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2023年3月16日，哈佛中心（上海）与哈佛商学院上海校友会成功举办了“ChatGPT系列活动-ChatGPT: 奇点来临？”。此次活动邀请了哈佛商学院工商管理讲席教授朱峰和昆仑万维CEO方汉，与70多位哈佛校友共同探讨中国式ChatGPT所带来的机遇和挑战，商业模式的创新以及未来的发展方向等。 方汉先生是昆仑万维的CEO，他毕业于中国科学技术大学近代物理系，曾在中国科学院高能物理研究所、拓林思、亚信以及千橡互动任职。2008年3月，他协助周亚辉先生创立了昆仑万维。方汉先生拥有29年的互联网从业经验，从1994年开始就参与并倡导开源运动，是中国开源领域的创始人之一。同时他是中文Linux奠基人之一，也是国内最早的网络安全专家之一。方汉先生还著有国内第一本Linux书籍《Linux实用大全》。他曾负责三大电信运营商的全网安全审计工作。  哈佛商学院工商管理朱峰教授（左）与昆仑万维CEO方汉（右） 活动中，方汉先生回答了朱峰教授提出的一系列问题，例如：中国式ChatGPT最需要突破的难点在哪里？公司应如何利用ChatGPT? ChatGPT会对哪些行业产生威胁，又会对哪些行业助力？国内ChatGPT的商业模式创新形式等？以下是问答的部分摘要。 Q 我们这次论坛的主题是 ChatGPT：奇点降临？您是否同意这个观点？又是如何看待ChatGPT呢？ A 我比较赞同这个观点，这是一个奇点。它背后的 GPT-3. 5 及 GPT-4 这些大模型的出现，不亚于移动互联网或者互联网出现。这是一个通用人工智能AGI的起点，机器的算力第一次赶上人类神经元的数目。大家都知道人类的大脑神经元大概是 140 亿到 160 亿，而我们的大文本模型的参数，像 GPT-3. 5 可能是 1750 亿的参数。而且这些大模型出现了思维链条（Chain-of-thought）和结构涌现（Emergency）。人工智能开始具备了人类的推理能力。 我们认为今年是人类进化史的第二次进化，第一次进化是我们人类从猿猴变成人，第二次进化就是人类从碳基生命进化为硅基生命，今年有可能是硅基生命的元年。 在进化史上，第一是诞生语言，语言使我们第一次跨越了近亲猿猴，又反过来给我们的大脑的发育带来巨大的压力，使我们走上了同地球上所有其他动物截然不同的一条演化道路。我认为 ChatGPT 代表的这种大模型的演化也是一个非常关键性的节点。 Q 我了解到昆仑万维是 2020 年开始投入这些大模型研发的。那您作为昆仑万维的 CEO 当时是怎么发现这个机会，并且决定进行这个研发的投入？ A 这是一次机缘巧合的机会。昆仑万维是一家A股上市公司，海外收入占比75%，主要与内容和社交相关，昆仑对内容相关所有科技进步都非常关注，也想寻找第二条曲线。 2020年6月GPT-3大模型出现的时候，当时它还没有涌现出如此强大的推理能力，但在内容生成方面具备极大潜力，所以我们当时就决定无论如何要跟进。在内容生成领域，文本取得突破之后，图片和视频也会紧随其后。随着AIGC的工具出现，用户创造内容的门槛会极大降低，速度和质量会极大提高，这会颠覆整个内容生成领域。 做了三年后，赶上ChatGPT的出现，发现这不仅仅是AIGC，而是跟通用人工智能（AGI）挂钩。于是昆仑加大投入，加入到ChatGPT训练或者说大语言模型的大规模军备竞赛当中。 Q ChatGPT 在美国也是热点话题，那您觉得中国的公司应该如何进行追赶？您觉得最主要的突破难点是在哪里？ A ChatGPT到现在为止全世界也只有一家公司做出来，就是OpenAI。包括谷歌、Meta这样的大公司也都在追赶。 中国人相信持之以恒方得始终。所以我觉得中国版的ChatGPT是一定会出现的。它的难点在于： 首先是投入，入场券大概是5000万美金到1亿美金。超过千亿级别的大模型，它的训练大概需要1000-2000张A100的卡，硬件成本约5000万美金，加上人力、电力、网络支出，一年需要5000万美金到1亿美金的投入。 其次是数据量，难点在于中文文本的数据质量不够高。客观来说，人类自从近代以来所有科技、人文知识的第一展现渠道仍然是英语，英语涵盖了人类目前大多数的智力劳动结果，中文覆盖率则只有30%-40%。当然，这些局限性可以用英文来补足。大模型迁移能力会非常强，训练到极致时，所有模型的底层逻辑是相通的。 最大的难点其实是工程上技巧和经验。OpenAI花了五年时间去走GPT路线，谷歌、Meta和其他公司全部走的是Bert路线。中国大部分公司也是走Bert路线。所以说它有了五年的工程积累，让其他公司在追赶的时候颇为吃力，而且它并不开源。 任何先进的技术，想长久保守机密非常困难，技术的普及一定是随着时间而增大、增快的。我们相信，技术上的门槛和工作上的trick，在中国全体工程师努力去追赶的情况下，很快会被抹平。 所以我个人预计中国要制作出达到现在ChatGPT百分之百水平的产品，在2-3年内应该可以实现。持续进行的大规模军备竞赛，主要指多模态的大模型。比如像GPT-4、GPT-5，我们中国企业要长期追赶仍然是一个艰巨的事情。 Q ChatGPT作为一种生产力，从行业的角度来说，会对哪些行业产生威胁，又会对哪些行业有助力？ A 比较极端地看，如有冒犯，大家不要介意，首先ChatGPT导致所有知识工作者的价值缩水，专业度不够的人将被AI取代。以前机器取代人力是取代体力劳动，而这一次是部分脑力劳动的工作将被替代。 这或许将导致一些行业产生极大的两极分化，顶级专业人士生产力成百倍提高；中间层的人士可能面临失业；底层从业者的效率会提高，胜任更多、更复杂的工作。在office里面能够完成工作闭环的工作，比如编辑、运营、文案、策划、律师、程序员、教育行业、编剧等，都会受到较大冲击。 Q 从社会就业角度，尤其今天听众当中很多人都是知识分子，ChatGPT对个体的职业发展会有什么样的影响呢？ A 只要跟线下相关的行业，短期内很难被取代。谷歌刚刚发了一个大模型，它的作用是给机器人下一段文本指令，让机器人打开抽屉，找一盒蓝色的药片。机器人不用任何预先的轨迹指导就能走到桌子边上，拉开抽屉，视觉扫描，找出蓝色的药片。这才是大模型对于线下的造成的威胁之一。由于线下的落地周期非常漫长，所以我认为对于线下就业以及实业暂时没有影响。因为ChatGPT没有办法替代人去生产实物。 对于个人职业的发展来说，利用ChatGPT及其他的AIGC工具来提升自己的生产力，他的产出会变得更多。大家看动画片可能会经常看到宫崎骏和新海诚这两个动画导演。这两位导演都是在40岁左右拍出了自己最成功的作品。因为只有他的能力和威望达到一定程度，才能管理一支200人的团队，花一年时间去完成一部世界级作品。 在ChatGPT和其他AIGC工具出现之后，像宫崎骏、新海诚这类创造力特别强的顶级导演，可能只需五六个人，一个月的时间就能做出同样质量的动画片。也就是说善用工具者、创造力强的人，生产力将会成百倍千倍地放大。 Q 您觉得国内的ChatGPT商业模式会有创新吗？ A 首先，不用太担心ChatGPT的冲击，保持开放的心态去了解去应用。作为B端的企业，最有价值的仍是这些行业数据以及企业在该领域里的深耕与积累，可以将企业的积淀与AIGC结合起来，提升企业的竞争力。 所以，我认为国内的商业模式创新，首先出现在B端的企业服务领域，其次是在C端的UGC工具领域。ChatGPT为什么是人类历史上第一个只花了三个月就达到1亿用户的产品，因为ChatGPT做了两件事，一是帮助上班族提高效率；二是帮助企业盈利，实际上就是“C端增效、B端降本”。 Q 您对投资者和创业者会有什么样的建议呢？他们应该怎么样更好的考虑投资，或者在ChatGPT方面进行创业？ A 肯定是拥抱变化。其实大家都有自己最熟悉的赛道。一定要反复追问，我的赛道有哪些数据？把ChatGPT、AIGC技术与我的赛道结合之后，能产生哪些效果？是降本、增效，还是给生产、销售以及运营带来了很大的变化？ 很多做大模型的企业喜欢去做裁判员，也做运动员。若无行业资源，只是B端的创业者的话，难度比较高。而C端相对公平，C端用户几乎没有垄断的出现，增长速度相对会快一些。 判断标准还是一句话：是否真能落地，如何落地，而不是一个概念。根本依据就是要判断C端和B端对它是不是真的有需求。 以前很多技术创新停留在概念层面，这一波ChatGPT和AIGC的差别就非常大了。我以前给我孩子修改作文，平均要改10多分钟。现在我直接把我孩子的作文放入ChatGPT里面，10秒钟就出来结果了。我再稍微花1分钟润色一下，效率就几乎是十倍百倍的提高。 生产力上的提高，帮助C端、帮助上班族去提高生产效率，帮着企业去省钱，这类技术一定落地是非常快的。所以说我觉得大家去判断ChatGPT的创业企业值不值得投的时候，直接看它的最终效果是否真实就可以。 同时现场校友也积极参与了当天的互动提问。方汉先生对于AI与人类未来等问题都分享了自己独到的见解。 Q 对未知是有恐惧的，好莱坞电影当中总是出现AI能够取代人类的桥段。对未来进行一些展望，人类是否能够很好与AI共存？对我们下一代意味着什么？ A AI进化成仿真人，把人类关起来当电池，这类电影桥段对现实也有影响。关键是我们如何理解人类文明——把碳基生命的人类大脑看做唯一的智慧，还是说硅基生命的人工智能也代表人类智慧？这在哲学和伦理上有很多探讨意义。基于现实来说，我认为人工智能的进化，短期之内完全达不到威胁人类的地步。 对于90后、00后来说，AI就是新时代的计算器，或是电脑工具。他们用起来非常如鱼得水。所以我觉得不用恐惧技术，技术从目前来看仍然是让人类生活得越来越好。 举个例子，中国的老龄化社会有一个巨大的问题就是养老。我认为，在我们的有生之年一定能看到非常完美的机器人陪护。还是那句话，拥抱变化。只有拥抱变化才能生存得更好。 Q 《华尔街日报》有篇文章认为，“ChatGPT大语言统计模型在解决AI问题上根本的出发点就是个错误，因为它解决不了价值的判断和真伪的问题”，您如何看待？ A 业内人士对于ChatGPT目前的局限性是有非常清晰认知的，它现在只能做一些相对简单的归纳整理和推理的工作，但这只是个起点。现在最好是耐心观察，不要简单的下结论。 哈佛中心(上海) 成立于2010年，由哈佛商学院和哈佛中国基金共同组建和管理，为哈佛大学所有院校在中国的学术研究、合作，学生交流，以及教学工作提供支持。 网站 Website: shanghaicenter.harvard.edu |
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