全球产业动态 丨 中国在生成式人工智能领域被卡脖子

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▎图源：网络

导读

2022年，美国高科技行业遭遇了寒冬，企业业绩低迷，股价暴跌，猝不及防的大规模裁员潮在硅谷蔓延，公司裁员人数动辄数以千计乃至上万，裁员比例甚至高达两位数。科技行业低迷让投资者深受打击，但是一项人工智能技术的成熟点燃了投资者的投资热情。旧金山的人工智能研究公司OpenAI发布了聊天机器人ChatGPT，围绕这项生成式人工智能技术的投资狂潮席卷了硅谷。

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生成式人工智能

2022年9月，红杉资本发表了一篇题为《生成式人工智能：一个创造性的新世界》的重磅文章，把人工智能分成两类：分析型人工智能和生成式人工智能。人类擅长分析事物，而人工智能在这方面的表现似乎更强大。人工智能可以分析复杂数据，发现许多人脑难以发现的规律。比如，无处不在的人脸识别、抖音视频针对用户的个性化推荐等。这些就是人工智能在计算机视觉、推荐系统方面的应用。这些被称为分析型人工智能，或传统人工智能。

人类不仅擅长分析事物，也擅长创造。人类能够写诗，设计产品，制作游戏，编写代码。不久之前，人工智能还难以在创造性工作上与人类竞争。现在，人工智能已经开始尝试创造有意义的东西，这个新类别被称为生成式人工智能，这意味着人工智能能够生成新的东西，而不仅限于分析已经存在的东西。

生成式人工智能的创作更快、成本更低，而且在某些情况下比人类创作得更好。从社交媒体到游戏，从广告到建筑，从编程到平面设计，从产品设计到法律，从市场营销到销售，每一个原来需要人类创作的行业都正在被生成式人工智能追赶和超越。

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ChatGPT横空出世

ChatGPT就是一款生成式人工智能应用，简单地说就是内容生成器。2022年11月30日，旧金山人工智能研究公司OpenAI发布了对话式大型语言模型ChatGPT，这是一款聊天机器人，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、文案、翻译、代码等任务。相比于前一代的聊天机器人GPT-3，ChatGPT给出的答案完成度很高，并能在专业领域内形成具有一定创作性的回答。这一由人工智能驱动的工具立即引起了轰动。《纽约时报》称其为“有史以来向公众发布的最好的人工智能聊天机器人”。

在技术上，OpenAI团队基于先前的模型进行微调，使用“人类反馈强化学习”算法训练ChatGPT模型。这种技术使用人类偏好作为奖励信号来微调模型，又优化了数据来源。“人类反馈强化学习”更强调数据质量与算力，一味堆叠数据量的时代即将过去。与GPT-3相比，ChatGPT明显取得了很大进步，但这些进步主要来自于数学层面上的优化带来的匹配精准度提高，ChatGPT并非底层技术上的革命性突破，其在产业上的意义大于学术方面的意义。

虽然聊天机器人的核心功能是模仿人类交谈者，但ChatGPT是多功能的，有人将ChatGPT比喻为“搜索引擎+社交软件”的结合体。表1列出了ChatGPT的一些功能。

表1 ChatGPT的功能

领域	具体内容
编程	支持多种编程语言，包括但不限于：JavaScript、Python、C++、C#、Java、Ruby、PHP、R、Swift等。编程功能包括但不限于： 代码生成：可以根据输入的需求或描述生成相应的代码； 代码提示：可以根据用户输入的代码片段，提供相应的代码提示和补全； 故障诊断：可以分析错误日志并给出相应的解决方案； 自动测试：可以根据输入的代码生成相应的单元测试
文学创作	创作音乐、诗歌、歌词、童话、剧本、小说和论文等
工作生活	撰写工作计划、工作总结，如就具体任务列出大纲、内容、案例等；安排生活日程、计划等
专家知识	针对特定领域提出专业性问题，解释复杂的概念和理论
聊天	日常聊天，情感对话
机器翻译	具有优于翻译软件的翻译能力

ChatGPT可在多个领域优秀地完成任务，其产业应用价值高，落地场景丰富。结合ChatGPT的底层技术逻辑和各个领域的应用性能，ChatGPT有望在归纳性的文字工作、辅助代码生成、智能客服工作等几个方向较快实现产业化。

(1) ChatGPT在归纳性的文字工作中表现优异。能在办公辅助类工具中迅速落地，例如会议总结、文件翻译、例行报告等，提升办公效率，节省人力成本。

(2) 代码开发相关的工作也非常适合AI辅助生成。尽管ChatGPT在目前测试中表现出的代码生成能力比已有的模型更加灵活，但稳定性有些欠缺。在进行针对性的优化后，基于新GPT模型的AI代码辅助工具也有望在中短期内落地。

(3) ChatGPT最适合直接落地的项目就是智能客服类的工作。对比目前的智能客服，ChatGPT支撑的客服将在灵活性与人性化服务方面有显著的进步。在面向终端用户的场景中，ChatGPT可以率先落地为智能客服产品。

尽管ChatGPT功能非常强大，但仍存在一些局限性。从大量的测试结果能看出，ChatGPT有时仍会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。面对逻辑性的指代或稍微复杂的句式，模型仍然难以分析出内在的逻辑性关联。在代码方面，ChatGPT也不是万能的。ChatGPT是一个语言模型，它不能直接编写代码，但可以根据输入的需求描述而生成相应的代码。但这些代码仍然需要人工补充编程和检查。另外，由于训练ChatGPT使用的数据是截止到2021年的，所以ChatGPT对2021年后发生的事件了解有限。

除此之外，ChatGPT也引发了一些令人困扰的社会问题。比如ChatGPT可能存在暴力、性别歧视和种族主义方面的不当言论。这是因为ChatGPT的训练数据取自海量的互联网数据，尽管OpenAI最大限度地减少训练数据中包含的暴力和性内容，但仍存在有害文本。为此，OpenAI正在花更大的力气过滤有害的训练数据。

ChatGPT还可以在极短的时间内根据要求写作几乎任何一个学术领域的论文，并且可以根据要求为文章增加更多的内容和细节。考虑到ChatGPT在教育学术领域可能引发的问题，近期越来越多的学校和组织发出声明，禁止或严格限制学生使用ChatGPT进行论文写作。对此，克里斯·斯托克尔·沃克在《自然》杂志上指出，教师应该关注学生使用ChatGPT将写作外包的问题，注重批判性思维或推理能力的培养。

ChatGPT真正危险的应用场景在网络安全领域，研究者已经证实ChatGPT可以用于编写恶意软件，或者从事其他网络犯罪活动，如网络钓鱼。网络安全公司Check Point的报告指出一些几乎没有编程经验的人员也能够利用ChatGPT编写可用于间谍、勒索软件、恶意垃圾邮件和其他不法活动的软件和电子邮件。

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ChatGPT引发硅谷投资热

ChatGPT的成功使得ChatGPT的发布者OpenAI公司处于一场新的“淘金热”之中，也让生成式人工智能的投资狂潮席卷了硅谷。

OpenAI的估值约为290亿美元，是2021年估值的两倍多。OpenAI正在谈判一项交易：将以要约收购方式出售现有公司股票，总额可能达到3亿美元，具体取决于有多少员工同意出售他们的股票。此外，OpenAI公司还在与微软商讨追加投资资金事宜，微软在2019年向其投资了10亿美元，而这次，微软的计划投资是100亿美元。

围绕OpenAI的投资活动表明，即使在近年来最糟糕的科技低迷时期，硅谷的交易仍在运转。尽管经历了加密货币崩溃、股票低迷、大规模裁员，科技投资者这个乐观、有冒险精神的群体还是迫不及待地想要加入这个热门投资领域。生成式人工智能公司的交易过于激烈，以致一些人担心关于生成式人工智能的炒作已经超越了现实。也有人认为，谷歌等大型科技公司将很快击败年轻的新贵，这些新公司几乎没有竞争优势。但这些担忧并没有减缓人们的投资热情。

2022年，投资者通过78笔交易向生成式人工智能公司注入了至少13.7亿美元，几乎相当于他们在过去五年的投资总和。Jasper公司成立于2021年，是一家富有创造力的AI初创公司，2022年10月份筹集了1.25亿美元，其估值为15亿美元。2020年成立的人工智能图像生成公司Stability AI同样在2022年10月份筹集了1.01亿美元，其估值为10亿美元。规模较小的人工智能公司如Character.AI、Replika和You.com公司，也受到投资者的追捧。聊天机器人初创公司Replika的创始人兼首席执行官尤金妮娅·库达在一次采访中表示，“硅谷的每一家风险投资公司”都与她联系过。

Radical Ventures是一家位于多伦多的风险投资公司，它致力于人工智能领域的投资，是全球性的人工智能投资研究中心之一。Radical Ventures最近成立了一个5.5亿美元的新基金，用于人工智能产业投资，其中一半以上的投资都是在人工智能公司。“四年半以来，人们都认为我们是疯子，”Radical的合伙人乔丹·雅各布斯说，“但在过去的六个月里，他们一直认为我们是天才。”

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中国的生成式人工智能被卡脖子

从2016年开始，人工智能技术全面爆发。传统的分析型人工智能开始大规模应用，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等。全球人工智能市场规模从2016年的约600亿美元发展到2021年的近3000亿美元。未来，生成式人工智能将在很多领域代替人类的基础工作。生成式人工智能可以处理的领域包括了知识工作和创造性工作，而这些工作原本是由数亿人工劳动力来完成的。生成式人工智能可以使人工效率和创造力大幅提高，让创造更快、更高效。因此，生成式人工智能有潜力产生数万亿美元的经济价值。

中国在传统的分析型人工智能方面并不落后，甚至领先世界。但在生成式人工智能方面，与美国还有一定差距。国内人工智能行业的从业人员普遍认为，面对ChatGPT的惊艳表现，中国企业从模型的规模到效果，与美国的差距至少在两年以上。对中国的生成式人工智能企业而言，先不谈弯道超车，趁早追赶才是更重要的。严峻的是，由于美国政府对华在GPU芯片等问题上的技术封锁，中国国内的算力面临严重的卡脖子问题，即使是国内的头部公司，在算力上与谷歌等美国公司也有明显差距。

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