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“特别能聊”的人工智能会聊出些什么 ？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊” 的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话 ，还能根据聊天的上下文进行互动 ，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内 的领域，将 是其潜在 的产业化方向 。ChatGPT 的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面 的问题 。

　　家里要养一只猫 ，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏 的代码？在不同语境中 ，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题 ，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前 ，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜” 。

　　产品发布短短两个月 ，ChatGPT 的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期 的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表 的AIGC应用将带来哪些影响和变化 ？记者对此进行了调查采访 。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱 的 是我真实 的生活，因为它包含了我所有 的经历和感受 ， 是我每一天都在体验和思考的 。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话 ，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT 。

　　随着ChatGPT大火 ，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣 ，时而又显得思想深邃 。除了各种聊天互动外 ，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具 ，让其写作文 、翻译文章 ，甚至写代码 。迅速的响应能力和较为靠谱 的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊” 。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行 的测试显示，ChatGPT在百科检索 、数学问答 、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右 ，在生活闲聊上 的意图识别率约为95%，已具备较好 的语义理解能力 。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量 的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中 的对话和各种网络公开信息 ，使ChatGPT知识丰富 ，还能根据上下文进行互动 。”深度科技研究院院长张孝荣表示 。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术 的发展，近年来AIGC类型不断丰富 、质量不断提升 、技术 的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域 。

　　以百度文心大模型为例 ，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本 ，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频 。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上 是一种比较创新 的模式 ，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性 的认识 ，也会给AIGC带来新的启发 。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景 ，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平 。有观点认为 ，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用 。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元 的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》 ，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成 、有声阅读 、新闻播报、语音导航、影像修复等领域 ，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势 。

　　“人工智能生成在诗歌 、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域 的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示 ，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大 ，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观 ，但从现状来看 ，ChatGPT等产品想要真正落地 ，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行 的种种评测中 ，ChatGPT会犯一些常识性错误 ，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容 ，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友 。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话 的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在 的知识整合和逻辑推理 的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强 的领域，其答案往往‘捉襟见肘’ 。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力 的天然不足 ，也说明了算法依然需要完善 。”张孝荣说 。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决 的科技伦理问题 。张孝荣表示 ，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题 ，ChatGPT生成 的内容更多来自搬运 ，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大 。”

　　在国内 ，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外 。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务 。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列 的试探之后 ，AI聊天机器人ChatGPT 的收费计划浮出水面。当地时间2月1日 ，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月 ，月活用户却达1亿 的ChatGPT ，终于踏上了自己 的“赚钱路” ，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道 ，ChatGPT Plus会不会 是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI 的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速 的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月 ，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动 ，甚至能够完成撰写文案 、翻译等工作。得益于这种突破性 的使用体验 ，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日 ，瑞银发布研究报告称 ，截至今年1月 ，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后 ，其月活跃用户估计已达1亿 ，成为历史上用户增长最快 的消费应用 。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后 ，花了大约9个月 的时间，Instagram则花了两年半 的时间。

　　但大量用户涌入的同时 ，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应 ，此次收费版 的ChatGPT Plus针对的便 是这一痛点 。

　　据悉 ，付费计划将在未来几周内首先在美国推出 ，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus 的推出并不意味着取代免费版 的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起 的模型成本

　　尽管只推出了两个月 ，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划 ，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查 。什么价格以上会无法接受 ？什么价格以下会觉得太便宜 ？诸如此类关于定价 的问题皆在其中 。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT 是否会永久免费 ，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化 ，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次 的聊天成本为“个位数美分” 。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示 。

　　但相对训练来说 ，模型推理 ，也就 是用户提交输入模型输出结果 的过程，这一成本会更高 。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用 ，所以前段时间免费 的公测也停止了 ，如何降低模型推理 的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称 。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利 的现状几乎成为了AI领域难以平衡 的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也 是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可 的重要原因 是引入新技术RLHF ，即基于人类反馈 的强化学习。在史松坡看来 ，ChatGPT 是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作 、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析 ，但还不能胜任高频度 的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人 、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大 的商机 ，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒 、娱乐、教育 、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地 ，具有万亿级市场规模 。

　　张旭东认为 ，AIGC商业化落地还需要结合应用场景 ，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好 的AGI(通用人工智能)水平还 是不太现实 的 ，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只 是其一。伴随着ChatGPT 的爆火，争议始终并行 ，比如AI绘画面临 的版权探讨 。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示 ，纽约公立学校 的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT 。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟 的应用在内容作品创作上 ，但从专业角度看 ，AIGC属于模仿创新，并不具备真正 的创造力 ，AIGC 的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言 ，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论 ，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决 的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟 、免费素材资源较少 、内容堆砌且质量参差不齐、成熟 的商业应用场景较少 、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用 。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）