来论｜浅谈ChatGPT与AIGC

最近在IT界，最热门的话题莫过于ChatGPT了。据说它在两个月内获每月一亿名活跃用户（Monthly Active Users，MAUs），发展速度快于TikTok（9个月）和Instagram（30个月），而且还是在限制某些国家和地区注册的情况下达成，ChatGPT为何这么火爆，到底背后的AIGC（人工智能生成内容，AI-Generated Content）技术会带来甚么影响？又有哪些限制？
AIGC技术最有商业前景

ChatGPT中的GPT是指生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer），这种模型使用深度学习技术，生成人类可以理解的自然语言。现在的ChatGPT是第三代即GPT-3，是一个有1750亿个参数构成的大语言模型（Large Language Model，LLM）。这种模型可以聊天机械人的界面，帮助编写代码、创作文章、回答问题等功能。不仅ChatGPT，其他一些类似的产品也引起极大的关注，例如文字生成图片（Text-to-Image，T2I）的Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 2等，都属于AIGC类产品。

2022年可算是AIGC爆发之年，但也并非偶然。随云计算技术十多年的推广，算力、算法和数据都有快速发展，融合下就催生了AIGC的爆发。而AIGC受关注的原因，是因为它让人对于人工智能有了新的认识，从此人机交互，不再生硬或尴尬，开始具备拟人化，可以产生启发思维的文本、图像、视频等交互内容，有时甚至比人的创作成果更好。

随进一步的训练和应用推广，AIGC会朝着效率和质量更高、成本更低的方向发展。AIGC产业化大致可分为模型按照API收费、基于模型制作出产品收费，以及面向终端客户产生内容服务收费等。Gartner已将AIGC列为最有商业前景的AI技术，预计2-5年内将进入生产成熟期。
帮助内容输出和消化工作

有些人或会认为AIGC技术是基于已有数据训练而来，解决不了数据即时性的问题，其实不然。这种大语言模型不是一个静态知识库，而是一种附着在其他讯息源上的处理层。这种处理层的强大，可以帮我们快速定位、消化并输出且处理相对准确甚至有创意的讯息。以搜索引擎为例，引入AIGC技术，我们可以直接输入问题，不用考虑搜索时如何调整不同的关键词提高查询准确度（AIGC理解语义），不用在多个链接中阅读理解内容来确定搜索的准确度（AIGC帮助解读内容并给出来源），亦不用每次从头开始问类似的问题（AIGC可进行有关联的上下文对话），而且能更快速地获取知识、探索话题，从而帮助到一些对内容进行输出和消化的工作，例如律师、教师、基金经理、研究员等。

但AIGC也非无所不能，所以不用担心它会取代大部分人的工作。比如对IT技术工作者，他无法做到建立技术架构，改进现有技术确保安全性与可靠性，配置编译运行代码并进行版本控制和沟通，为客户定制解决方案，对程序进行优化并定期进行测试和维护等。

对于平时生活的应用，它可能都无法代替你的老师和父母为你解释简单的成语故事。所以，AI再厉害，它也只是厉害的工具，完全取决于你如何使用这把「双刃剑」。
陈晓炜
香港电脑学会企业架构专家小组执行委员会成员