【原】面對ChatGPT，中國AI可以不疾不徐不焦慮

從去年ChatGPT發布開始，到微軟將其融合到Bing搜索，再到GPT-4火速上線，關于ChatGPT的故事，在這幾個月的火爆程度簡直令人難以置信。來自全球各界的關注與討論，讓科技產業出現了多年未有的全球性盛況。無論其中有多少“虛火”，必須承認ChatGPT為相對低迷的科技領域注入了一針強心劑，重新激活了資本、輿論與社會層面對核心科技的關注。

但在無數關于ChatGPT的討論中，我們也可以看到一些“非理性”的成分。比如有人“恨鐵不成鋼”，質疑為什么新一輪AI創新又是外國公司主導，也有人將ChatGPT和OpenAI過度神話，甚至貶低中國AI產業的付出與成績，更有人盲目看衰甚至陰謀論ChatGPT，認為中國不必要跟風AI技術。

就像啤酒注定要有泡沫，這些討論似乎也是新技術誕生時的必備附屬品。中國AI技術已經發展多年，在中國科技企業面向AI領域取得廣泛成就的前提下，我們如今似乎有底氣，也應該更加理性地看待ChatGPT帶來的一切。

不需要緊張，不必盲目忌諱，更不需要為之焦慮。

正視機會，認清底蘊，著眼未來，或許才是此刻面對ChatGPT的正確態度。

體驗過ChatGPT的朋友必然都有一個共識，它的出現將對話式AI與NLP技術帶到了新的高度，在眾多領域與產品中，都具備毫無疑問的革命性意義。尤其到GPT-4這一代，新的“智能涌現”效果拔群，并且在推理、識圖等方面將生成式AI與大語言模型帶到了新的高度。從GPT技術與搜索、辦公軟件的結合中，已經能夠證明ChatGPT是一項能夠廣泛覆蓋科技領域的新機會。無論在消費者端還是企業應用中，它都展現了AI技術帶來的全新可能性，我們不必否認這個機會。

但伴隨著很多投資者、企業家對這項技術“過度熱情”的贊美，我們顯然也會夸大對ChatGPT的認可程度。首先來看，就像所有科技風口一樣，ChatGPT的爆火有資本炒作、輿論跟風的必然性。有媒體認為，ChatGPT僅僅在3月份當中已經帶來了達到千億美元規模的市場行為，其中難免存在一定程度的水分。瘋狂涌入ChatGPT風口的創業者和資本、人才會在一個周期后帶來一地雞毛的市場亂想，就像不久之前各界熱捧元宇宙，但很多科技大廠在今年已經悄然撤銷了對元宇宙的投資。

而具體到ChatGPT本身，會發現其本身具有幾個方面的問題：

1.能力依舊有限制，會出于模型泛化性的技術邏輯，大量生成很多無意義的廢話。在專業領域，ChatGPT會暴露出很多問題，比如會把納蘭性德說成明代文學家，會回答錯基本的物理、化學公式。即使到GPT-4這一代，依舊有很多小學奧數題、中學文科試題是AI無法回答正確的。

2.模型的訂制化和可能性不足，雖然目前OpenAI啟動了一系列面向開發者的插件賦能，但ChatGPT目前還難以形成聚焦某一領域知識、需求的行業向產品。

3.商業路徑不清晰，在價值形成與商業出口等方面還需加強，除了將ChatGPT與辦公、搜索等應用結合外，它的進一步商業可能性與應用開發邏輯還有待探索。

正視ChatGPT的優點與缺點，是我們把握這個機會的開始，而必須看到的是，中國AI產業面對ChatGPT，并沒有難以跨越的難關，反而卻有著能夠彌補其不足的優勢。

ChatGPT的本質，是GPT-3預訓練大模型的升級加強版與開放體驗接口。自2018年預訓練大模型成為深度學習新的風潮后，中國AI極速跟進了這個領域。幾年以來，預訓練大模型所需的基礎設施，包括AI算力體系、數據集、算子庫、深度學習開發框架、AI開發工具、基礎模型等一系列基礎設施，中國都已經具備。于是我們能夠看到，3月份百度的文心一言已經正式發布。

我們第一時間嘗試了文心一言的效果，可以看到在知識增強和檢索增強等百度專屬的技術能力加持下，其很多方面的表現是可與ChatGPT媲美的。

更為關鍵的是，就像OpenAI、DeepMind、谷歌、Meta、微軟在探索各自的大模型應用，中國AI產業也在探索差異化的預訓練大模型應用。

比如說百度文心大模型，在知識增強等領域探索了大模型的技術差異化，通過知識增強技術與深度學習方法結合，模型效果更好，訓練部署效率更高，并且讓模型擁有更強的可解釋性。此外，騰訊混元大模型、阿里“通義”大模型、國家隊中科院自動化研究所“紫東·太初”、智源研究院悟道系列大模型等，讓我們看到了中國在大模型領域的多元布局。

除了體系豐富之外，各個廠商也探索了多種多樣，且具有中國特色的大模型應用體系。比如百度文心一言，第一時間與百度的搜索、信息流等應用進行了融合；阿里也透露將生成式AI技術與釘釘進行緊密結合，落地在云釘一體的戰略當中。

總體而言，在多模態、知識增強等技術領域，中國AI都有著自己的底蘊。

認清我們的底蘊與優勢，再來看ChatGPT的機會，會發現別是一風景。

ChatGPT帶來的價值，絕不僅僅是一款對話應用，或者是NLP大模型的訓練與部署，就像2016-17年AlphaGO的爆火，最終帶來了全球對AI產業鏈的關注與投入，最終在各個領域推動了產業智能化、社會智能化。

AI，從來都是一場長跑比賽，爭的不是一時的風頭與流量，而是在長時間與廣袤的產業空間中，如何讓新技術帶來價值。

在ChatGPT帶來的新風潮下，我們注定會看到概念炒作與盲目投資，看到一地雞毛。這些是必然經歷的，但最終的重點，還是用AI解放生產力，釋放產業價值。

互聯網誕生于歐洲原子能研究中心，但最終在中國完成了“互聯網+”的經濟奇跡；蘋果打造了iPhone，但最終中國廠商讓全世界用上了智能手機。ChatGPT確實也不誕生于中國，但ChatGPT僅僅是通用型的AI技術產品，它要落地到行業當中，才能真正地發揮作用，促進社會生產力的大爆發——而讓AI走向行業，融入產業，卻是中國企業所擅長的。

比如說，很多人會好奇為什么華為沒有入局ChatGPT的浪潮。這個問題背后有一個核心邏輯，就是華為與互聯網企業在業務布局與商業邏輯上有區別，這一區別也自然而然體現在AI技術的積累與應用上。事實上，華為有非常雄厚的大模型技術積累，可以說是中國做大模型探索的第一梯隊。早在2021年，華為云就發布了盤古系列大模型。此后，華為云一直在行業與產業的大模型融合方向上發力，在電力巡檢、金融風險識別、礦山安全保障、氣象預報、藥物研發等領域實現了大模型落地。所以，即便華為在攻堅生成式AI技術，也必然會聚焦toB賽道，與行業、產業需求進行緊密結合，而非我們一般意義上認為的類ChatGPT應用——這也與華為云堅持的“AI for Industries”一脈相承。

3月31日，在博鰲亞洲論壇期間，華為云人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow田奇出席了“人工智能賦能美好生活”主題分享環節，他認為：“AI for industries將成為人工智能新的爆發點。AI奇點來臨，人工智能將極大地促進人類生產效率的提升，應用場景也將從熱門的互聯網場景擴大深入到各行各業，帶領人類進入智能世界。就像電力的發明一樣，如果只是作為照明來使用，并不能極大推動人類生產力的進步，只有進入了千行百業的生產系統，才會推動整個社會的生產效率提升。”

這段話既闡述了AI技術真正煥發價值的方向，也展現了中國AI的優勢所在，是讓AI走向行業，讓AI融入產業。以華為云為例，自成立之初就開始探索深度學習模型的基礎技術、AI開發工具，并將其于云計算產業進行緊密結合。在第二階段，華為云開始推動AI技術于行業Know-How結合，為行業AI打造基礎設施。基于盤古大模型的通用能力，打造了盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古電力大模型、盤古藥物分子大模型等。

在第二階段的基礎上，華為云還推動了大模型與行業具體任務結合，將大模型價值帶到行業生產核心系統。比如基于盤古電力大模型，針對無人機電力巡檢細分場景推出了盤古電力巡檢大模型，解決了無人機智能巡檢系統中的小樣本學習、主動學習、增量學習等問題。

在海洋、醫藥、氣象等大量領域，都可以看到華為云這樣的中國科技企業，是如何將大模型的價值帶到行業當中，塑造為真正的生產力。堅持踐行AI for Industries，走向行業生產系統，在各個行業領域找到“抓手”，加速千行百業智能升級，進而推動AI走向大眾生活，這個思路已經成為了華為云長期踐行的發展戰略。

面對ChatGPT的最關鍵態度，是我們要看到未來，看到中國AI始終走在正確的道路上。ChatGPT會成為這條路上新的推動力，但卻不可能改變這條路本身，不可能改變中國AI的整體節奏與步伐。

正視他人所長，快速學習，跟緊機會毫無疑問是正確的，同時發揮自身優勢，堅定完成AI技術向行業的長跑，更是中國AI的正道。在未來，我們也可以期待華為云升級盤古大模型，期待盤古大模型在通用對話能力外，有更多面向行業的全新能力升級。就讓我們理性保留和把握這份期待，去擁抱中國產業智能化的萬物生長，去推動中國AI核心技術的步步為營。

他強由他強，明月照大江。