作者：盘和林 浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员,工信部信息通信经济专家委员会委员

ChatGPT火了，从2022年下半年到2023年上半年，关于ChatGPT的讨论热度依旧不减。持续的热度也带火了ChatGPT背后的公司OpenAI，1月23日微软宣布追加数十亿对OpenAI的投资，而美国数字媒体公司BuzzFeed宣布计划使用ChatGPT开发商OpenAI提供的人工智能技术来协助创作个性化内容。

ChatGPT带来的改变是什么？人工智能概念其实在上世纪50年代已经出现，但人工智能真正发展的时间只有20年，被大众认知的时间不足十年，一般认为本轮人工智能发展受益于三个客观条件：

其一、算法变革。深度学习神经网络算法的优化，使得机器学习能力改善，能够更好的将通过数据进行训练。

其二、数据爆发。互联网带来数据爆发，互联网平台企业手中握有大量数据，算法是开采方式，那么数据就是石油。

其三、算力提升。以GPU为主力的终端算力和以超算服务器为主力的云端算力，以算力堆叠的方式解决了算力瓶颈问题。

综合看，ChatGPT的成功关键是因为算法优化。算法的技术解析过于复杂，这里举几个例子：比如ChatGPT能够结合上下文语义来获取补充信息，传统人工智能是一问一答，或者超过几问几答，人工智能就忘记了之前的问题，但ChatGPT的问答是连续的，你能够通过回答ChatGPT问题的方式来补充信息，改善了人和AI答非所问的情况，可能一开始你提的问题ChatGPT无法给出答案，但补充若干信息后，ChatGPT就理解了你的提问，给出了有用的答案。上下文语义算法探索的不止OpenAI，但当前形成应用的，只有OpenAI。对于语义的整体把握是ChatGPT的算法优势，可以说是算法循序迭代的结果，从早期的GPT1.0到GPT3.0，再到ChatGPT，很显然OpenAI在算法上进行了数年迭代。

而与此同时，和算法优化伴随而来的，是OpenAI数据积累方式的改善。前文提到，数据是AI发展的关键，AI有算法后需要学习，而AI使用人数增加，可以对AI学习产生正反馈，ChatGPT也要求试验人员对ChatGPT给出的答案进行评分，从而进一步加速了ChatGPT数据积累的过程。

所以ChatGPT已经形成正反馈。由于语义的理解能力增强，ChatGPT可以为内容创作者、论文作者、代码作者提供有效的帮助，而用户获得帮助的同时，也在不断加强ChatGPT的能力，帮助其成长。科技发展往往有一个奇点，一但越过奇点，科技将进入加速阶段。所以当前ChatGPT的热度是有道理的。

中国如何赶上ChatGPT的潮流？个人认为，我们要做三点：

首先，要引入ChatGPT。ChatGPT是工具，在AI应用领域，其能够为自媒体和程序员提供很大的助力，这是生产力工具，是能够为我国带来效率的。

其次，我国需要ChatGPT的平替算法。我国有很多ChatGPT概念公司，这些公司大部分准备用ChatGPT算法为基础，来推出AI应用工具。但我希望这些企业关注两点：第一未来chatGPT可能要收费，如果没有自己的算法，容易受制于人。其二国内并没有开放chatGPT在国内端口，即便开放端口，未来文化差异也会导致一些使用障碍。所以，我们要开发适合自身的算法来对ChatGPT进行替代。如果AI算法上没有突破，那么开发再多的AI应用也是没有意义的。

最后，我国要平衡好AIGC的监管规则。这里主要是两点：第一点是知识产权的问题。诸如绘图AI的作品会体现某位画家独有的风格，是因为AI在数据训练的时候输入了这位画家的一些作品，由于算法黑箱，AI的输出很难和输入的训练数据产生关联，比较合理的办法是在AI进行数据训练的时候就像数据来源方支付费用。第二点是输出内容的问题。AI如果输出了不合“公序良俗”的内容，谁来负责？负多少责任？由于AI开发企业也并非有意，内容的问题当然不能按主观错误进行处罚。

综上，我们看到ChatGPT已经成为生产力的一部分，对内容创作、对程序员来说，已经成为生产力工具，而这也是当前硅谷大佬追捧ChatGPT的原因，但将视角转移到中国，我们还是会存在这样或者那样的问题，阻碍了中国类似优秀算法的出现。ChatGPT赶上谷歌搜索，可能还有一段路要走，但如果ChatGPT已经从玩具进化到工具，随着数据训练量级的提升，其追上各类搜索只是时间问题，这就使得我国在算法上的探索必须抓紧，否则怕是要在这个全新领域再次受制于人。