很多当下的问题，都是技术性问题。
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近期花了一些时间继续学习 ChatGPT，体会到了认知 ChatGPT 的整个过程，就是在消除我自己偏见的过程。其中存在大量信息不对称的地方。哪怕关于 ChatGPT 的讨论这么多了，噪音里面有价值的信息也并不总是好找。
接下来就分享一些观点。
1. 重点并不是「聊天机器人」首先，对于 ChatGPT 来说，它带来的大家提到的 AI 的革命性进展，压根不是做出了好用的 chatbot，或者说聊天机器人。
换句话说，它并不意味着，我们的生活和工作里并不会有太大变化，主要的变化就是多了一个聊天机器人。如果按照这个前提条件去聊，它看起来就不是革命性的。
要真如此的话，凭什么说它是 iPhone 时刻？
真实情况是，聊天只是 OpenAI 做的一个演示，用它来做 demo，让大家很好的看到了 GPT 这个模型的威力。在这个威力之外，大家还是只觉得它是聊天机器人，这就是一个啼笑皆非的事了。
当然，我们都知道，这个聊天机器人是 OpenAI 团队用来获取真实世界对话的方法，用它来继续迭代训练模型，来强化学习的 RLHF 的一个方法。选择开放给用户的这条路线，看起来好像常见，或者说之前也见过，但实际上在科研领域这是一个非常歪门邪道、一个非常不主流的方式。
之前不管是企业还是高校，以前大家做这方面的研究，不管是大模型还是 AI 方面的研究，都是用做题家的思路，就是用各种学术界的评测，如 20 个专家标注的确定性的 QA 问答题来完成。都是命题作文。
但现在 OpenAI 说，我不参加这些考试，我不参加这做题，我也不去跟你比论文数，就是把模型扔到人民群众的汪洋大海里去。
现实就是，很会写高考作文，和很会跟人聊天，确实是两码事。所以使用 ChatGPT 的时候有很多方式就不对，比如我自己作为一个可能稍微了解 NLP 的，或者了解产品、技术实现逻辑的，我就会去想：这个是不是难为他了？这个他肯定不会吧？我就不问了。
当知道他是个机器，就容易担心给的前提条件不够。它胡说八道，给一些错误的答案，我是有奇怪的愧疚感的。所以就潜意识里特别照顾它，把问题表述得格外完整才问出来。
这样结果就是不够真实。包括我做 NLP 的一些老同学，他们也会带着很多假设和前提条件去问，他们问的都不是正常人聊天会问的。而现在用 ChatGPT 的大部分的人不是产品或者技术背景，并不知道背后的原理，所以问出来的就更真实。OpenAI 最初也是用格外真实的语料去做训练，所以能训练出来 ChatGPT 的效果。
2.很多当下的问题，都是技术性问题认知的另一个偏差是，它就是一个终态了。于是会认为它的很多问题，代表它不智能。
比如说 ChatGPT 搜的信息不准确，以及胡说八道。很多朋友都会这么觉得，问了几个问题，发现不对，就认为 ChatGPT 没有什么大家说的那么的有价值。
对于信息准确性的问题其实是好解决的，而且必然会解决。因为现在使用的模型，并不是在一句一句的学，不是像某些人想象的一样，在跟每个人沟通的时候来现学现卖（当然在聊上下文的时候，它会考虑上下文，这个可以定义为短时的学习）。背后所用的大模型，实际是一个用 2021 年的语料训练的固定的模型，这个底层的模型是没有实时进化能力的。
那为什么信息准确这个问题好解决？这个后面一起说。
另外一种常见说法是，ChatGPT 既然是一个生成式的工具，所以应该是能帮助甚至替代内容创作者的。目前看起来，这方面的水平有限。有可能帮忙写个周报，帮忙润色一下文字，帮忙写个小红书笔记等等，哪怕这种简单的工作，大家也发觉了，写出来的 AI 感非常强、并不是很擅长用人的语气表达，能明显感觉到他整个表述的方式是有一种奇奇怪怪的感觉，这种感觉就让人心怀疑虑：这个所谓的 AI，不也模仿不了人的语气吗？你看，人类还是有一些所谓「灵魂」的部分存在的，AI 写内容，就是没有灵魂。
而很残酷的是，我也认为，内容创作的风格和语气也不是大问题，依然是个技术性问题，因为 AI 最擅长的就是模仿，对于文本的模仿反而是相对来说容易的。只不过一方面，因为 ChatGPT 是基于英文语料主要训练的（中文语料只有 1% 左右），所以在中文的表达上会有比较大的问题，翻译体很明显。
另外就是ChatGPT 本身就被刻意训练了。它目前这样的语气和表达风格，是训练出来的，不是 AI 天然就是这样的。因此说这是个技术性的问题。比如说之前 AI 绘图刚出来的时候，大家当然就习惯性基于当时的版本去考察，说 AI 能画成这样还不错，但是 AI 画的图还都有 AI 感。这个所谓的 AI 感大概意思就是光影的问题、细节的问题（比如画手），这个 AI 感在 Midjourney v5 里消除得差不多了。因为这就是个可训练的技术性问题。
（这是我用 Midjourney 画的爱因斯坦和霍金，历史上不存在这两张照片）
所以 ChatGPT 信息准确度的问题，内容表达和语气的问题，人格的问题，都是技术问题。可能就会有朋友问了，那你说都是技术问题，那 AI 发展了这么多年了，可不是每个都是技术问题吗？为什么 ChatGPT 就不一样呢？
3. 重要的是「理解和推理」ChatGPT 最特殊的地方，是揭示了一种可能性，即 AI 可以呈现理解和推理能力了。这是过去大半个世纪的学者们所一直追求，而不可得的。
这里要简单说一下 GPT 背后的逻辑。首先语言模型是很早就有的， 10 年前我读研的时候，如果学 NLP，你翻开教材的第一页可能就能看到语言模型，就跟学高等数学第一课都是先学函数一样，不是什么新鲜的、现在才发明出来的成果。
为什么作为一个语言模型，大家这么惊奇？并非由于它可以对话了、能写所谓一碗水端平的片儿汤文章了，更不是能获取什么信息和知识，而是在这个大语言模型当中体现了推理。
体现了推理是一个事实论述。说到这里，必然会有一些朋友，援引很多人包括知名学者的说法来反驳，说语言模型只是统计的模型，因此不能称之为理解和推理。
这里也不妨多说几句大语言模型的逻辑。最基础的很简单，依据上文，预测下一个词。过去能力不足，是根据一两个词预测下一个词，后来出现了更多的算法和更好的硬件，于是可以预测更多的上下文了。像现在 ChatGPT 就能依据几千个字符去做预测，这归功于有如神助的 Transformer 算法。
但是，大语言模型依然还是一个猜词游戏，是统计意义上的一个算法，它没有别的复杂思考，就是从海量的记忆（模型）里，搜寻出最有可能出现的下一个词。
所以很自然，听起来，无论谁都会觉得，这种统计逻辑的语言模型，恐怕只能解决记忆问题，不能解决逻辑问题。就像我们读了很多书籍、文献、维基百科、百度百科等等各种知识。那接下来我们能做的是什么？很明确的，可能做一个好翻译，或者能写一篇像模像样的文章，但是搞别的应该是不行的。毕竟是个复读机嘛，是个「模糊的印象」（a Blurry JPEG of the Web）嘛（这是科幻作家 Ted Chiang 对 ChatGPT 的评价，已经被更多人认为是偏见了）。
不管怎么去想象这个算法逻辑，我们都很难想象只是记忆，就能产生逻辑。这在 2022 年之前都是天方夜谭，而 2022 年底过后，ChatGPT 让这变成了一个可能性。
为什么 ChatGPT 在一个词儿一个词儿蹦的时候就呈现了逻辑？这依然是个科学上的未解之谜，以及都在争论不休的话题。毕竟我们想象中，一段有逻辑的文字，应该是先设定主题，再想框架和段落，再去落笔的。
这里要特别补充一点：表现出了推理和逻辑能力，与本质上有没有推理和逻辑能力，是两码事。前者是个事实问题，已经可以说是公认了，从原理上反驳意义不大，用过即知；后者则是个哲学问题，还在争论之中。
什么叫有逻辑能力很早就是学术界有争议的话题，从控制论出现就在讨论「看起来的智能是不是智能」的问题了。同时，人脑运作的很多原理目前尚不清楚，如何产生的逻辑推理，也不清晰。
很奇妙的是，在目前的模型中，「think step by step」是一个很好用的咒语，跟人的思考是很像的，机器只要不是直接给结果，而是多想几步，就能呈现非常好的效果。
这些都是题外话了。实际上对产学研而言最惊讶和最兴奋的，不是讨论本质上有没有推理和逻辑能力，而是表现上有没有。
4. 通往通用人工智能之路
OpenAI 在这个大语言模型上做了什么，把 GPT 以及 ChatGPT 做出来的？其实没做太多算法上的、底层规则上的很复杂的事情。而是用很工程的手段，甚至堪称暴力的手段去训练，然后反复地调试。
所以一个非常古老的、已经长满了青苔的语言模型，居然可以实现有推理能力的高水准的 AI，非常叫人意外。追求 AGI 的路，从 1956 年达特茅斯会议实际已经启航了，明斯基、麦卡锡、司马贺、纽厄尔这些人工智能的创始人，本来预期是十年二十年就实现的梦想，花了大半个世纪，依然进展不大。
学者们最开始想的，跟大多数人想象的 AI 必须先学的一步是类似的，就是学习推理。他们被称为符号派，就是把世间万物的所有的逻辑和知识抽象出来，把它们变成形式语言，像数学题一样可以计算与推演，一生万物，不就是智能吗？这条路一度是人工智能的主流派系，一直到 20-30 年后，尝试了各种各样的方向，发觉全都被堵死了。
接下来就是统计学习和深度学习的时代，就是让机器去自我消化数据，它就能解决问题。这时候的学者们更落地、更实在了，不关心 AGI，而是关心垂直课题了，比如说人脸识别、自动驾驶、下围棋和玩游戏等等，这些似乎都是做的还不错的。语言模型也在其中，大家认为它能解决一些问题（谷歌翻译和百度翻译就是语言模型的逻辑），显然不能解决一切问题。
而 ChatGPT 的启示，就像说有一个田径队，短跑、长跑、接力跑、马拉松等等运动，有不同的教练去用不同的方法训练，毕竟是不同的课题。但是今天，有一个教练，用了全新的方法训练了一个队员，发现这队员跑啥都行，接力跑、长跑、短跑都能拿好的名次，甚至跑去试了试扔铅球也是前几名，扔标枪也是前几名，跳鞍马也是前几名，他不一定都能拿到第一，但这个效果大家非常惊讶。
还是前文说的，有逻辑、能从信息中发掘知识，并不是个值得争论的问题，它是个事实。很多学者花了很多年研究，怎样让机器识别词性（形容词、动词、名词等），这是个专有课题，而词性标注的效果，ChatGPT 也完成得很好。类似的课题，非常大量。用三体的话说，说许多学者、博士们还在研究的 NLP 的中间课题不存在了 ，一点儿也不为过。哪怕不提这些研究课题，注册使用下 GPT-4，你肯定也会有体感，这种体感是不会说谎的。
那么 AI 有了逻辑和理解能力，能做什么呢？能做太多了。
前面说的技术性的问题，反而可以交给一些基于规则的产品解决。例如， ChatGPT 自己可能信息不全，但它能比很多人更好地查到所要的信息，而不只是把网页排个序；ChatGPT 自己可能不会写很厉害的文章，但经过一个熟练的写手训练之后，确实能理解你想要什么，就能变成一个有固定文风的写手；原生的 ChatGPT 可能完全不知道怎么使用 Word，但是让它看大量的人是怎么使用的，很快也就能学会了。
这才是 ChatGPT 最不一样的地方：它比之前所有的 AI 都更像一个 AI。当 AI 这个词在 1956 年出现的时候，大家想象的是一个智能的东西，而现在，它真的出现了，至少有了真正智能的可能性。这一点在学术圈和科研领域最早引起了轰动，可能比普通用户的震惊程度还要大。
之前是大家看不到通往通用人工智能的路的，所以 ChatGPT 的意义不是聊天机器人本身，而是这个新的范式，揭示了一种全新的可能性。未必是唯一的可能性，但确实是一种可能性。过去从来没有过的可能性。
4. 继续推演未来接下来可能会发生什么呢？我观察和思考到了 7 个方面，分享一下。
第一：不光 AI 的企业都得投入大模型，而且很快会进入工程上的军备竞赛。
这里跟很多朋友想的不一样，大模型不是比参数量。如果去搜参数量的模型，快手还官方自豪地发布过一个有万亿参数量的模型，当然跟 GPT-3 也没法比。
同时，也不是单纯比数据多少。数据确实是一个壁垒，但是还有一个更加核心的竞争力，即调试工程。比如对于百度，之前做的文心大模型，底层数据量真的不比 OpenAI 的少，或者很有肯跟底层的模型都不一定比 GPT-3 的质量差。只是完全没有采用 ChatGPT 的方法训练（InstructGPT），也就是怎么激发。激发也是非常玄学和魔幻，OpenAI 有一个人数不小的工程团队，专门通过语料和代码，做激发和调试，让它变得更智能。
这可以说是最后画龙点睛的一步。就像说有一个天分特好的小孩，需要调教，而如何调教是不存在一个很确定性的方法论的，调教本身也是个黑盒，有很多坑每个团队都得慢慢趟、反复试错。
从 GPT-3 这个底层模型的出现，到 ChatGPT ，其实花了很多的工夫，在这个过程中，工程比研究要重要得多。学术研究它提供的是方法，但是 ChatGPT 背后并没有新的方法，更重要的还是工程团队用了一些所谓的比较 tricky 的方法。所以 OpenAI 公开了底层的算法和逻辑，并没有公开 ChatGPT 的源代码。对于百度来说，花了一两个月重新开始调教，效果肯定跟 ChatGPT 是没法比的。百度和国内其它家面临的大多也是调教的问题，想要砸钱训练出来一个底层的 GPT-3 的模型不是难点，InstructGPT 才是。
第二，如何调教，会直接影响 AI 成为什么样的 AI。
并不是说各种不同的团队去激发大语言模型，最后激发出来的效果殊途同归、一定是一个东西。很多没有了解技术细节的朋友总觉得 ChatGPT 很蠢，因为总是一碗水端平、按格式来写命题作文，这个是刻意调教的结果。为的是获取最大公约数的用户，不要出现任何政治错误的问题、偏见的问题。
想要真的调教一个极端分子、调教一个特别温柔心理咨询师，甚至调教一个诗人，原则上都是可以的，就看怎么调。
一种说法是，目前的 OpenAI 用了 6 万多条语料就调出来了 ChatGPT。那用别的语料、用更多的语料，会发生什么？可以预见的是，未来各种各样的人格都会调出来，不同团队做的 AI 风格各异，跟人与人的区别一样。
因此，ChatGPT 并不是，有一个团队花了很多年种出来了一个品种的苹果，这个品种的苹果叫 ChatGPT，你吃了一口这个苹果说太酸了，扔了。就认为这件事没有价值。
这个叫 ChatGPT 的苹果是重要的，但更重要的是，发现了一片叫大语言模型的土地，可以种各种 AI 的水果，不光有苹果，还有梨子、菠萝、葡萄等等，有大量的可能性。这是一定会发生的。现在很多团队去追逐的，并不是要做同一个品种的、酸甜度一模一样的叫 ChatGPT 度苹果出来，而是都看到了这里面做其它水果的价值。
第三， ChatGPT 的这个范式是可靠的，那很多技术性的问题解决就只是时间问题。
这是在回应前面说的问题。只要这个范式是可靠的，很多技术性的问题无非就是加算力、加数据以及有耐心地调教。
早在 1956 年塞谬尔就做过一个跳棋程序，在当年已经能下赢很多专业选手了，那时很多科学家就意识到，未来机器能在棋类游戏中下赢人类，只是个时间问题（包括在读大学的陆奇，就有这个洞察了）。到了 1997 年，深蓝下赢了国际象棋大师， 到了 2016 年 AlphaGo 下赢了围棋世界冠军，如今的很多游戏 AI，DOTA2、星级争霸 2 的 AI 也都可以下赢很多顶级的选手。在范式不变且可靠的前提下，学会下棋就是个技术性问题，也就意味着是个时间问题。
对有逻辑能力的大模型来说，前文说过的信息准确度的问题，都未必在内部解决。ChatGPT 也可以跟训练有素的有数学知识的产品合作。就像一个聪明小孩，不懂数学但是足够聪明，那可以配个小伙伴，这个小伙伴不是很聪明，但上过奥数班，俩人一搭配，问题就解决了。这不是假想。
知名的计算智能引擎产品 Wolframe 就跟 ChatGPT 合作了，可以在补充了更准确的知识和规则的前提下，解决大量的问题，比如化学、数学、物理、地理、几何、历史、材料、工程等等。
（来源：ChatGPT Gets Its “Wolfram Superpowers”!）
第四，解决各种问题的速度，或者说满足各种需求的速度，可能是指数级的。
这个是很感性的判断，确实没有很有说服力的论据。现在大家也都不知道多长时间会发生什么事情。不过大概率它的发展速度不会是线性的，因为人脑的学习是缓慢的，毕竟神经元信号传递存在速度限制、神经元的数量和规模有整体的限制的。但计算机不一样，就像一个人脑不行，那可以连接 10 个人脑。10 个爱因斯坦的脑袋连起来，它是不是乘以 10 不一定，但的进化速度肯定比生物进化要快得多。
ChatGPT 的成功会让已经在过去领域里卷到疲倦的大厂，纷纷进入军备竞赛，这也会加速这个进程。另外，对于很多场景来说，让产品对接大模型，是不复杂的，ChatGPT 作为中间层很合适，主要负责解释和推理，并不用每个场景都再训练一遍（未来难说会不会各种场景都有自己的大模型）。从 Office 和 Adobe 这么快的跟进也可见一斑。
这里就有一个很残酷的现实，就是业务融合 AI 模块之后，每个打工人在用 AI 的这个过程，就是在加速淘汰自己的过程。
第五，调试工程师会变成很值钱的岗位。
这个好理解，对于大模型来说，可解释性非常差，换句话说，可控性很差。前面也说了，它是非常巨大的黑盒，只能通过调教、不能通过指挥，不能指哪打哪，说这个问题回答得不好，下次必须这么这么回答——没法这么去训练它。所以调教就显得特别重要了，调试工程师就会变得越来越值钱。
不过调试工程师到底具备什么样的能力？了解场景，还是了解代码？这个不大清楚。这是个全新的岗位，大家都在探索。
第六，失业问题。
可惜的是，值钱的岗位未来不会特别多，但不值钱的岗位会变得越来越多。
失业问题很有意思，之前 OpenAI 自己官方下场写了一篇报告，具体内容就不展开说了，只说最后的几个结论：
第一，80% 的人受影响，会有 10% 的工作内容受 LLM 影响（受影响的定义是同等质量的工作成果，降低 50% 的工作时间），19%的人「大受影响」，即会有至少 50% 的工作内容受 LLM 影响。
第二，薪资越高的人越容易受影响。受过良好教育的、有丰富工作经验的、高薪的职业，被影响的概率是偏大的。
第三，有一个影响程度排行榜，其实就是高危列表。里面高频出现的包括：数学家、口译员和笔译员、作家和写手、区块链工程师等。
第四，部分职业存在可能性被彻底替代掉。对于这个榜单，人工标注的结果里有 15 个职业；GPT-4 标注的结果里有 86 个职业。AI 下手果然还是更狠一些。
（报告来源：https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf）
感兴趣的朋友可以自己读一下全文。这个估计当然不会特别准确，但是他们用了尽可能量化的方式，有一定预见性。未来会不会发生？我认为大概率确实会发生的，只是时间上不好讲。有一些相对容易落地、容易快速被替换掉的，比如说个体户可能危险性更大一些。比如做插画的画师、做电商图片的这些美工、一些公众号的小编等等。大公司的组织，整个工作内容或者岗位要做调整，会有组织管理上的问题，可能会慢一些。
那这中间可能也有过渡期，比如 AI 绘图变成主流之后，画师们未必就全都失业。就像 Photoshop 出现之后大家更多是从用纸和笔去绘图，变成了用另外一个工具去做。未来 AI 绘图背后，也要有需求转化的这一步（prompt engineering） 。不过比较悲观的是，AI 绘图和 Photoshop 不一样，还是存在效率差异的。用纸和笔的画师和用 Photoshop 的画师，生产力的变化可能没那么大；但是 AI 的生产力是剧烈的大幅提升，意味着不太需要那么多从业者了。这就必然有一个结构性的大的波动。那未来会怎么样？会不会出现大的社会问题？这个就不是我能讨论的了。
第七，大多数人机交互都不存在了。
冰箱发明之前，很多人研究的是怎么存储冰块、制造冰块，有了冰箱，就不再需要这种冷藏方式了。对于产品交互也是这样，用户过去为什么要点按钮？要做各种操作？包括用 Photoshop、 Word 里很多反人类的各种各样的、根本记不住的复杂的功能。
所以我们看起来更像是处于过渡期，真的技术能力达到以后，当下的大多数人机交互也没有必要存在了，只需要剩下自然语言交互，这就跟我写过的那篇猜想对应上了（从 ChatGPT 看 AI 未来的 7 种场景可能性）。
跟写之前的文章时不一样，我这段时间试用了 GPT-4 基础上的 ChatGPT，包括跟更多专家聊了一些技术上的问题。现在的我觉得这是很有确定性的。就像前面说的，现在的发展是指数级的速度。
写在最后如今 ChatGPT 发布后，整个产学研都已经到了快车道上了，这个快车道上是没有人有能力去踩刹车的。我们作为个体，也是不可能回避这个 AI 的历史车轮的。
大家都知道阿里有一个经常被群嘲的价值观，叫拥抱变化。这个词现在看感觉还挺应景的。
所以不如反过来想问题：汽车时代来的时候，马车夫肯定非常焦虑，驯马师也很焦虑。不过汽车是工具，对大部分人来说它是非常有帮助的。它的出现并不是说要摧毁谁，摧毁哪些岗位，或者摧毁哪个行业。它还是为人类服务的。
我们可以用汽车做很多有价值的事。没有交通工具的效率提升，全球化也不可能发生。我们可以多想一下，有了 AI 我们能干什么。
最近跟身边几个比较要好的朋友聊 AI，大家达成的一致，都是先用起来。先用它做点什么，感受下它能做什么、不能做什么。未来有无限的可能性，不妨把目光放长远一点；不纠结当下的得失，看看 AI 未来的机会。保持这样的心态也许更容易接受变化。
就说到这里，希望对你有启发。
Ps. 想要了解人工智能历史的朋友，可以在小宇宙、苹果 Podcasts、喜马拉雅、网易云音乐等平台搜索「半拿铁」，我梳理了过去的故事整理成了 4 期播客。
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