【大白话系列 #3】大白话聊 ChatGPT（Sarah & 王建硕）

欢迎各位收听 Traders' Talk 大白话系列第 3 期。

这次建硕和我聊的是一个充满未知和想象力的话题——ChatGPT。就在今天凌晨（2023/3/15），OpenAI 发布了 GPT-4，它比之前的产品更加可靠、更有创意，能处理更细微的指令。

在本期节目中，建硕科普了 ChatGPT 的定义和原理，澄清了关于它的常见误解，并从创业者视角畅谈了 ChatGPT 的应用前景和创业机会。最后，我们还探讨了与 AI 相关的隐忧。

感谢各位的收听，我是 Sarah，让我们开始本期节目吧！

———以上文本由 ChatGPT 生成———

【相关文稿及视频】

• 本期播客逐字稿（未精校）

• 完整视频直播逐字稿（精校）

• 关于如何收看视频直播👇

【嘉宾简介】

王建硕，百姓网创始人、董事长，公众号：王建硕。

【Timeline】

一、ChatGPT 定义及原理

00:02:58 ChatGPT 首先是一个产品，其次才是一个大语言模型

00:04:23 自然语言处理 NLP 的两大分支：大语言模型 VS 特定语言模型

00:08:30 GPT-3.5 中的 3.5 编号是怎么来的？

00:10:36 ChatGPT 中 G、P、T 三个字母以及微调的含义

00:18:26 特德·姜的文章比喻：ChatGPT 是人类知识模糊的 JPG

00:21:18 人工智能幻觉 AI Hallucinations 是怎么产生的，需要规避吗？

二、澄清关于 ChatGPT / LLM 的迷思

00:30:41 为什么 ChatGPT 是数学很差的文科生？它在做的是文字补全 / 文字接龙

00:34:41 近两年大语言模型的突破性进展：涌现、思考链路，但依然算不上通用人工智能

00:40:52 ChatGPT 敲开了 LUI 的大门

00:45:09 建硕经历的四次历史上的惊叹时刻，其中浏览器时刻与 ChatGPT 时刻极为相似

00:49:48 Web3 目前还相当于互联网的 1979 年，虽改变人类世界的能力，但还未到火候，在行业里等待可能是危险的

00:53:51 中国有必要再做一个类似 ChatGPT 的大语言模型吗？

00:59:51 ChatGPT 与搜索引擎的关系

01:01:33 ChatGPT 有没有自我 / 意识 / 人格？

01:13:14 如何看待 Yann LeCun 教授的评价：ChatGPT 所应用的技术并无多大创新，只是在工程设计上非常优秀？

三、创业视角看 ChatGPT

01:15:36 ChatGPT 可被应用的领域有哪些？

01:19:34 基于同一套 GPT 模型 API 开发的产品该如何进行产品差异化、构建竞争壁垒？

01:22:38 ChatGPT 这一次浪潮究竟是谁的机遇，产业链的价值捕获最终会落在何处？

01:28:43 国内外创业者在这条路上有时间差吗？

01:35:31 ChatGPT 会让人失业吗？

01:39:50 会用 AI 和不会用 AI 的人之间会形成更大的不公平吗？

四、AI 隐忧

01:42:13 ChatGPT 生成的内容应该受版权保护吗？

01:44:45 ChatGPT 背后的语料是否可能涉及侵犯隐私或非授权的数据爬取？

01:49:48 未来互联网会不会充斥着 AI 生成了大量同质化或平均水平的语料？

01:59:48 ChatGPT 不仅不会像抖音算法那样割裂世界，反而给人类世界大同的可能性

五、其他

02:10:07 AI 教育的重要性，以及建硕在实践的瀛海威互联网分享精神

【名词解释】

1. ChatGPT 的核心是大型语言模型（详见第 4 点），及《ChatGPT 中，G、P、T 分别是什么意思？》。

2. 微调（Fine-Tuning）：这部分训练是在预训练之后进行的。该程序接受一项任务，然后针对更具体的数据在更小、更具体的任务上进一步训练它。

3. OpenAI 各代产品

• 2018 年 GPT-1（开源）：首次让人工智能像人类一样「理解文字」、写出文字

• 2019 年 GPT-2（开源，1.5 billion 参数）

• 2020 年 GPT-3（未开源，175 billion 参数，45T 文本）

• InstructGPT：专注于让其听懂指令

• ChatGPT（GPT-3.5，500G 文本）：基于对话场景以及安全边界等进行加强，是 GPT-3 模型上进行微调的产物

• 2023/3/2 GPT-3.5 API 开放：人人可用、接入门槛低

• 2023/3/15 GPT-4 上线，最大亮点是多模态能力

4. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）：是 AI 领域的一个子领域，旨在让计算机能够理解、处理、生成自然语言。

• 大语言模型（Large Language Model，简称 LLM）：是自然语言处理领域中的一种技术。LLM 可以基于深度学习算法构建的模型，通过学习大量的文本数据，可以对文本数据进行学习和预测。“大”指的是参数多、语料多。

• 特定语言模型（Specific Language Model）：是一种针对特定语种和领域的自然语言处理模型。它在大语言模型的基础上，使用特定领域的文本数据进行训练和优化，以提高模型在该领域中的预测和生成能力。

• 意图检测（Intention Detection）：是 NLP 领域的一种技术，旨在识别和理解用户在一段文本中的意图。在应用中，意图识别通常与语音识别和语音合成等技术相结合，以实现智能对话和交互。

• 实体检测（Entity Detection）：同样是 NLP 领域的一种技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构、日期、数字等。

5. 提示词（Prompt）：一种文本片段，包含了对输入数据进行处理的指令或提示，系统可以根据 prompt 生成相应的输出。通常用于生成文本、回答问题等任务中。

6. 人工智能幻觉（AI hallucinations）：人工智能系统在生成输出时，所产生的一些错误或不合理的结果。这些结果通常是由于模型在训练过程中，所接受的数据不足或不平衡所导致的。

7. 涌现（Emergence）：从简单的算法、模型或数据中出现的意想不到的结果或行为。当神经网络的复杂性和训练样本的多样性超过一定规模后，就会有抽象的推理结构在神经网络里自发地涌现出来，这个过程是非线性的，量变导致质变。

8. 思维链路（Chain of Thought，CoT）：用于描述神经网络中的信息流动和计算过程。这一概念试图复现慢思考模式的过程。

9. 通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）：与目前大多数人工智能系统只能解决特定领域的问题不同，AGI 可以具有类似人类的智能，能够在多个领域中学习和应用知识，处理和理解不同类型的信息，并具备自我学习和自我改进的能力。AGI 被认为是人工智能领域中最具挑战性和最具科学意义的目标之一。

10. AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：由人工智能自动生成的内容，这些内容可以是文字、图像、音频、视频等。

11. Yann LeCun 杨立昆教授：Meta AI 首席科学家，2018 年图灵奖获得者，CNN 卷积神经网络之父，是世界上最有影响力的人工智能研究人员之一。

12. BUI、TUI、CUI、GUI、GIUI、LUI

13. 乔布斯与 GUI：1979 年，在一次对施乐的帕洛阿托研究中心（Palo AltoResearch Center）的拜访过程中，史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）发现了 GUI 的设计图纸和鼠标。随后便将它运用于 Apple Macintosh 的开发过程中。

14. Netscape Navigator：第一个广泛使用的商业化 Web 浏览器，由美国公司 Netscape Communications Corporation 开发并于 1994 年发布。

15. 图灵测试（Turing Test）：一种测试人工智能是否具有智能的标准之一，由英国计算机科学家图灵在 1950 年提出。

16. HTTP 协议、HTML 协议、FTP 协议、Telnet 协议、Mailto 协议、Gopher 协议、NNTP 协议（大家感兴趣的话自行查定义哈……字数太多放不下了）。

17. 阿帕奇（Apache）：一款开源的 Web 服务器软件。它以高性能、稳定性、灵活性和安全性著称，可以满足各种 Web 应用的需求。

18. 红旗浏览器：中国自主研发的一款浏览器软件，由中国红旗软件股份有限公司开发，它是国内第一款支持 IPv6 协议的浏览器。

19. AI 军备竞赛：2023 年 2 月，Google 推出 Bard；微软推出 New Bing。国内百度类 ChatGPT 聊天机器人项目名字确定为「文心一言」；中国初创公司