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祛魅ChatGPT：做AI，必须先做“时间的朋友”

再给AI一点时间。

来源|AI蓝媒汇

ID:lanmeih001

2023年，ChatGPT的横空出世一夜惊醒了太多人——这代AI产品，有着不输人类的信息处理能力和逻辑推理能力，像是会思考也有判断的一个生命体。

但热度背后，仍有争论。

有的人认为，ChatGPT是AI领域的一次特别厉害的创新产品，认为其真的非常智能。比如很多人训练ChatGPT后，发现ChatGPT会写诗，会写PPT，还会写代码，认为ChatGPT技术将会取代不少人的工作。

但也有人认为，ChatGPT从底层技术上，并没有什么创新。表面看上去很惊艳，实际上就是深度学习的一个小拓展，是应用层面的一个破局。

即便如此，大厂、资本、创业者不会错过这个风口。

百度马上官宣类ChatGPT项目“文心一言”将于三月份面世；阿里达摩学院里的工程师也表示“正在开发类似ChatGPT的对话机器人”，字节、京东等大厂同步跟进，都宣称将打造属于自己的“中国版ChatGPT”；王慧文，原美团的二号人物，王兴的好兄弟，拿出5000万美金在朋友圈高调组队，同样试图复制“中国版OpenAI”（ChatGPT母公司）。

2023年，创投圈第一风口也就这样诞生了。

市场上也开始讨论ChatGPT的商业想象空间，曾经遇冷的AI赛道又是否能借ChatGPT的风口再度火热。

2月22日，AI蓝媒汇（ID：lanmeih001）与Telstra Ventures战略投后管理人Maggie、知微研究院秘书长于永添博士展开了一场对话，分别从技术与投资的视角祛魅ChatGPT，探讨这个科技圈的新神话，究竟是AI新大饼，还是技术大革命。

Telstra Ventures战略投后管理人Maggie

知微研究院秘书长于永添博士

以下是访谈实录。

“ChatGPT：数据训练的量变到质变”

知微研究院秘书长 于永添博士：

从技术上看，ChatGPT的底层模型并非一种很新奇的创世之作，而是原初模型经过一代又一代数据的雕刻和算力的积累，最终水到渠成的产物。

从模型的创新性角度来讲，从Transformer到GPT1的背后，是大规模训练带来的量变到质变，Transformer的模型接入了大规模训练的逻辑中。

当前的ChatGPT实际上是GPT3.5。而从GPT1到2、3，再到现在的ChatGPT也就是GPT3.5，技术的迭代就是数据的积累和反复调优。

我们所接触到的ChatGPT，无外乎是在之前GPT的基础上，引入了rlhf人工反馈技术，相当于内置一个无限趋近于人的逻辑系统在中间层调优，调优后再输出结果，它的背后的技术，国内外AI企业这几年一直在做，所以ChatGPT的架构可以说非常先进，但不是颠覆性的，而是AI行业通过时间、数据积累调优的结果。

“快速复制ChatGPT的成本以及技术难度”

知微研究院秘书长 于永添博士：

简单来说，ChatGPT可以被拆分为算法、算力以及数据几个核心。算法层面国内的人才是不缺的，现阶段像哈工大和清华等类似的实验室也都完全能做。

算法早就有了，现阶段缺的是算力跟数据。

这两个部分是重点也是难点：算力和数据都需要大量的成本去做铺垫跟积累，并不是单纯砸钱、招人就能完成。

而这，也能解释为什么国内大厂有意愿，也有能力，迅速跟进类似的产品，但并不一定要争这个“首发”：AI看似技术先行，但实际上更先行的是成本。

前面我们提到了国内技术环境不缺人才和初始算法，缺的是算力和足够的时间，这背后都是成本——数据是成本，时间也是成本。

我们在讨论ChatGPT有多神奇的时候，不能忽略微软在19年到22年时间就已经砸了十个亿美金进去。

对于目前国内的大厂来说，算法已有，迅速跟进，目前的问题是如何复现这么大规模的一个预训练模型：ChatGPT的产生，需要大量相应的真实数据。OpenAI在人力成本低的地区，有专门的一个标注团队，专门人工标注数据，给大规模训练提供真实养料。

这些事情需要时间，需要积累，不是说我今天我砸了100亿进去明天就把数据全都标记完成的。所以，快速复现ChatGPT这件事情可能会有点夸张，但朝这个方向不断积累，并不代表说我们不能最终超越。对于AI，我们要有耐心，做时间的朋友。

“投资AI要接受长期主义”

Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie：

OpenAI推出的ChatGPT带给国内AI行业的启发，除了技术领域外，实际上也有很大一部分来自其融资模式。

阅读过相关报道后不难发现，OpenAI在起步阶段就设立了一个长期主义的融资分红模式：不同阶段有不同的回报机制，尽可能避免了资本快速套现。

这个融资模式严格意义上来说并不是一种创新，国内外有很多项目其实用过类似的案例，只不过曝光度和影响力没有达到这次OpenAI的水平。

这个模式真正的先进性在于它把“话语权”还给了AI公司。众所周知AI前期需要大量投入，算力、人力、基建，以满足研发试错需求，而通过和微软的合作，OpenAI不仅拿到了满足要求的研发经费，还拿到了微软背后重要的一些数据资源，算力和资本的结合成就了一个良好的技术开发环境，有大厂背书有资金和数据的支持，ChatGPT才最终得以一个完成度较高的状态惊喜世人。

这种各取所需、创业者和资本相辅相成的融资模式无疑是值得肯定的。

“AI投资的起伏与ChatGPT风口”

Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie：

由于技术的复杂性和不可预计性，外界对AI领域的认知往往需要一个长期主义的过程，这也就是为什么AI的风口总是突然出现，却总是渐渐消失：如果一个项目在投资人眼中不是长期和持续性的，那这个项目自然没有继续跟随的必要。我们看重的是长期和持续性能创造这种价值的，而不是那种短期的，但长线若仍没有上升趋势，那无疑会出现行业所谓的“冷静期”。

在这种技术和耐心的迂回中，我们经常能看到很多创业者加入或离开。而对于VC来说，极有可能接下来会有很多类似ChatGPT的项目冒出来需要看需要谈。只不过，在当前这种不确定性较多的经济环境下，VC一定还是希望去找稳定的项目，找真正有长期价值的项目。

“ChatGPT是否会取代人类”

知微研究院秘书长 于永添博士：从技术层面来讲的话，我觉得在人工智能这个领域当中分为强人工智能和弱人工智能。

那么对于现在所有的研究来讲，其实都集中于弱人工智能，在这个领域当中我觉得不存在AI去替代人类这么一种可能，因为从很多关键的算法跟节点当中的时候，就已经在某种程度上去做了规避，它的一切是需要围绕着人的想法去不断的去进化，它相当于是帮人去做很多层面的事儿。

Telstra Ventures 战略投后管理人 Maggie：首先就是AI或者是我一直都认为科技是赋能于我们人类的，我们之所以去投入到科技，是为了让我们生活得更好，能做事做得更好一些。

看待AI不需要去有一种排斥心理，它其实能帮助人们去提高这种输出率和生产创造力，省了一定的这种时间的投入。现在AI真的是一定程度可以去实现替代的，有可能就会替代某一些基础性的工作。

对于做基础性工作的，我们可能就需要去提升自己的一些技术，而提升这些技术，其实更多的是发挥我们本来我们人类的智慧，做一些更富有创造性的事情。

结语

站在应用层面，ChatGPT无疑给2023年的AI圈、科技圈带来一个迷人的片头，将科技赋能人类逻辑后生成的“智能”，带给人们太多的想象空间。

对于国内大厂来说，ChatGPT的爆火给行业带来了一个比较成熟且优质的产品形态模式：整合现有的积淀，再去跟进，是一个更具“性价比”的选择。

资本对于AI赛道，或者前沿技术等领域的热情也一直都在，相信好的技术永远不缺资本的青睐，给AI一点时间，坚定长期主义。

技术改造世界，AI造福人类，这一次可能就是从ChatGPT开始。

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