文数字力场，作者佘宗明
ChatGPT 太火了，火到新晋“叔圈”顶流张颂文都得在热搜上避让三分。
要完整理解 ChatGPT 的内核，原本需要了解很多技术名词，包括但不限于——
生成式 AI、NLP（自然语言处理）、LLM（大型语言模型) 、ILQL（隐式语言Q学习）、RM（奖励模型）、RL（强化学习）、RLHF（基于人类反馈对语言模型进行强化学习的技术 ）、PMP（偏好模型预训练) 、PPO（近端策略优化）……
可在讨论被引向“文能写文章、武能改 Bug”“将端掉无数人的饭碗”后，ChatGPT 的评论门槛已被无限拉低。
在眼下，几乎没有什么话题是不能蹭上 ChatGPT 的，如果有，那就换个角度蹭蹭，实在不行硬蹭也能蹭着。
以至于，不找个陡峭的角度，都没法从 ChatGPT 凿出的巨型流量池里分一杯羹。
但这个世界上的太多事物，都是兴勃亡忽，来得快去得也快。
那，再过半年，还会有人像现在这样热议 ChatGPT 吗？
这说的，不是 ChatGPT 的话题半衰期问题，而是 ChatGPT 的生命周期问题。
ChatGPT 留给人们的问题，远不止于此。
“鲲之大，一锅炖不下”，ChatGPT 之热，“六问”能稍解。
一问：ChatGPT 是诺基亚，还是 iPhone？
诺基亚和 iPhone，分别是功能机与智能机品牌的王者，代表的也是两个时代——一个是工业化时代，一个是智能化时代。
虽然已“不做大哥好多年”，但诺基亚当年挟信号接收能力好、超长待机之利，称霸手机市场，作为一代人心中“永远的机皇”的诺基亚 N95，那时候更被视作高度集成化移动终端。
值得注意的是，早在 21 世纪第一个十年，诺基亚就曾想给手机加载上网功能，但它仍未跳出做功能手机的思维窠臼，最终在功能机时代领跑 14 年后，在智能机时代被迫插草卖身。
如果说，诺基亚是“手机+互联网”，那 iPhone 无疑是“互联网+手机”，顺着第一性思维，乔布斯将手机看成可移动超级终端，最终用 iPhone 重新定义了手机。凭着 iOS 系统+硬件产品+软件生态一体化的优势，iPhone 成功掀起了移动互联网革命。
问题来了：眼下正火的 ChatGPT，究竟是诺基亚，还是 iPhone？
目前不少科技圈大佬都将 ChatGPT 视作跨时代性产品：
马斯克曾表示，ChatGPT 好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了；
微软现任 CEO 纳德拉认为，这是自己从没见过的技术扩散，“这就完全等于工业革命”；
Gmail 创始人保罗·T·布赫海特断言，像 ChatGPT 这样的人工智能聊天机器人将像搜索引擎杀死黄页一样摧毁谷歌，“谷歌可能只需要一两年时间就会被彻底颠覆”；
京东技术副总裁何晓冬直接将 ChatGPT 跟 iPhone 相提并论：ChatGPT 是第一款真正意义上的 AI 原生的产品，就像第一款 iPhone，一面市就展现出高完整度、高体验性和高平台性。
▲马斯克此前曾发推盛赞 ChatGPT。
毋庸置疑，ChatGPT 代表了 AI 技术应用的新高度，就像自动驾驶技术从 L2 跃升到了 L3+ 那样——这是个里程碑式节点：以往是以人为主、机器为辅，现在是机器为主、以人为辅。
只不过，ChatGPT 可能既不是诺基亚，也不是 iPhone。说 ChatGPT 不是诺基亚，是因为它跟以往的 AI 产品都有别；说 ChatGPT 不是 iPhone，只因 iPhone 是范式革命， ChatGPT 是核聚变。
iPhone 是认知升维的结果，ChatGPT 则是 AI 技术从量变到质变的产物：跟造手机不一样，AI 产品信奉的是“大力出奇迹”——超强的算力+超多的数据，带来规模效应与网络效应，最终击穿阈值。
袁进辉博士将 ChatGPT 的出比作“登月”，不无道理：登月不是突然就能登上的，而是发射很多次火箭后的大突破，它离不开技术的日积月累。
ChatGPT 的魔法，就是交互体验的高流畅度加文本生成高完整度达到阈值后的创造物。
二问：内容从智力密集型变成技术+资本密集型产业？
这些天，很多人调侃，有了 ChatGPT 后，胡锡进要慌了——ChatGPT 用胡锡进体写出的文章也很“胡锡进”。
这链接的命题是：作为超级内容生成器的 ChatGPT，将掀起内容生产领域的历史性变革。
内容行业的上次变革，是字节跳动挟算法之力撬动的，它的改变主要在于内容推荐分发方面，机器由此取代人工成为重要的推送决策者。
ChatGPT 带来的变革，则主要在于内容生产维度，也就是 AI“写手化”。
说起来，ChatGPT 是 AIGC（人工智能生产内容）领域的典型应用与顶尖模型，而 AIGC 就被视作新一轮内容生产方式的变革。
在有些人看来，PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）对应的分别是 Web1.0、Web2.0 时代的内容生产方式，AIGC 则是 Web3.0 时代的主流。
去年 7 月，百度 CEO 李彦宏就曾表示：AIGC 或许将颠覆现有内容生产模式，实现以十分之一的成本、以百倍千倍的生产速度，去生成 AI 原创内容。
▲AIGC 作画产品文心一格。
都知道，当下各个内容平台的内容源头供给，仍有赖于媒体与文字工作者。整体上，内容生产依旧是个智力（也是苦力）密集型产业。
到了将来，ChatGPT 会不会成为“非灵魂写作”的杀手？其实不用问都知道，答案是肯定的。
可以预见，在不久的将来，内容平台会用类 ChatGPT 工具生成大量文字、图片、视频内容，去降低原创内容采买成本——考虑到内容安全红线问题，AI 替代人工的进度条会被减缓。
被称作美国“今日头条”的内容平台 Buzzfeed，就宣称计划使用 OpenAI 的 AI 技术来协助创作个性化内容。
到那时，内容从智力密集型产业变成技术+资本密集型产业，只会是必然。
今天很多公众号流水线式、产品化的写作，到时 AI 都能干。读者想要多少个爆点、想看怎样的爽文，AI 都能奉上。
对内容行业而言，是时候做好最坏的打算了，最起码，得降低自身生成内容的可替代性——尽管 AIGC 不具备特别的创作者人格魅力，但能取代那些平庸的公式化内容。
在“今日头条改变内容消费，ChatGPT 改变内容生产”的背景下，内容行业必将受到一次强震。
三问：ChatGPT 会从知识搬运工变成垃圾内容集散地吗？
ChatGPT 本身不生成知识，而是知识的搬运工——它靠着自学习能力，对海量知识进行了智慧化重组；并依据海量的语料数据库和人对话、互动，去完成撰写文本生成任务。
鉴于知识扩散和积累是知识再创造的前提，这对知识图谱丰富有着积极价值。
但现实问题也随之而来：ChatGPT 会从知识搬运工，变成垃圾内容集散地吗？
科普作家张田勘就指出，就语法（规则）、逻辑和事实三个方面而言，集合了“语言识别-修正和文本分类-文本生成”能力的 ChatGPT，很少在语法上犯错，其答案经常很顺，但在逻辑和事实上经常犯错。
就算正在研发中的 GPT 4 没准能减少这类问题，在此过程中，仍会有大量似是而非、经不起二次校正的不可信内容出现。
即便能杜绝，ChatGPT 批量制造的大量无营养内容，也会削减整个内容池的质地。
正如藻类大量繁殖会让池塘里的生命窒息那样，AIGC 量产的垃圾内容也可以“杀死”内容平台的公信力。
而在当今社会，人们缺的也不是信息密度，而是信息精度——人类社会过去几百万年，都在解决信息匮乏问题，但过去几十年，要着力解决的慢慢变成了信息过剩问题。
在信息过剩的情况下，“弱水三千，只取一瓢饮”会是常见的信息获取需求，“信息的海水再多，也难止渴”则是普遍的信息获取困境。
ChatGPT 恐怕会加剧这样的困境。它会不会生产出更多民粹、极端的内容来，也挺值得观察。
更何况，ChatGPT 被有些人诟病侵犯知识产权——美国语言学家乔姆斯基就认为，ChatGPT 是个高科技剽窃系统，从海量数据中发现规律，并依照规则将数据串连在一起，形成像人写的文章和内容。它获取的很多数据，本质上是未经授权剽窃而来。
这样一来，ChatGPT 就跟这几天出现的一堆山寨 ChatGPT 那样，甩不掉一口“侵权”的锅了。
四问：ChatGPT 会不会成为“无用阶级”制造器？
《奇葩说》议长马东说过：内容的本质是解决人的焦虑。
可 ChatGPT 却让很多人更焦虑了——因为它解决的似乎是“人”。
准确来说，它让不少人变得不重要了。
这让人想起赫拉利在《人类简史》中的预言：AI 将让 99% 的人沦为“无用阶级”。
赫拉利说：“我使用了 useless 这个单词，以凸显我们讨论的是从经济和政治体系角度看起来的无用，而不是从道德角度的无用。”
格隆汇也梳理过，三次工业革命——从机械化到电气化再到自动化，除了第二次（电气化）是以“赋能”为主，其他的都是“替代”为主。
而大部分 AI 技术，都是“劳动替代型”，也就是替代掉一堆人的工作。
你很难说，替代就替代了，时代总会惩罚那些不学习的人。在当今舆论场，“社达”的下一步是社死。
《流浪地球》台词不是说了吗——没有人的文明，毫无意义。
得看到，所有的技术进步，都酝酿着反技术进步的诱因。
因而，在新事物替代旧事物的过程中，总会出现激烈的利益博弈，这会诱发反技术的“新勒德主义”盛行。卢德运动，就是典型例子。
而能否减缓新技术带来的就业冲击与现实摩擦，往往决定了技术能否顺利落地。
▲ChatGPT 自己对是否会替代人们工作的回答。
ChatGPT 如今已带来广泛的“失业焦虑”，那它怎么解决这问题？
中国互联网大厂用教训换来的经验，指了个方向：科技向善。
至于怎么向善法，得 ChatGPT 平台方去参透了。
着眼长远，可以肯定的是，当 AI“成精”——也就是越来越像人，人的处境也必然发生剧变。
五问：ChatGPT 会变成下个阿尔法狗吗？
很显然，ChatGPT 的横空出世，已成 AI 发展史上继 2016 年阿尔法狗（Alpha Go）之后的重要里程碑事件。
可，阿尔法狗之前一鸣惊人后，“不羞答答的它”就在静悄悄地开了。
这是 AI 技术发展至今的缩影。
有人概括，AI 在过去很长时间里，都在以5-10 年为周期经历着波动：先是出现某个现象级的产品，让人们惊呼“人工智能的春天”来了，密集的炒作纷至沓来；之后热度散去，寒冬又会笼罩到整个行业，直到下一个现象级产品的出现。
迄今为止，谷歌都没能打开阿尔法狗最高效的商业化路径，反倒在微软系的 ChatGPT 出来后成了“最大输家”。
ChatGPT 确实很牛，但烧钱能力惊人。
东吴证券研报分析，GPT、GPT-2 和 GPT-3 的参数量从 1.17 亿增加到 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练单次的成本就高达 460 万美元。当前开放的 ChatGPT 版本是 GPT-3.5，成本更高。
有消息称，OpenAI 为了做出 ChatGPT，每年大概投入超 25 亿美元。
有些人只看到算法的牛，却看不到算力成本的高——目前用一次 ChatGPT 问答，综合成本就高达 0.8 美元。
小冰公司 CEO 李笛此前预算，“如果小冰用 ChatGPT 的方式来运行系统，现在小冰每天承载的交互量就需要花近 3 亿人民币的对话成本，即使 ChatGPT 可以把成本优化到现在的 10%，也赚不回来。”
2 月 1 日，OpenAI 官方发文称，将推出 ChatGPT 的试点订阅计划 ChatGPT Plus，定价每月 20 美元。
它接下来要怎么找到赚钱场景、填补烧钱窟窿？
这不啻为是 AI 商业化能力的“正名之战”。
六问：中国版 ChatGPT 靠谁来扛旗？
自从 ChatGPT 走红后，中国科技巨头们也没做“局外人”：
百度：2 月 7 日，官宣了类似于 ChatGPT 的项目“文心一言”，称“ChatGPT 相关技术，百度都有。在人工智能四层架构——芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用中，百度有全栈布局”，将在今年 3 月展开内部测试。
阿里巴巴：阿里版聊天机器人 ChatGPT 正在研发中，目前处于内测阶段，从曝光截图来看，可能将 AI 大模型技术与钉钉生产力工具深度结合。
京东：京东云旗下言犀人工智能平台已聚焦文本、声音、对话和数字人生成等四方面开展工作，将借助 ChatGPT 等相关技术成果加速我国人工智能领域的应用落地。
腾讯：2 月 3 日，申请的“人机对话方法、装置、设备及计算机可读存储介质”专利获授权，与 ChatGPT 原理相似。
三六零：公司前期在 AIGC 技术上有相关投入，但所形成的全部成果均仅作为公司内部自用的生产力工具使用，尚未进行商业化，公司的类 ChatGPT 技术的各项指标，与 ChatGPT 相比尚有代差。
（字节跳动也被曝出人工智能实验室（AI Lab）正在开展类似 ChatGPT 和 AIGC 的相关研发，未来或为 PICO 提供技术支持，但已辟谣。）
▲阿里被曝正内测阿里版 ChatGPT。
在以 ChatGPT 为代表的 AI 竞争中，科技巨头们掀起的军备战迹象已隐约可见。
因为它们都想抓住下一个时代。
而就云计算能力积累与数字化基础设施完备度而言，未来最有希望在 AIGC 应用市场上领跑的，也依旧是坐拥技术与市场之利的美国和中国。
但这注定是个长跑项目，虽说先行优势也很关键。
做“ChatGPT”不是做 PPT。光是那些多模态大数据积累和强化学习能力强化，就需要不低的投入和不短的时间。
要知道，就在这两天，谷歌为了应对 ChatGPT 而快速推出的 AI 聊天机器人 Bard，就受演示视频中出现答题答错了的影响，股价一度跌去近 10% 市值，损失高达 1200 亿美元。
国内大厂们，又做好充分准备了吗？
对于这些问题，庞麦郎在《我的滑板鞋》中唱的那句词，或许挺适合作答：
时间，会给我们答案。
