谁在炒作ChatGPT？

作者|小满

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2023一开年，ChatGPT“炸”了。

从硅谷到中关村，从科技媒体到问答社区，聊天机器人的风头成功盖过了“高启强”，成为年后最受关注的“人”。有媒体分析，当下中美科技公司正围绕ChatGPT进行一轮“狂飙”运动，如果错过这一轮技术革新，恐怕会失去入局web 3.0的机会。

然而过去几年里，国内类似的科技热点已是层出不穷，在智能语音、自动驾驶、元宇宙、虚拟数字人等新事物相继登上热搜之后，人们并未真正感受到智能化生活的到来。这不禁令人疑惑，用事实和产品说话的科技公司，什么时候开始习惯了追热点，而ChatGPT的热度之下又有几成泡沫？

ChatGPT的网红之路

ChatGPT的走红多少有些照顾国人的意思。早在去年11月，OpenAI就发布了ChatGPT。但直到春节假期结束，这一技术才在国内的社交媒体上被广泛讨论。

在公众眼中，ChatGPT内容生成的价值被着重放大。它不仅可以回答人们的各种问题，还可以像真人一样联系上下文进行连续沟通。同时还具备修改代码、撰写论文、诗歌创作等能力。

因此，你可以让它设计一段“中奖几率为1%，连续50次抽不中则出发保底，保底规则为中奖几率提高50%”的代码，也可以让它帮忙写一篇关于城市实景剧本游的营销介绍文章。甚至可以要求其写出一个“四个角色、有典当剧情、有穿越桥段”的剧本杀。

这种分分钟可以转化为生产力的功能特点，很快吸引了用户们的尝试。仅仅在开放测试的5天里，注册人数就超过百万，截至1月底月活突破一亿。当无数网友涌向ChatGPT提出千奇百怪的问题，不断试探其边界，并将获得的有趣答案迅速进行二次传播，ChatGPT也顺利成为了“科技网红”。

业界看好ChatGPT的原因，也是因为其广泛的应用范围。综合来看，下游场景中，包括代码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语音工作助手、对话虚拟人等，都有可能借助ChatGPT替代普通人工实现生产效率的大幅提升；上游场景中，ChatGPT又将带动算力、数据标注、自然语言处理等需求的增加。

面对ChatGPT即将带来的又一轮AI产业化变革，科技巨头在紧迫的危机感下纷纷追起热点。其中，谷歌公司反应迅速，2月4日宣布投资3亿美元签约OpenAI竞争对手公司公司Anthropic后，2月8日就官宣了对标ChatGPT的聊天机器人“Bard”。不幸的是，在发布会演示环节中，Bard给出了常识性的错误答案，这也导致谷歌母公司股价暴跌8%，市值缩水1000多亿美元。

颇为巧合的是，Open AI在2020年5月推出更早版本的GPT-3时，也曾有过类似的经历。当时，GPT-3也是备受赞誉，有专家评价其“找到了一条通往AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）的路径。”网友则认为GPT-3已经具有“明显的自我意识”。但在面对“乔布斯在哪里？”这个问题时，GPT-3给出了“乔布斯在加州苹果总部”的答案，而乔布斯早已去世多年。

显然，ChatGPT作为专门为会话任务设计出的智能模型，在回答问题的方式上变得更加贴近人类，但也还没能解决AI“一本正经地胡说八道”的通病。

警惕“AI入侵”

ChatGPT爆红之前，AI在生活中的场景应用并不少见，科技巨头们也常常把AI应用当作是决定自身命运的变革之路。但现实与人们幻想中的AI改变生活的美好期望，仍然还有不小的差距。

早在2016年阿里就推出了人工智能客服——阿里小蜜，来分担人工客服的日常工作，解决非复杂、重复性问题，减轻人工客服压力。2019年双十一期间，阿里旗下淘宝、天猫平台97%的在线服务均由智能客服“阿里小蜜”完成，相当于8.5万名人工客服的工作量；2021年双十一，京东智能客服“言犀”累计提供服务超过6.4亿次，平均降低了50%的客户成本。

从数字上看，人工智能客服的确减少了成本、提高了企业产出，但在用户体验方面却做出了牺牲。2022年，中国青年报社社会调查中心对2018名受访者进行的一项调查结果显示，95.7%的受访者使用过智能客服，但其中仅有41.3%的受访者觉得智能客服好用。在使用过程中受访者遇到比较多的问题，分别是回答生硬机械（占比62.1%）、不能准确理解提问（占比52.2%），以及不能解决个性化问题（占比48.6%）。

自动驾驶领域更是AI的“修罗场”，特斯拉一骑绝尘扛起汽车智能化大旗，以蔚来、小鹏、理想为代表的新能源汽车先锋们，也在近几年实现了自动驾驶方面的迭代升级。主机厂们亦纷纷下场，造就了当前自动驾驶领域百花齐放的盛景。

但是在最初的“一顿操作猛如虎”之后，自动驾驶暴露的问题也越来越多。由于对静态环境的识别能力有限，撞车、撞墙、冲上公交站台等现象偶有发生，幽灵刹车、“刹车失灵”等事故也屡见报端。原本是为了提升驾车体验而研发的自动驾驶功能，最后却牺牲了安全性。

此外，自动驾驶需要依靠大算力的芯片、高精度的传感器和大量的算法迭代，这背后是高昂的技术成本，且需要下游市场的消费者来买单，而在有限体验面前，自动驾驶的性价比并不高。

有知乎高热答主表示，“L4级别的自动驾驶完全不是一个技术问题，而更多是一个法律、伦理、政治、社会、经济问题，而看上去社会完全没有做好迎接这个新事物的准备。”

人工智能客服、自动驾驶尚且如此，人们对ChatGPT又做好准备了吗？

饶了ChatGPT，放过“科技网红”

事实上，即便当红如ChatGPT，一片赞誉背后也有许多人对其短期内实现产业化的可能性，冷静地提出质疑。“成立一个AIGC公司很容易，但怎样能搞到钱目前是看不到的。在资本收益预期下，GPT很可能发展不到第三代。没有GPT就没有ChatGPT。”一位业内科技大厂高管表示。

就ChatGPT本身的技术程度而言，其使用仍有很大局限性，可能会出现“创造不存在的知识”、“主观猜测提问者意图”等问题。而从GPT-3和谷歌公司的聊天机器人Bard出现的错误可以看到，由于模型完全采用了来自互联网的可用数据进行训练，而互联网数据由用户产生，因此本身存在偏差，也无法在准确性、延续性等方面进行自我修正。