吴 军：ChatGPT不算新技术革命，带不来什么新机会 AI生成的每一个文字，每一个对话，都是根据此前一个字的生成情况，或者问题本身，通过概率的推导所产生
他，26岁，登上《福布斯》封面 https://mp.weixin.qq.com/s/vVc9fbex5ebr9cszB1cXgA
小结：
1、
大模型的不同之处在于，不事先假定到底需要完成哪些任务或者特定能力。它穷尽互联网尽可能获取多的数据，让模型自动地从这些数据里面学习知识。
2、
一方面我们要搜集更多更精准的语料库，另一方面，还要加强对这些语料进行清洗、标注。
3、
长期来看，靠人力的堆积支撑的数据产业，并不会有太大改变。
“大模型来了以后，很多人认为今后数据标注的工作会减少。”他表示，“但其实忽略了一点，随着AI功能越来越多，很多时候到了未涉足领域的时候，可能还需要人工处理。”
4、
最早的人脸识别，只需要在人脸上做一个拉框的标注，就可以完成对应需要的训练。而现在，还要求对人脸的关键点、表情或者一些人脸的属性或者姿态，例如半张脸被遮挡时等情况，进行标注。
作者 | 南风窗高级记者 朱秋雨
2023年4月底，一个亚洲面孔登上了著名杂志《福布斯》的封面。这是一位年仅26岁的华裔企业家，名叫Alexandr Wang。
他手握最高估值73亿美元的科技公司。
2017年，Alexandr创立了一家名叫Scale AI的公司，走的是最热的AI赛道。7年后，他做的东西已经无可替代。据《福布斯》报道，Scale AI如今包揽了多家头部自动驾驶车企的服务，谷歌的Waymo、丰田汽车是它的拥趸。2020年起，它还从美国国防部处拿下了多个天价订单。
Alexandr Wang
Sacle AI走的路子，是常被头部大厂和AI创业者忽略的方向，叫AI的标注数据集。
这是AI领域里的石油，有数据才能源源不断给深度学习提供燃料。一项数据显示，截至2021年，全球排名前1000万个网站中，英文内容占比60.4%，中文内容占比仅1.4%。中国AI需要依赖大量英文数据集训练。
实际上，国内不乏做AI数据集和数据标注的公司。上市公司海天瑞声、头部创业公司云测数据、数据堂等等，是业内佼佼者。
人工智能数据标注流程 / 精数标注研究院
比起人工智能产业给人“高大上”的直觉，数据工作面临繁琐的清洗、标注、处理等过程。业内因此盛传一句话，“人工有多强大，智能才有多强大”。
AI分析公司Cognilytica数据显示，在AI项目中，数据相关的处理过程占据超过80%的时间。
云测数据总经理贾宇航对南风窗总结，互联网大厂、创业公司更多在研究算法，数据集公司在做工程的事情。
在各家巨头猛追Open AI的当下，是时候关注支持AI深度学习的第一步——数据了。
机遇来了
不管业务是否与大模型挂钩，国内数据集公司近日受到了一大波关注。
数据集上市公司海天瑞声在3月底只用了3个交易日，累计涨幅近33%。股价创历史新高，比年初翻了三倍多。
尽管该公司早已贴出风险提示：“自然语言业务对公司整体贡献大约在10%左右。”“公司尚未与OpenAI开展合作，其ChatGPT的产品和服务尚未给公司带来业务收入。”
因为ChatGPT，云测数据总经理贾宇航也在2023年收到了来自各行各业对大模型和数据集的关注和问询。“每个人都对大模型各有各的看法，我们相互学习。”他告诉南风窗。
单论技术角度而言，ChatGPT代表的大模型，采用了与过往AI数据标注不同的技术路径。在过去，机器学习的主流依赖于human-in-the-loop，即有监督的学习。
有监督学习依赖大量人工对数据进行预处理、标注。例如，猫的图片，需要人类事先标注，用机器听得懂的语言告诉它只是一只猫。行内公认的规则是，人类上传的标注数据越多、越准确，机器学习的效果越好。
而ChatGPT代表的大模型，采用的是自监督学习模式。简单来说，考验的是机器自我学习能力。
采用“Human-in-the-loop”的交互式框架进行数据标注，以有效减少人工数据标注量
清华大学计算机系自然语言处理实验室副教授刘知远告诉南风窗，“大模型的不同之处在于，不事先假定到底需要完成哪些任务或者特定能力。它穷尽互联网尽可能获取多的数据，让模型自动地从这些数据里面学习知识。”
OpenAI曾披露，训练GPT的模型是基于公开网站的数据，包括维基百科、专业论坛、电子书网站和媒体报道等各类高质量文本。
尽管对数据标注的需求减少，ChatGPT的成功，却给了众人更有用的启示：高质量数据集对训练AI大模型至关重要。基于GPT-3.5的ChatGPT 使用强化学习和人类反馈（RLHF)，也涉及了大量数据标注工作。
据披露，ChatGPT的RLHF标注，需要大量专业的人才。为此，Open AI特地招了几十名博士生做标注，针对机器的回答和指令进行基于人类逻辑的反馈。据《福布斯》报道，Open AI同时使用了外包服务，Alexandr Wang 的Scale AI也参与了训练ChatGPT。
ChatGPT模型的训练过程
背靠清华大学的AI初创企业聆心智能联合创始人郑叔亮告诉南风窗，以 ChatGPT为代表的生成式AI，对数据质量提出了更高要求。
“AI生成的每一个文字，每一个对话，都是根据此前一个字的生成情况，或者问题本身，通过概率的推导所产生，”郑叔亮说。
这种模式下，一旦数据质量不高，生成的效果便是胡说八道、毫无可信度的AI。郑叔亮表示：“因此，一方面我们要搜集更多更精准的语料库，另一方面，还要加强对这些语料进行清洗、标注。”
ChatGPT回答数据标注对ChatGPT的帮助
据美媒报道，拥有发达智能水平的ChatGPT，背后还有一群来自非洲肯尼亚的数据标注员。他们每天工作9个小时，阅读150-200段文字，标注带有性、暴力与仇恨言论的内容。
最终，一个月获得约合2500-3000人民币的报酬。
人工智能的背后仍是人工的努力。贾宇航分析，长期来看，靠人力的堆积支撑的数据产业，并不会有太大改变。
“大模型来了以后，很多人认为今后数据标注的工作会减少。”他表示，“但其实忽略了一点，随着AI功能越来越多，很多时候到了未涉足领域的时候，可能还需要人工处理。”
他认为，数据标注不会随着生成式大模型的诞生而减少，“反而有可能会更多”。
AI业的“富士康”
ChatGPT的出圈，带给国内数据集公司的不是猛火，而是久旱后的甘霖。
中国数据集公司兴起时间与Scale AI相似，都在2016-2017年。这类公司的核心目标，是帮助AI企业最大限度地减少劣质数据带来的影响。
不过，数据公司以销售数据集为生的少之又少。中国AI数据的头部公司中，明确在官网提及数据集业务的只有科创板上市公司海天瑞声。
海天瑞声官网截图
据该公司披露，基于多年语音识别及合成领域的技术积累，其在多语种领域构筑深厚技术壁垒。截至2022第一季度，海天瑞声覆盖190个语种，累积词条数超过1000万，客户包括阿里巴巴、腾讯、百度、微软等大厂。
比起销售数据集，更多公司在做的是数据的下一环，数据标注。
贾宇航对南风窗介绍，数据集业务占云测数据中很小的部分。这一业务主要的运用场景在人工智能产品刚立项的阶段，“项目刚立项或进行预演时，需要一些开源，或者行业的基础数据集，以快速完成对算法的验证。”
而更多企业的需求，会在后面的阶段爆发，即当AI产品进入正式的研发和持续迭代时。
“这时候，对应的传感器或者场景明确，需要基于特定的场景完成数据的采集、清洗和标注。我们因此提供场景化的数据标注等服务。”贾宇航说。
Scale AI 发布了激光雷达数据集 PandaSet，可用于训练自动驾驶模型
据前瞻产业研究院统计，中国数据标注公司从2014年兴起，发展到2017年达到高峰。2017年，数据标注相关融资事件达到9起。
这个数字，也是接下来多年的高峰。
劳动密集是这一阶段数据标注业的特点。据36氪报道，一家资深数据标注公司透露，行业内平均每家数据众包平台都有上万人。因此，有人比喻，数据标注业就像“人工智能背后的富士康”。
2018年，位于太原的山西转型综合改革示范区与百度达成合作，打造了号称“全国范围内人员和产值规模最大的单体数据标注基地”。据百度披露，该基地占地面积超1万平米，带动了至少200家从事数据服务的公司。
数据标注师正在进行标注工作
而相对较低的技术门槛，使得数据标注公司多分布于中小城市。以百度为例，该公司披露，旗下数据众包平台百度众测除了安在太原，还在山西临汾、重庆奉节、四川达州、甘肃酒泉、江西新余、浙江丽水、广东清远、湖南郴州、黑龙江哈尔滨等地设点。
劳动密集的另一面意味着低门槛。在2021年版的《人工智能训练师国家职业技能标准》中，对该职业的能力特征描述是“具有一定的学习能力、表达能力、计算能力”，普遍受教育程度写的是“初中毕业”。根据媒体报道的数据标注师群体，许多都是中专、大专毕业生，也容纳宝妈、退役军人等各类群体。
低门槛的同时使得数据标注行业的小作坊遍地开花。
比起已经进入E轮融资、占据海外市场的Scale AI，占据我国数据标注市场主要份额的，反而是以工作室形态存在的小公司。
Scale AI 完成的一项机械臂标记任务
他们被称为“公会”“团队”，通常在众包平台上接单，或者接第三方中介公司转过来分包的订单。
“公会”没能推动数据标注业愈加繁荣。相反，越来越低的标注价格让行业内部竞争加剧。
2017年开始，AI数据公司融资的量开始下滑。2018年，AI数据公司相关融资只有5笔，平均每笔只有千万级。到了2021年，相关融资只剩下一年两笔。
赢识科技首席执行官楚汝峰曾在受访时表示，我国数据标注的竞争激烈，没能出现像Scale AI独角兽巨头主要是因为，“国内做标注的小作坊太多了，市场不集中。”
转 型
数据集公司受AI行业的兴衰而变化。与Scale AI相似，给中国数据标注公司带来转机的，是大量涌现的自动驾驶企业。
中国工程院院士邬贺铨曾分析：“智能驾驶需要让汽车自动识别马路。但如果只是将视频单纯传给计算机，计算机无法识别，需要人工在视频中将道路框出。计算机多次接受信息后，才逐渐学会在视频和照片中识别道路。”
智能驾驶带来了大量的需求。国内头部数据企业，例如云测数据、数据堂、龙猫数据等，纷纷转向为车企提供服务。
在科幻作品中，经常出现智能驾驶汽车的画面 /《机械公敌》剧照
据报道，国内一批主流的主机厂，如吉利、上汽、广汽等，从2021年始加强了自动驾驶数据标注方面的投入。到2022年，上述车企的投入预算已经在几十万元的基础上翻了十余倍。
数据堂公司相关负责人也曾在2022年受访时说：“（车企）数据需求缺口仍在，市场远未饱和。这对于真正优质的数据供应商来说，正是抢占市场高地的绝佳时机。”
愈加激烈的竞争，对数据标注行业提出了现实的挑战。数据标注公司普遍开始转型。
一个业内公认的方向是，从劳动密集型走向AI辅助标注。
“人机交互式，”贾宇航总结。
他解释，随着这几年的发展，数据标注的类型和内容越来越复杂。“最早的人脸识别，只需要在人脸上做一个拉框的标注，就可以完成对应需要的训练。而现在，还要求对人脸的关键点、表情或者一些人脸的属性或者姿态，例如半张脸被遮挡时等情况，进行标注。”
市场的变化要求更高水准的数据处理能力。包括Scale AI、Appen等在内的国际数据公司将目光锁定在数据标注的平台以及工具化上。杭州数据标注公司曼孚科技曾对媒体总结：“Scale AI的平台工具已经在很大限度上淡化了人在其中的决定性作用，这成为企业竞争力的关键。”
贾宇航告诉南风窗，在强调质量和效率的当下，数据标注AI工程化的趋势愈加明显。
也就是说，如何把人组织起来，与机器交互，高效运转数据处理的过程，成为各家公司竞相“卷”的方向。
云测数据曾推出基于多端数据融合的标注平台4.0版。一大核心技术特点是多传感器融合。例如，在自动驾驶业，有了多个传感器的融合，系统获取数据将比单一传感器获得更多的信息。如此一来，只要一个简单的框，就能将车辆的3D激光点云数据自动识别。
需要适应变化的除了给AI数据服务的AI，还有人才。
贾宇航告诉南风窗，“现在，对于标注人员的要求肯定是越来越高，”但是，“符合条件的数据人才并不好找”。
如今缺失的，他说，是理解各个垂直领域的专业人才。比如，为了提高时效性，降低错误率，医疗数据需要专业的医学生。但往往，这类人才通常极少从事数据业。
2019年，数据服务平台CrowdFlower也曾做过一组研究。
它对大约 80 名数据科学家进行了一项调查，发现数据科学家花费了：
60% 的时间用于组织和清理数据；
19% 的时间花在收集数据集上；
9% 的时间用于挖掘数据；
5% 的时间花在其他任务上。
数据科学家的大部分时间都花在数据准备，即收集、清理和标注数据上。这其中，57%的人表示，清理和处理数据，是最无聊、最不愉快的任务。
而如今，随着ChatGPT带来的AI热潮，“最无聊、最不愉快”的行业也正在起飞。
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吴 军：ChatGPT不算新技术革命，带不来什么新机会
吴军，1967年出生，毕业于清华大学和约翰霍普金斯大学，计算机专业博士，前Google高级资深研究员、原腾讯副总裁、硅谷风险投资人。
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。
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。
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。
那实际上，你可以看到，ChatGPT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”（language model）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很不准确。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，这个语言模型大小基本上按这个参数来定。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。我当时用的还不是PC机，而是20台超级服务器，然后大概算了三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ChatGPT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，why is the sky blue？
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怎么烤蛋糕，它可以把这个过程给你写得很详细，多少杯水，加多少个鸡蛋，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，而且烤得可能还挺不错。
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和当时的读音不一样，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它一个主题，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ChatGPT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会做得比他们好很多。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，ChatGPT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，喔，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Levi's，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。
来源：學人Scholar
