赛智产业研究院院长赵刚：ChatGPT，介于传统人工智能和通用人工智能之间的新范式_世界观焦点

撰文 | 苏舒 田小梦

编辑 | 杨博丞

(资料图)

ChatGPT 掀起的热浪还是继续。

一方面，除了 BAT 等互联网科技大厂纷纷下场紧追 ChatGPT 步伐之外，国内科技圈迎来了一波创业潮，一瞬间，大模型赛道上热闹非凡。另一方面，也有不少人开始担忧起了未来，数据隐私安全、社会伦理等威胁论甚嚣尘上。

在此背景下，DoNews 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。

以下是赛智产业研究院院长赵刚的观点，为了方便阅读，DoNews 在不改变原义的基础上进行了调整：

DoNews：ChatGPT 到底是什么，或者说大家如何定义 ChatGPT？是聊天机器人，还是 AGI（通用人工智能），还是其他？

赵刚：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。就 ChatGPT 而言，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，但也不能说完全达到了通用人工智能。应该说，ChatGPT 是人工智能发展中的一个新范式。

DoNews：ChatGPT 大爆发背后，如何平衡数据隐私安全和 AI 能力之间的关系？

赵刚：在数字技术领域，ChatGPT 算是一次颠覆性的变革，它的价值甚至可以堪比互联网任何一项技术带来的社会变革。但技术发展其实是把双刃剑。

因此，关于 ChatGPT，我们需要从两个角度来看待。一方面，我们要看到它对生产对经济社会的这种促进作用。另一方面，我们也应该看到它对经济社会可能带来的危害。所以我们驾驭任何一个新技术的时候，目的都是更好的让技术在生产中发挥效应，同时有效管控它所能带来的危害，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。

在工业时代，就是用电气自动化取代体力劳动，到数字时代，其实就是要实现脑力劳动自动化。人工智能发展之初，最开始替代的是人类感觉上的能力，比如说语音识别，视觉识别。ChatGPT 在知识理解方面，在推理方面有了突破性的进展，这给脑力劳动者或者说是知识工作者带来了工作效率大幅提升。比如说像我们赛智产业研究院这样的研究咨询公司。我会要求公司的顾问人员将 ChatGPT 作为一个生产工具，在面对客户的问题之前，我们现在 ChatGPT 上问一遍，它至少可以给出一个系统化的思维维度，让我从多个方面去考虑，然后我们再从专业顾问的角度上给予客户更深入的答复。程序员、设计师同样如此，都可以利用这个工具提升工作效率。

这也为我们各行各业带来了一个巨大变革，智能化也不再是理论上的词汇，而是真正在生产中实现了智能化。这是 ChatGPT 带来的好的一面。

但它也的确会带来不好问题。一方面，你用什么样的数据去训练，这个大模型也就会呈现相应的结果。在社会中所面临的关于意识形态、伦理道德、价值观、安全等各方面的不同，可能会通过数据训练后让 ChatGPT 也出现一定程度上价值观偏见的问题，这是它可能带来安全性问题的一个方面。

另一方面，如果说 ChatGPT 需要有大量语料数据输入，在这个过程中它确实会变成一个无所不知的机器，但这也同时伴随着各种机密和隐私数据的输入，就会存在数据泄漏的风险。但这个责任其实不应该由 ChatGPT 来负，而是应该由数据输入方来负责。

我们国家网信办部门也出来一个征求意见，一个基本原则就是面对机器算法运行中可能出现的社会问题，希望通过监管机器算法的运营方或者使用方，让他们遵循相应的法律法规，如数据安全法、个人信息保护法等。在 ChatGPT 类似的大模型的运营过程中，运营商要保证 ChatGPT 输出的数据，哪些可以提供给用户，哪些不可以提供。

国家事实上是对这些技术的持有方和使用方作出约束，所以不是限制技术，国家还是鼓励技术长期发展的。

DoNews：怎么看待马斯克叫停 GPT5 这件事？

赵刚：ChatGPT 算法的演进比摩尔定律的速度还快，摩尔定律还有硬件方面的约束，但是在软件方面，GPT 从最开始的 1 发展到 4 又发展到 5，速度太快了，这样一个算法的演进又意味着机器智能的水平可能会超出我们的一个想象，比我们这种碳基生物有更强的演进速度。因此，如果这个东西一旦发展下去，是不是会出现人类智能无法控制的机器智能，这的确可能会比较令人担忧。

所以，我也理解马斯克，包括早期霍金的担忧等，他们对通用人工智能所带来的灾难性后果有一个预判。但同样更多人是乐观派，像我们做产业研究的一直是乐观派，都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，带来经济社会变革。

我们知道我们能来控制它，只是边界到底在哪里？大家过去讨论的是通用智能的边界在哪里，但今天，大家在讨论的是在通用智能使用过程中，人类能够控制的边界到底在哪里？

DoNews：除了互联网、科技大厂外，现在去做大语言模型的创业公司、连续创业者不再少数，还有像王小川、王慧文这样子的互联网老兵，大家认为谁能做出中国版的 ChatGPT？

赵刚：在人工智能算法上，国内相对于国外而言，每一次技术创新都落后于国外几年，比如说当初的深度学习、再就是今天的 chatGPT。

从几个基础的条件来看，我们现在能够跟紧国外步伐的企业还是只有 BAT 这几家。其实在 2020 年左右，在 ChatGPT 没有大的突破之前，就有 GPT1、GPT2，就是海量参数的自然语言理解大模型。因为他们是开源的，所以国内也陆续在跟紧。但是在 chatGPT 这种突破性进展上，不得不承认的是，国外一下又跑到我们前面去。

所以，在这个过程中，我们现在看到的有竞争力的企业是具备这种大模型、大算力、大数据的企业，还是 BAT 这些企业，而且像百度在人工智能上有较早的布局，这几家企业还是比较有实力向前冲一冲。当然，从目前的效果上出来，的确还是有很大的差距。

数据和算力当然很重要，但我认为这里面主要还是算法的问题。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。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。

从商业化的角度来看，ChatGPT 的出现其实和算力、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创新机会，在产业链生态上的机会。

DoNews：围绕着 ChatGPT 相关领域，您认为目前有哪些创业机会？围绕着数据隐私安全，有没有一些创业的方向？您对创业者有没有什么建议？同时对已经深耕 ChatGPT 领域的企业提出一些建议或看法？

赵刚：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。

DoNews：ChatGPT 是否会引发第四次工业革命？

赵刚：其实在第几次工业革命的提法上，还是比较慎重的。不管是说第一次是蒸汽时代，第二次是电气自动化，还是第三次计算机的出现。在计算机出现之后又有 n 多次技术革命，比如互联网、区块链等，包括人工智能也经历了 60 年的发展，所以说如果说是第四次，它肯定是有一个巨大性的变革。

我开始就在讲，实际上我们现在还不能把 ChatGPT 完全定位成通用人工智能。因为它只是在传统人工智能和通用人工智能之间的一个阶段，是有了里程碑上的一个进展，这个进展可以把它定位成 3.2 或者 3.3，但是你说把它定位成第四次，可能现在还有点为时过早。更大变革可能还在后面。但它确实是一次革命，但它是不是第四次，那不一定，它是在数字技术创新过程中比较大的一次里程碑式的迭代。

我们看第四次工业革命，还得看是不是通用人工智能或者更大的其他的一些各种技术集成引发的新的一次工业革命。比如，数字技术和生物技术的进一步融合，是不是能引发新的工业革命，可能是更有标志性的。但这次，我认为 ChatGPT 是在第三次工业革命过程中的一次比较顶峰的或者高潮的一个阶段。

DoNews：您认为 ChatGPT 会取代人类的工作么？未来 ChatGPT 是否有替代人就业的可能性？或者说 ChatGPT 会弱化哪些从业岗位的需求？

赵刚：对知识工作者而言，有强化也有弱化。对知识工作者，总体上会有一个比较大的赋能和强化，对相对低端的知识劳动，这些部分的工作会被机器替代。

所以说，有些方面，比如说直觉、艺术、情感、创造等相关的越来越多的职业，不能被机器替代的，就变成更为高端的职业，机器只是为它赋能。而越来越多的工作是被机器就可以完成的，从业者的价值就会受到很大的挑战。因此，强化与弱化是相对的。

DoNews：在这样的背景下，我们需要具备怎么样的技能才能应对 ChatGPT 带来的生产力的一个变革？

赵刚：我是做行业和产业研究的，我们现在所有同事都在用 ChatGPT。比如说你给我提个问题，我用 ChatGPT 先走一下，你会发现虽然 ChatGPT 思考的问题没有我有深度，但是 ChatGPT 比我考虑的会更系统一些。我可能漏了三点两点，但是他可能会给出七点八点，这就给我一个启发和辅助。

所以在这种情况下，未来我们在职业上就会考虑，" 有了 ChatGPT 以后，我的技能要做一些什么样的适应性调整？" 这对所有人来说是共同要面临的问题。

ChatGPT 也会引起一些职业技能的调整。有了它，人更擅长去做什么？你就需要面对新的挑战了，如果你在这方面没有突破，你可能真的就要被淘汰了。比如对于知识工作者而言，ChatGPT 会逼着你提升自身直觉和洞察能力；而对算法工程师而言，算法需要不断迭代，ChatGPT 还是有更大的优化的空间的，这就是机会。