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隨著GPT-4的重磅發(fā)布，AI應(yīng)用又一次引爆社交媒體。2022年11月，當(dāng)OpenAI推出ChatGPT時(shí)估計(jì)沒有想到它后來(lái)會(huì)如此成功：上線2個(gè)月后月活用戶突破1億，成為史上用戶增長(zhǎng)最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序。在此之前最為成功的是TikTok，達(dá)到這個(gè)月活水平也用了9個(gè)月。ChatGPT的成功引爆了AI行業(yè)，讓更多的普通人也開始關(guān)注。同時(shí)，也引發(fā)了眾多AI從業(yè)者的思考：ChatGPT會(huì)對(duì)自己所在行業(yè)帶來(lái)什么影響？ChatGPT是否能為我所用？如何用？

作為國(guó)雙CTO，國(guó)雙技術(shù)戰(zhàn)略制定和整體產(chǎn)品研發(fā)工作的負(fù)責(zé)人，劉激揚(yáng)也在思考這些問(wèn)題。國(guó)雙定位為大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的技術(shù)型公司，人工智能技術(shù)在產(chǎn)品和解決方案中得到廣泛應(yīng)用，支撐地位毋庸置疑，上述問(wèn)題的答案事關(guān)國(guó)雙未來(lái)技術(shù)布局。

(相關(guān)資料圖)

ChatGPT突破在哪里？

劉激揚(yáng)畢業(yè)于清華大學(xué)并取得了美國(guó)匹茲堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位，2014年12月加入國(guó)雙出任CTO。加入國(guó)雙前，劉激揚(yáng)服務(wù)于微軟長(zhǎng)達(dá)16年。在微軟亞洲研究院工作期間，劉激揚(yáng)創(chuàng)建了微軟搜索技術(shù)中心，這也是微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院的前身。他還創(chuàng)立了微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院蘇州分院并主持工作。

作為一名技術(shù)專家，劉激揚(yáng)一直非常關(guān)注人工智能技術(shù)，他在微軟的工作就與人工智能技術(shù)相關(guān)，后來(lái)在國(guó)雙領(lǐng)導(dǎo)了人工智能技術(shù)研究。由于這些經(jīng)歷，劉激揚(yáng)比一般人更懂得人工智能技術(shù)的價(jià)值和該技術(shù)當(dāng)前的瓶頸所在。

在劉激揚(yáng)看來(lái)，ChatGPT大火并不是因?yàn)樗捎昧祟嵏残偷募夹g(shù)，更多的是其在現(xiàn)有技術(shù)上取得的一種工程突破。

“從技術(shù)上來(lái)講，ChatGPT和之前基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別貓、狗，仍然處于同一技術(shù)路線。因?yàn)楝F(xiàn)在語(yǔ)料的增加、算力的提升、訓(xùn)練相關(guān)工程能力的提升，使得更大的模型訓(xùn)練得以實(shí)現(xiàn)，也使得表現(xiàn)更為智能。但總體而言，ChatGPT并不是創(chuàng)造了新的技術(shù)，而只是原有技術(shù)的組合和迭代?！眲⒓P(yáng)表示。

劉激揚(yáng)介紹，從自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)本身來(lái)看，ChatGPT屬于文本生成領(lǐng)域，所用的技術(shù)和此前的文本生成一脈相承，目前看來(lái)，這樣端到端的模型對(duì)于分詞、語(yǔ)法相關(guān)的問(wèn)題并沒有解決，也就是說(shuō)尚未產(chǎn)生真正的理解，還是基于統(tǒng)計(jì)的可能性進(jìn)行文本生成。

OpenAI公司技術(shù)專家的說(shuō)法證實(shí)了劉激揚(yáng)的看法。根據(jù)這些專家們的說(shuō)法，ChatGPT使用的技術(shù)都不是新的，ChatGPT使用的是微調(diào)后的GPT-3.5，GPT-3.5是2020年發(fā)布的GPT-3的更新版，OpenAI 在2022年1月就發(fā)布了GPT-3.5的預(yù)覽，相關(guān)API也早就發(fā)布了。因?yàn)檫@些原因，當(dāng)初OpenAI發(fā)布ChatGPT時(shí)并沒有太多期望，目的只是想收集公眾的反饋進(jìn)行模型優(yōu)化。

不過(guò)，劉激揚(yáng)認(rèn)為，ChatGPT還是有突破，它比前輩們更接近人的行為模式，更符合人類的需求。它在人機(jī)交互上更為自然、智能，尤其是它能表現(xiàn)出對(duì)上下文的理解和記憶，這種體驗(yàn)是此前的各種交互機(jī)器人所不具有的，這是一個(gè)驚人的進(jìn)步，也是它能迅速出圈的重要原因。而這背后離不開大量的技術(shù)工作，其中的關(guān)鍵創(chuàng)新是ChatGPT采用了一種從人類反饋中強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)（RLHF）,他們先訓(xùn)練了一個(gè)會(huì)生成各種內(nèi)容的大語(yǔ)言模型，然后，通過(guò)人來(lái)教它人類希望它怎么回答來(lái)調(diào)整，這也是ChatGPT成功的真正秘訣。

落地到行業(yè)還有多遠(yuǎn)？

隨著ChatGPT的走紅，越來(lái)越多的人開始使用它，有人用它來(lái)寫代碼、招聘信息、文案、論文等。不過(guò)，目前這些應(yīng)用主要還是消費(fèi)領(lǐng)域。那么，ChatGPT能否真正進(jìn)入行業(yè)？

劉激揚(yáng)認(rèn)為目前還有困難。ChatGPT主要是面向大眾的，這和國(guó)雙所從事的產(chǎn)業(yè)化落地完全不同，那需要在工業(yè)領(lǐng)域一個(gè)場(chǎng)景、一個(gè)場(chǎng)景地深耕。

“前者追求受眾廣泛，能夠滿足大多數(shù)人的一般需求，后者需要強(qiáng)化數(shù)據(jù)和知識(shí)雙輪驅(qū)動(dòng)，針對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、知識(shí)治理、智能應(yīng)用構(gòu)建，結(jié)合專家的經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)及知識(shí)、智能決策算法，解決核心業(yè)務(wù)問(wèn)題?！彼f(shuō)。

劉激揚(yáng)認(rèn)為，ChatGPT（或者類似的大模型）要落地到行業(yè)、賦能企業(yè)目前至少還面臨以下挑戰(zhàn)：

首先是答案的正確性。ChatGPT采用的大模型技術(shù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)自網(wǎng)絡(luò)，其本身并不存在真正的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)結(jié)構(gòu)，在回答問(wèn)題時(shí)它會(huì)犯錯(cuò)，甚至虛構(gòu)，導(dǎo)致它常?！耙槐菊?jīng)的胡說(shuō)八道”，這對(duì)尋求專業(yè)性問(wèn)題答案者會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重困擾。

其次，ChatGPT使用的大模型本質(zhì)上是一種“黑盒子”，對(duì)于為什么給出這樣的答案，ChatGPT無(wú)法給出解釋。這在很多工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)是不可接受的，很多時(shí)候我們不僅想知道答案，還希望知道為什么是這個(gè)答案。

第三是工程難度，也就是成本問(wèn)題。ChatGPT采用的大語(yǔ)言模型，模型參數(shù)達(dá)到千億級(jí)別。訓(xùn)練這種模型需要很大投入，有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，GPT-3訓(xùn)練一次的成本約為140萬(wàn)美元，同時(shí)平時(shí)還需要不菲的運(yùn)行費(fèi)，顯然不是一般的企業(yè)能夠玩得起的。

另外，還有實(shí)時(shí)性的問(wèn)題。目前英文版本的ChatGPT數(shù)據(jù)截至2021年，而中文版本的ChatGPT數(shù)據(jù)截至2020年，數(shù)據(jù)滯后的主要原因是由于語(yǔ)言類大模型的技術(shù)限制。而在很多工業(yè)場(chǎng)合，需要結(jié)合最新的數(shù)據(jù)做出決策，這一點(diǎn)也是難以接受的。

好的技術(shù)需要積累和打磨

雖然ChatGPT要真正落地行業(yè)還有一段距離，但它的成功讓人們?cè)俅慰吹搅巳斯ぶ悄芗夹g(shù)的前景，尤其是生成式AI技術(shù)，劉激揚(yáng)也在評(píng)估生成式AI技術(shù)在國(guó)雙應(yīng)用的前景。

劉激揚(yáng)表示，國(guó)雙所從事的行業(yè)非常需要生成式AI技術(shù)，比如知識(shí)管理就是其中之一。目前國(guó)雙與某勘探開發(fā)研究院合作的知識(shí)智能管理平臺(tái)，可以向科研人員提供文章內(nèi)容摘要、問(wèn)答、搜索和推薦，但缺少像ChatGPT這樣的自然對(duì)話能力，接下來(lái)會(huì)重點(diǎn)研究這一領(lǐng)域。

另外，國(guó)雙所從事的工業(yè)領(lǐng)域?qū)Υ鸢刚_性和實(shí)時(shí)性都有嚴(yán)格要求，目前單靠ChatGPT難以滿足，但可以考慮通過(guò)其他技術(shù)的結(jié)合來(lái)彌補(bǔ)，比如與知識(shí)圖譜相結(jié)合，國(guó)雙也會(huì)研究生成式AI與其他AI技術(shù)的融合。

劉激揚(yáng)坦言，讓AI落地行業(yè)需要與行業(yè)深度結(jié)合，這需要長(zhǎng)期積累，需要精心打磨產(chǎn)品，需要時(shí)間?！癈hatGPT能有今天的成功，是幾十億、上百億的投入，是連續(xù)八年默默無(wú)聞的改進(jìn)、優(yōu)化才有的，沒有這份堅(jiān)守的決心也不能有今日的成功?！彼f(shuō)。

對(duì)于這份堅(jiān)守國(guó)雙深有感觸，國(guó)雙也是這么走過(guò)來(lái)的。國(guó)雙成立于2005年，第一個(gè)產(chǎn)品Web Dissector（互聯(lián)網(wǎng)流量和用戶行為監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)，以下簡(jiǎn)稱WD）是2008年推出的，其早期的功能主要是網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為的統(tǒng)計(jì)、分析。為了滿足客戶在使用中不斷提出的新需求，國(guó)雙開始將AI技術(shù)應(yīng)用于WD，并不斷優(yōu)化，因此其功能也從后臺(tái)的全域營(yíng)銷監(jiān)測(cè)拓展到前端的廣告預(yù)算分配等。

國(guó)雙與蘭蔻的合作案例至今仍為老國(guó)雙人津津樂(lè)道。蘭蔻是國(guó)雙創(chuàng)業(yè)初期的天使客戶，當(dāng)時(shí)想了解自己品牌在中國(guó)各地的認(rèn)知度。傳統(tǒng)方法是找人在全國(guó)進(jìn)行面訪和問(wèn)卷調(diào)查，但這樣做周期長(zhǎng)、成本高，準(zhǔn)確性也無(wú)法考證。于是，蘭蔻決定運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行分析，并把這件事委托給了國(guó)雙。國(guó)雙先是準(zhǔn)備了一些關(guān)鍵字列表，然后利用WD收集通過(guò)搜索引擎查詢這些關(guān)鍵詞的流量以及訪問(wèn)蘭蔻官網(wǎng)的流量，最后進(jìn)行匯總分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)上海、北京、廣西位列前三。廣西的上榜讓人意外，國(guó)雙又做了進(jìn)一步的深究，最后發(fā)現(xiàn)有人借助搜索引擎在作弊，騙取廣告費(fèi)。最終，國(guó)雙經(jīng)過(guò)與客戶溝通運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)幫客戶避免了不小的損失。

在上述案例中，國(guó)雙行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮了很重要的作用，但畢竟還是需要人工介入。于是，國(guó)雙開始研究如何把這些專家經(jīng)驗(yàn)融入WD，通過(guò)WD來(lái)自動(dòng)識(shí)別異常流量，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)就是這樣被引入進(jìn)來(lái)。在與作弊者的不斷較量中，國(guó)雙一直在不斷優(yōu)化和改進(jìn)，如今，已經(jīng)形成了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的系列產(chǎn)品。

“國(guó)雙并非一家很大的公司，資源有限，我們不會(huì)盲目地去搞技術(shù)，更多地投入都是從客戶那里看到行業(yè)、市場(chǎng)和需求。我們一直強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景化落地，也就是幫助客戶解決實(shí)際問(wèn)題，過(guò)去如此，面對(duì)大熱的ChatGPT也是如此。我們不會(huì)盲目抄作業(yè)，能否利用它來(lái)真正解決行業(yè)痛點(diǎn)是最重要的標(biāo)準(zhǔn)?！眲⒓P(yáng)表示。