文/杨晓羽 彭艺信 曾嘉怡

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近期，人工智能软件ChatGPT火爆全球。这款由美国顶尖AI实验室OpenAI开发并于2022年11月30日首次上线的软件，仅不到一周用户注册数就突破100万。

提起ChatGPT，不得不提及特斯拉创始人伊隆·马斯克（Elon Musk），OpenAI实验室就是由伊隆·马斯克和Sam Altman联合打造，成立于2015年。

2018年2月，Musk辞去了在OpenAI公司的董事职务。由于特斯拉和SpaceX正逐步加大在人工智能方面的投入，为避免未来可能发生的利益冲突，Musk退出OpenAI董事会，但将继续为公司提供资金支持并担任公司顾问。

图：特斯拉创始人马斯克称Chat GPT扯淡能力最强

马斯克向来具有敏锐的商业嗅觉和行业洞察力,其在社交媒体twitter上对ChatGPT的评论被行业高度关注。比如马斯克认为ChatGPT “好得吓人 ，我们离危险的强AI不远了”，也调侃ChatGPT的聊天能力——在扯淡方面，ChatGPT比其他（软件）都要强。

那么在扯淡方面，这款最火的软件ChatGPT到底强在哪儿？除了扯淡，ChatGPT，还有哪些强项？

强背景：顶级科技大厂注资

OpenAI实验室为非营利组织，是由伊隆·马斯克和Sam Altman联合打造，成立于2015年，主要致力于研究和发展友好的人工智能，使人类受益。

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OpenAI实验室前期着眼于与其他机构和研究者合作。此后的发展过程中，该实验室的发展愿景逐渐清晰——将防止人工智能对人类造成伤害，打造“通用”机器人作为目标。

此后，OpenAI实验室便走上商业化道路，在此过程中，有几个标志性事件。

2019年3月1日Open AI LP子公司成立；

同年7月22日获得微软投资10亿美元，共同打造微软Azure（微软云服务）；

一年后的2020年6月11日，微软宣布GPT-3的语言模型；

3个月后的9月22日微软获得独家授权；

此后，便是上文提到的在11月30日，OpenAI首次上线的那一天，ChatGPT的自然语言生成模型，以对话方式进行交互。

2023年1月有消息流出，微软与OpenAI再次商议，打算投资100亿美元，希望将人工智能技术融入到办公软件等场景中。近期，ChatGPT的语言模型在GPT-3的基础上已更新到GPT-3.5。

强技术：三大核心能力支撑ChatGPT

ChatGPT的核心能力主要集中在三个方面，即数据层、算法层、算力层。实际上在AIGC领域中，任何产品都需要这三项。ChatGPT正是在算力的发展和大数据共同支持下完成大规模训练，才会取得今天的成绩。

相关资料显示，数据层在3000亿单词的语料上预训练拥有1750亿参数的模型（训练语料的60%来自于2016年-2019年的C4，22%来自于WebTex2，16%来自于Books，3%来自于Wikipedia）。也就是说，ChatGPT也像人类的大脑一样，发现了问题，想知道答案，则需要先学习“知识”，“知识”的数量越庞大，最后给出的结果也就越精确。

资料显示，由于RLHF的作用（Reinforcement Learning with Human Feedback，即基于人类反馈的强化学习方法,利用人类反馈信号直接优化语言模型，同时也是ChatGPT背后的训练方法），ChatGPT回应涉及四种情况，即真实、公正、拒绝不当的问题、拒绝ChatGPT知识能力范围外的情况。

ChatGPT在真实回应中，给出的答案内容较长，用户需要提出 “用一句话回答我”的指令，才会得到简短的答案。

当面临公正问题的时候，ChatGPT通常会根据问题中涉及到的利益体，给出相当公平的答案。

当发生需要拒绝的不当问题时，内容过滤器（即通过DOM元素包含的文本内容以及是否含有匹配元素进行筛选）与触发的RLHF模型自身能力相结合，先过滤再拒绝。

当需要拒绝产品自身知识范围外的事情时，比如超过数据层所涵盖的范围，用户问到2022年之后的发生的新事件时，RLHF使模型能够隐秘地分辨出，哪些问题在该平台知识范围中的，哪些不是。这就好比，人类大脑在进行分析，解析一件事物时的过程，有些需要用排除法，有些需要用归纳和演绎。

在算力层面，模型训练和大数据之间的关系是相辅相成的，缺一不可。没有了大数据的支持，ChatGPT则无法进行学习训练。

此前，GPT-3的模型参数量有着多达1750亿个模型参数，而此次出圈的GPT-3.5，根据资料可知，是在GPT-3的模型基础上优化了算力，并且在InstructGPT模型中添加了人类对模型输出结果的演示，在对结果进行排序的基础上优化训练，并对结果进行排序，虽然只有13亿个参数，却表现出比GPT-3.0更好的回答准确率和道德表现。

GPT-3.5是在微软Azure AI超算基础设施（由V100GPU组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640天）。

强人才：AI天团引领技术走向

作为一个初创公司，OpenAI公司现仅有约300名员工，其中创始人队伍可以说是拥有硅谷的顶配，2015年山姆·奥特曼（Sam Altman）和特斯拉创始人伊隆·马斯克（Elon Musk）、格雷格·布雷克曼（Greg Brockman）伊利亚·苏茨克沃（Ilya Sutkever）组成了OpenAI的核心四人团队，其中马斯克在2018年时因公司发展方向分歧而离开，剩下的三个人山姆、格雷格、伊利亚，目前分别是OpenAI的CEO、CTO(首席技术官)和CSO(首席科学官)。

公司CEO山姆可以说是一个擅长风投融资的幸运儿，曾通过创建Hydrazine Capital创业基金，在成为CEO之前担任了很长时间的著名初创孵化器Y Combinator的总裁职位，积攒了大量的成功投资案例。

公司一开始挖掘业界顶尖的AI研究学者们成为联合创始人，ChatGPT的成功离不开伊利亚，他擅长机器学习，在进入OpenAI之前，他属于谷歌DeepMind团队，所在的团队研发的AI机器人AlphaGo因为赢得与围棋冠军的比赛而引起轰动，在OpenAI领导包括GPT的多个模型创造团队。

其他联合创始人也是AI领域顶尖技术人才，其中OpenAI联合创始人、原机器人团队负责人Wojciech Zaremba也是最初加入到OpenAI团队中的一员，他师从于深度学习三巨头之一的Yann LeCun，并曾先后在Google和Facebook工作；另一位联合创始人John Schulman也是强化学习领域中最有话语权的学者之一，提出了置信域策略梯度优化算法（Trust Region Policy Optimization），专注于研究机器人。

除了以上的人员，OpenAI团队的其他成员也都是世界级的工程师和科学家，履历光鲜。包括创业孵化器Y Combinator的联合创始人、曾任特斯拉人工智能负责人、谷歌机器学习研究员、Facebook人工智能研究员等。可以说，OpenAI也成为为数不多的拥有顶级咖位技术人才的的初创公司。

强竞争：ChatGPT引发鲇鱼效应

谈到ChatGPT的核心竞争力，ChatGPT引入了新技术RLHF，做到了让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致性。这使得这款AI聊天机器人ChatGPT能写编写代码、进行剧本、词曲创作之外，还能够与人类对答如流。

在搜索引擎领域，面对ChatGPT，谷歌和百度相继展开对抗措施，有消息称，ChatGPT上线两周后，谷歌内部就发布了“红色代码”强调对ChatGPT进行高度重视。谷歌首席执行官Sundar Pichai表示，谷歌的多个团队需要集中精力，解决ChatGPT对谷歌的搜索引擎业务构成的威胁。

就在1月初，谷歌的子公司DeepMind就推出了用以抗衡ChatGPT的Sparrow，并且在1月27日发布了音乐AI模型MusicLM。不仅如此，据CNBC报道，谷歌正在测试一款名为Apprentice Bard（学徒巴徳）的人工智能聊天产品，以期对抗ChatGPT，这款聊天机器人基于谷歌的对话大模型LaMDA。

同时，在今年1月初，据百度搜索杰出架构师辜斯缪透露，百度预计在3月会做一次比较大的升级，并且强调今年百度搜索在技术上最重要的工作就是要把整个检索系统变成检索+生成双模系统。也有消息称，百度公司将在中国推出类似ChatGPT的人工智能聊天机器人程序，并将初步版本嵌入其主要搜索服务中，允许用户获得与ChatGPT类似的对话式搜索结果。据路透社报道，百度计划将该服务作为一个独立的应用程序推出，并逐步将其嵌入百度的搜索引擎。

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不仅如此，由11名OpenAI核心前员工出走创立的公司Anthropic，也推出了“ChatGPT最强竞品”——名为Claude的聊天机器人。据初创公司 Scale AI 的一名工程师Riley Goodside让 Claude 与 ChatGPT 进行的一场对决得出结论：Claude不仅更倾向于拒绝不恰当的要求，而且比 ChatGPT 更有趣，生成的内容更有逻辑性，更自然。有拿到内部试用权的网友体验后表示，Claude不会像ChatGPT那样一本正经地胡说八道。不过在涉及代码或推理相关问题的领域时，Claude 的表现要逊于 ChatGPT，生成的代码会出现更多 bug。

从对决结果来看，在回答测试问题方面，ChatGPT可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，在这点上Claude确实是 ChatGPT 的一个强有力的竞争对手。

除了围绕ChatGPT聊天机器人本身的对抗，另一边，投资方微软进行了 1 万人的裁员，这一消息也引发外界对 ChatGPT 影响就业的担忧。而与此同时，ChatGPT因强大的创作和回答问题能力而导致滥用的问题，例如作弊，也颇受大众关注。