这个冬天，ChatGPT火爆亚洲地区。做为AIGC的重要破冰应用领域，ChatGPT到底是甚么？增添甚么负面影响？中国版ChatGPT怎样产业发展？中文信息怎样狠抓？对此，《中文信息报》全媒体访谈中国联通Isson执行官AI科学家廉士国教授，做为2022年度“亚洲地区前2%顶级生物学家排行榜”拔尖，他怎样审视ChatGPT概念、负面影响和未来产业发展呢，一起来看：
《中文信息报》全媒体：ChatGPT是甚么？
廉士国：ChatGPT是一个面向全国谈话情景的大词汇数学模型，是在2020年发布的词汇生成数学模型GPT-3版基础上的改良版，又称为GPT-3.5版。它能通过与人类文明做文档谈话的方式，特别针对人类文明输出的提示文档，提供更多相应的文档提问，且提问的文档“形式上合理”。
即使采用了自监督学习技术，而无须人工做统计数据标示，就能用网络上大批公开文档统计数据来做数学模型体能训练，以形成结晶了大批知识的数学模型。倚赖体能训练复本的文档统计数据涉及的应用领域领域，一般而言只要是大自然词汇能够论述出的应用领域领域都可用来体能训练并能具有该应用领域领域的智能概要功能，比如历史、地理、数学、散文、程式设计等。现阶段大家新浪网新体验的ChatGPT服务项目，是如前所述ChatGPT数学模型包装袋成的概要SaaS服务项目。
《中文信息报》全媒体：ChatGPT有甚么负面影响？
廉士国：ChatGPT给人们增添新奇的新体验，主要体现在其支持大自然概要X310e、能音乐创作性组织机构文档文档、可梦境强大资料库、具有“才华横溢”潜能等方面，在X310e和潜能上更“像”人。即使是
首先，会对搜寻新体验增添提高，主要包括更大自然地输出文档、更丰富的输出结果呈现、更准确的文档组织机构的水平，主要包括对词句的理解潜能、数轮谈话潜能、特别针对问题的文档组织机构潜能等的提高，将技术革新智能音箱的新体验。总之，如前所述ChatGPT基础数学模型，能对比如搜寻引擎类的信息查阅辅助工具做升级改造，能制作文档音乐创作辅助工具作为人类文明的副手来提高管理效率，能为人类文明提供更多圣默内咨询参考和特殊教育等。
《中文信息报》全媒体：ChatGPT会怎样负面影响AI产业格局和产业发展走势？
廉士国：ChatGPT现阶段在免费试玩阶段，上架仅两个月已突破1亿用户数量。据说先期会面世按月收费项目的民用版，同时谷歌已正式面世如前所述ChatGPT的Bing搜寻商品并正将其内嵌Office和Azure等商品中。
现阶段看，ChatGPT在B端商品中的定位相对明确，可做为辅助辅助工具来改进已有商品或为人工提供更多副手功能。比如，虽然大数学模型里结晶了大批知识，但它很难完全替代搜寻引擎，即使其不能提供更多原始文档链接、不能做即时信息查阅等，可做为使能辅助工具来升级搜寻引擎商品；它可为销售人员
而做为C端商品，相对还不够明确，类似写论文、程式设计序、咨询顾问等的个人副手，是否存在合规性风险、商业模式问题等，有待探索，但同时也有较大可想像空间。但对算力基础设施的带动作用是明确的，无论是ChatGPT的研发（体能训练）和如前所述ChatGPT的应用领域（推理）都需要大批智能计算资源和统计数据存储及传输资源，因此具有智能算力中心的云计算企业将是受益者。从技术分层角度看，从底往上：智能算力平台、ChatGPT基础大数学模型、如前所述ChatGPT基础数学模型的AI应用领域或插件、行业应用领域系统。
能预见：以智能算力平台为基础，会有少量公司做类似ChatGPT基础大数学模型，其他大批公司和开发者会如前所述ChatGPT基础数学模型做AI应用领域或插件，主要包括To B和To C类的，这些AI应用领域或插件可被集成到行业应用领域系统中。这种分层模式跟非大数学模型时代相似，只是现在大数学模型可能开始不再免费了，这是否说明会出现以ChatGPT基础大数学模型拥有者为中心的“寡头”？对标OpenAI的ChatGPT，谷歌刚刚发布了以其LaMDA大数学模型为基础的Bard谈话服务项目。是否要出现类似iOS和Android两强对立的局面？
我们认为，现阶段阶段的基础大数学模型性能上还需完善，其门槛也没有高到只能出现两个“寡头”，更多玩家的局面将会出现。试玩阶段的用户热度是否会延续，有赖于先期“爆款”AI应用领域的出现，但其对已有行业应用系统的升级辅助作用会持续体现出价值。
《中文信息报》全媒体：ChatGPT产业发展存在哪些挑战？它会对AI伦理、数字治理有甚么负面影响？
廉士国：ChatGPT基础数学模型是如前所述文档间上下文关联关系做自监督体能训练的，以统计数据驱动为主、外加少量人工介入，其功能倚赖体能训练统计数据的数量和质量。从近期的大众试玩反映来看，如果通过百科知识概要、写诗、做数学题和查阅天气等测试来分别评估当前基础数学模型的梦境、音乐创作、推理、查阅潜能，其相对从强到弱的排序是：梦境潜能、音乐创作潜能、推理潜能、查阅潜能。其推理潜能相对较弱，这印证了国外部分专家的评价：当前版数学模型对大自然词汇文档规则和模式知识学得较好，但对抽象知识和逻辑推理还没有学到位。其信息查阅潜能倚赖其体能训练统计数据的截止搜集时间，比如问“北京明天的天气是？”其提问“北京明天25度，天气晴朗”，即使其体能训练统计数据截止到2021年春夏之交，仅能查阅2021年之前的信息。即使其音乐创作潜能较强，写出的诗、论文和问题建议在形式结构上看很合理，但细究其内部逻辑仍有不合理的拼凑感。
尽管ChatGPT本身还存在一些技术挑战，但大家已经看到了其威力，甚至已对现行制度增添了不利负面影响，比如有国外学生用它来代写课题论文并获得了高分，这给其他同学增添了不公平。的确，ChatGPT的出现超出了大家的预期，但我们的数字治理还没有跟上。像这样具有文档音乐创作等潜能的超级副手，人人都能平等获得吗？其音乐创作的文档存在版权问题吗、是否能自由使用而不受限？其音乐创作的文档如果存在编造事实、民族歧视、侵犯隐私等问题应由谁来担责？等等问题是需要大家共同来面对的。而人工智能应用领域领域的专家们已经开始考虑用技术手段来鉴别AI生成的文档了，比如通过人工规则来判断文档合法性、通过文档文档统计分析及添加文档水印等方法来鉴权等。我们相信，除了技术手段之外，相关的数字治理制度也将启动建立。
《中文信息报》全媒体：中国版ChatGPT怎样产业发展？
廉士国：类似ChatGPT的大数学模型可通过如前所述大自然词汇的自监督学习技术实现对知识的结晶，可做为公共的基础数学模型，支撑多种上层应用领域。因此，构建中文版的ChatGPT形成具有中文知识的公共基础数学模型，也尤为重要。
研发类似ChatGPT的大数学模型，其基础主要主要包括智能算力、大批统计数据、自监督学习算法等。对于这些基础，国内相关企业和机构是拥有的或能联合构建。之前，已有国内企业和机构发布了大数学模型，主要包括词汇大数学模型、如前所述词汇大数学模型的多模态数学模型等，只是其词汇大数学模型还没达到ChatGPT的潜能。刚刚已有几家国内企业宣布在ChatGPT上做布局，相信国内很快会出现类似ChatGPT的词汇大数学模型，并且对中文效果更好。
另外，国内的应用领域情景丰富、开发者众多，以ChatGPT类大数学模型为基础，面向全国垂直应用领域情景的再开发，可能出现“爆款”智能应用领域。而且，考虑到国内千行百业数字化转型的趋势，会产生丰富的行业情景统计数据，可能推进行业大数学模型的快速产业发展，主要包括词汇类、多模类等，不限于谈话情景，可在基础数学模型上做微调或重体能训练。
最后，ChatGPT的研发模式和历程值得我们借鉴。一方面，ChatGPT的研发要以巨大的算力和统计数据以及最前沿算法为基础，OpenAI公司能聚齐这些资源并具有产学研用融合特点，这种以公司牵头的产学研用融合研发体系值得借鉴。另一方面，虽然ChatGPT仅仅是OpenAI追求的AGI（通用人工智能）的初级阶段，但我们已看到了其创新增添的巨大负面影响力，这得益于OpenAI创始人和投资者的远见和坚持。大家可能还记得，OpenAI和DeepMind的投入-产出问题（亏损情况），曾是大家热议的话题，也反应在国内AI应用领域领域投资的波动上。从ChatGPT基础数学模型的研发历程来看，大数学模型研发是中长期积累的产物，如果仅追求短期回报可能反而会错过机会。这也给了国内投资者和创始人以启示，大的创新是需要中长期的坚持的，尤其人工智能应用领域领域还有很多未知待解决，就更需要坚定客观正确的方向不动摇。
《中文信息报》全媒体：ChatGPT对信息通信业有甚么负面影响与互动？怎样利用？
廉士国：ChatGPT实现了人与机器之间以文档方式“communication”的功能，接近甚至超越了人与人之间以文档方式聊天的新体验，这与信息通信业要支撑的丰富人们的沟通与交流相似。
首先，ChatGPT大数学模型可做为辅助工具用来改进信息通信服务项目潜能，比如其在大自然词汇上的强大潜能可用于提高智能客服、智慧运营、欺诈监测等运营服务项目功能，通信网络的巨量统计数据量可用来体能训练通信网络大数学模型赋能网络自主运行。其次，ChatGPT在大自然词汇上的成功，启示了在语音、视觉等多模态统计数据上的扩展空间，这将为运营商在政企业务上为千行百业数字化转型赋能提供更多重要辅助工具。而且，ChatGPT等大数学模型的运行和服务项目离不开算力和网络支撑，运营商做为新型信息基础设施服务项目运营者，能加强算网融合的智能算力中心建设，来承载ChatGPT等大数学模型体能训练和推理服务项目，真正让大数学模型服务项目遍及无处不在的用户。
能预见，ChatGPT的流行会让人机大自然谈话的X310e越来越普及，并很可能从文档谈话模式扩展到语音谈话模式，以及与数字人面对面交流模式，进而将大大提高信息通信流量和用户粘度，这也将推动信息通信业考虑从人与人之间的沟通交流扩展到人机之间的沟通交流。虽然传统搜寻引擎已经不再是搜寻或咨询信息的普遍方式了，部分代之以如前所述知识结晶的大数学模型构建的文档/语音/数字人谈话机器人，但这对信息通信的依赖程度有过之而无不及，因而通信行业更应该拥抱大数学模型。附专家简介
现任中国联通数字科技有限公司执行官AI生物学家、科技委副主任。受聘中国图形图像学会三维视觉专委会专家委员、IEEE多媒体通信/智能计算等技术委员会委员，曾担任武汉大学等高校的兼职教授。参加了国家大自然科学基金、欧盟第六框架、北京市科委等资助的多项重大科研项目，在相关技术应用领域领域编著/合著多部专著，论文、专利等200多项，并获得江苏省优秀教授论文、法国电信亚洲地区创新奖、华为金牌团队奖、中国联通集团技术进步优秀奖等，入选美国斯坦福大学公布的2022年度“亚洲地区前2%顶级生物学家排行榜”。其致力于打造具有“职业技能”的行业AI将科技用于实际，在赋能电信服务项目、产业升级和社会民生等千行百业的数字化转型方面积累大批实践，已助力智慧交通、城市、工业等100多个客户实现高质量产业发展，现阶段正投身行业AI范式研究，即如前所述中国中国联通的云网资源基础和客户触点优势，探索和构建AI破冰赋能千行百业实体经济的方法论。
采写：崔亮亮
编辑：亮亮
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