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电话 | 010-82030532 手机 | 18501361766微信 | tech9999 邮箱 |yw@techxcope.com来源：人民邮电报作者：盘和林转自：信息安全与通信保密杂志社五天超过百万用户，两个月获得上亿用户。ChatGPT的火爆肉眼可见，这家企业的创始团队包括马斯克和彼得·蒂尔等知名大佬，后又背靠微软，从微软获得了数据（比如微软小冰采集的对话数据、GitHub的开源代码库）、算力（微软Azure是全球前三的云服务供应商）、资本（微软数轮入资，今年还将投资几十亿美元）等方面的支持，可以说整个硅谷的资源都被调动起来，聚焦到ChatGPT身上。ChatGPT的优势在于，它真的有用。之前很多人将人工智能叫做“人工智障”，因为其他人工智能往往答非所问，或者你要按照人工智能习惯的方式来提问才能得到正确答案，而ChatGPT具备上下文语义理解能力和逻辑能力。如果你问的问题它不懂，它就会向你反问，要你补充问题的信息，最终通过一问一答找到你真正需要的答案。在文本创作、知识数据搜索和代码书写等方面，ChatGPT都有优于谷歌等搜索引擎的用户体验，这让在AI领域深耕多年的谷歌艳羡不已，也让其他一众聊天机器人黯然失色。而一旦用户数量达到一定规模，通过用户的提问，在线数据将支持ChatGPT的数据训练集进一步丰富。可以说ChatGPT让AI达到了一个奇点，而这个奇点之后有可能是一轮AI领域的“宇宙大爆炸”。国内也有很多聊天机器人，但与ChatGPT相比，还有很大差距，大多数国内的AI应用是一问一答，且有的时候还会误解用户的意思，让人啼笑皆非。国内的AI应用为什么会和美国的ChatGPT拉开差距呢？原因是多方面的：其一，从技术资本层面，最大的限制来自算力、算法、数据。算力方面，我国的数据中心多面向软件应用环境，比如游戏服务器外包，真正面向AI的算力非常少。而算力本身是非常昂贵的，模型越大，数据越多，数据训练AI所要消耗的费用就越多，一次集中算力训练需要几百万美元的算力，这是国内AI公司不能负担的。数据方面，国内数据的质量普遍不高，一方面是因为数据本身积累上的问题，比如小冰用免费AI对话来积累数据，比如GitHub这样的代码开源网站比较缺乏。另一方面是因为数据管理较为严格，部分数据文本需要审批才可以被人工智能企业使用，减慢了数据价值的释放。算法方面，我国AI开发者有思维惯性，过度依赖开源内容，对大模型缺乏探索创新。当然，算力、算法、数据的问题有些也是资本问题，没钱导致没办法进行大模型、大数据量的训练，但有些也是管理需要改进的地方。其二，从管理层面来看，数据要素流通需要进一步打通，除此之外，我国对AIGC的内容创作也要采取开放包容的态度。AIGC作为技术黑箱，其产出的内容往往是不可知的，在输出内容方面要允许AIGC犯错误，让AI企业敢于在技术上突破。综上，一方面要堆钱，算力、算法、数据都要钱。另一方面要松绑，宽松的环境能够让技术的生长速度更快。但短期内比较迫切要做的事情是，如果ChatGPT开源，当然皆大欢喜，国产势必跟上；如果ChatGPT不开源，我们是否应该引进ChatGPT。引进ChatGPT的理由有两个：一个是看ChatGPT是否在国内存在合规障碍，如果ChatGPT可行，国内企业就可以模仿；另一个是ChatG-PT对代码写作和内容创作来说是一种生产力工具，能够提高内容产量。当然，实事求是地说，中国人工智能近些年的进步是巨大的。当前，全球人工智能发展呈现出中美两国引领、主要国家激烈竞争的总体格局。中国人工智能发展成效显著，人工智能创新水平已经进入世界第一梯队，与美国的差距进<E8B79D><E8BF9B>
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