1、总体看法 1. 从人工智能发展角度看，这是认知智能发展的一个重要里程碑，其意义要高于7年前的AlphaGo。 AlphaGo是在人类智慧高强度体现的领域（围棋），机器战胜了人类，基于数据和算法，它刷新了普通大众对人工智能技术的看法，但是其本身并不能广泛应用，普通大众也难以与其直接接触。 ChatGPT则完全不同，它是在人类三岁小孩就逐步形成的语言智能方面有了重大突破。 过去，在人工智能领域，在人比较难做的事情上，比如数学定理证明、下象棋，机器表现很好；但是在人容易做到的事情上，比如说话，常识推理，机器表现反而很差，这些人类基本的智能对机器来说很难，是人工智能最难啃的硬骨头。 这次的ChatGPT是在这方面有了一定的突破，因为是说话，不是下围棋，所以普通大众都可以成为ChatGPT的用户，也就是说ChatGPT天生具有广泛的用户基础，再加上其令人惊艳的表现，这些使得其发布后 用户量迅速增长，火出圈！ 2. ChatGPT不仅仅是聊天，如果把它限制为聊天，那就显著降低了它的价值和意义。 OpenAI根据自己同类产品API的调用分析，除了纯聊天之外，用户还把它用于文本生成、开放域问答、头脑风暴、改写、摘要、分类等。 ChatGPT是对话式AI迈向真正实现的第一步，从互联网层面看，它可以作为信息入口，与搜索引擎相结合；从文案办公方面看，它可以与办公软件相结合，增强人的办公效率；从人机交互角度看，它体现的是一种基于语言的自然交互方式，可以与元宇宙、数字人结合。 除此之外，它还可以应用于机器人，充当机器人大脑。如果从人类信息发展的历史尺度上看，它是在人与机器之间的信息接口上有了很大突破。 3. ChatGPT是近几年技术快速发展和不断更新迭代、多种技术叠加在一起形成质变的产物，是自然语言处理领域近年来研究的结晶。 其底层的技术，包括Transformer、自监督学习、微调、人类反馈强化学习、AI对齐等，在自然语言处理和人工智能领域都有广泛的研究和应用。 但是ChatGPT将这些技术巧妙地结合在一起，有效规避了大模型的未对齐行为，利用了大模型规模带来的智能突现能力，增强了大模型的指令学习能力和用户意图捕获能力，解锁了大模型的泛化能力，这些能力叠加在一起形成了ChatGPT的质变效果。 4. ChatGPT探索了一种使机器获得语言智能的有效技术路线，但这个方向仍然需要在科学和技术上进一步探索。 技术上，其他的技术路线是否可以达到同样效果？ 近几年，大模型研究技术架构上出现了同质化趋势，Transformer独步天下，GPT路线占据绝对统治地位，这对未来技术创新并不是好事； 科学上，ChatGPT一类技术体现了技术先行科学滞后的典型特点，为什么大模型有突现能力？对齐之后的泛化能力是如何形成的？语境学习的机制是什么？ 这些问题目前都没有明确的答案，科学回答这些问题，显然可以进一步推动技术发展。 5. ChatGPT技术虽然取得了重要进展，但仍然面临诸多挑战。 第一，虽然采用了人类反馈强化学习（RLHF）AI对齐技术，但是生成的内容仍然存在未对齐行为，如不符合常识，存在偏见、歧视等内容，信息真实性有时存疑（即“一本正经地胡说八道”），未来在AI对齐技术上需要进一步研究和突破； 第二，以ChatGPT为代表的大模型技术通常被具有丰富算力和数据资源的企业垄断，且不开源，不利于大模型技术研究和突破； 第三，目前大模型的算力消耗非常庞大，要实现大规模真实场景应用，模型轻量化技术需要进一步探索； 第四，要提升模型的可解释性，要研制相关技术使得ChatGPT为代表的大模型技术可以自我追溯信息源头，增强可信性； 第五，ChatGPT背后还存在很多科学问题未有明确答案，如大模型突现能力是如何形成的？语境学习机制是什么？AI对齐为什么使大模型具有指令泛化能力？这些科学问题的探索将会推动未来技术更好地发展。 2、ChatGPT技术发展 1. GPT-3之前的大模型技术路线和架构是多种多样的，以BERT为代表的Encoder大模型、以GPT为代表的Decoder大模型、以T5为代表的Encoder-Decoder大模型等，但是从GPT-3之后，大模型技术路线趋于单一化。 包括Google的PaLM、LaMDA，Meta AI的Galactica、OPT，Nvidia/Microsoft的Megatron-Turing，AI21 Labs的Jurassic-1，DeepMind的Gopher、Chinchilla，Hugging Face的BLOOM，国内华为的Pangu-a，浪潮的Yuan-1.0等千亿级参数规模的大模型，基本上都是采用GPT-3的Decoder架构，可能是因为训练成本太高，采用其他未验证的架构，试错成本高，跟随GPT-3成功路线进行微创新是最好的选择。 2. GPT-3 2020年3月发布后，国内外研究机构相继快速跟进，上述提到的大模型基本上都是在2021-2022期间研发出来，也就是说从技术路线上总体滞后GPT-3 1-2年时间。 3. GPT-3文本生成结果比之前的模型有大幅度提升，但同时也存在很多问题，如各种偏见、歧视、潜在的滥用等。 鉴于这些问题，大模型研究开始逐步重视AI对齐研究，即使得大模型输出结果与人的意图、价值观等对齐。 一些瞄准通用人工智能的企业，如OpenAI、DeepMind纷纷成立专门的AI Alignment研究团队，招兵买马，将AI Alignment视为通向AGI之路必须要解决的问题。 来自这两个团队研究人员，甚至成立了一家非盈利研究机构：ARC（对齐研究中心）。 5. 基于大模型的对话agents纷纷在2021-2022期间开始研制，包括Google的 LaMDA、DeepMind的Sparrow、Anthropic的Claude等，这些dialogue agents无一例外都进行了AI对齐。 5. RLHF并不是唯一的AI对齐技术，面向language agents的对齐有很多方法、很多策略，需要更多探索。 6.模型编辑、稀疏模型、半参数检索模型，这些技术，在大模型发展中同样值得深入研究。大模型编码的知识不应该是一成不变的，将知识全部编码到模型链接和神经元中，可能也并不是最优选择。 7. 除了AI对齐和大模型赋能ChatGPT之外，OpenAI在长文档摘要、自然语言描述转为代码等方面也做了很多工作，这些工作同样增强了ChatGPT相应能力。

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