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众声喧哗时,我们看到了不一样的ChatGPT观察

复旦管院 2024-04-13

ChatGPT热度“狂飙”,并引发了AIGC(AI Generated Content,指利用人工智能技术来生成内容)浪潮。刚刚过去的这个周末,2023全球人工智能开发者先锋大会在上海临港举办,ChatGPT、AIGC备受关注,各大公司纷纷展示各自AIGC的业务能力,探索商业落地场景。



ChatGPT是一项新技术吗?如何看待它的火爆?它会给我们的社会生活带来哪些改变,商业前景如何?


我们把问题抛给风暴中心的ChatGPT。它没有给出有效回答,而是归纳了一些分析:


“从科学和技术发展的角度来看,ChatGPT的研究成果和应用前景具有重要的意义;从社会和人文角度来看,ChatGPT的发展也涉及到一些深层次的问题和挑战。”



与机器相比,人类的优势之一在于独立思考并自由创造。这种自觉性和主动性,在科创研究与实践领域尤其突出。近日,复旦大学管理学院科创办走进张江人工智能岛,携手张江科投举办了一场ChatGPT主题的科创思辩会。


在这场“去中心化”的交流中,复旦大学管理学院钱世政教授、张诚教授,复旦大学哲学学院徐英瑾教授,以及来自复旦管院科创项目的AI技术专家、AI企业家等围坐在一起,从商业、技术、人文不同视角切入,进行开放式分享与对话,为大家带来一些“冷思考”。






商业


钱世政(复旦大学管理学院教授,复旦科创企业家营模块主理教授)

张  诚(复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、系主任)


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1


让“矛”与“盾”并存


工具带来的差异化满足了不同人群和不同需求,最终可能会形成不同的市场。市场之间可以通过相互关联,产生两边都有的商业价值。比如,ChatGPT一方面给学生提供了更强的“矛”,帮助他们写出更好的论文;另一方面又给学校提供更好的“盾”,防止作弊。



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2


商业落地存在局限性


ChatGPT的一大亮点是表达的有效性,并将文字作为载体。每个人都想表达,都想听到反馈,和别人交流,这就贴合了大众需求。此外,这种表达方式有趣好玩,产品设计上的优势一下子被放大了。它的成功出圈让我们看到了一个个人消费市场的真实存在,但是当这个产品从To C转向To B时,我们也注意到它的局限性。商业场景更看重内容的有效性,那么谁来对此负责?



0

3


平等分配知识


ChatGPT是一个类人脑的“变型金刚”,它打破了知识受权力支配的困局,它用类人脑生成知识创新,用人工智能平等地分配知识。从社会学角度看,它改变了精英层创造知识和劳力层使用知识的分层。我们可以通过它来购买知识,甚至免费获得知识。从教育学角度看,教学的重心从知识点的普及走向基于知识点的深化与创新。如果知识跟信念和智力有关,我们发现它正在破局,这是一种文明的进步。






 技术 


孙  彬(竹间智能COO,复旦科创企业家营第四期校友)

李  伟(溢恩科技创始人,科技企业家创新领导力研修班第一期校友)

戚得信(普瑞联网络技术负责人,长三角聚劲科创大赛参赛者)


0

4


将重构知识产业


像ChatGPT这样的交互方式,更加需要足够而且正确的知识进行训练。当知识成为一个最关键的因素,有两个跟产业相关的问题需要解决:一是行业知识如何构建;二是知识如何被使用。从搜索到问答,ChatGPT改变了人们对于知识的使用方式。



0

5


将改变游戏规则


ChatGPT打破了大厂多年来对于大模型和算力的垄断,惠及普通大众和所有企业,彻底激发生产力。它是一支魔法笔,能够画出什么,看我们自身的驾驭能力。它彻底改变了游戏规则,我们需要结合自身需求,在安全、合规的基础上,立刻试用和应用,不断提高效率。 



0

6


要发挥价值,离不开context


在缺乏context的前提下,ChatGPT回答问题的质量便不过关。比如在某个业务场景下的一段代码,让它去找bug,它是无法完成的;但如果是在一个通用的算法下,让它回答有没有bug,它可以精确定位。所以,这个context才是关键。ChatGPT的真正价值是把这些context和知识整合、利用起来,而知识最终还是掌握在每一个人、每一家企业手中。






人文 


徐英瑾(复旦大学哲学学院教授,复旦科创企业家营授课教授)


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7


观点输出并非全球性


ChatGPT有一个政治正确的内在训导,比如对于平权意识、种族差异、性别问题,它会有一套符合美国主流价值观的应答机制。所以,它的观点输出是美国式的,并非全球性的。从这一点来说,它已经体现出了一种风土的割裂。



0

8


与人类思维方式完全不同


人类的思维方式和计算机截然不同。人类的思维方式是基于小数据,而非大数据。美国语言学家诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)很早发现,婴儿通过很少的语料就可以掌握一门语言进行日常对话,这也是其所说的“刺激的贫乏”。ChatGPT需要进行大量的语料学习,才能掌握一门语言。



0

9


绝不是通用人工智能的标杆


人脑的运作机制是基于小数据。无论未来的通用人工智能是什么样子,它必须要在最宽泛的意义上是基于小数据的。无论是ChatGPT、深度学习,还是现有主流的基于数据训练的人工智能,它只能变成一个把一般人的意见加一个平均统计化去处理的机器,永远不可能达到通用人工智能的标杆,就是所谓的创造性、独创性和进步性,最多是提供一个专业的技术工具。



▲ 活动现场


来源 | 公众号:复旦管院科创



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