提供信息，ChatGPT则是通过对自然语言问题的回答来帮助用户解决问题。因此，它们之间没有直接的竞争关系，并不能相互颠覆。
早前，OpenAI还发布了DALL·E 2——可以通过文本描述中生成图像的 AI 程序。国盛证券指出，相比于此前的AI绘画，ChatGPT更具有将AI能力与工作流程相结合的潜力，如果将ChatGPT与Midjourney等创作工具融合，有可能直接输出设计图稿等内容。而ChatGPT和DALL·E两个产品都是AIGC技术带来的新变革。
“我认为 AI 的潜力还可以进一步放大和挖掘。回看过去这十年，AI 技术的进步确实超出想象。10年前你可以看到图像、语音识别有突破，但肯定不会想到绘画、文章也可以通过 AI 生成逻辑性产品，这两者是不同的。这十年 AI 在不停的超越和突破很多人的预期和想象，这还是挺了不起的。”何晓冬对钛媒体App表示，这次ChatGPT最大的创新点在新的半监督学习算法，使得它对用户的意图理解，可能快达到大规模商用的搜索引擎水平。
何晓冬认为，相较于之前大量使用无监督深度学习算法，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。尤其ChatGPT把生成的文本模型更加“组织化”，这是非常大的技术创新。
“在某种意义上，这其实是对过去一味追求（参数）大和追求无监督学习的一个路线修正。”何晓冬表示。
OpenAI 于2021年底已经完成了2.5亿美元的A轮融资，投资人包括微软、马斯克、谷歌风投、老虎基金、A16z以及Altman前东家Y-Combinator等。据The Information报道，成立七年的 OpenAI 公司估值已经接近200亿美元，是其2022年预计收入的500-800倍。
在2020年 OpenAI 发布GPT-3之后，微软于当年9月22日取得独家授权。报道指，OpenAI 每年在微软云计算上花费约为7000万美元。
中国应该有自己的ChatGPT
事实上，尽管ChatGPT海外爆红、服务器被挤垮，百万网友使用，但不包括中国境内的实名用户。很多拥有国内 86电话用户无法使用ChatGPT。虽然有很多替代的网站或方案，或直接到非官方渠道购买 OpenAI 网站账号，但仍引发很多用户抱怨，国内用户体验大打折扣。
“中国必须要有自己的基座大模型，应用大模型。很简单，OpenAI 关键模型不开源，只给API，中国还不能随便用，已经是‘卡脖子’了，所以我们为什么不做这样的事情。”黄民烈对钛媒体App表示，包括百度、聆心等国内很多团队正在（对AIGC）做决心与相关资源投入解决相关问题。
告别硅谷崇拜，在中国互联网世界中，国内应该建立有中国创新特色的ChatGPT，甚至是超越OpenAI能力的中国 AI 公司。这已经成为中国 AI 产业发展的必答题。
事实上，2022年也因此被称为“AIGC元年”，生成式 AI 发展迅速。今年9月一篇文章中提到，生成式 AI 可以处理的领域包括了知识工作和创造性工作，涉及数十亿的人工劳动力。生成式AI 可以使这些人工的效率和创造力至少提高10%，有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中关村大数据产业联盟发布的《中国 AI 数字商业展望2021-2025》报告预计，至2025年，中国 AI 数字商业核心支柱产业链规模将达到1853亿元，未来五年的复合增长率约为57.7%。国泰君安则预测，未来五年，或将有最多30％的图片内容由 AI 技术参与生成，相应有600亿以上的市场规模。
AIGC产业链（来源：行业报告）
在国内，AIGC概念企业正逐步成长，包括奇绩创坛、联想创投、华创资本、唯猎资本等机构都在观望或关注。今年12月，AI生成3D内容的数字品牌AVAR获得天使 轮融资，成立一年间已连续完成三轮；另一家跨越星空也在半年内连续完成两轮共数千万元融资。未来是否存在类似 AI 绘画平台Stable Diffusion背后的Stability AI 的独角兽公司，依然需要时间等待。
何晓冬表示，目前GPT（AIGC）创业价值有两点：一是如果从研究角度看，国内会继续往算法技术创新上探索；二是产业价值，特别在文本生成上有独到的体验和价值，本身已经接近可商用的地步了。未来可能需要考虑具体场景应用以及准确性等，尤其是垂直的专业知识。
“现在确实是 AI 应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。我对 AI 比较乐观，而且我认为 AI 未来肯定要走产业路线。我越来越感觉到产业界应用机会比学术界更大。”何晓冬认为，AI 技术慢慢地会从一个“作坊式”研究探索变成“工业级”工程或系统落地。目前，何晓冬团队正在对 AI 语音交互、多模态智能、数字人等诸多技术产品展开探索与研发落地。
对于有行业人士称，ChatGPT存在输出结果不稳定，商业落地并不容易，还需深耕，而且很难找到工业端应用范围，尤其它需要大量算力。
黄民烈向钛媒体App回应称，ChatGPT定位为通用任务型助理，作为工具，容易被很多人用到。当然这里面商业成本是必须要考虑的，但他认为未来一定是成本下行的趋势，一定会产生很多商业应用。可以参考现在很多文生图的公司和应用、感知和认知领域的 AIGC等。“所以我绝对是积极乐观的。”
此外，AIGC带来的法律版权、种族和性别偏见、伦理等问题不可忽视。据Axios报道，Adobe正在考虑将 AI 生成的图片以付费形式售卖，消息一出引起广泛讨论。
大成律师事务所肖飒法律团队在公众号发文指出，一般情况下 AI 创作并不会发生侵权行为，但如果 AI 在创作某一幅具体的画作的过程中使用了过多某作品中的元素，或者是作为模板的作品本身属于侵权作品，那么该 AI 生成的画作就可能被认定为侵权作品，从而存在侵权的可能性。“必须明确的是，AI 虽然能够学习，但本身并不懂法律，更不懂得侵权的概念，任凭其自由发展是完全不可取的。”
据财新，小冰公司CEO李笛表示，大家现在的热情很容易被点燃，是因为ChatGPT的对话质量超出预期，但真实商业化不像投资人想得那么简单，ChatGPT的工业应用还有很长的路要走。（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳）
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