2023-04-10 04:09

吴军:ChatGPT 不算新技术革命,带不来什么新机会

4.7万

来源:响铃说

原文标题:《吴军:ChatGPT 七问七答》

图片来源:由无界 AI工具生成

从野蛮社会到人工智能,计算机科学家吴军为你讲解 ChatGDP 的来龙去脉。

4 月 3 日晚上,得到直播间邀请到了计算机科学家,自然语言模型专家吴军,就人工智能和 ChatGPT 等当下热议的话题展开了一次直播。


Q1:ChatGPT 的出现,为什么会引起恐慌?


我知道,最近 ChatGPT 这事儿在中国很火,很多人在讨论。但很有意思的是,其实这件事在美国,已经没有太多人去谈论这个话题了。其实不光是 ChatGPT,往前看十年,当时很多新技术出现的时候,我就发现在中国媒体上讨论的热度要远远高于美国。虽然那个技术其实主要出现在美国,但是中国人老百姓对此更关心。我认为这是一件好事,但也是一件坏事。

这个“坏”在于,这些技术实际上是被过度的炒作了,在这个过程中,有很多浑水摸鱼的人从中赚钱。就比如说区块链,当时炒得那么热,但如今这个事已经很少有人讨论了,对吧?这是第一个。第二个就是元宇宙,目前美国只有 Facebook 一家还在坚持做。那到了中国,很多人就在讨论说,我们是不是将来会生活在一个完全虚拟的世界。最后,大概去年底到今年初,Facebook 在这个领域几百亿美元投下去,一个响也没听着,最后开始了大规模的裁员。到了现在,被热炒的一个话题就是 ChatGPT,有的人兴奋,有的人恐惧,还有我现在也看到在中国还有很多人在浑水摸鱼,试图再割大家一次韭菜。

在讲 ChatGPT 是什么以前,我先给大家讲一个历史故事,这历史故事你听起来你就会发笑,但是你回头看,今天是很多人的表现也是如此。

1503 年,哥伦布的儿子记下来的这么一件事儿,哥伦布往西航行,去往新大陆,结果航行到中途,到了牙买加这个地方,船上就没吃的了。于是,哥伦布和船员只能寄希望于当地人来提供饮食。但是,提供了几天以后,船员就跟当地人发生了矛盾——有些船员偷了当地人的东西,所以当地人就断了饮食的供应。

为了摆脱这个困境,哥伦布想到了一个妙招。哥伦布当时随身带着一本万年历,在日历上标着说某年月日会出现日食、月食等等所有这些信息。哥伦布当时就把当地的部落首领找来,说你们不给我提供食物,已经得罪了上帝,上帝会发怒,月亮就会变红,然后上帝就会把月亮收走。

当然,我们现在基本上都知道,在月全食发生的时候,也就是地球还没有完全挡住月亮的时候,月亮确实是红的,就是我们所谓的“血月”。但是,当时的牙买加人并不知道。结果,到了晚上,牙买加人就发现,月亮果然变红了,然后慢慢地就一点点消失了。当地人就陷入了恐慌,大家纷纷说,上帝要惩罚他们了。

这个部落首领慌忙去求哥伦布,承诺答应哥伦布的所有条件。哥伦布就说,好,我去帐篷里向上帝祷告,让他不惩罚你们,但是我需要一点时间,然后哥伦布就走进了帐篷。其实,进了帐篷之后,哥伦布就是拿着一个沙漏,在看那个计时。

今天咱们有天文学知识,肯定知道月全食的时间,大概也就会维持大概 48 分钟,到时候月亮就会重新出现。但是,这些牙买加人不知道。他们看到的就是,哥伦布从帐篷里出来,月亮也就出来了。然后哥伦布说,这是上帝已经听了我的劝解,答应宽恕你们,但是你们必须要给我们好好的提供食物。所以,当地人千恩万谢,给他们不断提供食物。

这个故事说明什么呢?月全食这件事,它的发生背后自有其原因,但是在人们不知道这个原因的时候,往往只能把这个自然现象归结为一个神的作用。而这个神,本身又是人创造出来的。也就是说,人自己创造一个神以后,然后趴在神的脚下,成为了他的奴仆。

这就是我为什么讲要给大家开《世界文明史》的课程。

其实这个文明的发展过程,就是人类不断认识自然规律的过程。我们一点点的进步,为的就是让现在的我们不再像当地的土著人那样,盲目地相信一个人向上帝祷告真的可以阻止月亮消失。我们现在知道,在日食月食的背后,实际上是开普勒行星的三定律在起作用,然后在开普勒行星三定律背后是牛顿的万有引力定律。人类搞清楚这个原因以后,对自然就不再仅仅是畏惧了,我们可以利用自然规律做很多很多事情。


Q2:ChatGPT 的技术基础是什么?


从历史回到现在,其实 ChatGPT 的情况也差不多,背后是一个叫做语言模型的一个数学模型在发挥作用。换句话说,ChatGPT 的背后是一个数学模型。在今天,这项技术显得很强大的原因主要是三个:

第一,它用到的计算量很大;

第二,它的数据量很大;

第三,今天训练语言模型的方法比以前要好很多。

那么,语言模型是什么呢?或者说它是一个什么时代的产物?

它是 1972 年,由我的导师贾里尼克(Fred Jelinek)带领团队研发的一项技术。具体地讲,是他当时在 IBM 带着人来完成的一项技术,是用来衡量一句话或者一个语言现象有多么的可能产生。那它有什么用?它最初的用处是做的语音识别,后来是做机器翻译,再后来是做计算机问答,也就是我们今天熟悉的回答问题。

当时它就可以做摘要,比如说举一个例子,有一篇一万字的文章,那么你怎么摘要出十句话能概括这一篇文章的内容。这对于做这个自然语言处理的人来讲,就是一个数学问题。也就是说,你的条件是什么?条件是这一万个字,然后你想得到的结果是什么?结果可能就是十句话,一百个字,然后这里头有很多种组合,你可以随便挑几个句子,也可以把有的句子拆成两段,把后面那些不太重要的修饰或者形容的部分去掉。然后,你也可以把两个句子合成一个句子,那么你在合成一段文本的时候,这个计算机就会计算一个概率,哪些句子合成在一起的概率比较大,它会按照概率帮你合成。

而我们今天看到的 ChatGPT,就是这个大的语言模型,它就是会挑一个概率最大的、最有可能发生的这样一个文本来来给你看。所以总体来讲,ChatGPT 生成结果的过程,是一个用大量的计算资源来计算的过程。它需要非常庞大的数据量来支撑,有很多很多的 GPU(电脑处理器)。没有这些东西的话,ChatGPT 是做不起来的。

而且今天这个 ChatGTP,其实不光是技术,还有很多人工在背后。他们还雇了一家公司,专门负责审核 ChatGPT 产生的结果。比如说,ChatGPT 产生了一百篇摘要,都挺好,我已经分辨不出来了,那么这些人就负责帮我分辨一下,到底哪一篇更像是准确的摘要。

那实际上,你可以看到,Chat GPT 背后就是一个语言模型,而这一语言模型的技术是 1972 年就已经有了的。到现在,经过了五十年,现在行业内,其实大家并不觉得它是一个什么了不得的东西。在此以前,这个语言模型其实已经做了很多的事情。

提到语言模型,这个词,最初是由我的导师贾里尼克提出来的。他大概在 1993 年的时候到了约翰霍普金斯大学,我是 1996 年到这个大学,然后成为他学生。那么这个词的中文,也就是你看到的“语言模型”这四个字,则是我在 20 世纪 90 年代的时候发表论文时候创造出来的。那时,只有我们这些圈内的人知道它能做很多事,但是你不会想到说,哎?这个事后来会被热炒。

你可以这样理解,“语言模型”之于 ChatGPT,就相当于开普勒的这个行星三定律之于月食。


Q3:“语言模型”诞生之初是什么情况?


那么在发明的当时,语言模型是一个什么情况?

其实,在 20 世纪 90 年代的时候,用简单统计方法得到的模型就已经很不准确了。这就相当于,我打个比方,你观察行星,但用的是托勒密的地心说来预测,是很不准确的。所以,那时候我们开始引入了语法、主题、语义的很多信息。然后,这个语言模型就变得很复杂了。复杂之后就又带来了一个很大的问题。

什么问题?

比如,我当时做过一个很复杂的语言模型,这个语言模型当时有多少参数?600 万个参数,就是说,这歌语言模型大小基本上按以这个参数来定。我那时候做的已经是那个时代能做的最大、最复杂的语言模型了。我当时是用的还不是 PC 机,而是 20 台超级服务器,然后大概算了 3 个月才训练出这样一个语言模型。所以你看,它的计算量是非常大的。那么,第一版 ChatGPT,它用的语言模型参数是多少呢?大概是 2000 亿个参数,大家可以看到这些年的变化。

所以,今天很多人问,ChatGPT 在美国出现了,中国研究机构什么时候能做 ChatGPT?其实,中国的大部分研究机构是做不了的,不是说研究水平的问题,而是因为 Chat GPT 太耗资源。今天的 ChatGPT,可能光硬件的成本就要差不多 10 亿美元,这还没算电钱,所以成本和耗资是非常巨大的。所以,如果开完玩笑,问 ChatGPT 的最大贡献是什么,我倒觉得它对全球变暖是有很大贡献的。

所以,我想说的是,ChatGPT 这件事,它的原理很简单,但是在工程上要想做到,其实是蛮困难的一件事。


Q4: 计算机擅长回答什么问题?


到了大概 2010 年前后,也就是 13 年前,语言模型能做到什么程度?我给大家看两个例子。这两个例子都是我在 2014 年离开 Google 以前做的。当时我负责的是 Google 的自动问答系统,就是让计算机回答问题。不过因为这个产品是英文的,所以在中文世界基本上没有太露脸。

我给你看一下谷歌回答的一个问题,为什么天是蓝色的?

你可以认看一下这个,它的回答是这样的:太阳光透过大气层到达地球时会发生折射,空气中的气体会让不同颜色的光散射到各个地方,蓝光波长短,比其他颜色折射率高,所以看上去天是蓝色的。这是当时计算机产生的一个答案。公平地讲,这个答案比我自己写一段答案写得要更好,因为要解释这现象,你要知道不少物理学知识,而且这个句子看上去也挺合情合理的。而今天人们使用 ChatGPT 的一个目的,就是让他回答问题。

这里面,我给大家做个拆分。

其实,我们问计算机的问题可以分为两类,第一类叫做简单问题,第二类叫做复杂问题。简单问题就是关于事实的问题,比如某某明星是哪儿人,哪一年生的,这都是一些容易的问题。因为它是事实,有明确答案。

第二类是复杂问题,这也是大家觉得 ChatGPT 非常惊艳的地方。它能整合信息,回答天为什么是蓝色的,好像它自己有逻辑一样。再有一个,就是问过程的问题,比如说我怎么烤蛋糕,你能不把一步步写下来?今天我们问 ChatGPT 怎么烤蛋的高,它可以把这个过程给你写得很详细,多少杯水,加多少几个鸡蛋,加多少面粉等等,它都可以告诉你。然后你根据它提供的答案,就真能烤出蛋糕,而且烤的可能还挺不错。这是大家觉得很了不得的地方。

但是你要知道,这件事,在 2014 年其实计算机已经做到了,而且做得很好。所以,这项技术本身并没有太多神秘的地方。


Q5:计算机和人,谁更擅长写作?


现在,大家热议 ChatGPT,还有一个原因就是觉得它能写作。比如说写一个工作简报,这是今天美国人用 ChatGPT 用得最多的地方。我这周干了 1234567,这七件事,哎?你看我就不用自己费劲地写了,我让 ChatGPT 生成一个,然后再编辑一下子就可以了。

但是,计算机写作这件事,其实你说难也难,说容易也容易,我可以给你举个例子。

在 2014 年我离开 Google 之后,当时不太做编程了,不过那时候我还有一些计算资源,所以我自己在空闲时间会写一些程序,做着玩。当时呢,我就让计算机写了两首诗,大家可以读一下这两首诗。

第一首诗是个五言诗,这是用我的话说,叫做李白风格的一首诗,大家可以读一下。这首诗就是计算机自己写的。实际上,你如果读一读,这个诗里还真有一些李白的这个特点。

那第二首诗,我也把图片放在下面了,你可以看一下。

先说一下,因为古诗都有平仄一说,但是我们现在的读音当时的读音不一样,所以我们也没去管这个平仄到底合不合古,但是这个我们单从它的内容意境来讲,你读的会觉得很顺畅。

好,那么话说回来。

第一首诗怎么做的?其实再简单不过了,你就把李白的诗放到计算机里。李白诗一共 1000 多首,也就一万来句话,这个对计算机来讲太简单了。它写的时候,就是把句子分拆开来,拆成两个字、三个字一组,比如“空愁”这是一组,“忆长安”这三个字一组。然后它就去拼刚才我讲的语言模型,算概率,哪个概率最大?拆完了以后,我就跟他提一个要求,说要写一首忆长安的诗,它就排列组合,生成出这个《忆长安》,实际上就是这么拼凑出来的。第二首诗稍微复杂一点。

但你知道这两个程序我写了多长时间?两天。这说明什么呢?说明你让计算机写出一些还挺像样的东西,其实不是一件很困难的事情,它没有你想得这么神秘,或者说计算机写作本身没有这你想得这么神秘。

那为什么这两首诗看起来特别好?因为这是唐诗,唐诗的格式是固定的。同样的道理,为什么用 ChatGPT 写周报写得好?因为周报的格式基本上是拉清单,那也是个固定的格式。包括,如果你读《华尔街日报》中文版,这里头我跟你讲,90% 的内容都是计算机写的,只是你不知道。写完了以后人当然要给他一个主题,然后给它写的第一段话写个引子,然后给一个总结,起个标题,这是人要做的。为什么写财经文章比较好?因为它有好多的事实在里头,格式也是固定的,所以这件事它做起来就很好。

我花这么长时间来讲 ChatGPT 的背景,实际上就是想说它并不神秘,不是一个什么很高深的机器在背后。一方面,ChatGPT 依靠的是一个数学模型,而这个数学模型 1972 年就有了,只是今天它的计算能力非常强,靠蛮力计算。那么,ChatGPT 训练一次要耗多少电?大概可能是 3000 辆特斯拉的电动汽车,每辆跑到 20 万英里,把它跑死,这么大的耗电量,才够训练一次,这个非常花钱的一件事。


Q6: ChatGPT 对我们到底有什么影响?


那么接下来讲讲,ChatGPT 对人有什么影响。

这就要回到历史上来看了,每一次这技术革命,其实它对人都会有一些影响。不过,ChatGPT 它不算是一项新的技术革命,因为这我刚才讲了,这个过程很长从 20 世纪 70 年代到 90 年代,我们做了很多事,90 年代到现在又有很多人做了很多事。这里头最大进步其实不是这个语言模型本身,实际上是后来 2000 年左右产生的深度学习,使得训练语言模型能比以前准确了,不是简单的做统计。

今天训练语言模型早已经不是简单做统计了,这才是 ChatGP T 能产生比较好的结果的一个原因。至于说 ChatGPT 对人能产生什么样影响?

这个问题我先不直接回答你,我先问你,刚才给大家看这两首唐诗,你有没有发现一个什么特点?对了,这两首诗写得不错,但是你原来对唐朝了解,不会因为多了这两首诗会有更新的了解。因为,ChatGPT 它某种程度上有点像鹦鹉学舌,你先要说一段话,它才能跟着学。它说出来的声音可能很好听,但是它并不提供更多的信息。

今天互联网上 90% 的内容都属于这一类——不提供更多的新信息,也不是原创内容,也不是自己的感悟,无非是东抄抄,西凑凑。目前,抖音、快手这类短视频,我觉得 99% 的内容都属于这一类,没有营养,你读完以后可能觉得挺有意思,但实际上你在上面读了再多,其实对你没有任何帮助。

如果说 ChatGPT 真的威胁到了谁,我觉得威胁到的就是这一类人的工作,就是说这个抖音上头那个做短视频的,或者发布一些内容的,ChatGPT 会做的比他们好很多。你就想这样一件事儿,假设说,有一群人天天把那唐诗三百首里头的句子翻来覆去的捯饬,也能捯饬出一些诗,那么 ChatGPT 捯饬起来肯定比人快得多,所以这项技术会对这一批人会有影响。

那么,什么人不会受到影响?就是内容创造的人不会受影响。

为什么我会这么讲?还记得刚才我说的“为什么是天是蓝色的?”这个问题吗?Google 为什么能回答这个问题?

因为在 Google 进行回答的时候,它大概把当时英语几乎所有的像样的句子都做了分析,大概有 1000 亿句英语句子。那么实际上你会发现,在一些大学的网站上和那 NASA 的网站上,它就有这个答案,只是我们把它拼拼凑凑,删删减减,就把它挑出来了。但是最早的物理学家做这项研究,把这个道理搞清楚,这个工作是有意义的,也是 ChatCPT 取代不了的。

所以,Chat GPT 的工作相当于什么呢?举例子,托勒密创造出这个模型以后,那么每过一段时间,他们欧洲就会编一个大概几十年的一个日历,然后上面标上哪天有日食,哪天行星会怎么运动等等。那么人们根据这些规律,印好多本这个书,这个 ChatGPT 就相当于有好多本书,你拿着以后一看,说,诶,某年月日会发生月食,答案就会很清楚。但是,背后真正有意义的工作不是印这个书,而做托勒密的那个研究。

所以我认为,从历史上看 ChatGPT 其实不算是一次技术革命,它影响到的都是那个比较懒的人,懒得动脑筋,创造新东西的人。真正探索人类知识奥秘的人,是不会被取代的。


Q7: ChatGPT 能带来什么新的机会?


很多人问说,ChatGPT 有什么新机会?坦率来讲,你没机会,因为太耗资源了,你耗不起。那么什么人能够受益?那就是卖资源的这些人。

我可以打个比方,就是说在这个加州淘金热的时候,很多人蜂拥而至,去淘金,单我们到今天为止还不知道哪一个淘金者真的挣得着钱,没一个人把名字留下来。但是最后谁挣着钱了?是卖水的人和卖牛仔裤的人。ChatGPT 也是一样的道理。大家跟着一起去淘金,其实你是挣不着钱的,但是在过程中,你还不断地要买水喝,买牛仔裤穿,最后就是这两拨人挣到钱了。李维斯,就是那时候产生的这么一个公司,它就是做牛仔裤的。

那么最后你可能是给几家大的做云计算的公司在交钱,这可能是一个结果。

好了,讲完了这个 ChatGPT 的历史,我给你做一个简单的总结。

第一,不要恐惧。

今天是很多人恐惧 ChatGPT,就如同不要像当年哥伦布遇到的牙买加土著人恐惧月食,一样的道理。

第二,不要勉强去找所谓的机会,该怎么工作就是怎么工作。

我看有同学问我,说苹果为什么这个不做 ChatGPT,我说这就对了!这就是为什么苹果是世界上最有钱的公司,利润最高,市值最多。目前,很多所谓做这种人工智能的公司到现在都在亏钱。所以,这也是为什么很多同学,有时候问关心很多太不着调的问题的时候,我就开玩笑地问他说,你的房贷还清了吗?你要没还清,你就好好回去工作,把工作做好,这才是对大家最有意义的事情,从历史上看也是如此。

第三,你要识破这些所谓的阴谋家或者想割你韭菜的人的那些把戏。

就是说,如果再来一个人假装哥伦布说他是神的代表,然后他能祈祷上天能让这月亮出来,你不要信。所以你需要了解 ChatGPT 背后的一些科学原理。最简单的一些原理,像今天我讲的这些,你还是需要有所了解。

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