編者的話：“請你們監管AI（人工智能）！”據外媒報道，聊天機器人ChatGPT的創建者、美國初創公司OpenAI首席執行官奧特曼在16日參加的一場美國參議院聽證會上，出人意料地向立法者表達上述觀點。奧特曼直言，“如果這項技術出了問題，它可能會有很大的問題”。18日，在中國天津開幕的第七屆世界智能大會上，包括百度創始人李彥宏在內涉足AI領域的企業家，紛紛表達了對AI應用前景的看法。由于ChatGPT出現，有觀點稱，第四次工業革命的按鈕已被按下。該不該發展AI？中美發展AI各有什么優劣勢？中國需做好哪些準備？《環球時報》記者就上述話題，專訪了三位AI業內人士。
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周鴻祎
周鴻祎：360集團創始人
“萬模大戰”中企核心優勢是自帶場景
本報記者 張 妮
最近一段時間，我好像成了GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式預訓練Transformer模型——編者注）的代言人、人工智能的布道者，似乎在很短時間內了解了很多相關信息。其實，這主要因為ChatGPT出來后，我覺得非常不可理解，非常好奇。有人把我的新書《超越好奇》稱為年輕人和創業者的“避坑指南”，雖然人生有些坑不一定避得開，但我一直對新事物保持好奇心，它也在某種程度上成就了我。如果讓我問ChatGPT創始團隊兩個問題，我最想問的是：在GPT1、GPT2推出的時候，市場反應并不好，他們為什么會堅定地朝這條路走下去？第二個問題是，他們在3.5和3.0之間的GPT，為什么只用10萬個問題就訓練出來了？據我了解，很多公司用了幾百萬個問題去訓練，效果也不是很好，這可能是他們最核心的秘密。
現在簡單說中國人工智能要超越美國可能是一句空洞的口號，因為GPT創新的突破首先發生在美國，他們解決了行業最重要的發展方向問題——通用人工智能。但同時，大模型的訓練框架是開源的，技術方向已經指明了，雖然訓練數據和訓練方法沒有披露，但通過中國科技公司的不斷探索，沒有不可逾越的技術障礙。何況中國科技公司在工程化、場景化、產品化、商業化等方面有很大優勢，剩下的只是長期主義指導下的時間問題。
目前，中國做大模型的公司跟美國相比有差距，我認為差距大概在兩年左右。如果GPT4是100分，國內很多模型也就六七十分，離優秀還有距離，但如果我們把它應用在垂直行業，發展出有中國特點的GPT，差距就不再明顯了。
當前，中國已進入“萬模大戰”，很多公司都推出自己的大模型，未來中國不會只有一個大模型。發展大模型難的不是研發，而是與場景結合。因為大模型需要在用戶的大量使用和反饋中得到持續訓練和打磨，而中國互聯網大廠的核心優勢是自帶場景。比如，騰訊的微信天生就是一個聊天界面，是最佳場景；淘寶、百度、今日頭條等都可以推出各具場景優勢的GPT；360的計劃之一是將GPT與數字安全能力結合，做“正義助手”。
人工智能的市場機遇不僅屬于互聯網大廠，向不同專業領域做深度開發也是未來的發展方向，比如專門訓練求診看病的機器人、專門做數學題的機器人等，要鼓勵年輕創業者研發各種新應用。此外，我相信，未來每個政府部門、企業、城市都會擁有自己的“專有GPT”。甚至每個人都將可能擁有自己的GPT，如果把一個人寫的文章、每天遇見的人等內容都記錄下來并進行數字化，就可能訓練出個人專屬GPT。
對中國來說，發展大模型不太容易面臨技術卡脖子問題。雖然GPT3后可能停止開源，但從GPT2到GPT3、GPT3.5，模型原則上沒有太大變化，更多的是訓練方法的改變。市場領先者往往不會開源，開源的往往是其競爭者，打破壟斷。谷歌、Meta等公司最近都發布了自己的大語言模型。并且，大模型的發展離不開人工訓練，中國有高質量人才紅利。未來，人工智能訓練師有可能成為新興熱門職業。
AI是一場真正的工業革命級技術變革，對整個世界和人類都會帶來巨大改變，當然也會面臨一些安全挑戰，比如，如果對數據進行投毒、污染，會讓訓練出來的機器人帶有隱藏的負面能力。但最大的不安全是不發展AI。我認為，對于AI產業，我們應堅持長期主義精神，既不悲觀放棄，也不盲目樂觀追求速勝。同時，要營造創新環境，對于發展大模型的企業多一些支持、理解和寬容。
畢奇
畢奇：中國電信首席專家、美國貝爾實驗室院士
中國有5至10年時間備戰AI沖擊
本報記者 楊沙沙
由于ChatGPT的成功，大家已經開始討論“硅基生命”的可能性，預測“硅基生命”是否能擁有超過人類的智慧，甚至主宰世界。如果說，以前這些被認為是不可能的科技幻想，但現在可能性已經不是零了。基于這個質變，人類是否應該對AI的發展持保守態度，甚至按下暫停鍵？要回答這個問題，首先要了解目前ChatGPT的根本能力，以及與人類智慧的差距。
從目前的AI發展來看，ChatGPT僅僅還是人類眾多的工具之一，與人類的智慧及創造力完全不在一個等級上。具體來說，ChatGPT邏輯推理能力遠不及人類，不能根據前因后果自行得出合理結論。這就是為什么ChatGPT對一些問題的回答，在我們看來是“一本正經地胡說八道”。沒有這個能力，創造力就大打折扣。
有了邏輯推理能力，接下來最重要的還是自我驅動力。ChatGPT不具備自我驅動能力，類似人類大腦的功能是缺失的，與人類不可能是競爭關系。但是，當包括ChatGPT在內的人工智能工具，具備自我學習、自我驅動能力，那它可能將是人類的噩夢。但我認為，ChatGPT研發還有很長的路要走，現在還遠沒到需要考慮按下暫停鍵的時候。
AI應用在中國經濟領域的推行，會否將引發產業的陣痛？我認為會的。從歷史來看，所有的科技發展，都會對傳統產業產生沖擊和陣痛。蒸汽機、內燃機的發明，對體力勞動群體產生的沖擊是有目共睹的。近代信息科技的發展，進一步大規模減少了體力勞動者的就業機會，但同時造就了更多的白領階層。由于ChatGPT的產生，許多產業的就業門檻也會被不斷提高。這次的沖擊不單是對體力勞動者群體，對低端白領階層產生的影響也將是明顯的。
雖然ChatGPT效果超出一般預期，但其可靠性及性價比到底能否被大規模接受，需要拭目以待。此外，其經濟模式以及在各行各業的應用、磨合，還來日方長。而ChatGPT對行業的影響，究竟是減少人工，還是促使相同的人工數量向更高質量的產出發展，現在也還不確定。舉個例子，個人電腦的發展曾經被預測將是造紙行業的墳墓。但實際發展證明并非如此。因此，ChatGPT對就業的影響是負面還是正面，還有待觀察。但中國相關產業至少有5—10年時間為AI可能帶來的沖擊做準備。
全世界范圍看，美國在人工智能領域的研究“一騎絕塵”，后面很少有追趕者。大模型需要的算力硬件要求較高，如果美國對中國實施禁運，會給中國帶來一些挑戰。但這不是最重要的，中國研究AI最大的門檻在于，雖然ChatGPT的神經網絡系統已經比較完整，但圍繞這個神經網絡的對齊、微調、強化學習及邏輯推理等算法，還在不斷摸索和改善之中。這些算法是磨合AI在各行各業應用的關鍵必經之路。如果雇不到足夠強的專家，做得不夠極致，應用的推廣會遇到較大瓶頸。
AI必然是全球未來競爭的一個重要賽道，無論多難，中國都需要注重投入AI研發。美國正通過對AI的研發，掀起一場未來科技發展的革命。據我了解，中國企業已經在布局AI，另一個較為重要的建議是，在訓練AI相關產品時，不能只局限中文語料庫，語料庫的完整性將會嚴重影響人工智能的應用范圍和潛力。近代以來，西方產生大量科技發明和創新，這些都以英語記載和傳播。如果我們只用中文語料，將和世界的進展產生巨大鴻溝，也不利于中國人工智能應用在全球范圍的推廣。
丁磊
丁磊：美國PayPal全球數據科學平臺創始負責人
訓練GPT模型是“養娃模式”
本報記者 楊沙沙
我曾為美國支付服務商PayPal公司建立了服務全球用戶的數據科學平臺，在AI領域有20多年的研究和工作經驗。在硅谷工作多年，我非常了解為什么硅谷會出現OpenAI及奧特曼這樣的人物——是硅谷的“工程師文化基因”造就了他們。對于AI領域來說，不能沿用互聯網公司的“養雞模式”，而是得用“養娃模式”來研發產品。
實際上，美國真正專注通用人工智能研發的知名公司也就兩家——OpenAI以及谷歌母公司Alphabet下設的人工智能實驗室DeepMind。就目前披露的信息看，奧特曼個人能力非常強，不僅懂技術，也懂商業運作，OpenAI在運營過程中也鮮少受股東制約。OpenAI是長在美國硅谷重視工程師地位的文化土壤里，有著強大的“工程師文化基因”，簡單說就是工程師可以主導研發，擁有更大自主性，發揮創造性的空間更大。
但是OpenAI也是一個很稀有的物種，在美國可能找不到第二家。為什么谷歌等大公司目前在人工智能領域的研發，都很難超越OpenAI？一個關鍵因素就是GPT是一個新領域，訓練這么大一個模型，難度不亞于造火箭或無人車。打個比方，包括谷歌在內的現代公司研發產品，采用的是“養雞模式”，公司會將“養雞”拆成不同的細分任務，多部門人員各自負責具體業務。而訓練GPT模型是“養娃模式”，它反而不需要那么多老師、廚師，核心人物只要少數。也就是說，它很難拆分成完全獨立的任務，必須有固定父母站在全局角度，親自教授培養孩子。所以在這種模式下，谷歌沒最早做出產品的原因很簡單，現有公司體系很難在AI領域取得里程碑式的成功。訓練GPT模型本質是一個很難拆解的事，需要公司領導層在技術、業務，甚至資本層都是專家。
另一個簡單的例子就是，美國AI繪畫工具Midjourney，是由一家獨立研究實驗室開發出來的。包括創始人大衛·霍爾茲在內僅有11個人，除了他和財務、法務，核心只有8位研發人員。我也曾在IBM沃森研究中心有過一段工作經歷，IBM的沃森人工智能也曾陷入這種困境——有太多的人參與人工智能訓練，資源太多、研發不聚焦，造成該項目并沒有持續取得成績。
現在大家普遍對人工智能有一種焦慮，在我的新書《生成式人工智能——AIGC的邏輯與應用》當中，比較詳細介紹了哪些職業可能被取代。在我看來，隨著中國經濟發展、產業升級，“中國版OpenAI”和“中國奧特曼”的出現也可以期待。就AI人才來說，中國的人才不比美國少，中國要想在AI競爭中快速占據有利位置，不妨加快布局，尊重模型訓練本身的規律，用客觀、全面的AI思維，去迎接這一領域的挑戰。▲
