吴军：ChatGPT不算新技术革命，带不来什么新机会
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2024-05-14
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吴军：ChatGPT 不算新技术革命，
带不来什么新机会
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
作了一次直播分享。>
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，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地提供
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。>
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(FredJelinek)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
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 ChatGPT，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。>
摘要：
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吴军：ChatGPT不算新技术革命，带不来什么新机会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等当下热议的话题作了一次直播分享。 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...
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