ChatGPT通过美国医师考核！能代替医生看病吗？我们做了个有趣测试 凤凰新闻 02/14/2023 ChatGPT的火爆使不少相关板块“涨声一片”，网传ChatGPT可以帮人回答问题、作画、写沦文甚至编程序，那么如此“神奇”的应用是如何实现的呢？ 相比元宇宙的虚无缥缈，生成式AI似乎“更接地气”，拥有更明确的应用场景和多种可能，横空出世的AIGC距离大规模商业化还有多远？会对哪些行业造成冲击？ 数字经济时代到来，深度学习技术推动人工智能进入到大规模应用阶段，ChatGPT上线不到1周日活用户破百万，2个月破亿，引爆了资本市场的热情，但同时也引发了对其合规性的思考，生成式AI的发展未来将面临哪些制约？未来将会有哪些商业化的产品优先落地？ 本期《钛度热评》特邀资深媒体人一起就话题“ChatGPT火爆全网，‘聊天’能否代替‘思考’？”进行了讨论，下面是部分观点集锦。 关于ChatGPT如此“神奇”的应用是如何实现的。 价值研究所编辑林之柏表示，ChatGPT的底层技术，已经有很多媒体作过专业解释，就不再一一赘述了。对ChatGPT技术层面的了解，普通用户其实只需要记住一点：本质上是一种生成式AI工具，始终离不开AI这个技术基座。 和元宇宙相比，ChatGPT的应用范围更加明确，但并不代表着落地很容易。事实上，现在人们最熟悉的也只有搜索引擎、辅助写稿等少数几个领域，并且还谈不上对行业形成颠覆。目前，大多数企业只能通过开发ChatGPT类应用或迎合ChatGPT热点在股市收割财富，ChatGPT自身还不具备造血能力。比如BuzzFeed就在宣布启用ChatGPT辅助创作后股价暴涨。 对于落地方向，其实所有企业都还在摸索中，谷歌刚刚翻了车，国内的百度、阿里在内测相关产品，可惜还没有看到庐山真面目。应用之后市场的接受程度如何，还需要时间检验。 其实任何一个新概念、技术从萌芽、蹿红到大规模落地，再到商业化变现都需要一个过程，能熬到最后的企业，往往只有少数几个。别看这几天ChatGPT概念股异常火热，虚火过后才知道谁是赢家。 中关村科金技术副总裁张杰表示，在ChatGPT背后起关键作用的是一种被称为大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的东西，ChatGPT用的这款语言模型命名为GPT-3.5，GPT是生成式预训练（Generative Pre-Training）的缩写，目前的版本号是3.5版。此外，在GPT-3.5之上，ChatGPT还通过基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF），使GPT能够记住之前的对话、承认错误、在连续的多轮对话中给人很顺畅的感觉。 GPT内部是神经网络的结构。大规模语言模型的基础单元叫做感知机，它模拟了人脑中神经元的结构。这些感知机组织成庞大的网络结构，用来“山寨”人脑的神经网络。此外，大规模语言模型还带给人们的一项意外的惊喜，那就是让人细思极恐的思维链（Chain-of-Thought，CoT）能力。 多少说主理人褚少军认为，ChatGPT火爆全网，尤其是火爆国内，很大程度上是企业+资本市场利用媒体引爆舆论的结果，并不是 ChatGPT为代表的AIGC已经走入寻常百姓家了。简单来说：短期内不宜高估以ChatGPT为代表的AIGC，长期不能低估。 具体来说，ChatGPT肯定会带来变革，在搜索、读写、智能客服、教育培训、咨询服务等领域的影响会立竿见影，但至于能改变到什么程度，能不能实现颠覆式创新还为时尚早，毕竟不管是ChatGPT，还是AIGC领域，基础还是AI，AI的基础本身又得是数据积累和调校，在大量数据和场景中不断优化更迭，但数据和调校的基础又得是人，所以最终 ChatGPT还得靠人来实现。靠人实现技术突破、算法突破、策略突破、法律突破以及各种资源的整合。特别是国内，目前的状况是，ChatGPT类概念很多时候被用于噱头玩炒作，用于提升自身企业的股价，而不是踏踏实实做类似产品。基于此，要短期内实现颠覆式的变革并不现实。 …