本文来自微信公众号：棋言说棋语（ID：gh_32f8964f3804），作者：超超，题图来自：《梅根》
上一次AI这么火，还是阿尔法狗的时候，六七年过去了，这次AI的热度更高了，不止反映在无休止的新闻讨论上，热度还进一步推高到股市炒作上。
做为7年的AI从业者，正好经历这两波AI话题，聊聊自己的想法。
我们说的AI，除了偏技术和2B的机器学习等领域，对于消费者可感知的，一般指的视觉+语音。
视觉比较成熟了，但是语音一直还是智障状态。
语音交互的听-想-说环节，听（ASR语音识别）、说（TTS语音合成） 都在几年前做到了图灵测试的程度，也就是超过人类的准确率，但“想”的环节（NLP）一直没得到突破.......
从体验上来说，耳朵再灵光、嘴巴再会巴巴、没有脑子一样歇菜，这是过去语音智障的原因。
而今天，ChatGPT已基本走到了图灵测试的门口，以它为代表的NLP突破，基本是能宣告人工智障的时代要过去了，真人工智能要来了。
不过，这次AI创新，的确值得更高的热度，原因并不在于它如此惊艳的对话表现，而是因为这次ChatGPT（狗屁通）的创新，意义大于上次的阿尔法狗（特定任务的AI）；
插个八卦，“狗屁通”的名字，来自网友，我觉得很形象：一是，啥狗屁问题，ChatGPT都能给你讲通、侃侃而谈；二是，它给的回答滴水不漏，富有语言逻辑，但都是车轱辘话、废话，没有事实逻辑，又可以说是狗屁不通。
我们都知道，阿尔法狗是围棋AI，当时AI学术和产业界，普遍认为未来会出现越来越多的这种“特定任务的智能”，通用人工智能则比较不现实。
而这次GPT模型，最大的突破就是打了专家的脸，它具有通用性，并不需要为特定任务做大量单独工作，一个模型解决所有需求：
基于GPT，既能改出来ChatGPT用于对话，还能改出来Dall-E2模型用于图像生成，更能改出来Codex模型用于帮助程序写代码，接下来还有更多可能性。
ChatGPT的底层模型GPT，打开了通用人工智能的可能性，可以说是“狗屁通”对阿尔法狗的完胜。
一、它是什么？
说回来主角，ChatGPT，它是什么？
如果你问它，它会回答你，“我是语言模型”，比较抽象。但是如果你进一步问它，它可能会给出“语言”“对话”之类的关键词。
更形象地把它作为一个考生来做分类的话，下面这个图，可以明显看出ChatGPT是典型的文科生，数理化明显较差。
这也符合它是文科生的原因，毕竟作为“通读”整个互联网数据的模型，就像是一个书读了很多的学生，这种学生的特点是博闻强记，知识量大、记忆力强，一般是文科生居多。
可以猜测，ChatGPT的高考分数大概在500分左右，其实并不高，但是要知道，中文数据尤其是这种试卷类数据，ChatGPT应该没有收录太多。而且如果要下切一个模型，搞一个考试GPT，那么基本可以完虐考生，就像当年阿尔法狗完虐围棋高手一样。
这也是“狗屁通”对阿尔法狗的完胜原因，因为一个是高维生物，可以降维打击，低维生物却无法突破自己的天花板。
可以总结出来，ChatGPT的本质是：
“语言”模型（文科生）
大“语言”模型（博士文科生）
二、ChatGPT是怎么炼成博士的？
以一个学生（GPT）的高考之旅，为例子：
前两年，有个学生叫GPT，有点底子，全能100项，啥都会点，但是在垃圾学校里，没啥前途，忧虑起了自己的未来。
1. 转学期
经过一番思索，GPT转学到了新学校——OpenAI。
转校之后，教导主任东风不败挖掘了它的底子，觉得它博而不专、没法适应高考。
于是委派了扫地僧老师，对它进行微调，修剪羽毛、打磨棱角（微调 fine-tuning），让它发挥出语数英的专业考试能力。（注意：仿生）
算法小科普：底子再好，不对路也考不赢人，模型必须微调才能用。
2. 入学期
经过调教后的狗屁通，洗掉了一身的二流子气，看起来像是个标准的学生了，扫地僧老师一上来啥也没教，就发了之前自己做过的几份试卷（但不多）。（few-shot prompt）
问题和答案都有（有监督训练），让它自己看，什么样的才是好的答案。
算法小科普：算法学习，可以不用有名师，但必须有名题，有了标准试题，犹如拿到了武功秘籍。
3. 自学期
看完扫地僧老师的试卷，懵懵懂懂，GPT自己又去看完了图书馆里所有的书和试卷。（自监督学习）
它好书烂书都看，自己也不知道对错。（文本中学习In-context learing）
学了45TB的书（数据），形成了1750亿的知识点（参数）。（大模型）
变成了“小博士鸠摩智”，只觉得有一股强大的气流在脑子里乱窜。
好学生，还是要靠自觉啊，自己监督自己！（注意：仿生）
经过自学之后，这时候基础模型出来了，只有60分，思路很多但也乱。
算法小科普：自学期（预训练），学得越多越好，即Pre-trained，自监督的预训练算法。以往的做法是给大量有监督的数据，这次只需要给出少量示例few-shot， 让模型从文本中直接进行学习（In-context learning），这是有别于以前的做法，经济又有效。
4. 教学期
学完之后，GPT有点膨胀，开始做全国高考卷了，扫地僧老师给它批改，发现它经过囫囵吞枣、虽然满腹经纶、但是胡说八道，简直错漏百出......
扫地僧老师很头疼，不过也只能一点点纠正，对的表扬、错的批评，教育方式很传统，有小红花也有打手板（奖惩模型）。
经过老师的教学，不断循环重复，GPT成绩更好了，小红花贴了一墙壁，打遍校内无敌手。
实际上，教算法，跟教小孩一样，上奖惩，训得服服帖帖的。（注意：仿生）
有了老师调教，这时候它有70分，知道哪个答案更好了。
算法小科普：奖惩模型Reward modle，这里打分指的是，模型对一个问题给出的多个答案，哪个答案更对，老师会进行排序，再给到奖励模型进行打分的训练，这样学习出来的答案更接近标准答案。
5. 高考期
教得差不多了，GPT很有信心了，教导主任也对它充满希望，马上要高考了，特地给它改了个名字，“就叫你ChatGPT了”。
ChatGPT开始高调参加各种联考（面向用户的内测网页），校外的监考老师（用户）通过赞和踩，给了它很多反馈。
ChatGPT也学到了更多高分技巧（怎么答题监考老师才会给高分、才会喜欢）。
RLHF模型，Reinforcement Learning by Human Feedback，通过人类反馈来学习，仿生中的仿生，是取悦。（注意：仿生）
最终，ChatGPT高考成绩接近了满分，高考分数史上最高，打破了记录（这里指图灵测试）。
（注：以上为故事化讲解，简化调整部分步骤，方便理解，不要抬杠。）
6. 总结
总结起来，ChatGPT最大的不同或者说特征：
自学为主，不需要太多监督，In-context learing是非常重要的概念。
先自学后教学，教学以奖惩模型为主，去提高答案排序的质量。
通过反馈再次学习，取悦用户。
更大量的参数，大力出奇迹。
可以看到，仿生思路似乎是AI的正确路径，思考题：
思考题1：AD的路线之争，特斯拉为什么坚持纯视觉方案？会不会是正确的？
思考题2：人形机器人、3D超写实，是不是正确方向？
三、我们能做出ChatGPT吗？
个人观点：不能。
训练成本：因为参数量大，每次训练都需要大量烧钱，据网上说450万美刀/次，王慧文的5000万刀，只够训10次.......另一说，买显卡就要先拿个1亿美刀.......应该说创业机会不大，但是大厂机会还是有的。（反例：数百亿的O2O投入。）
运营成本：据说每次成本0.01美元，按照现在1亿月活，假如月平均10次，那就是每个月1000万刀。（实际数字可能要更大。）
耐心成本：从头开始，我们可能还需要至少3年，长期看不到结果的投入，这在现在没有问题，对于没有指明方向的长期投入，我们会欠缺耐心，但是热度那么高，这个问题并不存在。
不过我们可能会缺少另一种形式的“耐心”，套用某AI从业者的说法：我们的CEO可能在面对首席科学家的“1000亿参数模型3年100亿资金投入”的说法，可能砍上几刀，变成“1500亿参数模型，给你1年时间50亿资金”。（就是个举例。）
这种不尊重科学的放卫星做法，在国内蔚然成风，热度当前，更是不讲实际、大好快上（反例：耐心问题，阿里云坚持亏损投入10年。）
刚好前两天看到一个脉脉动态，如下图，这种甚至连技术工作都是由销售领导的做法，可能就更没戏了。
人才瓶颈：缺的可能不是最顶尖人才，而且顶尖人才里有想法的人。
Meta的杨立昆是AI三驾马车之一，最顶尖的存在，照样没搞出来ChatGPT这种突破性体验的产品，还在各种酸......它不止一次翻车，有空下次再讲一下它。
而对于我们来说，原创算法的顶尖人才缺乏（中国没有出过哪怕一款主流的AI底层算法），有想法的可能更缺乏。
做梦环境：成功背后的辛苦，通用人工智能在6年前（也就是阿尔法狗那年），基本被认为不可能，而OpenAI更是在8年前就启动了，那个时候的很多核心工程师，不止经受3倍薪资的诱惑，而且要经受漫漫没希望的长路里......
这种梦想和做梦的环境，可能在任何国家都是很稀缺的特质和土壤。（这点照样有反例：阿里云王坚和马云的搭档，大家可以了解一下。）
创新和包容文化：有个故事，OpenAI的带头人“奥特曼”也是个不守规矩的人，在给YC投资孵化器打工的时候，它靠着“内幕消息”，YC投啥，它自己在外面的基金就投啥，结果赚了十倍的钱。
它的老板格雷厄姆（写《黑客与画家》的那个人），反倒特别欣赏它的这种出格，这个做法要是在国内可能早就被按死，甚至进局子了。
整体来说，上面每一项可能都有反例，但是所有加起来，可能就无解了。
因此，个人观点，如果说ChatGPT是iPhone，我们能做的就是小米、OV，基本不可能超越。
但是基于国情+抓风口热情+搞应用能力，虽然我们做不了最牛的底层创新，但我们大概率还会和互联网时代一样，创造出最牛的应用。
各行业的垂类第一名，很多可能还都是国内企业......因为，在任何时候，都是场景大于技术。
基于开源或自研的ChatGPT，我们可能还是会有很多全球 NO.1（纯举例，别当真）：
搞股票全世界（未来）最牛ChatGPT：同花顺- i问财
搞保险全世界（未来）最牛ChatGPT：平安- AskBob
搞穿搭全世界（未来）最牛ChatGPT：阿里- 淘宝XX
四、ChatGPT会带来什么影响？
个人观点：
1. “算法参数定律”可能成为下个时代最核心的底层规律。
摩尔定律作为TMT时代的底层定律，驱动了计算机、手机、穿戴、智能家居等设备的数字化，而数字化之后 ，接下来让其智能化的定律是什么，尤其是在摩尔定律摸到了天花板的时候，大家都知道答案是AI。
而AI的底层规律是什么，我们都说算法、算力、数据是AI三要素，但这无法概括和总结规律，那应该是什么呢，个人大胆猜测：算法参数定律。
因为，算法参数，作为三要素沉淀的结果，先进算法、不断提升的算力以及海量和优质的垂类数据，最终驱动了参数的提升，参数量大，基本也能反映智能的程度。
So，how？有一份数据说明，AI算力需求每3-4个月就翻一番，而算法参数在算力和数据的共同驱动下，未来可能会稳定在每十几个月翻一番。
实际上现在还在快速拉升的阶段，基本几个月就能翻一番，没有摸到天花板，连边际效用递减的那条曲线都还没摸到，而参数大量增长，由此产生的“智能”增长，驱动TMT和各行各业的智能化，带来新一波的浪潮。
2. 投资商机：接下来全球一批AI大模型创业者，谁能烧成全球第二不知道，但是应该能烧出一个新的英伟达市值。（注：该分析不构成投资建议）
据说，训练一个千亿级参数量的模型，需要1000张显卡，且是超强算力的那种显卡（A100），这还不算从0到千亿参数的中间过程。加上上面的描述，AI算力需求，每3-4个月就翻一番，比摩尔定律快多了。
3. 情感机器人，《HER》的时代可能也要一起到来了。
前两天看到了一个段子，说有个程序猿男生嫌自己嘴笨，弄了个在线机器人，让它和有好感的对象聊，结果这个女生和AI机器人聊得热火朝天、一聊就是一整夜......
有没有电影《HER》的即视感了？是的，也许这样的时代也要一起到来了。当然，这个人可能不是ChatGPT，ChatGPT是个小博士，大家都知道，博士是不容易有对象的......它也志不在此。
机会可能是Replika的，不过ChatGPT如果要切出来一个小模型，专门做情感模型，也是足够吊打的。
4. 语音行业迎来改变，传统聊天机器人也许死掉或者转型，而以前因为智障而不吃香的语音产品，可能卷土重来，比如智能音箱。
5. 号称已有布局的公司（不点名了），基本是骗子，不是忽悠就是坏。
可能是首席科学家忽悠老板CEO，偷换概念，说我们也有大语言模型之类的.......但其实大语言模型一直就有，比如Bert，但从来没有做到如此突破性的程度，ChatGPT ≠ 大语言模型，或者说大语言模型不足以概括它，这是偷换概念。
当然，也可能CEO没有被骗，只是蹭热度哄抬股价，那就是坏了。二者合一的可能就更普遍了，下瞒上、上瞒韭菜。
6. ChatGPT+Midjourney，一个真正的数智人，可能会产生更大的影响力。
有人说ChatGPT是2G，就是文本、是QQ，抖音是5G，有画面和互动，但如果ChatGPT+Midjourney结合在一起了，有智能有画面，真正的数智人就出现了，这可能是更大的风暴。
具体来说，智能文本+智能图片的复合产品，就是数智人，会解决一些特定领域的痛点。比如：链家在线AI数智人，图文生成指导你怎么选房......淘宝某店铺家居店AI数智人，图文生成指导你沙发摆哪里
BTW，今天的这些AI创新，这也许都在为明天的元宇宙铺路，所以短期内不看好元宇宙，不代表长期不看好。
7. ChatGPT，短期内可能会触发大量AI生意。
一个最强的AI诞生了，站在它的肩膀上，每个垂类行业可能存在大量的赚钱机会（小的那种），比如：
网页摘要GPT插件。（据说ChatGPT for Google卖了一些钱，这个也许也有市场）
都市情感小说GPT。（据说在小城市很有市场，讲家长里短的，如果能做成个数智人，有个AI主播绘声绘色地讲，可能就更好了）
创作者/UP主优化工具GPT。（ChatGPT基于点击量高的标题和文案数据，来训练学习生成好的标题，Dall-E2基于点击量高的图片来训练学习生成头图）
故事机/学习机GPT。（据说有家长用ChatGPT给每个单词编一个故事，让孩子学习，孩子能很快记住）
除了ChatGPT，还有个Midjourney也很值得关注，强烈建议大家去学一下，有网友根据关键词（prompt keyword）做出三体角色照片，比如，可以做为导演的选角参考？
AI克隆主播GPT。（给不愿意露脸或者不上相的主播，或者没法全天候在线的小明星，甚至有一套成熟的工具，可以无研发成本快速投入使用，几十美元买几个软件，做一个小工作坊）
五、三个FAQ
1. 大模型为什么牛/火？
这个问题，或者说这次GPT大语言模型的特征：
自学为主，不需要太多监督，In-context learing是非常重要的概念。这可以节省大量成本和时间，而且理论上网络所有数据都可以学。
以往的深度学习等方法一直比较依赖标注数据，而现实世界中某个具体任务的数据量有限而且标注也有难度，训练数据上不去，深度（层数）也就不上去，效果就出不来了。
此外，算法上的进步也是很大的因素，GPT模型对知识的吸收度更好。
先自学后教学，教学以奖惩模型为主，去提高答案排序的质量。
这其实并不是什么大的创新，在搜索引擎、推荐系统等产品中就有大量应用了，根据用户点击来做动态提权的排序，好多年前就有了。只是ta放在整个ChatGPT的设计中，就很妙了，先让模型自学会答题，再调教答案，再次学习什么是好的答案，这似乎的确是最经济最有效的方法。
通过反馈再次学习，取悦用户。
RLHF的方法，RL(强化学习)是前几年很流行的算法，但是通过人类反馈做强化学习，虽然不是首次应用，但还是在ChatGPT身上取得了首次重大胜利。
对人类的答案倾向性的研究，让AI从用户中做二次学习，就像不止是研究考题，还研究批卷老师，不高分都难了，所以还是那句话，仿生中的仿生，是取悦。但说句题外话，这可能打开了一个潘多拉盒子，可以预测，以后的AI可能会说谎了。
更大量的参数，大力出奇迹。
大模型有更好的体验，可能是因为更大量的参数，模型越大、性能越强，出来的产品甚至比特定任务的专家模型效果更好，而且理论上它还有可以一直无限量扩大，这是开头提到的“算法参数定律”的主要根据之一。
2. 什么是参数？越多越好？
有一些参数是对语言学习的特征抽象，比如句法结构，为什么是两驾飞机，而不是两份飞机，传统上称之为语言学； 。
还有一些参数是对事实的抽象，比如现在的总统是拜登，传统上称之为知识图谱。
从这里可以看出，参数肯定越多越好，因为参数约等于知识。
从体验上来说，知道的多（广度上）可能够了，但知道不够精（深度上）。
这个时候，可能需要堆的是某些垂直领域的数据库，在该领域内把参数做大，这时候考验的是对垂直数据库的争夺和清洗能力。但，参数越多不代表体验越好：吸收度也很重要，尤其是在后期的时候。
虽然ChatGPT到了千亿参数的级别，举个例子：前几天New Bing内测，有人问“詹姆斯打了几场常规赛”，正确答案是1410场，但New Bing的回答是1577场（这是全部的比赛场次的数量）。
也就是说，它区分不了常规赛和总场次的区别，这就是吸收度不够的例子，数据都有，但吸收不够。从这个角度，不要被国内说什么万亿级参数的模型唬到了，质量上很可能一般般。
从准确率等各项指标的提升曲线上看，参数的作用，到后期的时候，不断地堆数据、提升参数量的时候，可能会发现，准确率已经不上升了，或者说是进入边际效用递减的过程了。
这个时候堆数据、堆参数的价值就没那么大了，这可能也是OpenAI当时辟谣要推出万亿级参数模型的原因，说下一代，比这一代，在参数上可能提升不了太多。
大家可能会说，这两个反例，是不是对你前面“算法参数定律”的打脸，不不不，就和这个时代的“摩尔定律”一样，晶体管数量越多，手机体验真的有变得更好吗？
它不是唯一变量，但不影响它成为这个时代的底层定律。
3. ChatGPT的瓶颈或者说下一步是啥？
主要的问题，就是大家都在说的：1. 没实时知识；2.有些内容/事实瞎编；3. 生成的答案不稳定。但这些问题都不是不可解的。
1已经通过和微软Bing的结合解决了，2和3可以参考下图，实际上这些问题一直在优化，相信下一代能优化得更好。
最核心的瓶颈可能是，它没有想法，或者高级点的词——意识！
它现在还是个没有原创能力的知识博士，做不了真正有想法、有创造力的作品。
比如它设计不出真正有独创性的界面交互设计、它提不出真正有影响的独创语音设计.......当然这有好有坏，有了意识很可怕，但有了意识才是真的人，才能做出真正有质量的东西。
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