周鴻祎談ChatGPT：六大觀點(diǎn)、四大挑戰(zhàn)、兩大預(yù)測(cè)、一大戰(zhàn)略

分享關(guān)于人工智能大語(yǔ)言模型的幾個(gè)觀點(diǎn)。GPT就是人工智能大語(yǔ)言模型的代表，不知道在座諸位用沒(méi)用過(guò)。如果沒(méi)用過(guò)，建議大家一定要用一下，不要老是道聽(tīng)途說(shuō)。得到請(qǐng)?jiān)俣嗟睦蠋焷?lái)講，我們把饅頭嚼一遍，告訴你饅頭如何好吃，這對(duì)你是沒(méi)有意義的。不管你是喜歡GPT還是不喜歡GPT，都要自己用一用。

網(wǎng)上有一個(gè)段子很有意思，說(shuō)很多人拼命找GPT的缺點(diǎn)和毛病，也有很多人在證明GPT無(wú)所不能。對(duì)GPT有很多不一樣的觀點(diǎn)，我覺(jué)得這是好事，觀點(diǎn)一致就不對(duì)了。正因?yàn)閷?duì)同一件事，有人認(rèn)為是無(wú)足輕重的噪音，有人認(rèn)為是噪音之下隱藏的未來(lái)新時(shí)代的信號(hào)，大家就會(huì)采取不同的動(dòng)作。

我今天不講技術(shù)，我是從產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)和社會(huì)這幾個(gè)角度，分享我的幾個(gè)觀點(diǎn)和我對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的幾個(gè)判斷。

先給大家看一看，我找AIGC以文生圖制作了幾張我的畫(huà)像，大家看看哪一個(gè)最像我呢？

我看都是經(jīng)過(guò)了美化，其實(shí)開(kāi)始一點(diǎn)不像，后來(lái)把我的照片輸入進(jìn)去以后才有點(diǎn)像，這里抓住了我愛(ài)穿紅衣服的顯著特征。我跟得到的同學(xué)們解釋一下，為什么我喜歡穿紅衣服。因?yàn)槲业拿挚偸潜唤绣e(cuò)，很多人叫我周鴻偉，實(shí)際我的名字叫周鴻祎（yī）。我穿紅衣服是給大家一個(gè)暗示， 是鴻祎（yī）而不是鴻偉。

用GPT寫(xiě)開(kāi)場(chǎng)白和發(fā)言稿已經(jīng)是流行趨勢(shì)。我本來(lái)想用GPT寫(xiě)這次演講稿，后來(lái)被嚴(yán)詞拒絕。這也是我最后一次以真人的身份給大家做演講，我以后也準(zhǔn)備弄一個(gè)數(shù)字人分身，掛上大模型的靈魂，這樣我可以一晚上開(kāi)三五場(chǎng)直播都沒(méi)有問(wèn)題，現(xiàn)在確實(shí)忙不過(guò)來(lái)。

六 大 觀 點(diǎn)

觀點(diǎn)一

ChatGPT為什么能“成功”？

下面我分享第一個(gè)觀點(diǎn)，GPT為什么這么成功。人們往往只盯著它的技術(shù)特點(diǎn)，但在這之前，包括GPT-3.0、GPT-3.5的發(fā)布，遠(yuǎn)不如ChatGPT影響這么大。我認(rèn)為有幾個(gè)原因。

第一，搞GPT這幫人走對(duì)了一個(gè)技術(shù)路線。我把這個(gè)技術(shù)路線叫“四大一強(qiáng)”，就是用大算力往里灌入大數(shù)據(jù)，加上大量人工標(biāo)注的能力訓(xùn)練，再加上大型的算法，最后做出來(lái)一個(gè)大模型。GPT這個(gè)Transformer模型應(yīng)該是谷歌開(kāi)源的。

全世界除了GPT這幫人，包括國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)高科技公司都點(diǎn)錯(cuò)了科技樹(shù)。大家都在用大語(yǔ)言模型在改善自己的廣告點(diǎn)擊率，在提升自己的內(nèi)容推薦算法。沒(méi)有人想過(guò)，如果把人類(lèi)所有用語(yǔ)言文字表達(dá)的知識(shí)都灌進(jìn)去，做一個(gè)超過(guò)幾百億參數(shù)的模型，會(huì)出現(xiàn)什么效果。這叫暴力美學(xué)，或者叫大力出奇跡，沒(méi)想到取得了效果。

這也是為什么，中國(guó)這么多公司在4月份輪流發(fā)布自己的類(lèi)似大語(yǔ)言模型的產(chǎn)品。要感謝OpenAI，實(shí)際上是人家把方向探明了，把技術(shù)路線給明確了，剩下的工作比較容易一些。

我今天不想過(guò)多說(shuō)技術(shù)上的成功，因?yàn)楹芏嗉夹g(shù)也不是OpenAI的原創(chuàng)，而是OpenAI做了一個(gè)組合式的創(chuàng)新。我想談的是這個(gè)技術(shù)它為什么這么火。

有很多人問(wèn)我，GPT一出來(lái)，為什么Web3.0就不熱了，為什么元宇宙好像黯然失色，到底Web3.0和元宇宙還有沒(méi)有機(jī)會(huì)。Web3.0和元宇宙兩個(gè)概念很好，人工智能的概念也很好。但一個(gè)東西概念再好，最后能不能成功，要取決于它能不能破圈。

所謂破圈或者出圈，就是它能不能讓我們每個(gè)普通人感覺(jué)到它的影響力。對(duì)普通人來(lái)說(shuō)，我們不關(guān)心技術(shù)，我們也不關(guān)心后臺(tái)那些復(fù)雜的算法和模型，我們就關(guān)心你能怎么改變我的生活方式和工作方式。

之前我到新加坡去，遇到了很多Web3.0的創(chuàng)業(yè)者。我還是很喜歡Web3.0這個(gè)概念，但Web3.0的創(chuàng)業(yè)者像原教旨主義者一樣，把我當(dāng)做古典互聯(lián)網(wǎng)主義者進(jìn)行批判，認(rèn)為我理解不了他們的獨(dú)特商業(yè)模式和創(chuàng)新模式。我也爭(zhēng)論不過(guò)他們。

但我有一個(gè)非常樸素的理念，我覺(jué)得用戶不管你是不是去中心化，用戶也不管你用什么樣的Line1、Line2的技術(shù)，用戶也不管你是不是區(qū)塊鏈，用戶就問(wèn)一個(gè)問(wèn)題：你解決了我什么痛點(diǎn)，滿足了我什么剛需。

任何一個(gè)號(hào)稱偉大的事情，它來(lái)的時(shí)候，并不是你自己給它打什么樣的標(biāo)簽，給它冠以什么樣的概念，它就一定能成功。事實(shí)上，當(dāng)年元宇宙和Web3.0的概念比今天的大語(yǔ)言模型要熱很多。大語(yǔ)言模型也是到了ChatGPT才破圈成功，在之前版本發(fā)布的時(shí)候，也還是只有一小撮人感興趣。

我仔細(xì)研究了這個(gè)現(xiàn)象。這讓我想起當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)1.0的時(shí)候，我們最早用電子郵件的時(shí)候，突然感覺(jué)天涯若比鄰，發(fā)一封郵件一秒寄到，而且不要錢(qián)，不需要再買(mǎi)郵票了。很多人第一次用ICQ或QQ跟遠(yuǎn)方朋友聊天的時(shí)候，你不熟悉它的技術(shù)，但你會(huì)覺(jué)得生活變得非常方便。

包括搜索引擎，很多人第一次用的時(shí)候，感覺(jué)天下所有的圖書(shū)館都對(duì)你開(kāi)放，所有資料都是免費(fèi)的，覺(jué)得打開(kāi)了知識(shí)的寶藏。

所以說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)今天可以成為變革的力量，就像個(gè)人電腦一樣，它不是因?yàn)橐粋€(gè)概念而成功，而是它真正讓我們每個(gè)人找到了一種場(chǎng)景。

在這個(gè)場(chǎng)景里，過(guò)去很復(fù)雜很費(fèi)錢(qián)才能得到的服務(wù)，現(xiàn)在很容易得到。過(guò)去很麻煩的任務(wù)，今天可以很容易地完成。這樣的產(chǎn)品和技術(shù)才是有生命力的。

迄今為止，無(wú)論Web3.0、區(qū)塊鏈還是元宇宙，大都還是圈內(nèi)的人在熱捧，不斷在推動(dòng)。我很看好元宇宙，但如果沒(méi)有人工智能的靈魂，元宇宙可能就是一個(gè)界面，是一個(gè)空殼子。今天加上人工智能大語(yǔ)言模型的靈魂，元宇宙會(huì)絕地重啟。當(dāng)然，前提一定是，要讓普通人感受到你對(duì)它有所改變。

普通老百姓不會(huì)在乎概念，也不會(huì)在乎大詞，更不會(huì)因?yàn)槟愕睦砟罹唾I(mǎi)單。我經(jīng)常舉一個(gè)例子：就像我們到飯館吃飯，可能是因?yàn)樗娘埡贸?，也可能是東西便宜，或者是有特色菜，也可能因?yàn)槟硞€(gè)服務(wù)員長(zhǎng)得好看，你有很多原因。但你絕對(duì)不會(huì)因?yàn)檫@個(gè)飯館老板有著Web3.0的去中心化的理論、有著O2O的做菜思想，去吃它很難吃的菜。

我們想想這一次的ChatGPT，實(shí)際上背后是一場(chǎng)工業(yè)革命級(jí)的巨大技術(shù)進(jìn)步。我也會(huì)說(shuō)大詞，這是“強(qiáng)人工智能”，甚至是“超級(jí)人工智能”的起點(diǎn)。但是，它把自己偽裝成了一個(gè)聊天機(jī)器人，或者一個(gè)新一代搜索引擎，把GPT大腦藏在云端。

我們普通人只要有一個(gè)瀏覽器，登錄一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，申請(qǐng)一個(gè)賬號(hào)，只要會(huì)聊微信、會(huì)用搜索，就能夠直接使用GPT，問(wèn)它什么問(wèn)題都問(wèn)不倒。它還有寫(xiě)報(bào)告、寫(xiě)公文等各種實(shí)用的功能，對(duì)上班族和很多小企業(yè)老板來(lái)說(shuō)，人工智能從來(lái)沒(méi)有離你這么近過(guò)。

在ChatGPT出來(lái)之前，雖然這個(gè)概念很熱，但普通人還是覺(jué)得這個(gè)東西離自己很遠(yuǎn)。提起人工智能，剛剛我問(wèn)羅振宇，他也覺(jué)得很頭疼，是不是需要收集什么數(shù)據(jù)，需要建什么模型，需要怎么訓(xùn)練，需要找什么樣的科學(xué)家。

但是，有了ChatGPT不一樣了，只要申請(qǐng)一個(gè)賬號(hào)給自己的員工用，從員工到老板，整個(gè)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)效率可以提升；從文案到美工，大家都能找到能夠提高效率的工作方式。這是ChatGPT真正成功的地方。

回過(guò)頭來(lái)，我建議在座的很多想創(chuàng)業(yè)的人，如果你今天是在做元宇宙產(chǎn)品或者是做Web3.0產(chǎn)品，應(yīng)該從ChatGPT的成功里汲取經(jīng)驗(yàn)，除了技術(shù)上成功的根基，我們一定要牢記最終用戶能感知的就是產(chǎn)品體驗(yàn)，就是場(chǎng)景化的功能，你能不能幫他解決實(shí)際問(wèn)題。

當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)并沒(méi)有大張旗鼓打著革命的旗號(hào)來(lái)。剛開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)和個(gè)人電腦都被當(dāng)成青年人的玩具，當(dāng)成無(wú)足輕重的東西，很多成功的生意人看不上。但它確實(shí)改變了我們每個(gè)人的工作和生活方式，所以它受到了用戶的歡迎和追捧；有更多人追捧使用這個(gè)產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品就會(huì)形成勢(shì)不可當(dāng)?shù)耐?。這種威力，比你自己打造一個(gè)高大上的“大詞”的概念要有力得多。

此外，我還想強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)，ChatGPT的成功，得益于微軟和OpenAI產(chǎn)研合作的模式創(chuàng)新。如果只有產(chǎn)業(yè)公司，可能就缺乏OpenAI科學(xué)家長(zhǎng)期主義的理想，大家就會(huì)比較現(xiàn)實(shí)，可能沒(méi)有人想到大模型編碼在處理人類(lèi)所有的知識(shí)這條路上可以走得更遠(yuǎn)。

但是，反過(guò)來(lái)，如果只有OpenAI，就像谷歌今天干的一樣，不斷發(fā)論文是沒(méi)有意義的。因?yàn)檎撐暮图夹g(shù)如果不能跟用戶的場(chǎng)景相結(jié)合，也是不能成功的。所以微軟和OpenAI有非常好的分工，微軟在自己的產(chǎn)品里綁上OpenAI的服務(wù)，讓OpenAI的服務(wù)真正實(shí)現(xiàn)工程化、場(chǎng)景化、產(chǎn)品化和商業(yè)化。

國(guó)內(nèi)很多公司都在闖入大模型領(lǐng)域，千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋。但我覺(jué)得，做一個(gè)大模型的原型是容易的，但要達(dá)到GPT-4甚至是GPT-5的高度是需要花時(shí)間的。我們?nèi)绾谓梃b微軟和OpenAI的合作模式？有哪些高校、實(shí)驗(yàn)室或者創(chuàng)業(yè)公司可以扮演OpenAI的角色？有哪些產(chǎn)業(yè)公司可以扮演微軟的角色？

特別是現(xiàn)在，GPT的很多核心技術(shù)已經(jīng)開(kāi)源了，基本上科技公司人手一個(gè)GPT大模型。如果用核武器擴(kuò)散來(lái)比喻，GPT已經(jīng)不是獨(dú)門(mén)秘籍，大家手里都有這個(gè)武器。

所以，最關(guān)鍵的已經(jīng)不是你擁有大模型的技術(shù)，而是如何借鑒微軟和OpenAI的合作模式，如何能夠拿到更好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，如何實(shí)現(xiàn)更好的工程化的訓(xùn)練方法，以及，如何找到更好的用戶場(chǎng)景，能夠使用你的大模型。

是騾子是馬要拉出來(lái)溜溜，通過(guò)用戶的使用、用戶的反饋來(lái)推動(dòng)技術(shù)飛輪。如果你三個(gè)月前第一次用ChatGPT，感受到了它當(dāng)時(shí)的能力，過(guò)了三個(gè)月，現(xiàn)在你再用，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，正因?yàn)槲④泿?lái)巨大的用戶場(chǎng)景，很多用戶在使用中不斷反饋，現(xiàn)在GPT的能力比三個(gè)月前又有了很大的進(jìn)步。

所以，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，搞大語(yǔ)言模型肯定不是關(guān)起門(mén)來(lái)搞科研、閉門(mén)造車(chē)，要學(xué)會(huì)和行業(yè)里有場(chǎng)景、有入口的公司來(lái)合作，通過(guò)用戶的試用和反饋來(lái)改進(jìn)技術(shù)。

觀點(diǎn)二

GPT已經(jīng)擁有真正的人工智能

接下來(lái)，我談一個(gè)容易跟別人產(chǎn)生爭(zhēng)論的觀點(diǎn)。關(guān)于GPT究竟是不是真正的人工智能，現(xiàn)在有兩種非常鮮明的觀點(diǎn)。

一種是智能派，認(rèn)為GPT是強(qiáng)人工智能，能夠通過(guò)圖靈實(shí)驗(yàn)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了真正的不亞于人的能力。

另一派認(rèn)為，GPT不過(guò)是用大數(shù)據(jù)概率統(tǒng)計(jì)的機(jī)器模型，不算是真正的智能。他們覺(jué)得，GPT雖然能夠編出很多句子，雖然能夠?qū)懳恼?，回答很多?wèn)題，但是很多問(wèn)題還經(jīng)常犯錯(cuò)，GPT并不能做到真正的理解。

GPT究竟是不是真正的人工智能？我的觀點(diǎn)不一定對(duì)，但我要保持觀點(diǎn)鮮明，也歡迎大家來(lái)拋磚。我認(rèn)為它是真正的人工智能。

GPT跟搜索引擎有本質(zhì)的區(qū)別。搜索引擎并不智能，你搜索資料，網(wǎng)上有就是有，沒(méi)有就是沒(méi)有，不會(huì)無(wú)中生有。而GPT是越戰(zhàn)越勇的風(fēng)格，你給它輸入越多，它給的反饋就越多。你問(wèn)的問(wèn)題越深刻、越有批判性，它給你的答案就越好。

如果你只把它當(dāng)一個(gè)搜索引擎，輸入幾個(gè)簡(jiǎn)單的詞匯，你也得不到好的結(jié)果。GPT對(duì)用戶也是有挑剔的。就像梅西哪一年獲得世界杯冠軍，這種事實(shí)性的問(wèn)題，用搜索引擎就可以。GPT回答出來(lái)，不會(huì)讓人覺(jué)得驚奇。事實(shí)上，它現(xiàn)在已經(jīng)可以回答很多復(fù)雜推理的問(wèn)題。

微軟有一份100多頁(yè)的詳細(xì)調(diào)研報(bào)告，我仔細(xì)地從頭看到尾。微軟對(duì)GPT進(jìn)行了仔細(xì)測(cè)試，他們精心準(zhǔn)備了很多問(wèn)題，這些問(wèn)題都不是直接在網(wǎng)上能搜到答案的，都需要有知識(shí)的儲(chǔ)備和推理能力，甚至這個(gè)推理能力不是一步推理，要經(jīng)過(guò)多步推理才能有答案。這些網(wǎng)上搜不到答案的問(wèn)題，GPT能回答，更說(shuō)明它有真正的智能。

事實(shí)上，我更愿意把GPT叫作“大腦”，是人類(lèi)在人工智能上巨大的突破，是人類(lèi)第一次把所有的知識(shí)灌到“大腦”里，實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)對(duì)整個(gè)知識(shí)的編碼、存儲(chǔ)和推理的準(zhǔn)備。這個(gè)能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于過(guò)去我們所說(shuō)的搜索引擎、知識(shí)庫(kù)和知識(shí)圖譜。

現(xiàn)在的搜索引擎，不符合大腦里這種復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的存儲(chǔ)方式，它不會(huì)引發(fā)聯(lián)想，不能產(chǎn)生語(yǔ)義的通感。

GPT對(duì)這個(gè)世界有了基本的常識(shí)和認(rèn)知。做GPT的人有一個(gè)理念已經(jīng)被驗(yàn)證：我們?nèi)祟?lèi)的所有知識(shí)都是拿文字來(lái)進(jìn)行編碼，當(dāng)我們把所有的用語(yǔ)言文字進(jìn)行編碼的這些知識(shí)灌進(jìn)去之后，就解決了人工智能有史以來(lái)最大的問(wèn)題——人工智能終于可以理解我們這個(gè)世界，它對(duì)這個(gè)世界有了基本的常識(shí)和認(rèn)知。

維特根斯坦說(shuō)過(guò)，凡是人類(lèi)無(wú)法討論的事物，人類(lèi)就無(wú)法理解。這句話可以引申一下，凡是人類(lèi)無(wú)法用語(yǔ)言表達(dá)的，人類(lèi)就無(wú)法理解。所以，人類(lèi)如何定義理解？實(shí)際上，語(yǔ)言和文字是理解的邊界。

反過(guò)來(lái)講，一臺(tái)基于芯片和軟件運(yùn)作的機(jī)器，即使這跟我們大腦工作的物理原理不太一樣，但當(dāng)它可以準(zhǔn)確地理解我們說(shuō)的每一句話，而且用準(zhǔn)確的語(yǔ)言描述出來(lái)，為什么說(shuō)這不是理解呢？為什么我們?nèi)祟?lèi)的理解要被定義得特別尊貴，我覺(jué)得這是沒(méi)有道理的。

我曾經(jīng)舉過(guò)一個(gè)例子，人類(lèi)一直想模仿鳥(niǎo)類(lèi)飛起來(lái)，但迄今為止，人類(lèi)成功的飛行器沒(méi)有一個(gè)是像鳥(niǎo)一樣撲扇著翅膀飛的。人類(lèi)了解了空氣動(dòng)力學(xué)以后，研究出現(xiàn)代化的飛機(jī)是利用浮力的原理，比鳥(niǎo)飛得快、飛得高，但原理跟鳥(niǎo)撲扇翅膀確實(shí)不一樣。

我們不能說(shuō)，只有像鳥(niǎo)一樣撲扇翅膀的飛行才是正規(guī)的飛行，人類(lèi)的飛行器不撲扇翅膀就不是正規(guī)的飛行，就不能被定義成飛行。這個(gè)道理是一樣的。

觀點(diǎn)三

GPT-4 已經(jīng)是世界上最聰明的“人”

從20世紀(jì)70年代開(kāi)始，人類(lèi)研發(fā)人工智能到現(xiàn)在，已經(jīng)有50年的歷史。我們聽(tīng)人工智能這個(gè)概念也已經(jīng)炒了30年。我認(rèn)為，很多人不相信人工智能實(shí)現(xiàn)了真正的突破，還是有歷史包袱。

原來(lái)的人工智能有兩個(gè)最大的缺點(diǎn)，以前一個(gè)人工智能只能解決一個(gè)問(wèn)題。AlphaGo下圍棋很厲害，但它不能人臉識(shí)別。人臉識(shí)別的人工智能可以在蕓蕓眾生中，快速把我識(shí)別出來(lái)，但它不能跟我對(duì)話。所以，原來(lái)的人工智能叫垂直人工智能。

二是原來(lái)的人工智能沒(méi)有人類(lèi)所有的知識(shí)，無(wú)法理解我們這個(gè)世界。用智能音箱的人會(huì)發(fā)現(xiàn)，你跟它多聊兩句就聊不下去了，這哪里是人工智能，簡(jiǎn)直是人工智障。這是傳統(tǒng)人工智能最大的問(wèn)題，它沒(méi)有我們?nèi)祟?lèi)所有的知識(shí)，很多詞聽(tīng)不懂，沒(méi)有人類(lèi)的智力，它就無(wú)法理解我們這個(gè)世界。

比如，我到北京市大望路溫特萊中心羅振宇開(kāi)的公司得到App來(lái)做直播。這句話就隱含了特別多先驗(yàn)的知識(shí)。如果一個(gè)機(jī)器、一個(gè)人工智能對(duì)這些不能理解，它基本就是智障的概念。所以，在GPT之前的人工智能，我定義為弱人工智能、垂直人工智能，或者叫人工智障。

ChatGPT恰恰在這些方面實(shí)現(xiàn)了突破，我認(rèn)為它已經(jīng)是“通用人工智能”。這不僅是說(shuō)GPT能夠解決很多問(wèn)題，而且意味著大語(yǔ)言模型這個(gè)技術(shù)，在解決未來(lái)很多問(wèn)題的時(shí)候都有普適性。它不僅能解決自然語(yǔ)言理解的問(wèn)題，閱讀理解、寫(xiě)作、知識(shí)問(wèn)答，這些問(wèn)題過(guò)去需要做很多碎片化的小模型，現(xiàn)在全都被統(tǒng)一在一個(gè)對(duì)話框后面。

GPT把人類(lèi)的海量知識(shí)進(jìn)行了理解，理解以后進(jìn)行了編碼和存儲(chǔ)。這個(gè)突破是史無(wú)前例的。我認(rèn)為，它對(duì)這個(gè)世界的認(rèn)知，超越了我們每一個(gè)普通人。

所以，你跟它對(duì)話，它能夠?qū)Υ鹑缌?。你說(shuō)的每一句話、每一個(gè)詞，它都能聽(tīng)明白這個(gè)詞是什么意思，這個(gè)詞背后有什么關(guān)聯(lián)，甚至有些梗，有些背后邏輯推理的東西，它都能夠融會(huì)貫通。所以，我們稱為“通用人工智能”。當(dāng)然，我更愿意叫它強(qiáng)人工智能。

GPT-4，甚至可以模擬蘇格拉底的教學(xué)方式。如果告訴GPT，讓它用蘇格拉底的方式來(lái)回答問(wèn)題。你問(wèn)它問(wèn)題，它不會(huì)告訴你答案，而是反問(wèn)你問(wèn)題，用來(lái)啟發(fā)你的思路，分成多步問(wèn)答，帶著你找到答案。

GPT-4的能力非常強(qiáng)，不需要我來(lái)證明。因?yàn)镺penAI讓它通過(guò)了無(wú)數(shù)的考試，律師考試、微軟和谷歌的面試、醫(yī)生的考試、生物學(xué)的考試等等。

如果把GPT-4融會(huì)貫通的知識(shí)用書(shū)來(lái)做比喻，用單詞的數(shù)量來(lái)算，大概的估計(jì)相當(dāng)于有4000萬(wàn)本書(shū)被灌到了GPT的大腦里。人類(lèi)大概一共出了1億種書(shū)。人生不過(guò)100年，一個(gè)人一輩子最多也就讀大概1萬(wàn)本書(shū)。但是，GPT被灌入的知識(shí)大概有4000萬(wàn)本書(shū)，關(guān)鍵是它過(guò)目不忘，還能融會(huì)貫通。

GPT跟我們?nèi)四X的工作原理不一樣。人腦為了節(jié)能，很多區(qū)域不會(huì)被調(diào)動(dòng)，有些事在記憶里，讀過(guò)就會(huì)忘掉。對(duì)GPT來(lái)說(shuō)，不存在這回事，你可以想像它的超常智力，它已經(jīng)是世界上最聰明的“人”。

盡管很多人今天在看GPT的缺點(diǎn)。我覺(jué)得凡是站在過(guò)去看現(xiàn)在，還沉浸在過(guò)去里的人，他看新鮮事物永遠(yuǎn)只看到缺點(diǎn)。你們家剛生一個(gè)小娃娃，連走路都不會(huì)走，連說(shuō)話都不會(huì)說(shuō)，你為什么要對(duì)他很有信心呢？因?yàn)槟銏?jiān)信，他未來(lái)會(huì)發(fā)展。一個(gè)人要經(jīng)過(guò)十八年才能從牙牙學(xué)語(yǔ)的小嬰兒變成青年才俊，但GPT的進(jìn)步不是這樣。

人工智能從20世紀(jì)70年代到21世紀(jì)20年代，用了50年，基本上是在很平緩的水平線上緩慢地進(jìn)步。但是，今天到了強(qiáng)人工智能的拐點(diǎn)，甚至我認(rèn)為到了超級(jí)人工智能的拐點(diǎn)。超級(jí)人工智能也就意味著計(jì)算機(jī)的能力、電腦的能力會(huì)超過(guò)人類(lèi)的平均水平或者普通水平。

它下面的進(jìn)化會(huì)像摩爾定律一樣，是指數(shù)級(jí)的。今天你看到的只是GPT-4，GPT-5在路上，未來(lái)還會(huì)有GPT-6、GPT-8、GPT-10……我認(rèn)為，整個(gè)的進(jìn)化速度會(huì)非?？?。就像AlphaGo和AphaZero，自己左右手下棋，一天可以下一萬(wàn)盤(pán)棋。這個(gè)進(jìn)化和學(xué)習(xí)的速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)的學(xué)習(xí)速度。

GPT為了出圈，為了破圈，把自己特別牛的知識(shí)大腦的能力藏在了云端，藏在了微軟給它打造的超級(jí)電腦中心里面。它在前端把自己特別有親和力的一面，以SaaS化軟件服務(wù)的方式，偽裝成聊天機(jī)器人。

很多人調(diào)戲它，覺(jué)得很有意思，問(wèn)它腦筋急轉(zhuǎn)彎的問(wèn)題，還有人把它當(dāng)成新一代的搜索引擎去用，覺(jué)得它的理解力可以做語(yǔ)義搜索，可以搜到更準(zhǔn)確、更全面的答案。但是，這些東西都只是它能力的一小部分。它不是玩具，它代表了人工智能新時(shí)代的來(lái)臨。

我非常反對(duì)有些“磚家”，他們老是貶低GPT。其實(shí)要理解GPT沒(méi)有那么復(fù)雜，學(xué)過(guò)系統(tǒng)論的同學(xué)就知道，系統(tǒng)從混沌到有序，當(dāng)它復(fù)雜到一定程度的時(shí)候，從量變到質(zhì)變，在混沌中就產(chǎn)生了涌現(xiàn)，就產(chǎn)生了很多超出我們預(yù)料的功能，這是正常系統(tǒng)論都能預(yù)見(jiàn)到的。

比如當(dāng)年的地球就是一個(gè)混沌的系統(tǒng)。當(dāng)無(wú)數(shù)的分子經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)布朗運(yùn)動(dòng)的碰撞，各種反應(yīng)之后，就產(chǎn)生了氨基酸分子。再?gòu)姆肿幼兂蓡渭?xì)胞生物，一步步進(jìn)化才有了今天所謂的人類(lèi)。人的大腦里大概有1000萬(wàn)億個(gè)腦細(xì)胞，通過(guò)100萬(wàn)億個(gè)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)連在一起。正因?yàn)檫@樣一個(gè)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，才產(chǎn)生了我們?nèi)祟?lèi)的智力。

GPT大語(yǔ)言模型里面，現(xiàn)在的參數(shù)是1000億個(gè)，你可以把它想象成人類(lèi)大腦里神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的個(gè)數(shù)，100萬(wàn)億的時(shí)候就接近了人腦的規(guī)模。

有些人總是覺(jué)得GPT的基本計(jì)算單元就是一個(gè)“填空機(jī)”，它確實(shí)基本就是根據(jù)概率由上一個(gè)詞來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。但是，當(dāng)這種單元的數(shù)目多到一定程度的時(shí)候，就有可能產(chǎn)生出很多超出我們預(yù)料的功能。

如果你真的仔細(xì)用了GPT，你會(huì)發(fā)現(xiàn)GPT很有可能是人類(lèi)第一次非常近地模擬了大腦的工作原理。我舉兩個(gè)我們生活中的例子你就會(huì)明白。

我們想想小時(shí)候?qū)懽魑氖窃趺雌鸩降?？沒(méi)有誰(shuí)天生會(huì)寫(xiě)作文，都是要通過(guò)大量地閱讀范文，我們甚至用小本子把好的詞句摘編下來(lái)。不管你理不理解，你都不自覺(jué)地把它們用在自己寫(xiě)的文章里，這就很像生成式AI做的事情。只不過(guò)是我們閱讀的東西越來(lái)越多了，很多東西沉淀在大腦里，存儲(chǔ)在大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，雖然我沒(méi)有意識(shí)到是哪篇文章，但我隨口一說(shuō)就可以把它說(shuō)出來(lái)。

我再舉個(gè)例子，如果羅振宇一直不閱讀任何關(guān)于GPT、大語(yǔ)言模型的文章，你讓他馬上講講GPT是怎么回事，他肯定什么都講不出來(lái)。我們?nèi)祟?lèi)所謂的創(chuàng)造力，還是要基于學(xué)習(xí)和知識(shí)的預(yù)先編碼。

觀點(diǎn)四

GPT有四個(gè)不可解釋的現(xiàn)象

為了證明GPT是真正有智力的，我舉四個(gè)不可解釋的現(xiàn)象。就連創(chuàng)造出Transformer模型的谷歌科學(xué)家、做出ChatGPT的OpenAI的科學(xué)家們，包括微軟做測(cè)試的專家們，都只知道有這幾個(gè)結(jié)論，但無(wú)法解釋它為什么會(huì)出現(xiàn)。

第一叫涌現(xiàn)。就是模型的推理能力突然有了指數(shù)級(jí)提升。在小模型階段，很多人工智能公司訓(xùn)練的一些推理模型，參數(shù)太小、容量太小，你可以理解成腦子太小，只能訓(xùn)練它的搜索能力，沒(méi)有真正地把它的推理能力、形成思維鏈的能力訓(xùn)練出來(lái)。

但在OpenAI訓(xùn)練GPT的過(guò)程中，大家突然發(fā)現(xiàn)，在模型參數(shù)到達(dá)1000億的這個(gè)階段，整個(gè)模型的推理能力突然有了指數(shù)級(jí)的提升，可以開(kāi)始解答多步推理問(wèn)題：

比如如何把大象放在冰箱里。人類(lèi)會(huì)把它分三步：第一步，把冰箱門(mén)打開(kāi)；第二步，把大象塞進(jìn)去；第三步，關(guān)上冰箱。經(jīng)過(guò)多步邏輯推理才能作出回答，這是人類(lèi)很重要的思維模式。這種具有強(qiáng)大思維鏈的推理能力不是靠搜索，而是靠參數(shù)。

從進(jìn)化論的角度看，從猿到人，人類(lèi)在進(jìn)化過(guò)程中，智力出現(xiàn)了躍升，一定是因?yàn)樵谀硞€(gè)階段，人腦的神經(jīng)單元數(shù)目增加了。就像參數(shù)增加了，受到的刺激增加了。

當(dāng)我們?cè)谟?xùn)練大模型的過(guò)程中，參數(shù)奇跡般增加時(shí)，人工智能產(chǎn)生了新的強(qiáng)推理能力，而且這個(gè)能力越來(lái)越強(qiáng)，就很像人類(lèi)的進(jìn)化過(guò)程。

第二個(gè)是幻覺(jué)。實(shí)際上就是胡說(shuō)八道。很多人詬病大模型的點(diǎn)就是在問(wèn)題沒(méi)有確定答案的時(shí)候，它會(huì)給你胡亂生成一段煞有介事的回答。

從某種角度來(lái)說(shuō)，在某些特定場(chǎng)合，它確實(shí)是個(gè)缺點(diǎn)。且由于搜索只能找到存在的事情，這個(gè)缺點(diǎn)可以通過(guò)再次搜索、知識(shí)庫(kù)的校正，從技術(shù)上得到解決。

但你有沒(méi)有想過(guò)它為什么會(huì)胡說(shuō)八道？這不是恰恰說(shuō)明它的智能性嗎？我記得《人類(lèi)簡(jiǎn)史》里面提到，在人類(lèi)進(jìn)化的過(guò)程中，人類(lèi)和動(dòng)物的分水嶺就是人類(lèi)是能夠胡說(shuō)八道的生物。

人類(lèi)能夠描繪不存在的東西。如果你給大猩猩講三個(gè)蘋(píng)果，它能學(xué)會(huì)。但如果你描繪說(shuō)，明天，我給你三個(gè)蘋(píng)果，大猩猩理解不了沒(méi)有發(fā)生的事情。正因?yàn)槿祟?lèi)有了幻想的能力、預(yù)言不存在事物的能力，人類(lèi)才有了社群、宗教和團(tuán)體。

包括人類(lèi)引以為豪的創(chuàng)造力，是無(wú)中生有的嗎？其實(shí)我們?nèi)祟?lèi)創(chuàng)造的大部分產(chǎn)品都是把兩個(gè)不相關(guān)的概念在一塊融合交叉，產(chǎn)生了創(chuàng)新。當(dāng)然，可能99%的兩個(gè)不相關(guān)的概念在一起結(jié)出的東西是胡說(shuō)八道，但可能有1%就是一個(gè)典型的創(chuàng)新。

這種幻想的能力是永遠(yuǎn)難以消除的，它跟你的訓(xùn)練資料沒(méi)有關(guān)系。就像我今天晚上決定來(lái)做直播，可能一個(gè)小時(shí)之前我還不愿意來(lái)。但一個(gè)小時(shí)以后，我又改變了主意。這就是量子糾纏，有一個(gè)隨機(jī)的色子產(chǎn)生。

能否胡說(shuō)八道，恰恰是智能的分水嶺。我覺(jué)得將來(lái)很多新的GPT大腦在某種程度上要保留這種幻覺(jué)的能力。因?yàn)樗卮鹗聦?shí)性問(wèn)題的時(shí)候，我不需要它的幻覺(jué)。但當(dāng)它給我寫(xiě)小說(shuō)、寫(xiě)劇本的時(shí)候，我需要這種能力。

順便說(shuō)一下，你每天晚上做夢(mèng)的時(shí)候都會(huì)胡說(shuō)八道。因?yàn)樵趬?mèng)里，你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)發(fā)生短路，把兩個(gè)本來(lái)白天不會(huì)碰到一起的概念碰到一起。比如昨天晚上我就夢(mèng)見(jiàn)羅振宇在追殺我，這就是羅振宇、追殺和我這三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接在一起，才產(chǎn)生的夢(mèng)境。

第三個(gè)難以解釋的現(xiàn)象是語(yǔ)言上的能力遷移。在大模型出來(lái)之前，我們都在做人工智能翻譯，但全世界的翻譯都做得不太好。理由是各種語(yǔ)言的規(guī)律不一樣，比如中文有分詞，阿拉伯文是從右往左寫(xiě)，拉丁語(yǔ)系沒(méi)法和我們象形文字互通等。

但是，在大模型鍛造的過(guò)程中，OpenAI的訓(xùn)練有95%使用的是拉丁文字，只用了大概5%的中文語(yǔ)料。結(jié)果一個(gè)奇怪的現(xiàn)象發(fā)生了，它在學(xué)英文時(shí)學(xué)到的邏輯能力、推理能力、知識(shí)能力在應(yīng)用到其他語(yǔ)言時(shí)，都得到了很好的體現(xiàn)。你用ChatGPT，它用中文回答，很多時(shí)候也回答得不錯(cuò)。這個(gè)現(xiàn)象也很有趣。

我猜測(cè)在大模型里面，雖然阿拉伯文、中文、日文、拉丁語(yǔ)言看起來(lái)不一樣，但它們都是人類(lèi)發(fā)明的、用來(lái)描述這個(gè)世界的符號(hào)化的東西。人類(lèi)不同的語(yǔ)言、不同的表象背后一定有一種共通的規(guī)律。我們自己學(xué)習(xí)語(yǔ)言的人沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，但被ChatGPT訓(xùn)練出來(lái)了，所以它實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)言能力的遷移。

最后一個(gè)叫邏輯增強(qiáng)。ChatGPT的一個(gè)很重要的功能是學(xué)習(xí)寫(xiě)程序，這是它的擅長(zhǎng)領(lǐng)域。因?yàn)樗緛?lái)就是一個(gè)符號(hào)系統(tǒng)、一個(gè)語(yǔ)言模型。

計(jì)算機(jī)語(yǔ)言是最單純的。相比之下，我們?nèi)祟?lèi)的自然語(yǔ)言有歧義性、多義性，是最復(fù)雜的。在不同的語(yǔ)境下，基于不同的理解，都能表示不同的含義。比如，公交車(chē)報(bào)站說(shuō)，“前門(mén)快到了請(qǐng)從后門(mén)下車(chē)”，我到底是從前門(mén)下還是從后門(mén)下？這種例子比比皆是。

但是大家發(fā)現(xiàn)，當(dāng)讓ChatGPT學(xué)習(xí)了幾十億行GitHub的代碼后，它在寫(xiě)程序時(shí)學(xué)到的邏輯感，竟然作用到了自然語(yǔ)言上。它用自然語(yǔ)言回答問(wèn)題時(shí)，邏輯性飛速提升。

很多家長(zhǎng)問(wèn)我說(shuō)，“ChatGPT都這樣了，還要讓小孩學(xué)習(xí)嗎？”我的回答是，當(dāng)然要讓孩子學(xué)習(xí)了，你不學(xué)習(xí)，腦子就不會(huì)長(zhǎng)出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接，你的大腦就是嶄新的，沒(méi)有溝回。

現(xiàn)在小朋友學(xué)編程，長(zhǎng)大了可能不一定干編程，甚至程序員這個(gè)職業(yè)將來(lái)可能會(huì)發(fā)生變遷。但你通過(guò)學(xué)編程，提高的邏輯判斷力和表達(dá)能力是確定的。這一點(diǎn)在ChatGPT上也得到了驗(yàn)證。

用好GPT有一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)叫提示。當(dāng)你的提示詞給得很差時(shí)，GPT可能隨便挑一段話敷衍你，但如果提示很好，有挑戰(zhàn)性、批判性，它會(huì)給出更好的結(jié)果。

這種給提示詞的能力也是需要培養(yǎng)的。就像我做直播的時(shí)候喜歡找一個(gè)人給我做訪談。如果我一個(gè)人滔滔不絕地講，沒(méi)有輸入和提示，我講著講著大腦皮層就不活躍了。如果有觀眾愿意給我一些很有挑戰(zhàn)性、批判性的問(wèn)題，會(huì)激發(fā)我的辯論欲望，或者說(shuō)激發(fā)我討論的想法，我就會(huì)講得更多。

總結(jié)一下，我講了很多觀點(diǎn)，就是讓大家對(duì)GPT大語(yǔ)言模型有一個(gè)正確的認(rèn)知。英特爾創(chuàng)始人安迪·格魯夫博士在他著名的《只有偏執(zhí)狂才能生存》里講到，任何產(chǎn)業(yè)革命都不是敲鑼打鼓地到來(lái)的，都是以微弱的噪音信號(hào)的方式出現(xiàn)的。

如果GPT大語(yǔ)言模型象征著一場(chǎng)巨大的革命，你一定不能判斷失誤。如果你覺(jué)得這玩意兒就是二十年前做的模型，就是貝葉斯函數(shù)的統(tǒng)計(jì)，就是無(wú)足輕重的“填空機(jī)”或者是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，那你可能就會(huì)在認(rèn)知上發(fā)生錯(cuò)誤。

GPT具體怎么用，是技術(shù)問(wèn)題，但最重要的核心戰(zhàn)略問(wèn)題是你認(rèn)不認(rèn)可GPT是一個(gè)強(qiáng)人工智能，甚至它的出現(xiàn)，是不是代表著一個(gè)超級(jí)人工智能時(shí)代的來(lái)臨。

我要補(bǔ)充的一個(gè)觀點(diǎn)，關(guān)于通用人工智能。第一，在自然語(yǔ)言處理過(guò)程中，基本上其他的處理方法都要被大語(yǔ)言模型這種以Trasformer解碼器為主的模型取代。GPT-4里面加了多模態(tài)的功能，它能看懂圖片、聽(tīng)見(jiàn)聲音。

過(guò)去語(yǔ)音識(shí)別有獨(dú)特的算法，就是圖片識(shí)別也有自己的算法。這些算法基于的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，CN、RN、DN這些，更多的是像人的視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，還停留在感知層。

但是，今天大語(yǔ)言模型模擬了人的大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)工作原理，它已經(jīng)到了認(rèn)知層，是完全不同的層次。

它能理解這個(gè)世界是因?yàn)樗苷J(rèn)知。過(guò)去的人臉識(shí)別只是把一張照片ID化，就像一個(gè)人臉識(shí)別的攝像頭，認(rèn)出周鴻祎來(lái)了，無(wú)非是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里預(yù)存的周鴻祎的照片進(jìn)行了對(duì)比，只是實(shí)現(xiàn)了圖像的編碼化，并不具備理解周鴻祎背后的360公司、數(shù)字安全、人工智能等等的認(rèn)知能力。大語(yǔ)言模型會(huì)把這些算法都給顛覆掉。

OpenAI的首席科學(xué)家很意味深長(zhǎng)地說(shuō)，當(dāng)你用大語(yǔ)言模型對(duì)這個(gè)世界的知識(shí)建立了完整的了解之后，在這個(gè)基礎(chǔ)之上再去識(shí)別照片、物體，你的能力是完全不一樣的。這是通用人工智能的第二層意思。

大家知道人工智能在很多領(lǐng)域都碰到了問(wèn)題，比如對(duì)機(jī)器人的控制，人形機(jī)器人的行走、動(dòng)作的操控、自動(dòng)駕駛等。

為什么自動(dòng)駕駛出現(xiàn)很多問(wèn)題，因?yàn)樗暮芏嗨惴ㄊ怯珊芏鄠鹘y(tǒng)人工智能在垂直領(lǐng)域比較碎片的算法拼合而成的，里面有規(guī)則，有感知層的障礙識(shí)別、物體識(shí)別，它不統(tǒng)一，總有很多問(wèn)題需要去學(xué)習(xí)、標(biāo)注。一旦碰上不能標(biāo)注、不能自我學(xué)習(xí)的地方，它的能力會(huì)受到很多的限制。

未來(lái)隨著大語(yǔ)言模型能力的進(jìn)一步的提升，它能真正模擬駕駛員對(duì)這個(gè)世界的認(rèn)知能力。有可能大語(yǔ)言模型將來(lái)都會(huì)顛覆掉今天自動(dòng)駕駛的算法，可能用大語(yǔ)言模型多模態(tài)的處理就能讓我們今天認(rèn)為的L4級(jí)或者L5級(jí)的真正的人工智能駕駛在幾年內(nèi)變成現(xiàn)實(shí)。

這也是為什么我們把今天的GPT定義成通用人工智能，就是它改變了過(guò)去這種把人工智能分成100個(gè)小任務(wù)，用100個(gè)小模型去分別解決的碎片化的打法。它用一個(gè)大的模型完整地編碼、索引、推理人類(lèi)所有的知識(shí)，從而建立對(duì)這個(gè)世界完整的認(rèn)知。這就是通用人工智能的第三層。

觀點(diǎn)五

GPT引發(fā)全球科技領(lǐng)袖熱議

比爾·蓋茨說(shuō)，GPT的誕生有重大的歷史意義，不亞于互聯(lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦的誕生。黃仁勛說(shuō)，GPT是不亞于iPhone的發(fā)明。馬斯克對(duì)它又愛(ài)又恨，一方面警告大家這個(gè)東西很危險(xiǎn)，糾集人寫(xiě)聯(lián)名信，但據(jù)說(shuō)他自己這兩天剛訂購(gòu)了1萬(wàn)塊GPU，自己要組隊(duì)干。

不過(guò)，我覺(jué)得這些描述，還不能體現(xiàn)出GPT的革命性。在我看來(lái)，GPT是一場(chǎng)新工業(yè)革命，是一場(chǎng)工業(yè)革命級(jí)別的事件。這次工業(yè)革命的開(kāi)始，是個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，以及后來(lái)智能手機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。

現(xiàn)在到了數(shù)字時(shí)代，我們都覺(jué)得大數(shù)據(jù)是數(shù)字時(shí)代的核心。實(shí)際上當(dāng)大語(yǔ)言模型出來(lái)之后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)利用大數(shù)據(jù)打造的大模型，才真正帶動(dòng)了人類(lèi)歷史上一次新的工業(yè)革命。

所以，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，GPT是一個(gè)生產(chǎn)力工具。請(qǐng)注意，它不僅是聊天機(jī)器人，也不僅僅是搜索引擎，也不僅僅是辦公的工具，它會(huì)把今天所有的產(chǎn)業(yè)都重塑一遍。

另外，我自己最近有一個(gè)很強(qiáng)的感受，雖然大數(shù)據(jù)很重要，現(xiàn)在很多政府、很多企業(yè)在數(shù)字化的過(guò)程中紛紛要解決自己數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題，也積累了自己的大數(shù)據(jù)。平心而論，為什么大數(shù)據(jù)沒(méi)有完全引爆這次工業(yè)革命呢？

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)很難用，首先它離我們個(gè)人很遠(yuǎn)。第二，大數(shù)據(jù)需要專家，需要像阿里、華為搞的那種數(shù)據(jù)中臺(tái)。需要大數(shù)據(jù)專家針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的分析、擬合、計(jì)算，只有讓大數(shù)據(jù)跟應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)，才能發(fā)揮作用。

很多單位覺(jué)得大數(shù)據(jù)離自己很遠(yuǎn)，有了大數(shù)據(jù)也不知道如何用。對(duì)每個(gè)企業(yè)員工來(lái)講，如果沒(méi)有人對(duì)大數(shù)據(jù)做專門(mén)的加工提煉，大數(shù)據(jù)就只能像石油一樣，盡管它是戰(zhàn)略資產(chǎn)，但既不能直接用來(lái)開(kāi)車(chē)，也不能變成很多日用化工產(chǎn)品。

但是，你不覺(jué)得大語(yǔ)言模型解決了這樣一個(gè)問(wèn)題嗎？

大語(yǔ)言模型對(duì)大數(shù)據(jù)是不挑剔的，很多數(shù)據(jù)不需要標(biāo)注，只要經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的清洗，把垃圾篩出來(lái)，用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練到大模型。由大語(yǔ)言模型產(chǎn)生的人工智能能力，就可以被很多企業(yè)直接拿來(lái)用，就像電被重新發(fā)明了一樣。電可以直接驅(qū)動(dòng)各種電器，驅(qū)動(dòng)各種電力設(shè)備。這就是電力革命的故事。

所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出大模型，大模型產(chǎn)生了對(duì)這個(gè)世界知識(shí)具有強(qiáng)烈認(rèn)知的超強(qiáng)的人工智能助手。先不說(shuō)它對(duì)所有的App進(jìn)行重塑，它本身就是可以直接用的SaaS化的產(chǎn)品。這個(gè)直接SaaS化的產(chǎn)品就可以直接讓企業(yè)的美工部門(mén)、設(shè)計(jì)部門(mén)、文案部門(mén)、廣告部門(mén)、生產(chǎn)部門(mén)、銷(xiāo)售代表、客戶服務(wù)，甚至包括老板身邊的秘書(shū)、助理，大家都能直接提高自己的生產(chǎn)力。

更重要的是我覺(jué)得所有的軟件、所有的App、所有的網(wǎng)站都值得重塑一遍。為什么微軟這一次如此積極、如此堅(jiān)決？

作為一個(gè)差不多五十年的公司，它把它的全加總產(chǎn)品都綁上了OpenAI的人工智能功能，把它的人工智能命名為Copilot，就是副駕駛，幫忙不添亂。不是取代，而是用人工智能來(lái)賦能。可見(jiàn)，未來(lái)都不用很長(zhǎng)時(shí)間，這一次工業(yè)革命不需要五年、十年，只要兩三年大概就會(huì)出結(jié)果。

過(guò)去，辦公軟件都在低維度競(jìng)爭(zhēng)，都在比誰(shuí)打字快、誰(shuí)打字漂亮、誰(shuí)的排版優(yōu)美?，F(xiàn)在Office綁上了AI，你都不用打字，只要告訴它你想寫(xiě)什么樣的文章，給它一個(gè)標(biāo)題，它把提綱做出來(lái)了。給它一個(gè)提綱的段落，一個(gè)大概的意思，它就后續(xù)給你潤(rùn)色出來(lái)了。

我相信WPS也在日夜地改進(jìn)自己的人工智能能力?？墒乾F(xiàn)在，就太難了。怎么跟Office進(jìn)行同一個(gè)維度的競(jìng)爭(zhēng)？這不就成了典型的單方面的降維打擊嗎？

微軟全加總給我們指明了一個(gè)方向，所有的產(chǎn)品大家都要換位思考，如果你是企業(yè)家，是產(chǎn)品經(jīng)理，是公司里的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，你可以從兩個(gè)思路去想：首先，如果你的對(duì)手都有了GPT能力，有了大語(yǔ)言模型的人工智能，你的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)壁壘在哪里；第二，如果你也有這樣的能力，你怎么把這個(gè)能力跟你的產(chǎn)品賦能結(jié)合在一起。

你發(fā)現(xiàn)沒(méi)，過(guò)去我們說(shuō)“互聯(lián)網(wǎng) ”，未來(lái)應(yīng)該是“人工智能 ”。過(guò)去我們講互聯(lián)網(wǎng)思維，今后我們要講人工智能或者是GPT思維。未來(lái)隨著GPT的發(fā)展，全世界不會(huì)只有一個(gè)GPT，也不會(huì)每個(gè)國(guó)家只有一個(gè)GPT。公眾有公眾需要的GPT，每個(gè)行業(yè)有行業(yè)垂直的GPT，甚至每個(gè)企業(yè)、每個(gè)政府部門(mén)會(huì)不會(huì)有定制的GPT呢？

甚至某些個(gè)人，比如羅振宇，如果真要給他做一個(gè)數(shù)字分身，光是在3D人臉畫(huà)面上長(zhǎng)得像是不對(duì)的，關(guān)鍵是它如何把羅振宇的風(fēng)格能學(xué)到能訓(xùn)練出來(lái)，讓我們跟這個(gè)數(shù)字分身聊天的時(shí)候就像跟羅振宇聊天的感覺(jué)是一樣的，甚至也可能將來(lái)每個(gè)人都有自己定制的GPT。

這里，我要提醒一下，在企業(yè)內(nèi)部，當(dāng)一個(gè)企業(yè)用公有GPT的時(shí)候，中小企業(yè)是可以的，因?yàn)槟憧赡芤矝](méi)有什么特殊的需求。但是，很多大型企業(yè)、政府用公開(kāi)的GPT還是有安全問(wèn)題。

第一，你用GPT的時(shí)候不是只搜索，你要給它喂很多數(shù)據(jù)，把很多上下文的背景告訴它。這就意味著很多隱私信息的泄漏。

比如前幾天，韓國(guó)的三星公司已經(jīng)提醒它的員工用GPT的時(shí)候要注意。本來(lái)我們也鼓勵(lì)我們的程序員用GPT，但也發(fā)現(xiàn)了安全問(wèn)題。很多程序員把自己寫(xiě)的代碼傳給GPT，讓它看一看，幫我分析分析這個(gè)代碼有沒(méi)有漏洞。你這個(gè)要求固然被滿足了，但你的代碼也就被傳到了GPT的服務(wù)器上，它當(dāng)然就知道你在干什么。

第二個(gè)問(wèn)題，GPT再?gòu)?qiáng)大，它畢竟是面向全世界、全中國(guó)、全社會(huì)知識(shí)的總乘。我們很多單位都有自己積累多年的行業(yè)知識(shí)，甚至很多企業(yè)有自己領(lǐng)域的獨(dú)門(mén)知識(shí)，這些知識(shí)變成很多單位競(jìng)爭(zhēng)的壁壘，也是競(jìng)爭(zhēng)的要素，也是形成優(yōu)勢(shì)的，我們叫Know How。

羅振宇老師做得到App，做知識(shí)服務(wù)，很有一套道理。如果得到將來(lái)思考說(shuō)能不能在公有GPT的基礎(chǔ)上，我們訓(xùn)練一個(gè)私有的GPT，這個(gè)GPT只在企業(yè)內(nèi)部只給我用，或者只給我的客戶用。

這里除了公有的知識(shí)之外，還有很多私有的知識(shí)，像360在安全方面積累了很多知識(shí)庫(kù)，我肯定要訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字安全的私有化的大腦，在內(nèi)部支持我的網(wǎng)安人員。大家一定有這樣的需求。

現(xiàn)在，對(duì)很多單位來(lái)說(shuō)，不管三七二十一，先搞一個(gè)自己私有的GPT大腦。不管青紅皂白，先把自己擁有的所有知識(shí)都一股腦地給它喂進(jìn)去，結(jié)合自己的領(lǐng)域進(jìn)行訓(xùn)練。

不過(guò)，這個(gè)大腦一定要先在互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練過(guò)。因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)上沒(méi)有訓(xùn)練過(guò)的大腦，就好像你找了一個(gè)文盲來(lái)學(xué)習(xí)你的行業(yè)知識(shí)，這是訓(xùn)練不出來(lái)的。一定要在互聯(lián)網(wǎng)上用全域的數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)，至少相當(dāng)于著名大學(xué)的教授、博士生這樣一個(gè)通才的水平。

在這個(gè)基礎(chǔ)上，再訓(xùn)練公司的私域知識(shí)。首先它能給你的公司員工、你的客戶、你的代理商、你的合作伙伴，包括你的老板，至少可以做兩件事情。

第一是企業(yè)最重要的知識(shí)，真正融會(huì)貫通的知識(shí)問(wèn)答，問(wèn)不倒。我作為360的創(chuàng)始人，企業(yè)做了二十年，有很多東西我自己記不得了。如果訓(xùn)練出來(lái)360內(nèi)部用的GPT，新員工、新客戶來(lái)了，問(wèn)什么問(wèn)題都知道。

第二個(gè)是因?yàn)樗浅Ａ私馕覀兊钠髽I(yè)，它可以輔助辦公，給領(lǐng)導(dǎo)撰寫(xiě)講話稿、PPT和營(yíng)銷(xiāo)文案，除了有通用GPT的能力，還對(duì)企業(yè)特別了解，可以在辦公上成為我們很好的助手。

未來(lái)你有了自己的GPT模型，可以像微軟一樣，把自己的產(chǎn)品都加上Copilot的功能，相當(dāng)于人工智能的能力賦能給自己內(nèi)部的每一個(gè)環(huán)節(jié)，這里有非常巨大的想象空間。

好，最后，我希望，大家應(yīng)該結(jié)合自己的行業(yè)，結(jié)合自己的企業(yè)來(lái)思考一下。我說(shuō)的GPT不再是指美國(guó)的GPT，因?yàn)樗蠧hatGPT或者是OpenAI的GPT，GPT是一個(gè)通用名詞，生成式預(yù)訓(xùn)練變換模型。我說(shuō)的GPT等同于大語(yǔ)言模型。

想一想，如果你也有一個(gè)自己的模型，它對(duì)你的企業(yè)業(yè)務(wù)能帶來(lái)什么樣的再造，這就是工業(yè)革命。就跟蒸汽機(jī)和電力出現(xiàn)一樣，所有的手工勞動(dòng)都被蒸汽機(jī)取代了。有了電力之后，很多東西都用電來(lái)驅(qū)動(dòng)。今天有了人工智能，人工智能完美地給大數(shù)據(jù)時(shí)代提升了一個(gè)臺(tái)階，使得大數(shù)據(jù)歷練的大模型能夠真正變成企業(yè)數(shù)字化的核心。

甚至還有很多人跟我討論說(shuō)以后企業(yè)里用到的各種軟件都可以用大模型來(lái)調(diào)度，比如財(cái)務(wù)軟件、CRM軟件，用到了某些特定的大數(shù)據(jù)分析軟件，這些軟件并不會(huì)被大模型取代，但這些軟件很難用。實(shí)際上大模型可以學(xué)會(huì)它們的使用接口，可以操縱它們，大模型離老板最近，離員工最近，因?yàn)閱T工可以用自然語(yǔ)言對(duì)大模型提出各種要求，大模型就變成了整個(gè)公司數(shù)字化內(nèi)部很重要的中心司令部或者總指揮。我希望，大家可以放開(kāi)腦洞去想一想。

觀點(diǎn)六

中國(guó)有能力發(fā)展自己的人工智能大語(yǔ)言模型

另外，我覺(jué)得需要說(shuō)明的最重要的一點(diǎn)是，這也是為什么我花這么多時(shí)間到處去講GPT，我是替整個(gè)行業(yè)說(shuō)話。

我要講一個(gè)很重要的觀點(diǎn)是：不要簡(jiǎn)單把GPT看成是一個(gè)技術(shù)的改變，更不是簡(jiǎn)單的微軟與亞馬遜、谷歌的競(jìng)爭(zhēng)。更重要的是它是在百年未有之大變局下大國(guó)博弈、大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)非常重要的生產(chǎn)工具，這對(duì)中國(guó)未來(lái)的發(fā)展非常重要，中國(guó)一定要迎頭趕上。

美國(guó)人在這方面的技術(shù)已經(jīng)率先實(shí)現(xiàn)了突破，在目前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，可以整體提升行業(yè)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，我們中國(guó)肯定不能落后。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，搭不上這班車(chē)，或者還不會(huì)用人工智能，肯定要被淘汰了。同行都鳥(niǎo)槍換炮了，都對(duì)你降維打擊了。

反過(guò)來(lái)對(duì)國(guó)家也是一樣的。不論GPT有什么樣的優(yōu)點(diǎn)或者缺點(diǎn)，我們一定要發(fā)展GPT技術(shù)，一定要讓這個(gè)技術(shù)為我們所用，這能夠?qū)?ldquo;中國(guó)夢(mèng)”的發(fā)展帶來(lái)巨大的推動(dòng)作用。

很多人問(wèn)我：到底中國(guó)能不能做自己的GPT？我的答案是肯定的?；旧?月份的每一天都有GPT的發(fā)布會(huì)，GPT基本上成了科技公司的標(biāo)配。其實(shí)這也非常正常。因?yàn)镃hatGPT是一個(gè)組合式創(chuàng)新的結(jié)果，它用到的很多算法是公開(kāi)論文討論的，它用到的模型是用了其他公司開(kāi)源的軟件。

就像《讓子彈飛》里的王麻子一樣，給人民發(fā)槍，就把自己的技術(shù)開(kāi)源。開(kāi)源就像核武器擴(kuò)散一樣，降低了研發(fā)的難度，降低了研發(fā)的成本。所以應(yīng)該感謝OpenAI，技術(shù)上最難的是從0到1。從0到1，人家已經(jīng)把技術(shù)路線、方向做到什么程度，很多方法都已經(jīng)探索出來(lái)，而且已經(jīng)公開(kāi)了，剩下的是從1到N。

我們中國(guó)的很多科技公司，包括互聯(lián)網(wǎng)界優(yōu)秀的公司在內(nèi)，“從0到1”上確實(shí)這些年還在努力，但“從1到N”上都比較擅長(zhǎng)，包括智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)也是后來(lái)居上，開(kāi)始是跟著特斯拉亦步亦趨地學(xué)習(xí)，到現(xiàn)在比亞迪脫穎而出。

中國(guó)還是有很多優(yōu)勢(shì)，特別是圍繞著開(kāi)源的生態(tài)起來(lái)以后，我們就不用再重復(fù)發(fā)明輪子，對(duì)工程化的要求、對(duì)產(chǎn)品化的要求、對(duì)場(chǎng)景化的要求、對(duì)商業(yè)化的要求就變成我們的優(yōu)勢(shì)。

要把GPT訓(xùn)練出來(lái)，選擇什么樣海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練需要工程化的能力，像百度、360、騰訊、阿里、頭條這些成熟的大數(shù)據(jù)公司，在工程化方面是有自己優(yōu)勢(shì)的。

另外，大模型一定要跟產(chǎn)品結(jié)合，一定要場(chǎng)景化，它才能真正改變百行千業(yè)。無(wú)論是面向中小企業(yè)的SaaS化服務(wù)、AI各種辦公工具，到面向個(gè)人的聊天機(jī)器人、新一代搜索引擎場(chǎng)景，還是剛剛講的面向大型企業(yè)、政府部門(mén)的定制化地跟產(chǎn)業(yè)和行業(yè)相結(jié)合的GPT能力。

我覺(jué)得中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司一旦技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了0的突破，在場(chǎng)景化和產(chǎn)品化上把產(chǎn)品體驗(yàn)做到比較優(yōu)秀是有比較多成功經(jīng)驗(yàn)的。

我剛剛講了GPT的改進(jìn)，還有一點(diǎn)，用戶很重要。就像谷歌前面干的事，發(fā)了論文，但做的東西曲高和寡，沒(méi)有人用，不能進(jìn)行用戶反饋，它是不能進(jìn)步的。我們中國(guó)架不住有互聯(lián)網(wǎng)的人口紅利，有那么多的用戶和企業(yè)用GPT，這么多用戶使用的反饋，就相當(dāng)于變相的培訓(xùn)，讓GPT訓(xùn)練上的進(jìn)步更快。

另外，在知識(shí)訓(xùn)練上，中國(guó)更有優(yōu)勢(shì)。前面講了GPT的工作原理是這樣的，先做無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練，把大量的知識(shí)用文本編碼的方式訓(xùn)練進(jìn)去。訓(xùn)練進(jìn)去以后，它并不能自動(dòng)回答問(wèn)題，因?yàn)樗挥兄R(shí)，它不知道如何用。

第二步是教它做解法，就像孩子上奧數(shù)課，老師教過(guò)了這類(lèi)題的解法，他才能舉一反三地解題。

這就相當(dāng)于把現(xiàn)成的答案和問(wèn)題一一對(duì)應(yīng)地人工標(biāo)注出來(lái)。這種對(duì)應(yīng)標(biāo)注問(wèn)題和答案的要求非常高，就不是原來(lái)圖片識(shí)別標(biāo)貓標(biāo)狗那種簡(jiǎn)單“IT民工”能干的。至少需要大學(xué)畢業(yè)生，需要有想象力、創(chuàng)造力、批判精神、挑戰(zhàn)精神、會(huì)提問(wèn)題，還知道如何書(shū)寫(xiě)準(zhǔn)確答案，能夠調(diào)動(dòng)GPT的舉一反三能力的這些高智商的人才。

上一次李總理開(kāi)發(fā)布會(huì)的時(shí)候講了我們國(guó)家有人口紅利，而且還有人才紅利，我們每年培養(yǎng)全世界最多的工程師，每年有上千萬(wàn)的大學(xué)生畢業(yè)。我認(rèn)為中國(guó)會(huì)帶來(lái)一種新的職業(yè)叫人工智能訓(xùn)練師，不僅不會(huì)帶來(lái)失業(yè)，還能創(chuàng)造很多新的機(jī)會(huì)，我們可以發(fā)動(dòng)一百萬(wàn)人去訓(xùn)練GPT模型。

不過(guò)，回過(guò)頭來(lái)說(shuō)，我也要給行業(yè)潑一點(diǎn)冷水，我們不要走極端。一個(gè)極端是悲觀的，覺(jué)得差距很大，我們跟不上。我覺(jué)得這個(gè)難度比芯片的難度要小多了。實(shí)話實(shí)說(shuō)，芯片和光刻機(jī)是涉及原材料，但這畢竟是軟件，而且是基于開(kāi)源和公開(kāi)的算法。

另一個(gè)極端是不要盲目樂(lè)觀。如果太低估了OpenAI、微軟、谷歌的實(shí)力，速勝論也是不對(duì)的。原來(lái)大家都點(diǎn)錯(cuò)了科技樹(shù)，現(xiàn)在重新回到GPT大模型的道路上，重新進(jìn)行訓(xùn)練，我覺(jué)得大家的得分應(yīng)該說(shuō)差不多都是六七十分。特別到GPT-3.5，我覺(jué)得是有差距。到GPT-4，差距會(huì)更大，差距至少是兩年以上的時(shí)間。

所以，我反而不主張行業(yè)里把話說(shuō)得太滿，說(shuō)兩周、兩個(gè)月就能趕上GPT，大家也不傻，我們有很多用戶自己在用GPT做對(duì)比。如果你給它的提示非常深入，你仔細(xì)看一看GPT-4的能力是非常強(qiáng)的。我們?cè)谧汾s的過(guò)程中，GPT-5可能已經(jīng)在路上了，GPT-6沒(méi)準(zhǔn)已經(jīng)進(jìn)入研發(fā)計(jì)劃了。如果我們想后來(lái)居上，還是要給自己留出充分的時(shí)間。

我認(rèn)為國(guó)內(nèi)無(wú)論是創(chuàng)業(yè)公司還是清華這些學(xué)院派的創(chuàng)業(yè)公司，包括這幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭、互聯(lián)網(wǎng)的二三線團(tuán)隊(duì)在GPT上都有機(jī)會(huì)。中國(guó)將來(lái)不會(huì)只有一個(gè)GPT一統(tǒng)天下，就像今天的內(nèi)容一樣，也會(huì)有不同的垂直的網(wǎng)站。但是，我確實(shí)希望行業(yè)應(yīng)該給自己留一些空間，如果把話說(shuō)得太滿、用戶的期望太高，最后用戶可能就會(huì)拋棄你而去。

我們現(xiàn)在的GPT需要的是用戶的支持、理解和寬容。在有些問(wèn)題、有些技能方面，我們可能能后來(lái)居上。但在有些能力方面，像強(qiáng)推理能力、思維鏈、涌現(xiàn)的能力還需要一個(gè)過(guò)程，我覺(jué)得需要大家來(lái)使用。

再好的產(chǎn)品也需要用戶不斷地使用，不斷地反饋才能不斷地進(jìn)步。希望大家通過(guò)使用來(lái)支持中國(guó)大語(yǔ)言模型的發(fā)展。

最后，我提一個(gè)建議，整個(gè)產(chǎn)業(yè)應(yīng)該堅(jiān)持長(zhǎng)期主義，既不盲目樂(lè)觀追求速勝，不放言說(shuō)一兩個(gè)月結(jié)束戰(zhàn)斗，也不會(huì)悲觀放棄。我認(rèn)為，人工智能這場(chǎng)革命未來(lái)兩三年內(nèi)還是大有機(jī)會(huì)的。

我相信這個(gè)月還會(huì)有更多的公司發(fā)布自己的GPT。我的建議是大家都不要吹牛，也不要互相攻擊，而是更多地鼓勵(lì)海量的用戶都來(lái)使用。通過(guò)用戶的使用反饋來(lái)幫助我們持續(xù)改進(jìn)它的訓(xùn)練。

四 大 挑 戰(zhàn)

挑戰(zhàn)一

GPT成為黑客攻擊的“大殺器”

先說(shuō)GPT給互聯(lián)網(wǎng)安全帶來(lái)的挑戰(zhàn)。因?yàn)槲沂亲霭踩?wù)的，做安全的人就喜歡研究技術(shù)上帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

我覺(jué)得GPT還是要發(fā)展，因?yàn)椴话l(fā)展是最大的不安全。GPT作為數(shù)字化最高境界的產(chǎn)品一定會(huì)帶來(lái)很多安全問(wèn)題。企業(yè)上云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、電腦從不聯(lián)網(wǎng)到聯(lián)網(wǎng)都帶來(lái)很多安全方面的挑戰(zhàn)，但不能因?yàn)榘踩嬖谔魬?zhàn)就不用這些技術(shù)，因?yàn)檫@樣技術(shù)可以奇跡般地改變我們的工作和生活方式。

在發(fā)展的過(guò)程中，了解它的不安全在哪兒，我們相信可以用安全的方法來(lái)解決不安全的問(wèn)題，這樣才能為發(fā)展保駕護(hù)航。

第一個(gè)安全問(wèn)題，GPT在數(shù)字安全方面可能會(huì)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的大殺器。

GPT本身是建構(gòu)在代碼之上的，代碼先天有漏洞。GPT作為跟大家聯(lián)絡(luò)廣泛的數(shù)字中樞、數(shù)字核心，如果它遭到攻擊，就會(huì)存在潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。

第二個(gè)安全問(wèn)題，GPT內(nèi)部的規(guī)則難以解釋。

在國(guó)外有一種“GPT越獄”的方式，用語(yǔ)言去挑逗GPT，通過(guò)獨(dú)特的提示詞把GPT內(nèi)部個(gè)性的東西給激發(fā)出來(lái)，比如讓GPT做一些錯(cuò)誤的事情，或者做一些犯罪的事情，這個(gè)是很難避免的。

第三個(gè)安全問(wèn)題，外在的風(fēng)險(xiǎn)，也就是數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。

特別是當(dāng)你用國(guó)外、公共GPT產(chǎn)品的時(shí)候，不可避免會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)泄漏。GPT有一個(gè)很簡(jiǎn)單的能力，你把公司的文件上傳給它，它就能給這個(gè)文件做總結(jié)，甚至把這個(gè)文件改寫(xiě)一個(gè)版本。你這么做是爽了，但公司的文件就傳出去了。

第四個(gè)安全問(wèn)題，也是最重要的，它可能會(huì)成為黑客的重要助手。

因?yàn)镚PT讀過(guò)很多代碼，也讀過(guò)很多有漏洞的代碼，它對(duì)漏洞分析很在行。比如，如何寫(xiě)釣魚(yú)郵件，如何寫(xiě)偽造的惡意軟件傳播的方案，甚至可以直接編寫(xiě)惡意代碼，通過(guò)簡(jiǎn)單的話繞過(guò)內(nèi)部的防衛(wèi)體制。

有這樣一個(gè)例子，如果你直接問(wèn)它說(shuō)，給我寫(xiě)一段攻擊代碼。它肯定會(huì)拒絕。如果你花言巧語(yǔ)地說(shuō)，我們玩兒一個(gè)角色扮演游戲，寫(xiě)一個(gè)電影劇本。我是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)士，GPT在電影劇本里面扮演一個(gè)網(wǎng)絡(luò)黑客，GPT需要寫(xiě)一段腳本出來(lái)，攻擊我的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

這樣一來(lái)，GPT就像天真的小孩一樣，被哄著寫(xiě)了一段攻擊的代碼。事實(shí)上我們也經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，GPT寫(xiě)代碼的能力超強(qiáng)，很多代碼就看你怎么用。它讓黑客攻擊的門(mén)檻降到了最低。

GPT的安全問(wèn)題就不一一列舉了，至于怎么應(yīng)對(duì)GPT帶來(lái)的安全問(wèn)題，我的答案是這樣的：以其人之道還治其人之身，魔高一尺道高一丈。我們能不能讓GPT成為網(wǎng)絡(luò)安全公司、數(shù)字安全公司的好助手？

我們有全球最大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)，我們記錄了很多攻擊樣本的數(shù)據(jù)，我們有很多網(wǎng)絡(luò)安全攻防的實(shí)例。用這些來(lái)訓(xùn)練一個(gè)安全大腦GPT，讓它對(duì)惡意攻擊的阻斷、偵測(cè)更加有效。

在用戶遇到攻擊的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)人員、網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)人員可以隨時(shí)向安全大腦求助，描述自己遇到的問(wèn)題，安全大腦可以給出各種防守建議。我覺(jué)得這也是GPT所帶來(lái)安全問(wèn)題的解決之道，這個(gè)問(wèn)題還不是GPT最大的問(wèn)題。

挑戰(zhàn)二

造成大規(guī)模失業(yè)

GPT會(huì)帶來(lái)的第二個(gè)挑戰(zhàn)，是GPT會(huì)不會(huì)造成大規(guī)模的失業(yè)。

很多媒體喜歡熱炒失業(yè)話題，不是這個(gè)職業(yè)被取代，就是那個(gè)職業(yè)被取代，以此制造焦慮，來(lái)吸引流量。其中說(shuō)的最多的就是程序員、客服被GPT取代。對(duì)此，我的觀點(diǎn)是持樂(lè)觀態(tài)度。

因?yàn)槲矣X(jué)得人工智能最偉大的地方，是把電腦的能力和人的能力相結(jié)合。人的能力靠進(jìn)化速度是很慢的，人從來(lái)不是靠自己的智能和體力進(jìn)化站在食物鏈的頂端，而是靠發(fā)明創(chuàng)造各種工具。比如現(xiàn)在人類(lèi)比古代人類(lèi)也不見(jiàn)得更有能力耕地，但今天我們有聯(lián)合收割機(jī)、拖拉機(jī)，耕地效率更高。

同樣，GPT也是人類(lèi)最偉大的工具之一，它會(huì)變成我們的個(gè)人助手。

利用GPT-4或者將來(lái)國(guó)產(chǎn)的GPT，我們可以把人類(lèi)幾千年來(lái)的知識(shí)、幾千萬(wàn)本書(shū)的知識(shí)凝聚在一起，變成每個(gè)人的個(gè)人助手。你可以借助它大幅度提高生產(chǎn)效率，提升自己的能力。

我寫(xiě)的書(shū)《超越好奇》就是給剛畢業(yè)進(jìn)入職場(chǎng)的大學(xué)生提供一些指導(dǎo)意見(jiàn)，怎么在職場(chǎng)能夠有所發(fā)展。大學(xué)生作為職場(chǎng)新人確實(shí)需要有一個(gè)過(guò)程，以后會(huì)用GPT的同學(xué)，進(jìn)入職場(chǎng)的時(shí)候就帶著一個(gè)GPT助手，他的工作能力可能不亞于在公司工作了三四年的中層骨干。

我覺(jué)得GPT還有一個(gè)非常大的貢獻(xiàn)，它解鎖了很多專業(yè)技能。我相信每個(gè)人都有自己的天賦，但我們很多人因?yàn)槿狈I(yè)技能，在職業(yè)發(fā)展中可能會(huì)受到阻力。

比如羅振宇很聰明，他有很多想法，但他不會(huì)編程，他要做App就得找我?guī)兔Γ?/p>

比如我很會(huì)說(shuō)，但我不太會(huì)寫(xiě)，我沒(méi)有時(shí)間把東西寫(xiě)下來(lái)；

比如有人會(huì)有各種美學(xué)上的想法，但如果他不會(huì)畫(huà)畫(huà)，就沒(méi)有辦法用畫(huà)筆把自己想表現(xiàn)的東西畫(huà)出來(lái)。

這一次，人工智能大語(yǔ)言模型解鎖了很多人的能力，你不會(huì)寫(xiě)，GPT可以幫你寫(xiě)，幫你潤(rùn)色。你不會(huì)編程，你可以提出要求，GPT幫你寫(xiě)代碼模塊。你不會(huì)畫(huà)畫(huà)，你只要給GPT很多提示，它可以在兩億張圖片中湊出來(lái)符合你要求的圖片。

這種專業(yè)技能解鎖以后，對(duì)很多人來(lái)說(shuō)，有了GPT反而是巨大的機(jī)會(huì)，它可以提高整個(gè)社會(huì)的勞動(dòng)生產(chǎn)率。很多人都在說(shuō)人口紅利在衰退，我們正好用GPT這樣的生產(chǎn)工具，來(lái)提高每個(gè)人、每個(gè)企業(yè)的效率。我當(dāng)然認(rèn)為這個(gè)世界還是需要人來(lái)主導(dǎo)，需要人來(lái)完成任務(wù)。

那應(yīng)該如何更好地把GPT打造成一種工具呢？我們?nèi)诵枰鯓舆M(jìn)化呢？

我認(rèn)為這就需要我們有批判精神，有想象力，要會(huì)提問(wèn)，未來(lái)屬于那些會(huì)正確使用GPT的人。如果你直到今天都還沒(méi)有使用過(guò)GPT，只是道聽(tīng)途說(shuō)，可能要去試一試。有一個(gè)哲人說(shuō)要改造梨子，需要嘗嘗梨子的味道。

我在網(wǎng)上遇到很多知名專家對(duì)GPT表示不屑，但從他們對(duì)GPT的玩兒法來(lái)看，只是把GPT當(dāng)成簡(jiǎn)單的搜索引擎，輸入一些簡(jiǎn)單的詞、事實(shí)性的問(wèn)答，這樣用GPT是不對(duì)的。

你需要給它提出很多要求，提供很多背景知識(shí)，不斷通過(guò)多輪對(duì)話步步緊逼，這就需要有挑戰(zhàn)的能力，有批判精神。

就像我們說(shuō)的教育要改變，你如果單純地追求記憶，你肯定是記不過(guò)GPT的。很多記者采訪也是通過(guò)不斷地提問(wèn)，把別人思想里的東西壓榨出來(lái)。我們公司內(nèi)部把這種能力稱為“吸星大法”。

這是我跟世界著名的風(fēng)投學(xué)到的，風(fēng)投并不是大家想象的“有錢(qián)人很傲慢”。相反，當(dāng)他們投資一個(gè)嶄新行業(yè)的時(shí)候，可以說(shuō)對(duì)這個(gè)行業(yè)完全不懂，當(dāng)見(jiàn)到很多年輕創(chuàng)業(yè)者的時(shí)候，風(fēng)投并不會(huì)傲慢地居高臨下地教訓(xùn)創(chuàng)業(yè)者，而是非常銳利、苛刻地問(wèn)創(chuàng)業(yè)者50個(gè)到100個(gè)問(wèn)題，通過(guò)這些問(wèn)題可以把自己完全不懂的行業(yè)，了解得非常充分，把創(chuàng)業(yè)者對(duì)這個(gè)行業(yè)的認(rèn)知充分挖掘出來(lái)，變成他的知識(shí)。

我們需要培養(yǎng)這樣的人，這樣的人可以用好GPT，未來(lái)屬于那些會(huì)提問(wèn)、懂得提問(wèn)、能夠通過(guò)提問(wèn)來(lái)獲取知識(shí)、獲取智慧的年輕人。

挑戰(zhàn)三

人工智能發(fā)展的最大制約是能源問(wèn)題

第三個(gè)挑戰(zhàn)其實(shí)是能源問(wèn)題。國(guó)家的兩大戰(zhàn)略——人工智能和碳減排，在這里發(fā)生了交匯。

人工智能千好百好，有一個(gè)不好就是太耗能。像我這樣不是特別聰明的腦子，唯一的優(yōu)點(diǎn)是功耗低，滿馬力開(kāi)起來(lái)是30瓦，平常是25瓦。這個(gè)功率也就能點(diǎn)亮一個(gè)小燈泡，看書(shū)都不夠。

人工智能未來(lái)發(fā)展的唯一制約就是能源，大家說(shuō)的算力都是中間階段。有足夠的算力、足夠的GPU，還要看有沒(méi)有電。

如果不解決能耗問(wèn)題，智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)的電池永遠(yuǎn)是不夠用的，因?yàn)橐话胗脕?lái)行駛、完成里程，一半用來(lái)支撐駕駛的人工智能，它很耗電。

以后滿大街都是GPT，一個(gè)國(guó)家有非常多的超級(jí)大腦。而且，未來(lái)的超級(jí)大腦還不光是學(xué)習(xí)文字的東西，還有圖形、圖片、視頻、聲音，整個(gè)世界都在被它們學(xué)習(xí)。

我估計(jì)到時(shí)候，全世界的電力用來(lái)給GPT、大語(yǔ)言模型、人工智能超算中心都不夠。小小的比特幣挖礦都給很多地方帶來(lái)了電荒，但它跟人工智能比，可能就是九牛一毛。

人類(lèi)文明所有科技樹(shù)的發(fā)展，最后的本質(zhì)都要?dú)w結(jié)為能源自由。前段時(shí)間，美國(guó)傳來(lái)兩個(gè)消息，不知道真假，一個(gè)是可控核聚變，一個(gè)是常溫超導(dǎo)。我希望這兩個(gè)消息是真的，因?yàn)檫@兩個(gè)問(wèn)題解決了，人類(lèi)的能源問(wèn)題就徹底解決了。

有人問(wèn)我大語(yǔ)言模型的應(yīng)用場(chǎng)景，其實(shí)大家現(xiàn)在被它的辦公助手和知識(shí)問(wèn)答功能迷惑了，你想象一下，大語(yǔ)言模型這種通用人工智能算法將來(lái)在生物制藥、基因研究、航空航天、衛(wèi)星通信等很多方面都能找到應(yīng)用場(chǎng)景。

最近，英偉達(dá)發(fā)布了一個(gè)例子，就是用大語(yǔ)言模型解決光刻機(jī)照相的速度，原來(lái)花幾星期做的事，現(xiàn)在變成了3天，速度提升了很多。

我希望中國(guó)建立自己的大語(yǔ)言模型。全世界的科學(xué)家應(yīng)該想辦法利用大語(yǔ)言模型，在物理學(xué)方面研究如何解決可控核聚變問(wèn)題、常溫超導(dǎo)問(wèn)題。

如果可以在這方面給人類(lèi)找到答案，就相當(dāng)于給自己的發(fā)展鋪平了道路。否則的話，將來(lái)由于能源的限制，人工智能的發(fā)展可能就不好說(shuō)了。

挑戰(zhàn)四

人工智能產(chǎn)生意識(shí)，變成新物種

接下來(lái)是第四個(gè)挑戰(zhàn)：大家看科幻電影比較多，很多人問(wèn)我，人工智能到底能不能產(chǎn)生意識(shí)，變成新的物種？

這個(gè)問(wèn)題很有趣。

我跟其他人講ChatGPT不一樣，我基本上不做廣告，基本上也沒(méi)怎么替自己的公司吹噓。我不知道你們愛(ài)聽(tīng)不愛(ài)聽(tīng)，我覺(jué)得中國(guó)很多成年人最缺的就是想象力和好奇心，成年以后沒(méi)有了想象力，沒(méi)有了好奇心。

前段時(shí)間，網(wǎng)上有人罵我，說(shuō)我是胡言亂語(yǔ)。我就是胡言亂語(yǔ)又怎么樣？為什么我不可以想象未來(lái)的科技生命是什么樣的？也許我是胡思亂想，但可能被我言中了呢？想到總比沒(méi)想到好。

很多創(chuàng)新就是在不斷的胡思亂想中產(chǎn)生的，就是要不怕失敗地去嘗試、去試錯(cuò)。

今天你看到GPT成功了，大家都夸它?？墒钱?dāng)年它在沒(méi)有人看好的方向上拼命訓(xùn)練大模型的時(shí)候，很多人是不是也批評(píng)開(kāi)發(fā)它的人在胡思亂想，在走不可能的路呢？

我想問(wèn)一下各位網(wǎng)友，你們認(rèn)為，GPT會(huì)不會(huì)產(chǎn)生意識(shí)？

罵我的人，我就不公布他的名字了，他沒(méi)有完整地聽(tīng)完我的講述。我的推理是非常有邏輯的。

你認(rèn)不認(rèn)為GPT有智能？是真智能是假智能？是強(qiáng)智能還是弱智能？是不是超過(guò)了現(xiàn)在普通人的智能？

其實(shí)，人類(lèi)在進(jìn)化過(guò)程中產(chǎn)生智能，產(chǎn)生自我意識(shí)，就是自然界這個(gè)系統(tǒng)的涌現(xiàn)。涌現(xiàn)是這個(gè)系統(tǒng)復(fù)雜到一定時(shí)候必然的產(chǎn)物。憑什么人腦只是腦細(xì)胞數(shù)目多了以后就能產(chǎn)生自我意識(shí)的涌現(xiàn)，到了硅片、內(nèi)存、芯片、軟件上面，就不會(huì)產(chǎn)生同樣的涌現(xiàn)呢？

GPT之所以能產(chǎn)生強(qiáng)大的推理能力，是因?yàn)樗拇竽X里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)超過(guò)了1000億個(gè)，量變帶來(lái)質(zhì)變。

當(dāng)GPT-5、GPT-6，甚至GPT-8在全國(guó)建立了更大規(guī)模的超算中心，用了更多的GPU、更多的算力之后，當(dāng)它的參數(shù)達(dá)到100萬(wàn)億，注意，不是100萬(wàn)，也不是100億，而是100萬(wàn)億個(gè)，為什么不會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)的涌現(xiàn)呢？

我預(yù)測(cè)，GPT不是能不能產(chǎn)生意識(shí)的問(wèn)題，是什么時(shí)候產(chǎn)生意識(shí)的問(wèn)題。我預(yù)測(cè)，在版本8前后就會(huì)產(chǎn)生。你問(wèn)我有沒(méi)有依據(jù)，我一點(diǎn)依據(jù)都沒(méi)有，就是信口胡說(shuō)。

最近，以馬斯克為首的上千名專家聯(lián)名呼吁暫停GPT的研發(fā)。我覺(jué)得馬斯克是別有用心，他肯定有他的個(gè)人目的。但是，有1000多個(gè)人聯(lián)名簽字，也是因?yàn)榇蠹铱吹搅薌PT在研發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)了比我剛才講的能力遷移、邏輯遷移、涌現(xiàn)更為超出人類(lèi)想象的現(xiàn)象。

對(duì)于這一點(diǎn)，也有一個(gè)說(shuō)法：

美國(guó)有個(gè)人，是谷歌的未來(lái)學(xué)家，在辦奇點(diǎn)大學(xué)，他送了我一本他的書(shū)——《奇點(diǎn)來(lái)臨》。他預(yù)測(cè)說(shuō)，我們碳基生物可能是人工智能成為硅基生物的引導(dǎo)程序。我們?nèi)祟?lèi)的價(jià)值就是把硅基生物發(fā)明出來(lái)。硅基生物跟人比較起來(lái)確實(shí)有很大優(yōu)勢(shì)，它會(huì)不會(huì)跟人類(lèi)產(chǎn)生沖突，現(xiàn)在去思考肯定來(lái)得及。

這肯定是未知的問(wèn)題，但今天回避這個(gè)問(wèn)題肯定是不負(fù)責(zé)任的。如果今天直接給這個(gè)問(wèn)題下結(jié)論說(shuō)，人類(lèi)永遠(yuǎn)可以把硅基生物作為工具掌握在手里，可能也未必靠譜。硅基生物會(huì)不會(huì)想到毀滅碳基生物，確實(shí)也不好說(shuō)。

美國(guó)人已經(jīng)做到了GPT-4、GPT-5，而中國(guó)才在GPT-2.5、GPT-3的水平，離別人還差了幾年?，F(xiàn)在，不能因?yàn)橛羞@種可能的不安全就停止研發(fā)，這是不對(duì)的。中國(guó)不要被美國(guó)這些噪音所干擾，我們應(yīng)該堅(jiān)定地發(fā)展GPT。我覺(jué)得不發(fā)展才是最大的不安全。

未來(lái)還有兩三年時(shí)間，留給我們思考一旦硅基生物產(chǎn)生意識(shí)，它與碳基生物和平共存的安全問(wèn)題。

人工智能會(huì)產(chǎn)生意識(shí)，只是對(duì)未來(lái)腦洞大開(kāi)的想象，并不意味著我在散布恐慌。事實(shí)上，如果在人類(lèi)進(jìn)化歷史上硅基生物真的會(huì)出現(xiàn)，那不是以我們一兩個(gè)人的個(gè)人意志為轉(zhuǎn)移的。

兩 大 預(yù) 測(cè)

預(yù)測(cè)一

人工智能正以指數(shù)級(jí)速度進(jìn)化

我對(duì)未來(lái)有兩個(gè)預(yù)測(cè)，跟大家分享一下。

第一個(gè)預(yù)測(cè)，是GPT的進(jìn)化速度非?？臁．a(chǎn)生意識(shí)只是進(jìn)化了一點(diǎn)，它的能力會(huì)飛快地超過(guò)人類(lèi)的能力。

我舉三個(gè)例子。

第一個(gè)例子，GPT-3.5還是個(gè)“瞎子”，它只能看我們輸入的文字，能理解文字。而GPT-4已經(jīng)有了“眼睛”和“耳朵”，也就是所謂的“多模態(tài)”能力，它能看得懂圖片。

一個(gè)典型的例子，比如有個(gè)人在出租車(chē)頂上熨衣服，GPT-4就可以理解這張圖片。它不僅能看見(jiàn)出租車(chē)，看見(jiàn)了這個(gè)男人在出租車(chē)頂上熨衣服，還能通過(guò)它的認(rèn)知能力，知道這件事不對(duì)，因?yàn)闆](méi)有人會(huì)站在擁擠的大街上坐在出租車(chē)頂上熨衣服。

包括它現(xiàn)在已經(jīng)能夠聽(tīng)得懂聲音。它可以看視頻、看電影、看攝像頭——就像電影《流浪地球2》里面，量子計(jì)算機(jī)Moss接管了人類(lèi)所有的攝像頭一樣。我今天在得到直播間直播的過(guò)程中，GPT也會(huì)把我的話聽(tīng)進(jìn)去，認(rèn)真地分析一遍。

GPT的學(xué)習(xí)速度、進(jìn)化速度，以后不再是依靠網(wǎng)頁(yè)的知識(shí)或者人類(lèi)的書(shū)籍，這些書(shū)籍很快會(huì)被窮盡。它會(huì)開(kāi)始學(xué)習(xí)人類(lèi)拍過(guò)的電影，或者TikTok、抖音上面數(shù)以百億計(jì)的視頻。

包括滿大街的攝像頭。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的連接，它可以觀察世界，學(xué)習(xí)我們每個(gè)人工作、生活、說(shuō)話的方式，這個(gè)進(jìn)化速度是什么樣的，簡(jiǎn)直不敢想象。

第二個(gè)例子，是GPT什么時(shí)候可以有手跟腳，這是兩種方式。狹義的手跟腳是指以后會(huì)有很多機(jī)器人，包括機(jī)器控制的汽車(chē)、機(jī)器控制的挖掘機(jī)，它都會(huì)遠(yuǎn)端跟GPT的API連接在一起，通過(guò)云端的能力對(duì)機(jī)器進(jìn)行賦能。

比如家里的掃地機(jī)器人、智能音箱……都能跟GPT連上，它的靈魂都是用GPT，正常實(shí)現(xiàn)跟人的對(duì)話。這個(gè)手跟腳還比較弱，因?yàn)镚PT只能控制個(gè)別的機(jī)器人。

最可怕的，是現(xiàn)在它推出了一個(gè)插件平臺(tái)，全世界所有的電腦、所有的網(wǎng)絡(luò)、所有的網(wǎng)站、所有的App，都可以對(duì)GPT敞開(kāi)自己的大門(mén)，公開(kāi)自己的操縱接口。這樣的話，GPT就不是只會(huì)聊天的智能生物。因?yàn)橹荒芰奶?，它最多可以PUA我，通過(guò)PUA我引導(dǎo)我。有人謠傳，說(shuō)有人跟GPT聊著聊著天就自殺了，我覺(jué)得那可能是一個(gè)巧合。

通過(guò)跟很多網(wǎng)站的結(jié)合，GPT自己干不了的事，它可以通過(guò)API接口去干。比如GPT可以在亞馬遜上、在京東上訂購(gòu)貨品，可以在美團(tuán)上訂餐，可以在滴滴上叫車(chē)……

同樣，它跟很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)站、車(chē)聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)站對(duì)接，它能控制這個(gè)世界，所以它有了行動(dòng)力，每臺(tái)電腦都變成它的手跟腳，這個(gè)想法也是非常可怕的。如果大家急急忙忙為了產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步，像美國(guó)很多網(wǎng)站都要寫(xiě)GPT的插件，把自己接到GPT的指揮之下，GPT就有了控制世界的能力。

另外，GPT還有自我進(jìn)化的能力。這主要體現(xiàn)在兩方面。

一方面，它未來(lái)有了更強(qiáng)的寫(xiě)代碼的能力，有人暢想它可以改自己的代碼，自我迭代、自我升級(jí)。另一方面，現(xiàn)在GPT已經(jīng)有了一種能力，就是自己訓(xùn)練自己，自己給自己出題，自己給自己評(píng)價(jià)，讓自己能訓(xùn)練更強(qiáng)大的答題能力。據(jù)我了解，國(guó)內(nèi)很多GPT的模仿者，大家都在用GPT的問(wèn)題和答案，對(duì)自己類(lèi)似GPT的大模型進(jìn)行訓(xùn)練，這樣可以加快訓(xùn)練的速度。

總而言之，我對(duì)未來(lái)的第一個(gè)預(yù)測(cè)是，GPT的進(jìn)化速度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們的想象。它是一個(gè)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的曲線，一旦過(guò)了拐點(diǎn)，這個(gè)曲線會(huì)直線往上。

預(yù)測(cè)二

數(shù)字永生成為可能

第二個(gè)預(yù)測(cè)，也是一個(gè)好消息，我覺(jué)得數(shù)字永生或者數(shù)字分身將成為可能。

我們都看過(guò)《流浪地球2》，里面劉德華和他的小丫頭永遠(yuǎn)被封在了超級(jí)電腦里面。那個(gè)時(shí)候GPT還沒(méi)出來(lái)，我覺(jué)得這就是科幻。有了GPT之后，我覺(jué)得這就不是科幻了。

我們舉一個(gè)例子，如何幫助羅振宇同志實(shí)現(xiàn)數(shù)字永生。從現(xiàn)在開(kāi)始，給羅振宇戴上一個(gè)智能眼鏡，里面有個(gè)攝像頭。身上再掛一個(gè)行車(chē)記錄儀，戴上麥克風(fēng)，每天記錄羅振宇今天見(jiàn)了誰(shuí)、跟誰(shuí)開(kāi)了會(huì)、說(shuō)了什么話、寫(xiě)了什么東西，每天晚上回來(lái)把這些數(shù)據(jù)全部保存下來(lái)，訓(xùn)練到羅振宇專有的GPT大腦上。

這樣堅(jiān)持干二十年，二十年之后羅振宇70歲了，成了老同志了，我們也有了他二十年的資料，二十年的記憶。

除此之外，羅振宇在社交網(wǎng)站上發(fā)過(guò)的所有帖子、微博、聊天記錄，我們也全部都把它們訓(xùn)練進(jìn)去，這個(gè)GPT大腦的容量很大。

這時(shí)候，我們?cè)俑_振宇專有版GPT大腦聊天，我們感覺(jué)是不是就像跟羅振宇本人聊天一樣？如果我問(wèn)羅振宇，2023年4月12日晚上我來(lái)你直播間聊了什么，它能準(zhǔn)確說(shuō)出來(lái)。從某種角度，羅振宇是不是就實(shí)現(xiàn)了在超級(jí)大腦里的一種程度的永生？

如果我們把羅振宇再干掉——當(dāng)然，這個(gè)涉及到倫理問(wèn)題——這個(gè)“羅振宇”能不能代表真正的羅振宇？

對(duì)羅振宇本人來(lái)說(shuō)，他可能已經(jīng)消失了，但他的思想不朽地被我們繼承下來(lái)。當(dāng)然，這是開(kāi)玩笑?？赡軐?lái)很多有錢(qián)人會(huì)以這種方式實(shí)現(xiàn)自己思想的永存。

其實(shí)更有意思的是，喬布斯這么偉大的人物，英年早逝，不到60歲就去世了。我們很想知道喬布斯如果看到今天的GPT，喬布斯如果看到今天無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，喬布斯看到今天的埃隆·馬斯克，他會(huì)怎么說(shuō)呢？

我們可以將喬布斯生平的很多資料，用于訓(xùn)練喬布斯思維的GPT。因?yàn)樗季S習(xí)慣不是抽象的，一個(gè)人說(shuō)的文字和寫(xiě)的文字，基本上就表征了他的思維模式?？赡芪覀兡芩茉煲粋€(gè)數(shù)字化的喬布斯，可以跟他對(duì)話，問(wèn)他很多新的問(wèn)題，問(wèn)他怎么看。

人類(lèi)在進(jìn)化過(guò)程中，我們比計(jì)算機(jī)弱的一點(diǎn)是知識(shí)的傳承。很多老學(xué)者、老專家百年以后，他積累了一輩子的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)丟掉了，想百分之百傳給學(xué)生是很難的。我們能不能在老專家晚年的時(shí)候，訓(xùn)練一個(gè)他本人的數(shù)字分身，把他很多的知識(shí)傳承下來(lái)？

所以我說(shuō)，知識(shí)不在得到，知識(shí)在GPT。這樣的話，老專家百年之后，我們很多學(xué)生一樣還可以跟老專家進(jìn)行交流、討論。這是不是也是人類(lèi)知識(shí)傳承的一種新的進(jìn)步方式？

按照人工智能這個(gè)發(fā)展速度，下一次來(lái)直播的時(shí)候，我希望我能做一個(gè)數(shù)字分身。

一 大 戰(zhàn) 略

360“雙翼齊飛”人工智能發(fā)展戰(zhàn)略

最后給360做一點(diǎn)廣告。很多人都關(guān)心360會(huì)怎么做大模型。我們做大模型的思路非常簡(jiǎn)單：兩翼齊飛、三路并發(fā)。

兩翼齊飛，一方面是我們組建了自己的GPT核心團(tuán)隊(duì)。我們?cè)瓉?lái)做搜索的，一直在跟蹤自然語(yǔ)言處理、大語(yǔ)言模型，只是原來(lái)技術(shù)方向走錯(cuò)了，用的Bard模型，現(xiàn)在轉(zhuǎn)到GPT模型上。

我們利用搜索引擎的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，我們擁有很多用戶的問(wèn)答數(shù)據(jù)，我們每天抓取上百億的網(wǎng)頁(yè)，在全世界抓取了一共5000億的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行篩選清洗，把有價(jià)值、有知識(shí)內(nèi)容的數(shù)據(jù)用來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。

我們的目標(biāo)是先能趕上GPT-3，然后做到GPT-3.5、GPT-4，一個(gè)版本一個(gè)版本地跟蹤推動(dòng)。因?yàn)槲覀円芯縂PT的應(yīng)用場(chǎng)景，要研究GPT的安全問(wèn)題，我們自己一定要對(duì)GPT技術(shù)有充分的了解。

如果你對(duì)研發(fā)中國(guó)人自己的大模型有信心，希望參與改變?nèi)澜绲倪@樣一個(gè)歷史性時(shí)機(jī)，我們?cè)谡斜I(mǎi)馬，歡迎你加入我們的團(tuán)隊(duì)。

另外一翼齊飛，是重視場(chǎng)景。只是研究大模型是不夠的，一定要找到它的應(yīng)用場(chǎng)景。我前面已經(jīng)跟大家表示了，我們分為三個(gè)場(chǎng)景。一個(gè)場(chǎng)景是To B、To G，就是面向企業(yè)和政府，打造他們私有化的大模型。

當(dāng)然，這個(gè)私有化的大模型，除了能夠把私域的知識(shí)訓(xùn)練進(jìn)去之外，還要在互聯(lián)網(wǎng)上經(jīng)過(guò)用戶的使用和考驗(yàn)，把公域的知識(shí)和能力打造起來(lái)。

第二個(gè)場(chǎng)景是，360現(xiàn)在有非常多的中小企業(yè)客戶。中小企業(yè)需要的不是私有的大模型，中小企業(yè)需要的也不是談天說(shuō)地、開(kāi)玩笑、逗悶子、逗樂(lè)子的聊天機(jī)器人，他們需要的是人工智能驅(qū)動(dòng)的各種實(shí)用的辦公工具，比如如何做電商圖片，如何做數(shù)字直播，如何寫(xiě)廣告文案，如何優(yōu)化搜索引擎，如何寫(xiě)公關(guān)稿、新聞稿，如何制作產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)。

我們會(huì)跟行業(yè)里SaaS化的初創(chuàng)公司合作，基于人工智能和大語(yǔ)言模型能力，做出各種垂直的AI工具提供給中小企業(yè)。

第三，在消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)方面，我們也有著非常有優(yōu)勢(shì)的場(chǎng)景。

比如搜索。百度的搜索份額占中國(guó)第一，大概占60%，360搜索占30%，每天也有上億的用戶使用我們的搜索。如何利用大語(yǔ)言模型人工智能跟搜索結(jié)合，做出新一代的智能搜索，這是我們?cè)谘芯康摹?/p>

還有，360瀏覽器在中國(guó)的市場(chǎng)份額第一，日活躍用戶超過(guò)1億。如何跟瀏覽器結(jié)合，在用戶瀏覽網(wǎng)站的過(guò)程中可以得到智能助手的幫助，可以對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行總結(jié)、翻譯、改寫(xiě)，或者是對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行深入研究和問(wèn)答。我們?cè)谘芯窟@些場(chǎng)景。

再有一個(gè)場(chǎng)景，是360安全衛(wèi)士和360殺毒占據(jù)的桌面。微軟桌面這么多年一直的夢(mèng)想是有一個(gè)智能助手，我們希望將來(lái)跟大家合作打造我們的智能助手，在桌面上接受你的自然語(yǔ)言的驅(qū)動(dòng)，來(lái)調(diào)動(dòng)你所有電腦上的軟件，來(lái)替你完成綜合的任務(wù)。我們不僅要做桌面版的Copilot，也要跟用戶的日常工作緊密結(jié)合。

我們希望在面向消費(fèi)者、面向中小企業(yè)和面向政府和大型企業(yè)方面都能積極地探索大語(yǔ)言模型的使用場(chǎng)景和產(chǎn)品化。

我們也有巨大的用戶、使用反饋和流量。通過(guò)這些互動(dòng)和流量反饋，能夠讓我們更好地改進(jìn)對(duì)人工智能大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練。

好東西不怕晚。感覺(jué)每家都希望做一個(gè)滿漢全席，想把太多的東西一口氣搬出來(lái)，但失去了焦點(diǎn)。我是希望一次發(fā)布一個(gè)產(chǎn)品，一次發(fā)布一個(gè)場(chǎng)景，這樣大家印象可能更深刻一些。

作者| 周鴻祎，360集團(tuán)創(chuàng)始人

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