从ChatGPT“周岁”，看第四次AI浪潮下的机遇与挑战 | 原创
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2024-01-01 20:16:24 来源：
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摘要：经历了2023年的爆火后，ChatGPT也已经迎来了“周岁”。那么，作为“第四次AI浪潮”变革力量的AI技术，面对当下的新形势又会面临哪些机遇和挑战呢？
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原创专栏
自2022年底推出以来，ChatGPT的“一夜爆火”不仅普及了AIGC的新兴概念，还让生成式AI以实际应用的形式走入了大众眼前。相比元宇宙、Web3这些“遥远”的概念，以ChatGPT为代表的生成式AI向人们展示了下一次技术革命的方向。
那么，经历了2023年的爆火后，ChatGPT也已经迎来了“周岁”。那么，作为“第四次AI浪潮”变革力量的AI技术，面对当下的新形势又会面临哪些机遇和挑战呢？
（图源：manufacturing）
2023，科技界all in AI
AIGC，又称生成式AI，即使用人工智能生成内容。作为继PGC（专业生成内容）和UGC（用户生成内容）之后的一种新的内容创建方法，AIGC可以在不依赖用户的情况下生成内容，从现有数据中学习潜在的模式和分布来生成新的数据。
AIGC的发展依赖于AI技术的进步，特别是生成式AI的突破。AIGC有着深度学习基础，可以学习大量内容来生成逼真的图像、文本和音频。尽管此前AIGC的应用多少存在一定的局限性，但如今已经经过了一年的发展和不断迭代，此前存在的如AI模型创造力、基本推理执行等人们担心的问题，如今都已随着ChatGPT GPT-4V多模态模型的到来而不复存在。
2023年里，全球见证了生成式AI技术的爆发式崛起，国内外科技巨头纷纷布局AI大模型领域，并围绕AI持续更新迭代，大量AI科创企业公司纷纷涌现，甚至一度出现“7个月里发布了268个大模型”的热闹场景。
在国内，深耕AI领域多年的百度首先跟进推出文心一言大模型，随后华为推出盘古大模型、商汤科技推出商量SenseChat、阿里推出通义千问，紧接着360、字节跳动、科大讯飞、京东、腾讯、美图……几乎所有的国内互联网巨头都相继入局。
据《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至2023年5月底，国内 10 亿级参数规模以上基础大模型至少已发布 79 个，而美国这一数字为100个，全球累计发布大模型202个。另据ccidconsulting《IT 2023》相关数据则显示，截至2023年7月，全球累计发布268个大模型，其中中国130个，国外138个。而到了8月份，我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式生效，对照《互联网信息服务算法推荐管理规定》算法备案清单公告，可以看到8月份在算法备案系统登记的相关算法已有151个。
（图源：thepaper）
与此同时，在全球AI模型市场中，OpenAI依旧作为大语言模型领域的“王者”。相关数据显示，超过95%的应用项目基于OpenAI模型构建的，GitHub上的AI开源项目数量持续激增。OpenAI凭借ChatGPT源源不断“吸粉”，也成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。
如果说2023上半年还只是“百模大战”的开篇，那么到了2023下半年，随着OpenAI GPT-4V的正式发布，其对于图像、视频等领域的理解能力令人惊喜，生成式AI大模型混战的“下半场”则正式来到了“多模态”能力的竞争阶段。今年11月，OpenAI更是推出了GPT-4 Turbo和GPT商店，让“人人都可定制GPT”变为现实；12月份谷歌的原生多模态大模型Gemini的重磅推出，都让人们似乎看到了AI模型的未来。
（图源：thepaper）
以ChatGPT为主导的生成式AI的崛起，也让全球范围内围绕AI技术的相关投资得到了持续加码。据CB Insights相关数据显示，2023年Q2季度，生成式AI的投融资较去年全年增长了4.6倍；截至2023年9月30日，2023年生成式AI相关的投资额已达到1238亿元，相比2022年一整年约翻了5.4倍。
ChatGPT推出后的2023年里，AI成为了国内外各行业领域乃至社交网络上的年度热词，AI“改变世界”正式迎来了一个开端。
AI实火的背后，机遇与挑战并存
（图源：analyticsdrift）
不管人们的态度如何，2023年里，生成式AI“实火”已是不争的事实。
国内国外AI大模型市场热闹非凡，但相比OpenAI ChatGPT的强大，目前而言国产大模型似乎在使用体验方面并没有给人“惊艳”的感觉。尽管科技企业都宣布All in AI，纷纷接入大模型，但市面上大多数通用大模型距离实际应用还有段距离。
即使是对于国内最具AI基础且AI发展最快的百度来说，文心一言暂时依旧让不少用户感觉有点“中规中矩”。或许也正因为如此，在前几天的“2023百度云智大会·智算大会”上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏那句“卷大模型没有意义，卷AI原生应用机会更大”才火出圈。
众所周知，想要开发出ChatGPT这类生成式AI产品，所需成本高得惊人。据报道，GPT-4的构建成本在1亿美元以上，只有像微软、Meta等有着强大云计算资源背景的业界巨头才能够支撑，更何况ChatGPT还要继续开发GPT-5，后续迭代成本会更高。即使是ChatGPT本身，每天的运行成本也高达100万美元，运行旧代码每年也得要花费个3亿多美元。
因此，对于AI领域的创业公司来说，确实需要时刻警醒，要结合现实来合理考虑长久发展之策。而对于用户而言，在ChatGPT推出后的这一年里，人们也似乎发觉很多生产逻辑已悄然被AI所改变，所以面对这些突如其来的变化，大家也要对应地作出反应和改变。
ChatGPT推出后的这一年里，很多人似乎都意识到我们对于AI的理解被重塑了。如果说ChatGPT出现之前，AI产业更多是基于算法做知识图谱的话，那么在ChatGPT出现之后的2023年里，提到AI就已经意味着AIGC、大模型自然语言交互以及多模态等。
确实，如今的ChatGPT已经可以提供智能咨询、代码编写、翻译等基础工作，AIGC还可以覆盖文本、音频、图像、视频等基本内容模态，同时还能进行跨模态生成，甚至为教育科学、专业学术研究以及各类细分行业提供支持。
因此，前几天，ChatGPT刚刚作为唯一的“非人类”入选了全球知名杂志《Nature》十大年度科技人物榜单。一时之间，围绕ChatGPT、生成式AI的相关话题成为了网络争议的焦点。
对于相关争议，不少业界人士都担心以ChatGPT为主导的生成式AI模型，会在为以上领域提供支持的同时存在安全隐患或道德隐患。
不少人士认为，生成式AI技术的整合需要持续的批判性评估，以尽可能地确保其能够合乎道德地被使用，同时能确保数据隐私和公平访问。比如说，一旦ChatGPT和类似的AI模型被引入教育领域并被整合进去，那么过度依赖AI会不会削弱人与人之间的互动呢？会不会取代教师并带来非人性化的学习体验呢？这些都是争议的焦点。
当我们向ChatGPT或其他生成式AI大模型对话或询问时，由于生成式AI平台依赖于通过“预测大量可用在线信息中可能的词汇组合”来创建查询的模型，因此AI大模型几乎能立刻给你答案。这和我们自己在互联网或搜索引擎上搜索不同，在网上查询的时候，一般都可以自己来识别与主题相关的资源，然后在汇总的资源中进行选择，并更深入地挖掘所选资源——这一过程比依赖ChatGPT或其他生成式AI平台要耗时得多。然而，生成式AI大模型会不会在提供信息的时候，生成的文本可能有意或无意地被传达或解释为权威真理呢？
除了使用不同准确度数据集外，另一个问题是，由于这些生成式AI大模型依赖于文本的预测性创建，因此可能会出现基于文本的声明（例如声明或引用期刊文章），这些声明会不会是编造或根本不存在的呢？因此，相关专家学者提出“生成式AI可能会模糊那些寻求权威科学信息的人的真实与虚构之间的界限”，并确定了与AI相关的6个挑战：
认知信任的侵蚀：对总结知识的依赖，而不是对原始资源的访问；
误导或完全错误：基于有错误或偏差的数据得出的结果会导致误导或错误的结果；
散布虚假信息：基于虚假参考文献创建虚假回应，导致不良行为者创建和散布虚假信息；
“人为制造”来源：当ChatGPT被要求支持其信息，它就会自己创建来源；
过时的知识：大多数生成式AI都是根据过去的数据进行训练的，因此它们或无法在响应中呈现当前的信息；
高速发展&透明度低：谷歌、Meta 等大型科技公司继续快速发展AI技术，却没有护栏，这些模型背后缺乏可解释性。
以上这些AI面临的6大挑战，突显了AI、信息传播及科学否定背景下的信任之间的复杂相互作用。除此之外，生成式AI还暴露了数据方面潜在的法律合规风险，比如此前OpenAI因用户数据隐私泄露而备受抨击。因此，一些业界人士表示在教育和信息环境中需要谨慎考虑且尽量道德地使用AI。
（图源：onlinewhitepapers）
生成式AI的支持者则认为，人机混合教育方法其实是可以并存的。此类AI大模型是有价值的工具，不仅可以增强教学，提供即时信息和定制支持，还可以协助教育者完成行政任务提供个性化学习，而教师则在培养创造力、同理心和社会技能方面保持不可替代的作用。
据知名周刊《EdWeek 》相关报道分析显示，相比30%没用过ChatGPT的家长，超过55%的12至18岁学生都使用过ChatGPT；当谈到使用AI进行教育的兴趣时，77%的家长和92%的学生对AI工具感兴趣，希望以此来帮助他们学习；另外在高等教育及其工作场所下，近1/3的高中生表示他们是生成式AI的忠实用户；而71%的教师和管理人员则表示他们从未使用过这些AI工具，32%的人表示他们完全不熟悉这项技术。相比之下，在工业领域，85%的美国工人使用AI工具来完成工作；千禧一代占主导地位，89%的人表示他们在工作中使用过AI。看来，AI已经成了教育、工业等多个领域里人们对“科技是第一生产力”的首要选择。
即便在年代和行业、职业之间存在差异，但鉴于生成式AI工具的普遍使用，也让人们逐渐开始相信生成式AI相关技术是可以与科学教学相交叉使用的。
因此，尽管AI模型的热度是否能够持续到未来还有待观察，但随着AI技术的进一步发展，它将被更充分地整合到人们的生活及工作的各个方面这一事实不会改变。
编辑 | MissD
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