2025-02-05 行业资讯 0
人物探索：ChatGPT未先现中国，未来或许有望
在近日市场对人工智能的热潮中，我不免感到一丝担忧。券商们甚至高声宣扬：“当前核心奥义是AI仓位，相比α，“AI%”才是胜负手的。”然而，作为一个普通人，我始终保持着对ChatGPT开发关键环节的关注。
ChatGPT的开发关键点包括算法模型、训练数据和算力资金，其中并没有明显存在卡脖子的环节。其使用的大多数开源模型以及Transformer、强化学习等技术已经被广泛应用了较长时间。而训练数据则是我认为目前最大的挑战，因为模型训练需要海量且优质的语料，但中文语料如何避免被美国卡脖子？此外，数据整理需要大量时间和耐心。
举例来说，一份几千条数据的标注可能需要一周（单个标注人员可能负责多份数据标注），而由于标准理解不同，还需反复沟通、扯皮，最终可能还无法达到预期效果。算法模型决定了效果下限，而数据质量决定了效果上限。
至于资金支持，即便国内大型互联网公司或政府研究部门愿意投入，这也不是问题。但真正阻碍ChatGPT在中国落地的是指挥官对于技术能否改变世界这一信仰缺乏。在出现之前，没有人能确定这条路可行，而且每次新版本都耗费巨资却未必取得令人印象深刻的成果。
从互联网发展历史来看，国内通常是一个追随者，所以Copy to China模式更容易得到认可。而具体到某个项目上，如果已被证明有效，就更容易获得信任和资源支持。这背后是一种习惯短平快，对待技术耐心缺乏的心态。
OpenAI成立于2015年，并于2017年推出第一个版本，即使经过六年的时间，它依然引起了巨大的关注。试想一下，如果一个项目三年花费几亿仍无明显成效，那将面临什么样的后果？
ChatGPT故事虽宏大，但细节乏味无聊，如数据整理与标注，这些都需要足够耐心完成。此两点原因非泛泛而谈，其对于ChatGPT开发关键环节影响深远，没有对技术信仰就无法持续投入资金与时间，没有足够耐心就无法完成海量、高质量数据的标注工作。
作为一种语言模型，ChatGPT本质就是逐字生成内容，不仅仅是简单拷贝粘贴，而是一个人的学习过程：首先是通识学习，无监督训练；其次专项学习，有监督训练；最后创造性训练，以提高模型泛化能力实现强化学习。这让我思考一个人阅读掌握资料广度与深度决定知识水平高低，以及如果一个人读尽世界资料，他将达到的高度，将超越我们现在所能理解范围之外的事物。
《三体》中的“技术爆炸”回顾人类发展史，我们发现进步并非线性的，而是在特定时期会有突破性进展。封建王朝上千年几乎无进步，与工业时代后的飞速发展形成鲜明对比。我相信，在这个基础上的科技革命——即拥有像ChatGPT这样的超级工具——将会带来新的突破，并且这种趋势不会停止。
所以，当我看到市场炒作时，我并不害怕，而是期待那些能够利用这些工具提升效率的人们，同时也意识到投资机会不断涌现。如果我们学会使用AI提高生活品质，同时赚钱，那岂不美哉？
不过，在投资前，我们必须冷静分析，看清哪些因素驱动市场热潮，也要认识到太阳底下的新事物总有一天会结束。我希望我们的国家能够早日拥有自己的chatgpt，让更多人受益匪浅，让我们的生活更加精彩丰富。
