当你的朋友圈里全都在讨论ChatGPT时

选择字号：超大标准 dzgoadmin 发布于2023-02-12 属于经典段子栏目 0个评论 19人浏览

　　当大家开始集思广益，为这几个神奇字母代表的技术现象、商业前景增添作料的时候，我们明白：这已经不仅仅是一次科技圈热点事件了，而成为一种群体性议题，一种破圈暗号，一种调侃段子。

　　既然是文化，那最需要的就是广泛而热烈的多维讨论。我“门”观察到将门好朋友们的这些观点，其中不乏技术人的技术追问与理性思考，也看到创业者、媒体人的有趣观察、不同声音。

　　ChatGPT确实很火，更加证明了对于大算力的需求是没有止境的，大力出奇迹啊。AI这种对于算力的追求，和高性能计算领域的结合更多一些。另一方面，我也觉得通用高性能计算领域的一些Infra层的设计思路可以借鉴一下AI框架的异构计算，是我们PerfXAPI在尝试的事情。

　　ChatGPT的知识要经过训练才可以输出，时效性很差。搜索引擎时效性非常好。通过搜索引擎能获取最新鲜的信息。

　　ChatGPT给唯一结果。这个结果错了，用户就被误导了。搜索引擎给结果列表，用户可以自己去分析判断，找到自己想要的结果。

　　ChatGPT的内容充满错误和自相矛盾，谁来为此负责呢？没有人。OpenAI绝对不会为ChatGPT生成的数据的真实性和合理性买单。搜索引擎搜索到的信息是由不同主体提供的。这些信息都是受到监管的。每天从搜索引擎上获取的信息都有人为它负责。即便是谣言，也会有人为它负责。

　　ChatGPT对社会生产产生的冲击是直接而强烈的。然而，当这些大型模型应用于具体领域时，它们可能会受到shortcut features的影响。半年前我们写了一篇综述文章就重点讨论了这个问题，有兴趣的朋友们可以看一看。

　　ChatGPT只证明了一点：通过超大LLM走向AGI这条路，目前看还没有明显的阻隔。但是到底多大的模型能够实现怎样的最终结果，依然无人可以给出答案，可能只有上帝知道。BTW，做GPGPU集群训练的芯片公司今年可以喘口气了，这又是一个好概念。

　　根据公布数据算了下费用，GPT-3 1750亿参数（45.3t）训练一次大概a100 1024张34天，一张a100大概10w（就算批量采购打折5w），一张显卡功率 400w，显卡费用5120w，一次电费33w（电费按一度一块算）。

　　InstructGPT（ChatGPT)用了近50TB数据，洗出来50TB，预需要PB级至ZB级的数据，纯算法工程Team 50人以上，数据工程100人以上，配置GPU和CPU的算力支撑保底一年烧掉10个小目标，再加流式数据到应用自如估计烧掉100个小目标软妹币。

　　前几年我一直在追求构建“一人一世界”的真正个性化模型，并聚焦关注智能音箱、智能眼镜等物联网终端分布式硬件的进展，出发点是对真正私有、安全、懂你和智能的virtual agent(私人数字助理)这一人类物理世界跟数字世界终极入口的痴迷。

　　想一想：数十亿的私人数字助理接管了真实世界每个人的衣食住行需求，接入到数字世界服务，这可能会倒逼数字世界，尤其是数字平台企业发生根本性的变化。没想到技术发展的路径依然是中心化的力量抢先了先机，物联网的发展远远滞后了预期，数字平台企业率先打响了变革的第一枪。

　　只不过我们往前跳看一步：在大众满足了最原始的猎奇心理，接受了AI-powered甚至是AI-controlled的搜索引擎之后，必然会走向审美疲劳和习以为常，必然会有更高的个性化需求。究竟是数字平台企业中心化地主导virtual agent，还是硬件物联网厂商或者web3联盟推动世界走向分布式，这变得很有趣。

　　上一次大家如此热烈的讨论人工智能还是阿法狗，但显然Alpha Go距离大家生活太遥远，而ChatGPT却是如此贴近生活，所以它的注册用户才能在短短几个月内突破1亿，成为历史上注册速度最快的软件。

　　今天看到很多解析的文章，聊得最多是导致大量低端职业从业者失业，但与背锅和责任相关的尚且不会。我认为工作的便捷性与替代，这只是第一部分的变化。第二部分就是它同时可以伴随着web3.0让群众信息获取度与科学素养再上台阶，愚民弱民等封闭化管理更难以为继。第三部分就是人际关系的颠覆，虚情假意的社交减少，结婚率持续走低，有一份温饱的工作和一个外表可改的硬件搭配内核gpt的伴侣机器人会提供大多数人更有质量的一生，不用面临复杂人性和两方众多知识结构不匹配但又是被动绑定关系所导致的麻烦。因为人最怕的是不确定性，人对机器的确定设定和人与人交往的不确定性相比，显然前者能带来稳定的高质量生活。人们会慢慢发现世界并不需要太多人口，以及虚设的某些无意义竞争问题，普遍高质量的个人生活才会是最终多方协定形态。

　　这让我想起一句线年后的世界大多是太空旅行，而没想到进化最快的却是指尖的小屏幕。因为快速寻找且平衡多巴胺和内啡肽才是人性。注册速度暴露了GPT注定的不寻常，有生之年应该能看到更多领域的颠覆，阵痛是有的，天下大同，互相尊重，是有希望看到的。

　　ChatGPT很火，AI正一点点改变职场，集微网每天发稿超过两百篇，去年导入自动发稿系统已经取消了发布编辑岗位，今年将推出自动撰稿也会淘汰最初级编辑岗位。

　　“目前人手太缺了，信息的增量和速度是不够的，要更快、更一手，我也希望能够把工作的颗粒度做得更精细一些。”ChatGPT对此可以做一些什么呢？

　　ChatGPT在英文互联网火了两个多月之后终于火到了中文互联网。6年前我在埃森哲给客户做AI解决方案的时候最怕客户把AI当成魔法无所不能，所以上来会首先讲❓❓❓AI不能干什么❓❓❓。

　　以下是我对ChatGPT的观察判断：正如能说会道的人不一定准确客观，准确客观的人不一定言之有物，言之有物的人不一定独到见解，有独到见解的人不一定聪明智慧。聪明智慧的人也不一定解决问题。ChatGPT的能力还处在能说会道阶段。不是说它没有用，它以用户极度易用的方式提供信息(虽然不保证准确)，不能保证准确的原因是它并没有懂这些知识，要懂就得对这个世界的概念(知识点)有内在的逻辑模型。

　　写一个基于LSTM的二分类的 torch 代码，代码中要包括数据集的制作，训练，要完整的过程，并且要保证可运行。提问者要问的详细，否则要么没数据，要么有报错。让它画一只猫，还实现不了。

　　当然，正如《经济学人》传奇总编Walter Bagehot曾说：“为了阐明一条原理，你必须夸大很多事情而又略去很多事情。”目前，ChatGPT的技术实力有多强？商业前景有多远？社会潜力有多大？还远未到我们盖棺定论的时候。“夸大”和“略去”的部分，有待发现，并积极调整和改进。但截止目前，“AI创造力”话题仍然给我们带来无数启发和创想。

　　今日份启发分享到此结束，希望与更多“聪明”的技术人，“前沿”的创业者一起交流，欢迎加入将门-TechBeat技术社群，我们一起与众多技术小伙伴共同探讨更多技术话题~

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