直击技术发展机遇和挑战，ChatGPT边界何在？
ChatGPT是今年科技圈最大的焦点。
一方面，国内的科技巨头纷纷跟进，如百度发布文心一言、昆仑万维推出“天工”3.5、阿里发布“通义千问”等；另一方面，王小川、王慧文等互联网老兵加入到做大语言模型创业公司的行列中。
同时对这一热门技术，互联网大佬们也持有不同的态度。有乐观派，如360创始人周鸿祎认为“搭不上这班车的企业会被淘汰”，微软创始人比尔·盖茨则认为ChatGPT像互联网一样重要。也有客观派，如特斯拉创始人埃隆·马斯克在使用ChatGPT后的感受是“好到吓人”，在数千名千名业界和学界人士联署公开信签上姓名，呼吁所有人工智能实验室至少暂停6个月训练比GPT-4更强大的人工智能系统，以便制定和实施安全协议。
其实，马斯克对安全的顾虑并非空穴来风。近日，三星员工使用ChatGPT导致芯片机密泄露一事； ChatGPT等AI技术在欧洲面临进一步监管；有报告称，ChatGPT等生成式AI导致网络钓鱼邮件攻击增长135%。为此，4月11日，国家互联网信息办公室为促进生成式人工智能健康发展和规范应用，发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》。
在此背景下，特别邀请了明略科技集团高级技术总监赵亮、赛智产业研究院院长赵刚、融数联智创始人兼CEO袁晔三位重量级嘉宾，以把脉ChatGPT技术的利好与落地为棋盘，同时聚焦于ChatGPT数据安全话题，探讨ChatGPT发展之路。
- ChatGPT技术新范式两面性
直到现在，ChatGPT到底是什么，还是很难给出一个完善的定义。它是聊天机器人么？它是大语言模型么？又是说它是一种提升效率的工具？
在沙龙一开始，我们将这个问题抛个了三位嘉宾，试图从他们的观点中，找到一个大家都认同的定义话语。
赛智产业研究院院长赵刚认为，广义上来说，ChatGPT不仅仅是一个简单的聊天机器人，而是介于传统人工智能和通用人工智能之间的一个新的里程碑。ChatGPT相比于我们过去定义的人工智能要上了一个新的台阶，更接近认知智能，更接近通用人工智能。狭义上来说，从GPT 1演进到GPT 4，是人工智能算法领域的一种突破式技术创新。
明略科技集团高级技术总监赵亮给了这样一个理解画面，可以将ChatGPT理解成，它是一种存储装置，我们用NLP（自然语言算法）去雕砌它，让它具备一定的认知能力后，我们就可以从这个存储装置里提取知识。在应用层面，它就能给人一种智能的感受。所以，这样一种产品才会引起AGI（通用人工智能）的讨论。
融数联智创始人兼CEO袁晔则表示，正如ChatGPT名字一样，Chat就是聊天机器人，GPT整套框架就包括大语言模型这一套涵盖算法、算力、数据等元件的体系。但整体来说，还是很难为其下定义，因为现在的GPT3.5、GPT4并没有开源，我们很难知道它的边界是什么，只能通过只言片语去猜测一些信息。
科技是一把双刃剑，ChatGPT同样如此，一方面，我们要看到它对生产对经济的社会的这种促进作用。另一方面，我们也应该看到它所存在的问题，当ChatGPT发展超越了人类智慧的控制，对社会伦理、数据安全等各方面也会产生负面影响。因此，马斯克的恐慌也并无道理。
袁晔表示，ChatGPT出现后，很多能力是我们暂时很难去解释的，或者说真正用原理去解释。这也引发了很多担忧，除了隐私数据的泄漏外，也会引发其他一些比如舆论引导等社会性、公共安全的担忧。
袁晔从各国政策对数据隐私的角度给出了另一种思路，目前来看，从技术层面上来说，好像还没有一个很好的方式能够绝对地避免这个问题。但是政府侧可以通过立法去约束技术的持有者、运营者，现有的数据安全保护法、个人隐私保护法都是很好的开端。
赵亮给出了更明确的路线，他表示，未来一个大的方向可能就是，将大的模型小型化，然后部署到企业中，然后避免数据流出企业。另外，也期待未来在全球范围内有个行之有效的标准和规范。
赵刚对此总结道，我们驾驭任何一个技术的时候，目的都是更好的让技术在生产中发挥效应，同时有效管控它可能带来的危害，最终还是效用大于它所带来的危害，所以我们在应对任何一次技术变革的时候，都需要把握好这个尺度。
赵刚对类似马斯克的恐慌一派也表示理解，他表示，马斯克的恐慌实际上是对通用人工智能所带来的灾难性后果有一个预判。但同样存在乐观派认为觉得技术其实是可控的。技术更多的会提升我们的生产效率，也会带来经济社会变革。
2、做通用大模型有难度，创业适合向垂直类大模型进军
百度在做文心一言，阿里官宣了通义千问，其他包括人工智能企业商汤科技也官宣了面向B端的大模型产品，昆仑万维也紧跟步伐，发布了自己的大模型产品。与此同时，各大厂商也宣布开启内测，国内的大模型，开始走出发布会现场。
另外一面，王小川、王慧文等互联网老兵，也纷纷重起炉灶，宣布进军大模型领域，国内大模型赛道，可以说是创业进行时。一夜之间，风起云涌。
在他们之中，谁能做出中国版的ChatGPT呢？我们将这个问题抛给了嘉宾。
袁晔认为，我们很难再去做一个OpenAI他们一样做出的ChatGPT，哪怕是谷歌、亚马逊、Mate，当然，这也包括国内的一些公司。因为第一名已经跑很远了，并且像雪球一样越滚越大，我们很难去追赶。既然如此，为什么不另辟蹊径呢？由于训练数据的不同、算法的不同、法律规范的不同等原因，国内再去做ChatGPT一样的产品是比较难的，我认为国内做垂直类大模型的机会可能更大些。
对此，赵亮说到：“假设我们要做出和ChatGPT一模一样，但是中文版本。我觉得从技术角度上来说，即便是我们有相同的基础，但和英文版也有所不同，面临的数据、语言的难度都是不同的。比如说，英文语言是偏严谨的，而中文更加自由，表达方式也有所不同。所以即便是有相同的方法，学习的难度也是有所不同的。”
他继续说到，即便是做着相同的事情，有着相同的目标，其实难度也是不一样的。然后说谁能做出这个事情，其实百度等大厂也好、创业公司也好、学术圈也好，其实都在发布类似的大模型，但不能说是ChatGPT中国版。
赵刚和袁晔、赵亮的观点类似。但他更偏向于将不能做出国版ChatGPT的问题归咎于算法。他表示，因为从数据上来说，大家用的都是开源开放的数据，百度腾讯也拥有这样的大数据能力。从算力的角度上来说，大家都是用的英伟达这样的算力芯片。因此，我认为核心问题还是算法问题，因为在算法的演进过程中，新算法的出现总会在某个角度上优于过去的算法。目前来看，在算法的突破上，国内还是处于追赶国外的状态。目前有实力追上国外的，还是只有大厂以及清华、北大等高等院校，他们也有做出这种大模型的潜力。
对于具体的创业方向，三位嘉宾也给出了自己的想法。
赵刚表示，从商业化的角度来看，ChatGPT的出现和算力、数据、算法都有关系。现阶段看来，大平台还是可以与之匹敌，但中小企业有更多发散性的机会，在产业链生态上的机会。
对创业者来说，应用是一个主要方向，包括现在在互联网出现的数字人等，如果应用上了GPT技术，数字人真的会变成更聪明的数字人。这样的应用场景，可以说覆盖了各行各业。包括教育行业、新闻媒体行业、客服行业等。通过chatGPT的API接口，我认为各行各业都会迎来生态上的大变革。
赵亮则看到了更多解决历史遗留技术问题的机会，他谈到：“ChatGPT的出现，带来的不止是新的垂直大模型领域的机会，也为历史遗留的技术问题带来的新的解决范式。旧问题得以解决，用户在需求层面也会带来新的变化，创造更多新的机会。”
袁晔认为，对于国内创业者而言，做通用大模型还是有难度，国内更适合在垂直行业做模型，开花结果。
3、拥抱新技术，拥抱新变化
科技革命爆发的标志是新一代科技成果广泛应用于生产生活，来解放生产力和发展生产力，提高劳动生产率。随着ChatGPT技术演进，似乎满足了人们对科技的想象。
在赵刚看来，我们现在还不能把ChatGPT完全定位为通用人工智能，因为它只是在现有人工智能和通用人工智能阶段又有了里程碑上的一个进展。如果把它定位成第四次工业革命，可能现在还有点为时过早，但是它确实是比较大的一次里程碑式的迭代。袁晔也表示称，ChatGPT能否引发第四次工业革命，只能由历史来定。
但不可否认的是，当前ChatGPT让很多产业产生了新格局，引起了新思考。同时不乏让很多从业者产生了担忧。
“这份担忧主要来自于对ChatGPT发展情况以及对未来的不可知。”赵亮说道。以科学研究工作为例，虽然ChatGPT会出现一定的推导能力，但科学研究需要一个范式或是一个过程，科研人员要具备洞察能力，在实践中发现问题、提出假设、解决问题，而这些是ChatGPT不具备的。“总的来说，ChatGPT其实是一个工具，只要我们把这个工具用好了，提升的是我们，相对而言担忧也就不用那么多了。”
袁晔强调道，对于ChatGPT，只有去接触它、了解它、使用它，才会削弱内心担忧，同时在了解的过程中，还能够更好的应用它，发展它，改进它。同时，他认为，随着新技术的涌现，新技术可能会带来一些岗位的消失，但也会创造了大量的工作岗位。
基于此，在未来工作会引入ChatGPT的情况下，人们的技能要做什么样的适应性调整，这对所有人来说是共同要面临的一个问题。“ChatGPT时代到来后，强化强者，弱化弱者，对此我们需要保持不断学习的态度，要学会拥抱变化，在变化中发展。”赵刚如是说。