文|數智界 祝彰
編輯|嘉辛
1950年，英國科學家圖靈在一篇論文中預言，人類有可能創造出具有真正智能的機器。
著名的「圖靈測試」就此誕生：如果一臺機器能夠與人類展開對話，而不被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。
也是從那時開始，人類世界開始了對人工智能長達半個多世紀的探索，但至少在2000年以前，困難總比驚喜多，人工智能還經歷了兩次發展寒冬：
一次是在1974-1980年，受限于計算器計算能力，AI技術研究遇冷，研究資助被大規?？s減甚至取消；另一次是在1987-1993年，期間人工智能計算機DARPA的失敗為AI潑了一盆冷水。
失敗也不全是壞事。跌跌撞撞盛衰起伏的過程中，AI的發展在2006年以后邁進了新的階段——由機器學習邁入了深度學習階段，離真正的人工智能更近。
自此之后，人類對AI的探索之旅明顯加快，一些重要的里程碑時刻相繼出現了。比如2014年，第一臺通過圖靈測試的計算機誕生，它讓人類相信它是一個13歲的男孩；比如2016年，ALphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石。
再到2022年底，ChatGPT一夜爆火。
不過，縱觀AI的曲折進程，技術與實驗成功之間隔著一道墻，實驗成功與大規模應用之間又隔著一道墻，應用落地與最終的商業化之間，也隔著一道墻。
這導致，我們依然無法對AI的進程抱有太高的期待，包括當下火熱的ChatGPT。
一、ChatGPT為什么能爆火？
2022年下半年，科技界最受矚目的大事件，莫過于美國的人工智能研究公司OpenAI發布了ChatGPT。
ChatGPT是一個智能對話系統，用戶在注冊后，能夠對這個系統發出各種各樣的提問，系統自動生成答案。
最開始，沒有人會想到，這樣一個只是提供人機交談的系統，卻成了2022年全球最后一個爆款產品。
OpenAI 11月30日發布了它，短短一周后，全球范圍內已經至少有100萬人在使用它。
OpenAI的公司估值也水漲船高。根據媒體1月10日的相關報道，微軟計劃向OpenAI投資100億美元（合人民幣677.51億元）以收購其49%的股權，目前雙方正在談判，預計OpenAI投后估值將達到290億美元。
再到1月12日凌晨，OpenAI在社交平臺上表示，其開始考慮對ChatGPT進行收費，以實現商業化，可能包括ChatGPT Professional（專業版）、每月訂閱付費等方式。
短短半個月的時間，ChatGPT實現了一定程度的規模化、贏得了高估值、還將商業化提上日程，它的成長速度足以令人咂舌。
ChatGPT能短時間內爆火的原因，數智界認為有兩點：
第一，從表層來看，ChatGPT表現得更聰明了。
ChatGPT不只能回答簡單的知識性問題，還能夠回答開放式問題，并且能與用戶進行多輪對話。比如用戶此前在社交媒體上分享的問題中，就包括了讓ChatGPT寫代碼、與ChatGPT聊人生哲學、讓ChatGPT寫詩等等。
在很多問題場景下，ChatGPT都給出了出乎意料的回答。比如下面這段，ChatGPT用魯迅的文筆描述網友的心情：
“在疫情的蔓延中，我困了門里，困了心里。屋外一片荒涼，想起一頓火鍋的香味，瞬間讓我心慌。這時候我才知道，疫情來臨，它讓人生無聊而悲涼，也讓我們看到自己的無助與弱點。然而我們又豈能放棄對美好的追求，豈能把欲望壓抑到不想吃火鍋的地步？”
第二，ChatGPT的走紅背后，AI大模型正在成為行業趨勢。
人工智能中，NLP（自然語言理解）是一個核心概念，被稱作是人工智能皇冠上的明珠。
在NLP中，之前往往需要對單個小任務進行訓。比如要讓AI掌握對話的能力，需要一個小模型、要讓AI學會協作，需要另一個小模型、要讓AI能閱讀能理解，又需要另一個小模型。
但是人工智能從機器學習階段邁入到深度學習階段之后，現在單個大模型就可以完成各種類型的任務訓練，也就是對不同問題在同一個模型上進行預訓練。
深度學習里有個Double Descent現象：隨著模型參數變多，測試錯誤率會先下降、再上升，然后第二次下降。原則上，在成本可接受的情況下，模型越大，準確率越好。
具體到ChatGPT的發展來看：
2018年第一代GPT面世時，OpenAI還只是用它來做語言理解方面的任務；
2019年GPT-2，得益于更高的數據質量和更大數據規模，其生成的故事在流暢度和邏輯性上更加完善；
2020年的GPT-3，更加完善成了一個大型語言預測和生成模型，能夠生成長序列的原始文本，語言處理更強大、更快，甚至無需任何特殊的調優；
再到當前的GPT-3.5，則是一個多模態大模型，比起之前的版本更加成熟、準確率越高。
二、ChatGPT的商業化前景如何？
僅當前來看，ChatGPT的表現已經帶給了人類驚喜，但必須要知道，它現在依然面臨著一些缺陷。
比如在回答某些問題時，它可能給出看似合理、實則是錯誤乃至荒謬的回答；比如你反復問同一個問題，但是用不同的話術，很可能會得到前后不一的答案；比如它的很多回復過于冗長；比如它現在還無法完全拒絕一些不合理、不道德的請求；
但這些問題的存在并不會完全阻斷ChatGPT的商業化路徑，OpenAI考慮通過專業版和每月訂閱付費開始商業化，就說明了這一點。
國海證券在一份研報中指出，隨著ChatGPT的不斷調優，其有望在醫療、客服機器人、虛擬人、翻譯、營銷、游戲、社交、教育、家庭陪護等多個領域被應用，潛在的商業模式存在以下幾種：
云服務——客戶使用ChatGPT的云服務來支持他們的聊天機器人應用程序；
內容營銷——ChatGPT根據用戶的興趣和喜好向用戶推送廣告；
數據盈利——ChatGPT生成的大量數據，包括會話日志和客戶反饋，這些數據可以通過出售給第三方或用于改進ChatGPT的功能來變現；
咨詢服務——ChatGPT可以分析客戶對話并提供見解和建議，以改善客戶體驗；
版權授權——ChatGPT可以授權給希望在自己的聊天機器人應用程序中使用其功能的客戶。
當然，以上這些潛在的商業模式，實際上是整個對話式AI都面臨的巨大空間。ChatGPT只是作為其中最具代表性的AIGC文字內容生產工具之一，優勢更明顯。
我們也看到，基于ChatGPT的商業潛力，很多科技巨頭都在加快布局。反應最快也最激烈的，是微軟。
早在2019年，微軟就向OpenAI投資了10億美元，前段時間ChatGPT爆火后，微軟又傳出欲以100億美元收購OpenAI的消息——如若交易達成，這將成為微軟迄今為止最大的一筆投資。
最新的消息是，微軟CEO納德拉表示，微軟計劃將ChatGPT等OpenAI的人工智能工具整合進公司所有產品，并將其作為平臺供其他企業使用。
一個有趣的細節是，此前微軟盡管多年來連續投資OpenAI，但比爾·蓋茨并不喜歡這項投資，他對OpenAI的技術持懷疑態度，認為其部分側重于計算機掌握人類語言含義的能力。
但是在1月12日的一次活動中，當被問及如何看待ChatGPT時，他表示，“這讓我能一窺未來，整個平臺的方法和創新速度都令我印象深刻。”態度已然轉變。
三、ChatGPT會取代搜索引擎嗎？
ChatGPT爆紅之后，其在編程、文本生成等NLP領域強大的能力已經引發了部分行業的擔憂。
比如由于ChatGPT擁有基于對話形式接收輸入指令并輸出結果的能力，與傳統的搜索引擎功能具有一定的重合。
我們也看到，最近搜索引擎巨頭谷歌動作頻頻，顯然感受到了ChatGPT帶來的壓力。
據媒體報道，谷歌CEO Sundar Pichai參與了一系列探討谷歌AI戰略的會議，同時公司的研究、信任與安全等部門和團隊，將被組織重整，旨在幫助開發和發布新的AI原型和產品。
谷歌還要求員工開發能夠創建藝術品和其他圖像的AI產品，對標的正是OpenAI的另一項產品DALL-E，一個可以根據書面文字生成圖像的人工智能系統，目前已經吸引到超過300萬用戶。
報道還指出，谷歌管理層已經發布了“紅色代碼”警報。在硅谷，這就意味著拉響了“火警”。
谷歌擺出積極防御姿態的同時，關于ChatGPT會不會取代搜索引擎的討論，也一再升溫。
去年12月，摩根士丹利投行的首席分析師Brian Nowak在一份研報中提到，語言模型可能會占據市場份額，并破壞谷歌作為互聯網用戶入口的地位。
專欄作家Parmy Olson也撰文指出，相比谷歌搜索抓取十億個網頁內容編制索引，然后按照最相關的答案對其進行排名，包含鏈接列表來讓你點擊，ChatGPT可以直接基于它自己的搜索和信息綜合的單一答案，回復流程更加簡便。
不過就目前階段而言，說ChatGPT可以直接取代搜索引擎，恐怕還為時尚早。
參考中國銀河證券的觀點，其認為有兩點原因不能忽略：
第一，ChatGPT與傳統搜索引擎的功能和優勢并不相同。
搜索引擎是幫助人們做信息檢索的，人們的檢索行為會返回多條查詢結果、準確率也較高，并且搜索引擎不會對信息做出判斷，完全呈現結果供用戶進一步篩選；
ChatGPT則是一個自然語言處理模型，用戶輸入單一指令，只能得到單一結果，以此來確保與用戶對話過程的流暢性。
第二，二者的應用領域不同。
搜索引擎的信息庫抓取信息快、信息庫更新頻率高、存量大，主要用于幫助用戶快速查找匹配信息、找到感興趣的信息，嘗嘗應用在文獻檢索、互聯網搜索等領域；
而ChatGPT的語料庫來源于離線數據，輸出的文本存在虛假信息的可能，且吸納新的知識需要對模型進行再訓練和微調，這會導致訓練成本和甄別成本上升，因此主要應用在人機對話、智能客服、智能問答等強邏輯性的自然語言交互領域。
除了這兩點原因之外，ChatGPT還面臨著信息老舊的問題。它并不會在網絡上抓取實時信息，知識僅限于2021年之前學到的東西。
基于以上幾點，短期之內，ChatGPT無法取代搜索引擎，但它可以作為當前搜索引擎服務的一種補充，也會對現有的搜索引擎公司產生一定的沖擊，促進巨頭間競爭。