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              【全球聚看點】中?;鹨Τ筷兀篊hatGPT具備顛覆性 人工智能發生質變

              來源:互聯網 時間:2023-04-14 08:57:55

              嘉賓介紹:姚晨曦,復旦大學金融學專業碩士。曾任上海申銀萬國證券研究所二級分析師。2009年5月進入中?;鸸芾碛邢薰竟ぷ?,歷任分析師、分析師兼基金經理助理,現任權益投資部權益投資副總監、基金經理。

              ChatGPT爆火,科技巨頭爭相布局業務,大量資本跟進投入,受歡迎程度和應用前景潛力深受認可。A股市場上,“ChatGPT概念股”也是風生水起,股價飆漲下出盡了風頭。那么ChatGPT到底有何出彩之處,其顛覆性體現在哪里,該如何去看待?


              (資料圖片)

              中?;鹨Τ筷乇硎?,ChatGPT有兩大突破,首先是通用性,可以實現非常復雜的功能;其次是通過大量數據進行無監督的學習模式,具備快速迭代的能力。ChatGPT在三個維度具備顛覆性,第一,人機交互方式改變;第二,AI成為通用型助手;第三,實現人力無法完成的內容生產模式。

              以下為文字精華:

              1、中?;鹨Τ筷兀篊hatGPT現兩大突破 人工智能發生質變

              姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實現商業化,會給很多領域帶來顛覆性的變化。

              第一個,人機交互方式會發生很大的改變,因為ChatGPT首先是一個語言模型,它可以完成語言的自然理解,這樣我們跟機器的交互方式就會改變。以前的人機交互,首先底層可能是程序代碼的方式,上面一層是圖形界面,不管是電腦的PC操作系統還是手機的操作系統,都是以圖形界面為主,以后可能就會變成完全自然語言的無障礙交流,這個可能比最初從DOS系統到Windows圖形用戶界面的切換會產生更大的影響。

              以后不僅是操作系統可能會發生變化,智能終端的形式也可能發生改變?,F在PC需要借助鼠標和鍵盤,手機需要有觸摸屏,如果是直接的自然語言交互,像現在的一些手表、智能音箱包括智能耳機,這些可穿戴設備就能發揮更大的作用。

              其次,現在人機交互的底層是通過程序代碼的方式來實現的,現在已經出現只要輸入語言,然后AIGC可以自動產生程序代碼,自己去完成運行,程序軟件的開發領域也會發生巨大的變化。

              一方面可能一些基礎的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會發生很大的變化,以前每個軟件是完成一個特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個行業都會發生很大的變化。

              第二個,AI可以幫助人類完成很多相對比較簡單的任務,一個模型如果它是多模態的話,其實可以做很多的任務,會成為人類非常重要的通用型助手。

              現在大家看到微軟發布的Copilot了,可以幫助做文檔的歸納整理,也可以協助寫作,包括創建PPT,創建Excel里的一些可塑可視化的圖表,包括Bing搜索整合GPT以后,不再需要一個個網頁打開去看搜索的結果,再重新把信息整合,現在只要問一個問題,AI直接會反饋好整理歸納以后的文字和結果。

              再例如谷歌展示的多模態模型結合機器人,機器人可以直接接受語音指令,去完成一對來說比較復雜的任務,可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡單的工種真的有可能會被人工智能取代。

              第三個,內容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內容,可以幫助一些內容創造產業降低成本,例如文字的創作,一些圖片和視頻的制作?,F在AI制圖的效果就已經非常驚人了,更重要的是它可以創造一些單純靠人力無法實現的內容生產模式。

              比如說前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實現,原因是一個虛擬世界里面其實涉及大量的3D場景的制作,而且是天量的,如果單純做一個三A級的游戲,這里面的成本就很高了,需要大量的人力堆積,如果是元宇宙和虛擬世界的話,靠人力這里面的場景創造幾乎是不可能實現的。

              但是人工智能發展起來的話,它可以代替人類去實現場景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預期的話,我們的生活可能會因為人工智能的發展發生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場景可能會成真。孕育的投資機會是非常大的,可能比上一輪的“互聯網+”影響更大,這也是市場為什么會這么關注,會有這么高的期待,包括股市里這么大反應的原因。

              當然路還是要一步步走,飯要一口口吃,我們可能還是要跟蹤行業的發展,看看海外的模型迭代以及各個領域應用落地的情況,包括國內模型的跟進發展情況,可能需要一個逐步的過程。

              2、中?;鹨Τ筷兀篊hatGPT不斷演變發展 三維度具顛覆性

              姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實現商業化,會給很多領域帶來顛覆性的變化。

              第一個,人機交互方式會發生很大的改變,因為ChatGPT首先是一個語言模型,它可以完成語言的自然理解,這樣我們跟機器的交互方式就會改變。以前的人機交互,首先底層可能是程序代碼的方式,上面一層是圖形界面,不管是電腦的PC操作系統還是手機的操作系統,都是以圖形界面為主,以后可能就會變成完全自然語言的無障礙交流,這個可能比最初從DOS系統到Windows圖形用戶界面的切換會產生更大的影響。

              以后不僅是操作系統可能會發生變化,智能終端的形式也可能發生改變?,F在PC需要借助鼠標和鍵盤,手機需要有觸摸屏,如果是直接的自然語言交互,像現在的一些手表、智能音箱包括智能耳機,這些可穿戴設備就能發揮更大的作用。

              其次,現在人機交互的底層是通過程序代碼的方式來實現的,現在已經出現只要輸入語言,然后AIGC可以自動產生程序代碼,自己去完成運行,程序軟件的開發領域也會發生巨大的變化。

              一方面可能一些基礎的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會發生很大的變化,以前每個軟件是完成一個特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個行業都會發生很大的變化。

              第二個,AI可以幫助人類完成很多相對比較簡單的任務,一個模型如果它是多模態的話,其實可以做很多的任務,會成為人類非常重要的通用型助手。

              現在大家看到微軟發布的Copilot了,可以幫助做文檔的歸納整理,也可以協助寫作,包括創建PPT,創建Excel里的一些可塑可視化的圖表,包括Bing搜索整合GPT以后,不再需要一個個網頁打開去看搜索的結果,再重新把信息整合,現在只要問一個問題,AI直接會反饋好整理歸納以后的文字和結果。

              再例如谷歌展示的多模態模型結合機器人,機器人可以直接接受語音指令,去完成一對來說比較復雜的任務,可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡單的工種真的有可能會被人工智能取代。

              第三個,內容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內容,可以幫助一些內容創造產業降低成本,例如文字的創作,一些圖片和視頻的制作?,F在AI制圖的效果就已經非常驚人了,更重要的是它可以創造一些單純靠人力無法實現的內容生產模式。

              比如說前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實現,原因是一個虛擬世界里面其實涉及大量的3D場景的制作,而且是天量的,如果單純做一個三A級的游戲,這里面的成本就很高了,需要大量的人力堆積,如果是元宇宙和虛擬世界的話,靠人力這里面的場景創造幾乎是不可能實現的。

              但是人工智能發展起來的話,它可以代替人類去實現場景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預期的話,我們的生活可能會因為人工智能的發展發生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場景可能會成真。孕育的投資機會是非常大的,可能比上一輪的“互聯網+”影響更大,這也是市場為什么會這么關注,會有這么高的期待,包括股市里這么大反應的原因。

              當然路還是要一步步走,飯要一口口吃,我們可能還是要跟蹤行業的發展,看看海外的模型迭代以及各個領域應用落地的情況,包括國內模型的跟進發展情況,可能需要一個逐步的過程。

              3、中?;鹨Τ筷兀核懔εc數據并重 大模型門檻高企

              姚晨曦:ChatGPT發展的背后有大量的數據還有算力的推動,數據和算力都比較重要。

              數據主要是影響模型訓練階段的效果,當然目前更多還是通過一些通用的數據去做訓練,這些數據相對來說是公開可得的。比如說像一些知識類的數據,大家基本上都會問大英百科全書的數據,但是數據質量可能會有一些高低,比如說大家覺得英語類的數據質量會更高一些,像一些搜索引擎公司,它的數據背后還有用戶搜索點擊訪問的跟蹤。所以它可以從中篩選出來更高質量的一些數據,去給模型做訓練,提高模型訓練的效率,節省前期的一些算力的成本。

              如果模型需要在一些專業化的垂直領域去做應用的話,其實你還需要用這些行業的一些數據去做二次訓練,這里面很多數據可能相對來說就不是那么好,可能只有行業垂直領域的一些公司才擁有,像法律醫學這些比較專業的領域,就會有數據的門檻。

              算力對大模型來說是非常重要的,目前大模型更多還是靠提高參數,大力出擊的方式來實現人工智能的質變,對于算力的要求是非常高的。這里面分成兩個階段,第一個是模型的訓練階段,這個時候就需要有足夠的算力去做保證。

              目前來看,可能至少要小幾百臺AI服務器的數據中心才能實現訓練,現在大模型的訓練主要基于海外開源的算法,這些算法更多還是基于英偉達的GPU去做調試和優化,需要使用英偉達的AI服務器,成本就很高??赡墁F在單臺的AI服務器就要約20多萬美元,如果搭建小幾百臺的話,基本上投資規模接近10億人民幣,這是基礎門檻,可能也不是很多公司能夠承受的。

              在后期的推理階段,還需要大量的算力,這個跟用戶的訪問使用量直接相關,訪問使用量越大,算力需求就更大,需求量其實是沒有上限的。即便是像OpenAI和微軟,基于微軟的運營算力,目前算力也是有限的,所以在用戶的訪問上面,也需要設置訪問量的限制,最近我們可以看到,GPT的訪問經常出現宕機的情況,也是因為算力遭遇了階段性的不足。

              更重要的是,算力本身的成本是非常重要的,當整個大模型真正進入商業化的運營和落地階段,這個時候就必須要考慮商業成本的問題,它的單次訪問成本和使用成本,能不能通過你的商業模式去覆蓋。所以這個方面我們可能還得指望摩爾定律發揮作用,讓算力成本可以不斷下降。

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