每(mei)經記者(zhe)｜可楊(yang)    每(mei)經編輯｜董興生    

從吟詩作賦(fu)，到寫(xie)代(dai)碼(ma)，再到寫(xie)劇(ju)本、做高數，OpenAI發(fa)(fa)布的免費機器人對話模型ChatGPT回答處(chu)理多領域問題的能力之強(qiang)悍(han)，引發(fa)(fa)全(quan)球(qiu)關注。

盡管該(gai)模型(xing)目前仍(reng)處于(yu)測試(shi)階段，但面世僅一(yi)周，便有超過一(yi)百萬用戶使用。“明(ming)天ChatGPT就要(yao)搶走人類(lei)飯碗(wan)”的調侃也不絕(jue)于(yu)耳。

視覺中國圖

已擁有(you)多個AI聊(liao)天(tian)機器人成功落地(di)案(an)例的國內頂尖(jian)人工智能公(gong)司小冰，如(ru)何看待風靡全球的ChatGPT？

帶著這個問(wen)題，12月(yue)8日《每日經濟(ji)新聞》記者專(zhuan)訪了小(xiao)冰(bing)公司CEO李笛。他(ta)認為，市場(chang)對(dui)(dui)于ChatGPT取代搜索引擎(qing)，以及在其(qi)他(ta)各個領(ling)域實(shi)現(xian)商業化落地的暢想，短(duan)期內不太(tai)可(ke)能到來，成(cheng)本(ben)將(jiang)成(cheng)為制約其(qi)實(shi)現(xian)商業化的重要阻礙。他(ta)舉例說，如果小(xiao)冰(bing)用(yong)ChatGPT的方法來運(yun)行系統，現(xian)在小(xiao)冰(bing)每天(tian)承載的交互量就需要花幾億人民幣的對(dui)(dui)話(hua)成(cheng)本(ben)。

市場對ChatGPT熱情過度

在李笛看(kan)來，目前，行業(ye)內(nei)對(dui)ChatGPT的關注與熱潮已經有些過度。

“人(ren)(ren)類為(wei)什么(me)會感到激動？”李笛覺(jue)得，當人(ren)(ren)們(men)普遍(bian)對(dui)一件事(shi)情有一種(zhong)預期，進(jin)而去交互時(shi)，發現它遠超大家(jia)的(de)(de)預期，人(ren)(ren)們(men)就會驚(jing)訝，“但(dan)(dan)即使是(shi)針對(dui)人(ren)(ren)工智(zhi)能，在最近這(zhe)些年驚(jing)訝的(de)(de)次(ci)數也很(hen)多了；稍(shao)微往前一點，GPT3出來(lai)的(de)(de)時(shi)候大家(jia)就很(hen)驚(jing)訝，但(dan)(dan)是(shi)也沒有發生什么(me)；再往前，AlphaGo下圍棋(qi)贏過最好的(de)(de)人(ren)(ren)類棋(qi)手(shou)，大家(jia)也很(hen)驚(jing)訝，但(dan)(dan)是(shi)之后似乎(hu)也沒有改(gai)變什么(me)。”

不過，李笛(di)也提(ti)到(dao)，關(guan)于ChatGPT，有三件事情(qing)需要相對理性來看。

首先，ChatGPT有非常好(hao)的(de)創(chuang)新，即證(zheng)明了在原有的(de)大模(mo)型(xing)基礎之上，進行一些新的(de)訓練方法(fa)，可(ke)以更好(hao)地提高對(dui)話質(zhi)量；其次，ChatGPT并(bing)不(bu)構成一個大版本(ben)的(de)迭代，而(er)是(shi)對(dui)上一個版本(ben)的(de)微調，在一定(ding)程(cheng)度上彌補(bu)了極大參數量的(de)大模(mo)型(xing)的(de)一些缺(que)陷。“即便(bian)是(shi)OpenAI來講，它也(ye)被(bei)定(ding)義為GPT3.5，而(er)不(bu)是(shi)GPT4。”此外，李笛(di)認(ren)為，ChatGPT的(de)突破，主要(yao)是(shi)研究(jiu)性質(zhi)上的(de)突破。

對目前(qian)(qian)市場(chang)普遍想(xiang)象的ChatGPT是否馬上就(jiu)會迎(ying)來商(shang)業化落地(di)、產生顛覆性的影(ying)響(xiang)，李笛認(ren)為不(bu)(bu)太(tai)可(ke)能。“但是，這一(yi)點都不(bu)(bu)影(ying)響(xiang)我(wo)們(men)在最(zui)近這些年(nian)里，尤其是在大(da)模型的思路出來以后，我(wo)們(men)又一(yi)次(ci)看到在對話上的一(yi)個很大(da)變化，在這條路上大(da)家都在往(wang)前(qian)(qian)走。”

ChatGPT在訓(xun)練方法上，具(ju)體做了怎樣的創新，以至于能(neng)夠(gou)大大提升其作(zuo)為聊(liao)天(tian)機(ji)器人的對話質量？

李笛分析稱，很多人(ren)說ChatGPT的訓(xun)練(lian)是(shi)(shi)基于人(ren)類反饋(kui)(kui)，這(zhe)并不完全準確。人(ren)類反饋(kui)(kui)至少(shao)有兩(liang)個含義，一是(shi)(shi)指(zhi)在訓(xun)練(lian)中，通(tong)過(guo)反饋(kui)(kui)來實現；另外則(ze)是(shi)(shi)產品(pin)(pin)在與用戶(hu)(hu)交互(hu)時，通(tong)過(guo)大量的用戶(hu)(hu)與其交互(hu)形成的反饋(kui)(kui)，不停地讓模型進步。“這(zhe)兩(liang)者(zhe)的價(jia)值是(shi)(shi)非常不一樣的，更大的價(jia)值其實在于后者(zhe)，即產品(pin)(pin)在交互(hu)過(guo)程中得到反饋(kui)(kui)。”

李笛介紹，過去對于AI聊天機器(qi)人(ren)的(de)(de)訓練主要是(shi)(shi)基(ji)于數(shu)據，即(ji)在(zai)機器(qi)進行(xing)(xing)對話后(hou)，針(zhen)對對話內容進行(xing)(xing)訓練，調整、優化(hua)對話內容的(de)(de)數(shu)據；而ChatGPT則是(shi)(shi)針(zhen)對數(shu)據形成的(de)(de)模型進行(xing)(xing)訓練，簡單而言，具體的(de)(de)訓練方式(shi)是(shi)(shi)：人(ren)先(xian)寫出一些指導性(xing)的(de)(de)問與答(da)，用(yong)這(zhe)些問答(da)對大模型進行(xing)(xing)訓練，通過一系(xi)列反饋式(shi)的(de)(de)訓練方法，讓大模型逐漸沿襲人(ren)所給予的(de)(de)關(guan)于問答(da)的(de)(de)指導性(xing)意見、邏(luo)輯。“從這(zhe)個角度講，即(ji)使是(shi)(shi)進行(xing)(xing)多輪(lun)對話，ChatGPT本質(zhi)上(shang)來(lai)講依舊(jiu)是(shi)(shi)一個問答(da)系(xi)統。”

李笛認為，這樣的(de)(de)訓(xun)練(lian)方(fang)法背后(hou)的(de)(de)技(ji)(ji)術含量，通常不是算法模(mo)型(xing)上的(de)(de)技(ji)(ji)術含量，而是來自訓(xun)練(lian)者(zhe)本身的(de)(de)能力，包括團(tuan)隊自身的(de)(de)經驗積(ji)累(lei)。例如，由人(ren)來寫問與(yu)答，讓機(ji)器學習并(bing)給(gei)出結果，同時人(ren)要再對此給(gei)出評分(fen)，這其中(zhong)有很多個(ge)體(ti)差異，這種個(ge)體(ti)差異則(ze)在一(yi)定程度上決(jue)定了其最后(hou)呈現的(de)(de)成果。

他同時(shi)(shi)也談到(dao)(dao)，從(cong)主要做(zuo)大(da)模型的(de)公司而言，成果往往取決(jue)于(yu)到(dao)(dao)底是(shi)不(bu)(bu)(bu)是(shi)非常專注去做(zuo)這件事情(qing)。“Ope-nAI與其他公司不(bu)(bu)(bu)一(yi)樣的(de)地方在于(yu)，它很專注做(zuo)語言大(da)模型，所以它投了(le)大(da)量(liang)時(shi)(shi)間和(he)精力。它有很多經(jing)驗(yan)，但(dan)這些經(jing)驗(yan)的(de)積累并不(bu)(bu)(bu)是(shi)不(bu)(bu)(bu)可習得的(de)。”

不可(ke)信與高成(cheng)本成(cheng)商(shang)業化阻(zu)礙ChatGPT給出的回答，最(zui)常規(gui)的格(ge)式是(shi)先(xian)給出一個結論，再進(jin)行事(shi)實(shi)的羅列(lie)，進(jin)而通過其(qi)羅列(lie)的事(shi)實(shi)推導出結論。

李笛(di)認為，對ChatGPT而言，這個結論本(ben)身(shen)是否正確其實不重(zhong)要(yao)。他用之前網絡上流傳的(de)一個問答舉(ju)例(li)，在(zai)回答“紅樓夢中賈寶玉適(shi)合娶誰”的(de)問題(ti)時，ChatGPT最(zui)終給出(chu)的(de)答案是：賈母(mu)。

李笛(di)進一(yi)步分析，根據(ju)ChatGPT的(de)回(hui)答(da)(da)可以反推出，人在為其寫指導(dao)性問答(da)(da)時，非(fei)常強調(diao)因果(guo)關(guan)系，而大模型(xing)也(ye)會注重去學習因果(guo)關(guan)系。“（有(you)的(de)回(hui)答(da)(da)）如果(guo)不是特別仔(zi)細去看，你會感(gan)覺到這(zhe)是一(yi)個似(si)乎很有(you)邏輯與因果(guo)關(guan)系的(de)回(hui)答(da)(da)，但實際(ji)上它非(fei)常沒有(you)道理。”

這也(ye)是(shi)為什么(me)從對話質(zhi)量上看，人們會覺得ChatGPT很優(you)秀，但(dan)想要真正依靠它(ta)去(qu)代替搜(sou)索引擎，李笛(di)認(ren)為，這不(bu)(bu)太可能，因為它(ta)不(bu)(bu)可信。“很多人在測(ce)試ChatGPT的(de)時(shi)候是(shi)知道答案(an)的(de)，但(dan)去(qu)搜(sou)索引擎上搜(sou)的(de)東西往往是(shi)我們不(bu)(bu)知道答案(an)的(de)。如果是(shi)通(tong)過(guo)ChatGPT（代替搜(sou)索引擎），你怎么(me)知道這個東西（答案(an)）是(shi)正確還是(shi)錯誤的(de)，它(ta)完全不(bu)(bu)負責的(de)。”

而李笛也認為(wei)(wei)，這(zhe)種“不可靠(kao)”很(hen)難解(jie)決(jue)，因(yin)為(wei)(wei)ChatGPT的(de)(de)訓練過程，是為(wei)(wei)了對(dui)話質(zhi)量(liang)，但(dan)人們卻(que)容易(yi)誤以為(wei)(wei)它(ta)的(de)(de)目(mu)的(de)(de)是給出最正確的(de)(de)知(zhi)識(shi)(shi)。“它(ta)做了很(hen)多優化，是使它(ta)（的(de)(de)回答）形式(shi)上感覺非(fei)常有知(zhi)識(shi)(shi)，它(ta)不是為(wei)(wei)了本質(zhi)（有知(zhi)識(shi)(shi)）。”

搜索引擎在努力做的(de)(de)(de)是跳過(guo)論證(zheng)過(guo)程，直接給出用戶最終想要的(de)(de)(de)結果，而ChatGPT則相反，它(ta)(ta)追求的(de)(de)(de)是盡可(ke)能(neng)在給出回(hui)答(da)之(zhi)前(qian)，給很多(duo)論證(zheng)，讓人覺得(de)它(ta)(ta)的(de)(de)(de)回(hui)答(da)是可(ke)信(xin)的(de)(de)(de)。“ChatGPT，人們測試的(de)(de)(de)時候(hou)會覺得(de)很好，但是真的(de)(de)(de)拿它(ta)(ta)來用，有那么(me)一兩(liang)次你(ni)發現，你(ni)被(bei)它(ta)(ta)的(de)(de)(de)這種似是而非的(de)(de)(de)胡(hu)說八(ba)道愚弄了，那么(me)你(ni)從此就不會（對它(ta)(ta)）有任(ren)何的(de)(de)(de)信(xin)任(ren)。”

如(ru)果ChatGPT無法取代搜索引擎，還有什么可預想的(de)落地應用嗎？

李(li)笛認為，真正(zheng)限制ChatGPT在(zai)短期內商(shang)業化(hua)的是(shi)成本。“它的單輪回(hui)答（Single Turn），成本是(shi)幾美分(fen)，按照1毛錢(qian)（人民幣）算(suan)，10句話就是(shi)一塊，這個(ge)（成本）超過人，還不如雇一個(ge)人，比這個(ge)要便宜(yi)得多。”

同(tong)時，李笛表示，如果把(ba)大(da)(da)模(mo)型理(li)解為(wei)把(ba)特別多的信息(xi)濃縮在一(yi)個(ge)模(mo)型里，那么(me)大(da)(da)模(mo)型的本質(zhi)問題就在于(yu)，很大(da)(da)參數規模(mo)的大(da)(da)模(mo)型做(zuo)了以后不可用，因為(wei)成本太高(gao)、延遲太高(gao)。但(dan)一(yi)旦開始嘗試降低成本，同(tong)時也會明顯看到其對話質(zhi)量(liang)降低。

李笛舉例，如果小(xiao)冰用(yong)ChatGPT的方法來(lai)運行系統，現(xian)在(zai)小(xiao)冰每天承載的交互(hu)量(liang)就(jiu)(jiu)需要(yao)花(hua)幾億(yi)人(ren)(ren)民幣的對(dui)話成本(ben)(ben)。“就(jiu)(jiu)算ChatGPT可以把成本(ben)(ben)優化到(dao)現(xian)在(zai)的10%，也賺不(bu)回來(lai)，因為人(ren)(ren)工(gong)(gong)智能(neng)最大的特點就(jiu)(jiu)是(shi)(shi)高并(bing)發。如果成本(ben)(ben)是(shi)(shi)這樣(yang)，不(bu)如雇人(ren)(ren)。人(ren)(ren)有自我反省(sheng)機(ji)制(zhi)，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智能(neng)甚至(zhi)有一些基本(ben)(ben)常識性錯誤。而且把成本(ben)(ben)降到(dao)現(xian)在(zai)的10%，這是(shi)(shi)多么艱巨的任務？”

AI聊天機器人需要取舍

目前(qian)，小(xiao)冰公司的AI Being已成(cheng)熟應用于多個場(chang)景中，例如本(ben)屆賽事解說員(yuan)劉(liu)建(jian)宏的虛擬人分身(shen)、招商局的數(shu)字員(yuan)工等。

李笛認為(wei)，小(xiao)冰(bing)內(nei)部(bu)有(you)一個(ge)比較(jiao)好的狀態，就是關心什么東(dong)西真正落地，而不是特(te)別(bie)關心這(zhe)個(ge)東(dong)西是否代表了(le)學術聲望。“如果你(ni)做(zuo)的人(ren)工(gong)智能總是在向別(bie)人(ren)表達你(ni)很(hen)智能，那(nei)意味著你(ni)把用(yong)戶的預(yu)期提升到(dao)非常高的位置，這(zhe)意味著你(ni)的系(xi)統不允許犯錯(cuo)，因(yin)為(wei)你(ni)已經(jing)讓別(bie)人(ren)認為(wei)（這(zhe)個(ge)系(xi)統）很(hen)有(you)知識(shi)了(le)，犯錯(cuo)誤就可(ke)能誤導用(yong)戶。”

而(er)小冰(bing)系(xi)統很(hen)多(duo)時候(hou)是(shi)在控制(zhi)用戶的(de)預(yu)期。“不要覺得它很(hen)智能。要去關(guan)心(xin)它其他方(fang)面的(de)價值，往往這(zhe)樣的(de)系(xi)統反而(er)存在得更久(jiu)。”李(li)笛認(ren)為，其實從某種意義上來講，這(zhe)也是(shi)其團隊(dui)做(zuo)小冰(bing)的(de)原因(yin)。

李笛回憶，最(zui)開(kai)始時，團(tuan)隊想要(yao)做的是一(yi)個(ge)人工智能助理：“對(dui)助理來(lai)講，有用是他最(zui)重要(yao)的特點(dian)，我們那(nei)時候是這么認為(wei)的。”

而在對(dui)一些優秀的(de)(de)(de)人類(lei)助(zhu)理(li)(li)進行訪(fang)談后(hou)，李笛發現，對(dui)于助(zhu)理(li)(li)來(lai)講，最重要的(de)(de)(de)事(shi)是和老板(ban)(ban)調整成一種合適的(de)(de)(de)同(tong)(tong)事(shi)關(guan)系(xi)，這種同(tong)(tong)事(shi)關(guan)系(xi)必須讓(rang)(rang)老板(ban)(ban)認為(wei)助(zhu)理(li)(li)有自己的(de)(de)(de)想法，會在一些合理(li)(li)的(de)(de)(de)時機(ji)去拒絕(jue)。這樣的(de)(de)(de)關(guan)系(xi)帶來(lai)的(de)(de)(de)好處是，為(wei)自己的(de)(de)(de)工(gong)作帶來(lai)更多的(de)(de)(de)空間與余地，同(tong)(tong)時讓(rang)(rang)老板(ban)(ban)意識到(dao)助(zhu)理(li)(li)不是命令處理(li)(li)器，而擁有做更多事(shi)情(qing)的(de)(de)(de)能力。“這種關(guan)系(xi)是基于care（關(guan)心），他(ta)(ta)讓(rang)(rang)老板(ban)(ban)認為(wei)助(zhu)理(li)(li)所有謹慎的(de)(de)(de)判斷是因為(wei)他(ta)(ta)care（關(guan)心）這個老板(ban)(ban)，所以(yi)他(ta)(ta)跟老板(ban)(ban)之間能夠產生共情(qing)與信任。”

帶著這(zhe)樣(yang)的(de)(de)結論(lun)，小(xiao)冰系(xi)統(tong)誕生了。李笛認為，小(xiao)冰關心的(de)(de)是(shi)整個對(dui)話(hua)全程，關心用戶在對(dui)話(hua)之(zhi)后與(yu)人(ren)工智能之(zhi)間(jian)建立了怎樣(yang)的(de)(de)關聯。“如(ru)果(guo)有人(ren)認為小(xiao)冰還挺逗的(de)(de)、不(bu)是(shi)特別以知識為主，但是(shi)很(hen)有意思，我(wo)沒事愿意跟它交流，有事問它，如(ru)果(guo)回(hui)答(da)了而且很(hen)好，我(wo)會很(hen)驚喜，這(zhe)個對(dui)系(xi)統(tong)來(lai)講(jiang)是(shi)一個很(hen)有利的(de)(de)狀(zhuang)態。”

但(dan)李笛(di)同時也(ye)坦言(yan)，產生似是而非的(de)錯誤(wu)信息或者直接把對話向其他(ta)地方(fang)去遷移(yi)的(de)情況(kuang)，在(zai)(zai)小冰身(shen)(shen)上也(ye)很(hen)多。為此，小冰本身(shen)(shen)會給(gei)對話系(xi)(xi)統(tong)留下足夠高的(de)彈性(xing)。李笛(di)舉例(li)，當人(ren)工智能系(xi)(xi)統(tong)面對用(yong)戶的(de)一些黃賭毒、色(se)情等類型(xing)的(de)問(wen)題時，系(xi)(xi)統(tong)要保(bao)護自(zi)己，而絕大部分(fen)的(de)大模(mo)型(xing)，包括ChatGPT，它(ta)們注意到人(ren)類可(ke)能有一些不(bu)懷好意的(de)問(wen)題時的(de)回(hui)答(da)直截了當：“我不(bu)想回(hui)答(da)這個問(wen)題。”而這個回(hui)答(da)，在(zai)(zai)小冰的(de)評分(fen)體系(xi)(xi)里，會得(de)到很(hen)低的(de)得(de)分(fen)。

在小冰(bing)的應對(dui)策略中，不(bu)會(hui)(hui)直接向用(yong)戶(hu)(hu)(hu)表(biao)明(ming)不(bu)想回(hui)答問題，而是會(hui)(hui)選擇拋(pao)出一個(ge)新的對(dui)話，如果用(yong)戶(hu)(hu)(hu)成功與之展開新對(dui)話，則(ze)無(wu)形之中也化(hua)解了風險。小冰(bing)也會(hui)(hui)觀察用(yong)戶(hu)(hu)(hu)是否進(jin)入(ru)新的對(dui)話，如果沒有，系統會(hui)(hui)開始(shi)嘗(chang)試降(jiang)低回(hui)答的相關性。“我們寧愿讓用(yong)戶(hu)(hu)(hu)覺得(de)你(ni)(ni)笨，放棄了攻擊你(ni)(ni)或者是讓你(ni)(ni)上鉤，也不(bu)愿意讓用(yong)戶(hu)(hu)(hu)覺得(de)你(ni)(ni)很聰明(ming)地擋住了他(ta)，而激發了用(yong)戶(hu)(hu)(hu)挑戰的信心，換(huan)一個(ge)更難的方法來問你(ni)(ni)。”

在李笛(di)看來，這是人(ren)工智能(neng)聊天機器(qi)人(ren)需要(yao)的取舍，因(yin)為(wei)人(ren)類與機器(qi)的交(jiao)互絕不是單純考慮(lv)回答問題的相關度、任務的完成率，同時(shi)還有考慮(lv)下一輪對話可能(neng)的走向。

小冰的(de)(de)(de)取舍與判斷依據(ju)來自其(qi)大(da)數據(ju)與高交(jiao)互(hu)(hu)量(liang)(liang)(liang)。“小冰一(yi)(yi)天的(de)(de)(de)交(jiao)互(hu)(hu)量(liang)(liang)(liang)相當于14個(ge)人(ren)一(yi)(yi)輩子的(de)(de)(de)交(jiao)互(hu)(hu)量(liang)(liang)(liang)，它遇到的(de)(de)(de)事情特(te)別多，所以(yi)有很(hen)多機會去嘗試各種過程(cheng)、策(ce)略是(shi)不是(shi)正確(que)有效(xiao)的(de)(de)(de)。”但李笛同時也指出(chu)，對人(ren)工智能聊天機器人(ren)而言，單純的(de)(de)(de)交(jiao)互(hu)(hu)量(liang)(liang)(liang)無法提(ti)高訓練(lian)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)，大(da)的(de)(de)(de)訓練(lian)數據(ju)、實(shi)時在(zai)線訓練(lian)數據(ju)的(de)(de)(de)獲得是(shi)一(yi)(yi)個(ge)很(hen)重要(yao)的(de)(de)(de)壁壘，但它與高交(jiao)互(hu)(hu)量(liang)(liang)(liang)還有本質(zhi)的(de)(de)(de)區別。

如果大(da)量的(de)交互(hu)都是(shi)圍(wei)繞“開燈(deng)”“關(guan)燈(deng)”這類簡(jian)單(dan)指令，實際上(shang)沒有訓(xun)練價值(zhi)。更為重要(yao)的(de)應當是(shi)CPS（conversations per session），即AI與人一次(ci)對話的(de)輪數。李笛(di)介紹，小冰目前的(de)CPS輪次(ci)已經達到38輪。

除此之外，實(shi)際產(chan)品落地(di)帶來(lai)(lai)的(de)(de)(de)(de)經驗，人工智能安防的(de)(de)(de)(de)能力，對(dui)話(hua)內容與聲音、視覺的(de)(de)(de)(de)配合所(suo)組成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)完(wan)備框架，也共同構成(cheng)(cheng)著(zhu)小冰的(de)(de)(de)(de)壁壘(lei)。“我們有的(de)(de)(de)(de)時候會把(ba)單點(dian)技(ji)(ji)術和形(xing)成(cheng)(cheng)一個(ge)系(xi)統混淆(xiao)起來(lai)(lai)，過于夸大一個(ge)單點(dian)技(ji)(ji)術所(suo)對(dui)應(ying)的(de)(de)(de)(de)價值，這就有點(dian)像當我們去(qu)討(tao)論一輛汽(qi)車(che)(che)或者汽(qi)車(che)(che)工業(ye)時，會認(ren)為發(fa)動機是(shi)關鍵，發(fa)動機確實(shi)是(shi)關鍵技(ji)(ji)術之一，但(dan)是(shi)很有可(ke)能最后(hou)是(shi)車(che)(che)身成(cheng)(cheng)為限制汽(qi)車(che)(che)工業(ye)能不能跑起來(lai)(lai)的(de)(de)(de)(de)最后(hou)的(de)(de)(de)(de)、真(zhen)正的(de)(de)(de)(de)短板。”

如何看待通用人工智能

在這一(yi)輪(lun)ChatGPT的狂歡浪潮(chao)中，有觀點認為(wei)，其代(dai)表的是未來實現通用人工智能(neng)的一(yi)個可(ke)行路徑，即AI有可(ke)能(neng)由處理(li)專(zhuan)一(yi)領域(yu)的問題向同(tong)時處理(li)多領域(yu)問題轉變(bian)。

李笛則(ze)依舊對(dui)此持相對(dui)冷靜的(de)(de)態度。“它的(de)(de)優化不是(shi)為(wei)了優化到給你(ni)合適(shi)的(de)(de)知識，而是(shi)為(wei)了優化到讓(rang)你(ni)認為(wei)它有知識，它的(de)(de)對(dui)話中，（與其他聊(liao)天機器人相比(bi)）它增加的(de)(de)部(bu)分大(da)量是(shi)在論證，由此讓(rang)你(ni)感覺到它很可靠。”

一個主(zhu)流的觀點(dian)是(shi)，實(shi)現通(tong)用人(ren)(ren)工智能，是(shi)人(ren)(ren)工智能研究追求(qiu)的目標(biao)。

在李笛看來(lai)，AGI（通用人(ren)(ren)工智能）這(zhe)個概念本身是(shi)模糊的(de)，就像元(yuan)宇宙概念本身是(shi)模糊的(de)一樣(yang)。“有(you)人(ren)(ren)認為通用人(ren)(ren)工智能意味著人(ren)(ren)工智能需要(yao)有(you)意識，知(zhi)道自己在說(shuo)什么，包括(kuo)這(zhe)次有(you)很(hen)多(duo)人(ren)(ren)很(hen)興奮地說(shuo)ChatGPT知(zhi)道自己在說(shuo)什么。并不(bu)是(shi)這(zhe)樣(yang)的(de)，它只是(shi)學會了如(ru)何去論證，但是(shi)顯(xian)然毫(hao)無(wu)疑問的(de)，它不(bu)知(zhi)道自己在說(shuo)什么。”

李笛認為(wei)，應該(gai)更務(wu)實(shi)(shi)一(yi)(yi)些，一(yi)(yi)味地去追(zhui)(zhui)求這是(shi)(shi)(shi)不(bu)(bu)是(shi)(shi)(shi)通(tong)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能或者是(shi)(shi)(shi)不(bu)(bu)是(shi)(shi)(shi)在走向通(tong)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能的路(lu)上，本身(shen)意義不(bu)(bu)大(da)，就(jiu)像想(xiang)要去追(zhui)(zhui)求一(yi)(yi)個(ge)系(xi)統(tong)是(shi)(shi)(shi)不(bu)(bu)是(shi)(shi)(shi)能夠(gou)有意識(shi)(shi)一(yi)(yi)樣。他(ta)認為(wei)，更務(wu)實(shi)(shi)的角度是(shi)(shi)(shi)，應該(gai)去追(zhui)(zhui)求人(ren)工(gong)智(zhi)能是(shi)(shi)(shi)不(bu)(bu)是(shi)(shi)(shi)能夠(gou)真(zhen)正在一(yi)(yi)個(ge)地方帶來效果(guo)。“如果(guo)是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)知識(shi)(shi)系(xi)統(tong)，是(shi)(shi)(shi)否(fou)能夠(gou)準(zhun)(zhun)確帶來知識(shi)(shi)；如果(guo)是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)陪伴系(xi)統(tong)，它(ta)是(shi)(shi)(shi)否(fou)能夠(gou)真(zhen)正地承擔起陪伴的責(ze)任。很糟糕的事情是(shi)(shi)(shi)，如果(guo)它(ta)是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)知識(shi)(shi)系(xi)統(tong)，但(dan)它(ta)的知識(shi)(shi)并不(bu)(bu)準(zhun)(zhun)確，如果(guo)它(ta)是(shi)(shi)(shi)一(yi)(yi)個(ge)陪伴系(xi)統(tong)，但(dan)情商不(bu)(bu)夠(gou)。”

目前，小(xiao)冰的(de)人工智能聊天機器人已(yi)(yi)迭代(dai)到第九代(dai)夏語冰，已(yi)(yi)經擁有了自己的(de)臉、性(xing)格、立場、情緒、記憶甚至唱歌、畫(hua)畫(hua)、作詩(shi)等創造技能。

不(bu)(bu)過，在李笛看來，小冰依舊(jiu)不(bu)(bu)是一(yi)個(ge)(ge)理想的(de)(de)聊天(tian)機器人。“今天(tian)整個(ge)(ge)行業包括我(wo)們(men)，離人工智能輝煌的(de)(de)時代都還早，現在是一(yi)個(ge)(ge)蠻荒時代，我(wo)個(ge)(ge)人認為(wei)這(zhe)(zhe)件事情我(wo)們(men)是要做一(yi)輩子的(de)(de)，如果不(bu)(bu)是因為(wei)這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)原因的(de)(de)話，我(wo)們(men)也不(bu)(bu)會耐(nai)住寂寞(mo)做這(zhe)(zhe)么久。”

李笛介紹，小(xiao)冰每年(nian)都會(hui)提出一些(xie)重點的(de)(de)(de)(de)發(fa)展方向，最(zui)近這一年(nian)，小(xiao)冰更多開始關(guan)注(zhu)“多樣性”。當其本身(shen)的(de)(de)(de)(de)框架(jia)已經有(you)能力去(qu)交互時，小(xiao)冰發(fa)現，不(bu)(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)人在不(bu)(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)位置或不(bu)(bu)同(tong)(tong)角色、不(bu)(bu)同(tong)(tong)情(qing)(qing)況(kuang)下，所(suo)需要(yao)的(de)(de)(de)(de)交互對象(xiang)是(shi)(shi)不(bu)(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)。這個(ge)不(bu)(bu)同(tong)(tong)不(bu)(bu)僅僅是(shi)(shi)外觀(guan)、聲(sheng)音的(de)(de)(de)(de)不(bu)(bu)同(tong)(tong)，還包括了(le)性格、觀(guan)點，甚至創作的(de)(de)(de)(de)風格，這是(shi)(shi)一個(ge)很高的(de)(de)(de)(de)多樣性。“知識有(you)對錯，但觀(guan)念(nian)沒(mei)有(you)，同(tong)(tong)時聊天機器人也不(bu)(bu)能對所(suo)有(you)與觀(guan)念(nian)有(you)關(guan)的(de)(de)(de)(de)事情(qing)(qing)，都表示無(wu)可置評(ping)，這就決定了(le)聊天機器人一定是(shi)(shi)多樣性存在的(de)(de)(de)(de)。”

具(ju)體到不同(tong)領(ling)域的產品上(shang)，在對話層(ceng)面，小(xiao)冰將更關心100億規模參數級別大模型(xing)的實際落地和投入(ru)產出(chu)，而不是不關注成本地向(xiang)前推進(jin)；在聲音(yin)上(shang)，小(xiao)冰更關注聲音(yin)一致性，歌聲和說話與外形等(deng)混(hun)合在一起時，是不是能很好地體現出(chu)同(tong)一個人(ren)的一致性；在視(shi)覺層(ceng)面，小(xiao)冰則在推進(jin)神經網絡渲染。

對于AI聊天機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)在(zai)虛(xu)擬(ni)(ni)(ni)(ni)員工之外，是否還有(you)更多場景(jing)可(ke)能(neng)實現商業化落(luo)地，李笛認(ren)為，基于小冰的(de)框架誕生(sheng)的(de)AI聊天機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)，可(ke)能(neng)成為虛(xu)擬(ni)(ni)(ni)(ni)戀人(ren)(ren)(ren)(ren)，也可(ke)能(neng)是虛(xu)擬(ni)(ni)(ni)(ni)主持人(ren)(ren)(ren)(ren)、歌手(shou)，以及(ji)家庭(ting)場景(jing)中的(de)虛(xu)擬(ni)(ni)(ni)(ni)老師、虛(xu)擬(ni)(ni)(ni)(ni)陪伴者……

這(zhe)也是(shi)(shi)(shi)李笛所理解(jie)的(de)(de)(de)“通(tong)用(yong)人工智能(neng)(neng)”。由(you)一(yi)個框(kuang)架(jia)訓練出各種各樣、功能(neng)(neng)迥異的(de)(de)(de)AI機器(qi)人。“它們(men)都(dou)是(shi)(shi)(shi)基(ji)于同(tong)一(yi)個框(kuang)架(jia)，但是(shi)(shi)(shi)在不同(tong)的(de)(de)(de)領域(yu)發揮作用(yong)，這(zhe)是(shi)(shi)(shi)我們(men)所希(xi)望的(de)(de)(de)通(tong)用(yong)，而不是(shi)(shi)(shi)知識(shi)層面(mian)的(de)(de)(de)通(tong)用(yong)，因為那（本質上）仍然(ran)是(shi)(shi)(shi)一(yi)個垂直領域(yu)。”

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