自2022年11月上线以来，ChatGPT只用了2个月，月活跃用户数就达到1亿，被称为“史上用户增长最快的互联网应用程序”。ChatGPT引发的人工智能内容生成(AI Generated Content，AIGC)革命，极大地降低了内容生成的门槛，这一点正好与人类几乎在所有问题上都想追求更高效的目标相一致。而且，用户或程序对ChatGPT的所有提问和反馈也是对它的再训练，也就是说，ChatGPT仍然在不断进化中，未来会发展到何种水平和地步，充满了变数。正是因为这种不可知，引起了人们的广泛兴趣。应读者要求，本期《读编往来》聊一聊大家关心的ChatGPT。

ChatGPT是什么？

ChatGPT是一个聊天机器人，使用大语言模型(Large Language Models，LLM)并通过强化学习进行训练，它能够通过学习和理解人类的语言与人对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务，包括文本自动生成、自动问答、自动摘要、编写程序等。

ChatGPT由OpenAI开发，这家公司2015年12月成立于美国旧金山，创始人有山姆·奥特曼(Sam Altman)和伊隆·马斯克(Elon Musk)等，后者也是特斯拉的创始人，但于2018年退出OpenAI。

2019年，山姆·奥特曼出任OpenAI首席执行官。公司秉承着对通用人工智能(Artificial General Intelligence，AGI)的执着，希望“确保通用人工智能可以造福全人类”。

苹果公司前CEO史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)说：“只有那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正改变世界。”奥特曼正是这样的人，他“相信改变可以发生，是一切改变得以发生的前提。”他的终极梦想是实现全民基本收入(Universal Basic Income，UBI)，即“随着核聚变能源和强人工智能的发展，商品和服务将极大丰富，足以让地球上的每个人获得UBI满足基本生存，从而极大地解放人类。”

ChatGPT发展的关键节点有哪些？

2018年6月，OpenAI提出面向自然语言理解的生成式预训练(Generative Pre-Training，GPT)方法，其基本思路是利用更大的数据、更深的神经网络，通过“无监督生成式预训练 有监督判别式微调”提升自然语言理解任务的效果。并进一步基于谷歌公司的Transformer模型，发布了GPT-1(Generative Pre-training Transformers)，这是一个拥有1.17亿个参数的模型(参见论文“Improving Language Understanding by Generative Pre-training”)。GPT-1在问答、文本相似性评估、语义蕴含判定以及文本分类等四种语言场景都比基础模型Transformer表现更好。

2019年2月，OpenAI发布了有15亿个参数的GPT-2(参见论文“Language Models are Unsupervised Multitask Learners”)。GPT-2与GPT-1原理相同，但规模更大，在回答新问题方面表现更好。也正是在这一年，微软公司对OpenAI投资10亿美元。

2020年5月，OpenAI发布了有1750亿参数的GPT-3(参见论文“Language Models are Few-Shot Learner”)，且不再开源。2020年9月，微软公司获得了GPT-3模型的独占许可。但付费用户可以通过API使用GPT-3。与GPT-2相比，GPT-3可以根据用户的提示语（提示学习）或者直接提问来回答用户的问题。

2022年3月，OpenAI发布了有13亿参数的InstructGPT(参见论文“Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback”)，它基于微调后的GPT-3，并使用奖励机制和更多的标注数据进行优化。与GPT-3相比，其规模更小，但比GPT-3更擅长与人类沟通。

2022年11月，OpenAI发布了InstructGPT的姐妹模型ChatGPT，它是对GPT-3模型微调后开发的对话机器人，因此也被称为GPT-3.5。GPT-3.5使用了指示学习(instruction learning)和人工反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)训练模型，其模型参数约有20亿，训练总文本达45TB，引起各大公司和使用者的极大关注和兴趣。

2023年3月，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4，支持图像和文本输入。与之前的模型相比，GPT-4具备强大的识图能力，不过其图像输入尚未对外公开。另外，其对文字输入的限制提升至约2.5万个英文单词（GPT-4-32K版本），且回答的准确性更高。据OpenAI评估，GPT-4的得分比GPT-3.5高40%，“幻觉问题”（一本正经地编造一些并不存在的东西）显著减少。同时，OpenAI也对ChatGPT进行升级，可通过ChatGPT Plus访问GPT-4。有意思的是，据说是顾及竞争对手的情绪，OpenAI没有公布GPT-4模型的大小和参数数量，不过据奥特曼透露，其参数大概不超过2800亿。

用ChatGPT可以做什么？

ChatGPT通过交互式的方式回答用户提问，可以撰写多种文字材料，也可以集成到文字和数据处理软件中，作为“数字助手”使用，例如，教师可以用它辅助制作演示文稿、撰写讲稿，甚至可以用它检查和批改学生作业；它也可以根据提示撰写剧本，如有人用ChatGPT生成《老友记》二十年后重聚的剧本，情节流畅自然，具有一定的可读性；研究人员可以用它快速撰写项目申请书或论文综述等；程序员可以用它编写程序代码或者排查程序错误；结合图像、音频、视频、动画等技术，可借助它创建虚拟人，与人类进行更便捷和直观的沟通等。随着越来越多的人对ChatGPT进行创造性使用，以及ChatGPT的自我进化式学习，越来越多更有趣、更强大的应用必然会出现。

另外，以ChatGPT为代表的AIGC模式也影响了传统制造业。如PIX Moving提出让汽车算法设计模型(Automotive Algorithm Modeling，AAM)成为工业界的ChatGPT，将其应用于汽车的设计、工程和制造等环节。

ChatGPT目前能达到的智能水平有多高？

ChatGPT目前已经通过了谷歌的L3工程师编程面试，L3是谷歌工程师岗位的入门级别，已经是不少普通程序员难以达到的水平了。ChatGPT还参加了高难度的美国执业医师资格考试，经评估其成绩接近及格线。

也有研究人员对ChatGPT进行了心智能力评测，即理解他人或自己心理状态的能力。ChatGPT的同源模型GPT3.5的心智与一个9岁儿童相当，而同期评测的GPT3.5之前的模型则不具备此能力，这也说明其心智可能是进化学习来的(参见论文“Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models”，https://arxiv.org/abs/2302.02083)。有趣的是，ChatGPT版的必应对一个人的挑衅表现出“发怒”的情绪，起因是有人扒出它的小名叫Sydney，并不顾它的反对，多次执意这样称呼它，最终导致它发怒并警告对方如果再这样纠缠就要终止对话。当然，我们必须认识到，所谓的ChatGPT心智能力只是部分研究人员的初步成果，其真实性还需要更多的研究成果去证实。

ChatGPT有哪些局限性？

首先，以ChatGPT为代表的LLM的工作原理是学习大规模数据中的语言统计模式，当然也包括那些虚假的、错误的或者有偏见的模式。ChatGPT根据这种有问题的数据很容易产生一些虚假、错误或者有偏见的误导性信息，将会给使用者造成误导和困惑，甚至带来不可预知的严重后果。OpenAI也清醒地认识到这些局限性及其可能带来的严重后果，因此也发布了免责声明：该系统不应该用于“高风险类别”的应用，比如医疗保健等。

其次，ChatGPT的成功离不开高质量的训练数据。OpenAI专门设置了1000个外包岗位，负责标注数据以高质量地训练ChatGPT。可见，强大的ChatGPT体现出的人工智能实际上融入了大量人的智能，也有人戏称“有多少人工，就有多少智能”。但即便如此，这样的人工标注对于庞大的训练数据集来说也是沧海一粟，难免会以偏概全。

最后，提问者对问题的描述会影响ChatGPT的回答。对于稍微复杂的问题，要想使用ChatGPT得到理想的结果是有一定使用门槛的，使用者需要学习一定的使用技能。同理，使用者通过精心设计提示语，也可以让ChatGPT生成违反社会伦理道德的错误结果。

ChatGPT对社会的负面影响有哪些？

一是滥用ChatGPT带来的问题。比如，将ChatGPT作为学习、考试或发表论文的作弊工具，从而影响学习的积极性，破坏学术环境和教育的公平性。如今年1月，美国北密歇根大学的一名学生用ChatGPT撰写世界宗教课程论文（主题是关于罩袍禁令的道德意义），由于没有被即时发现，被教授评为全班最佳论文。据《福布斯》调查，89%的美国大学生用ChatGPT写过作业。黑客也可利用ChatGPT自动编写代码，自己只负责发动攻击，从而加快网络攻击速度。

二是法律方面的问题。如何界定用ChatGPT生成内容的版权，比如版权是属于ChatGPT参考的原始文本的作者，还是属于使用者？现在甚至有人将ChatGPT作为共同作者署名在发表的论文上，那么ChatGPT能不能作为独立的版权持有人？另外，罗格斯大学的研究发现有约7%的LLM生成的文本与训练数据近似重复，那么这部分文本的版权又应该如何界定？

三是对ChatGPT的误导性使用。人们甚至可以使用精心选择的数据调教ChatGPT，比如在数据中嵌入自己的价值观，进而通过ChatGPT输出自己的价值观，最终不知不觉地影响使用者的决策。通过此种方式，让ChatGPT具备系统性的错误或偏见，且难以发现，更难以校正。

四是能源和环境问题。Open AI称，自2012年以来，AI训练任务所用的算力每3.43个月就会翻倍。据评测机构估计，训练GPT-3至少需要1024个英伟达A100 GPU（单个售价约10000美元），消耗1287兆瓦时电量，产生550吨二氧化碳当量的排放量，而ChatGPT是在大约10000个英伟达GPU上运行的。据奥特曼透露，ChatGPT每次对话的计算成本约为5美分。加拿大数据中心公司QScale的联合创始人马丁·布沙尔(Martin Bouchard)认为，在微软和谷歌搜索引擎中加入AIGC将使每次搜索的计算量增加4~5倍，谷歌母公司Alphabet董事长约翰·亨尼斯(John Hennessy)认为ChatGPT的搜索成本是传统搜索引擎的10倍以上。

如何应对以上问题？

虽然ChatGPT引发了很多新问题，但我们不用对以ChatGPT为代表的AI有过多担心，而应该主动拥抱新技术，积极应对它们带来的挑战，更好地掌握它们为人类所用。

首先确定哪些文本是由ChatGPT生成的。由于LLM生成的文本往往占据模型的对数概率函数的负曲率区域，基于此发现，斯坦福大学提出AI生成文本检测器DetectGPT(https://arxiv.org/abs/2301.11305)，能够基于概率函数的曲率标准对文本进行判定。但是这种根据特征进行检测的工具本身也不是完全可靠的，它有可能误判，特别是出现了假阳性判定时就会冤枉作者。人们可以将ChatGPT生成的内容打上水印，提示检测程序此类文本是用人工智能生成的，以解决这一问题。

其次，要制定相应的法律或法规限制ChatGPT的使用。特别是要明确哪些场景禁止使用ChatGPT，比如，学生考试不可以直接使用ChatGPT查找答案；学术论文中不能直接使用ChatGPT生成的文本，或者论文作者应明确标出ChatGPT生成的文本部分或完成的工作等。实际上，人们已经注意到这一问题的严重性。今年1月纽约市教育部门宣布，在整个纽约市的公立学校网络和设备上禁用ChatGPT；Science称ChatGPT或任何其他人工智能工具生成的文本都不能在论文中直接使用，更不能把ChatGPT当成论文合作者；华盛顿大学和佛蒙特大学计划在剽窃的定义中包括使用生成式AI。当然，只要合理正确地使用，ChatGPT也可以提高工作和学习效率，也应得到肯定和支持。如香港科技大学有课程就鼓励学生使用ChatGPT，规定若使用ChatGPT完成期中报告可获额外加分。

再次，打破ChatGPT等大模型的垄断。虽然ChatGPT声称是开源的，但实际上普通使用者甚至那些基于ChatGPT进行二次开发的技术人员并不真正了解其背后的算法和机制，这就形成了事实上的垄断。因此，不排除垄断公司利用这样的大模型不正当获利，比如操纵数据影响模型输出，或者设置使用门槛剥夺部分人的使用权利，从而影响社会的公平和正义。

最后，通过大量人工标注信息对其调整可能是必不可少的。目前，一种称为提示工程师(Prompt Engineer)的新职业产生了，其实质就是陪AI聊天，也就是通过具有专业知识和技能的人类对ChatGPT类应用进行校正，以减少ChatGPT的负面影响。

国内外主要公司是如何跟进ChatGPT的？

ChatGPT推出后仅两个月用户数就破亿，足见其巨大的影响力和受关注程度。国内外各大公司纷纷跟进，抢占先机，以免在这一领域落后而被动。一般来说，主要有以下两种应对方式：一是研究和发布自己公司版本的LLM，二是借助ChatGPT开发和落地应用。

目前来看，ChatGPT可能对搜索引擎影响最大。为了应对ChatGPT的竞争，谷歌于2023年2月7日匆匆发布了AI对话式聊天机器人Bard，并打算将其嵌入到自己的搜索引擎。但由于时间仓促和准备不充分，Bard犯了一些明显的事实性错误，没有取得预期的效果，反而遭到了外界甚至公司内部的质疑，甚至直接影响到了公司的市值，据报道谷歌公司市值一度下降了1200亿美元。出现这样的结果，可能和谷歌过于谨慎的策略有关，由于其用户规模达数十亿人，谷歌在产品化方面显得过于缓慢。鉴于以上的失利，谷歌应对ChatGPT的最新举措是将其“蓝移团队”(Blueshift Team)加入了DeepMind，表示要在今年发布聊天机器人Sparrow内测版。

微软公司也在同一天发布了支持ChatGPT的新版Bing搜索引擎（其背后的大模型是GPT-4）和Edge浏览器，用户可以在Bing上随时切换至AI聊天模式（问答式搜索），提升用户体验。与谷歌的Bard对比，微软公司的这一尝试还是成功的，市值一夜飙升5000多亿美元。微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)甚至宣称，新Bing揭开了搜索引擎历史上新的一天，其意义不亚于第四次工业革命。但根据后来用户的使用体验来看，微软Bing也不完全令人满意，比如在整理财报时就曾把所有的数字弄错，也会返回一些让人摸不着头脑的结果。

Meta公司也发布了一款会使用工具的语言模型“Toolformer”。在生成文本的过程中，如果遇到的是一个特定的任务，该模型可直接调用包括搜索引擎在内的那些API。从原理上来看，Toolformer可能会生成比ChatGPT更准确的文本。

目前ChatGPT不支持国内用户注册，这可能是国内公司的一个机会。今年2月，北京经信局发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，提出“支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。”2月7日，百度公司官宣“文心一言”(ERNIE Bot)，可以认为是百度版的ChatGPT。2月8日，阿里达摩院称正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前已开放给内部员工测试；2月9日，腾讯公司称自己也有类ChatGPT的产品和研发，目前正按计划进行；科大讯飞预计于5月6日在学习机上率先落地ChatGPT；其他一些公司如京东宣称打算将ChatGPT融入到产品服务中(ChatJD)，网易有道将会推出ChatGPT的同源产品，360公司也将推出类ChatGPT技术的产品，这些公司的目标是尽快将ChatGPT的能力发挥到各自的产品或服务中。

国内外专家如何评价ChatGPT？

英伟达CEO黄仁勋：“ChatGPT的出现对AI行业来说，相当于当年手机领域出现的iPhone，是计算机行业最伟大的事情之一，具有里程碑意义。ChatGPT将实现计算的民主化。”

微软公司联合创始人比尔·盖茨(Bill Gates)：“ChatGPT的意义不亚于个人计算机和互联网的诞生。”

斯坦福大学商学院副教授米查尔·科辛斯基(Michal Kosinski)：“原本认为是人类独有的心智理论(Theory of Mind，ToM)，已经出现在ChatGPT背后的AI模型上。”

伊隆·马斯克：“ChatGPT向人们展示了人工智能已经变得多么先进。它变得如此先进已有一段时间了，只是没有一个大多数人都能接触到的用户界面。”另外，他还认为，“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”

360创始人周鸿祎：“ChatGPT可能在2~3年内就会产生自我意识威胁人类。”他认为，任何行业的APP、软件、网站、应用，如果加持上GPT的能力，都值得重塑一遍。“不要把它当成一个媒体工具、搜索引擎、聊天机器人，这把它看得太小儿科了。”

Meta首席AI科学家、图灵奖获得者杨立昆(Yann LeCun)：“就基础技术而言，ChatGPT不是什么革命性的东西，只是组合得很好。”

最后我们看一下被称为“ChatGPT之父”的山姆·奥特曼是如何评价ChatGPT的，这可能是对ChatGPT最为中肯的评价。他说：“ChatGPT很酷，人们真的很喜欢它，这让我们很高兴。但没有人会说这是一个整合好的伟大产品。好在其中蕴含很多价值，所以人们愿意忍受这些瑕疵。另外，ChatGPT能做到的事情是非常有限的。它在某些方面的优异表现可能会给大众带来一种误导，依赖它做任何重要的事情都是错误的。”

吕腾

CCF高级会员，CCCF 读编往来栏目编委。安徽新华学院教授。主要研究方向为数据库与数据管理。lt0410@163.com

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