中国信通院云计算与大数据研究所所长 何宝宏
ChatGPT的出现并不是说OpenAI有多厉害，他们用的技术并不都是原创的技术，甚至很多模型都是行业内开源的，但是他们巧妙地把它们融合到了一起。更为关键的是，ChatGPT将模型参数扩大到了1750亿，模型框架没有改变，但是参数有了十倍、百倍的增长，最终量变引发了质变，使人工智能产生了认知能力，真正的人工智能出现了。对此，我相信OpenAI自己都没办法解释。
您认为未来哪些商业前景、哪些领域及从业人员会受到影响？
技术突破性的进展会带来产品与应用的变革。
最直接的就是，ChatGPT推动人机交互方式进化，继而会推动人机对话在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景的不断深化应用，使得相关行业的客服效率提升、人力成本降低。
另外，ChatGPT将助力AIGC探索落地，包括在软件代码编写、工业设计、分子结构预测等科研生产领域探索应用，帮助缩短研发周期、降低试验成本。
目前，ChatGPT更准确的定位是个人助手，它在办公场景里很好用，比如写大纲、写报告、写文章。又比如做题，甚至写代码，就算是编程的初学者也能在其帮助下写出高质量的代码。现在，ChatGPT已经具备了一定的逻辑推理能力，未来，在客服、营销、医疗等诸多场景下，只要是重复性的人脑劳动都有可能被ChatGPT取代。
在ChatGPT等生成式人工智能的新一波创新竞赛中，是否会使得诚信、隐私、知识产权等伦理和法律上的权利和基本的价值观沦为牺牲品。
从ChatGPT现在的使用情况来看，
ChatGPT类的人工智能应用已经带来了诸多风险挑战。
对此，国家相关法律政策也在陆续出台，随着社会持续关注，人工智能等新技术的发展和治理也越来越受到重视。
ChatGPT未来还可能会有怎样的发展？
以ChatGPT为代表的AIGC技术将促使AI产业迎来拐点，进一步带动生产力变革。ChatGPT背后的大模型技术及应用范式，将会极大冲击现有人工智能产业研发路线，发展方式或将迎来新拐点。根据美国知名投资机构A16Z和OpenAI创始人Sam Altman的分析，大模型的重要性不亚于底层基础软硬件平台，在未来人工智能产业格局中发挥类似基础设施的作用，大量上层应用不再单独研发智能算法技术，只需调用大模型接口。
中国发展ChatGPT面临哪些挑战？
目前面临以下几个方面的挑战：语料方面，光靠中文语料训练不够，人类大部分知识是其他语言的，必须要有全球视野，不能限于中文；数据方面，目前中文世界的语料呈现割裂状态，APP把PC互联网的互联互通撕裂了，变成了一座座的数据孤岛和数据烟囱；算力方面，ChatGPT对算力的需求惊人，需要解决GPU“卡脖子”问题；成本惊人，大模型算一次要几百万美元；相比美国，我国的投资者和公司会更加务实一点，更加重视商业化落地能力，需要培育长期主义精神。
来源：金融时报
记者：胡萍 李珮 陈彦蓉
编辑：刘能静
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