目錄

1 人工智能的發(fā)展

1.1人工智能發(fā)展歷程

1.1.1 人工智能的起源

1.1.2?人工智能發(fā)展的起起伏伏

1.1.3 人工智能多元化?

2 什么是ChatGPT

2.1 ChatGPT的主要功能

2.2ChatGPT對企業(yè)的多種優(yōu)勢

2.3 不必擔(dān)心ChatGPT帶來的焦慮

3 人工智能對行業(yè)未來的影響

3.1 人工智能的現(xiàn)狀?

3.2 人工智能的未來發(fā)展趨勢?

3.3?全球市場對ChatGPT 的客觀評價

開放注冊兩個月用戶數(shù)破億，ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和數(shù)據(jù)的再一次融合升級?，F(xiàn)象級的ChatGPT帶動人工智能第三次浪潮的再次飛躍和各國、各企業(yè)的AI競賽。在人工智能領(lǐng)域，全球目前尚未形成絕對主導(dǎo)的技術(shù)依賴和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，我國的新型舉國體制如能發(fā)揮更大的作用，將給AI的發(fā)展提供極為有力的支持。而ChatGPT的用途已經(jīng)深入到我們的日常生活之中，在我們工作或者學(xué)習(xí)時，都可以或多或少的使用到ChatGPT，其好評率讓眾多用戶不計成本的去想辦法注冊。雖然現(xiàn)在的ChatGPT沒有那么智能，甚至可能有一點呆，但誰能預(yù)測對得到未來五年或者十年ChatGPT對我們行業(yè)的改變嗎？

1 人工智能的發(fā)展

1.1人工智能發(fā)展歷程

?可能在ChatGPT爆火之前，我們在提起人工智能AI，我們往往想到的是科幻小說或電影中機器人的形象。

例如：大導(dǎo)演斯皮爾伯格的著名電影《人工智能》里面與人的外表、智慧幾乎相同的機器人，這個機器人本身甚至沒有意識到自己是機器人，反而以為自己是人類了。電影《終結(jié)者》系列中出現(xiàn)的具有機器骨骼、人類血肉的機器人，以及可以自我修復(fù)，并且肉體和智慧已經(jīng)超越普通人類的液體金屬機器人，這些對于人工智能的大膽想象，給我們留下了深刻的印象。

不過，近年來，人工智能在科技領(lǐng)域的發(fā)展也是有目共睹，從無人駕駛汽車發(fā)展而引起的爭論，到AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋頂級高手等等，都使得人工智能吸引了足夠多的眼球。這也就導(dǎo)致了，人工智能的分支機器學(xué)習(xí)廣受關(guān)注，機器學(xué)習(xí)的一支分支深度學(xué)習(xí)又成為近幾年研究的熱點。

人工智能是如何一步步發(fā)展起來的？下面就讓我們一起領(lǐng)略一下人工智能發(fā)展歷程。

1.1.1 人工智能的起源

1949年，赫布出版了《行為的組織》一書，書中描述了Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，提出權(quán)值的概念，這個理論為機器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是現(xiàn)在非常熱門的深度學(xué)習(xí)的前身。

1950年，被視為“計算機科學(xué)之父”的圖靈發(fā)表了一篇題為“機器能思考嗎？”的著名論文，在該論文中提出了機器思維的概念，并提出圖靈測試。由此，圖靈又被稱為“人工智能之父”。后來為了紀念圖靈的貢獻，美國計算機協(xié)會設(shè)立圖靈獎，以表彰在計算機科學(xué)中做出突出貢獻的人，圖靈獎被喻為“計算機界的諾貝爾獎”。

圖靈測試：

測試者與被測試者（一個人和一臺機器）喘開的情況下，遍過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。多次測試（一般為5min之內(nèi)），如果有超過30%的測試者不能確定被測試者是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。

1952年，阿瑟·薩繆爾開發(fā)了一個跳棋程序，具有自我學(xué)習(xí)的能力，甚至在訓(xùn)練的后可以戰(zhàn)勝人類專業(yè)跳棋選手。

薩繆爾提出了“機器學(xué)習(xí)”的概念，定義為“不顯式編程地給予計算機一定的功能”。

?1956年，在達特茅斯會議提出了“人工智能”的概念，因此1956年被稱為人工智能元年。

參加這次會議的專家眾多，其中約翰·麥卡錫是“人工智能”概念的提出者，香農(nóng)是信息論的創(chuàng)始人，赫伯特·西蒙獲得第十屆諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎，馬文·明斯基是第一位獲得圖靈獎（1969年）的人工智能學(xué)者并對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展有過重大的影響，艾倫·紐厄爾是1975年圖靈獎獲得者，阿瑟·薩繆爾由于提出“機器學(xué)習(xí)”的概念而被稱為機器學(xué)習(xí)之父。

1.1.2?人工智能發(fā)展的起起伏伏

人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以來60余年的發(fā)展歷程，那當(dāng)然是道阻且長了，在這里我們將其分為六個階段。

第一次繁榮期：1956年一1976年
達特茅斯會議后，確定了人工智能的概念以及發(fā)展目標。

第一次低谷期：1976年一1982年
人工智能發(fā)展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實際的研發(fā)目標。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標的落空（例如，無法用機器證明兩個連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入低谷。

第二次繁榮期：1982年一1987年。
20世紀70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識和經(jīng)驗解決特定領(lǐng)域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運用專門知識的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。

第二次低迷發(fā)展期：1987年一1997年
隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來。

復(fù)蘇期：1997年一2010年。
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進一步走向?qū)嵱没?997年國際商業(yè)機器公司（簡稱IBM）深藍超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時期的標志性事件。

蓬勃發(fā)展期：2011年至今。
隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。

1.1.3 人工智能多元化?

1982年，Hopfield提出一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來被稱為Hopfield網(wǎng)絡(luò)，使用一種全新的方式進行學(xué)習(xí)和處理信息。同時反向傳播算法，一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法被提出，這種算法也是深度學(xué)習(xí)理論的重要算法之一。沉寂多年的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向的研究重新獲得發(fā)展。

1986年，一種重要的算法有昆蘭提出，就是決策樹算法，又稱為ID3算法。相對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，決策樹ID3算法也被作為一個軟件，通過使用簡單的規(guī)則和清晰的參考可以找到更多的現(xiàn)實生活中的使用情況。數(shù)據(jù)挖掘中決策樹是一種經(jīng)常要用到的技術(shù)，可以用于分析數(shù)據(jù)，同樣也可以用來作預(yù)測。

1990年，Schapire最先構(gòu)造出一種多項式級的算法，就是最初的Boosting算法。一年后，F(xiàn)reund提出了一種效率更高的Boosting算法。

1995年，F(xiàn)reund和schapire改進了Boosting算法，提出了AdaBoost（Adaptive Boosting）算法，該算法效率和Freund于1991年提出的Boosting算法幾乎相同，但更容易應(yīng)用到實際問題當(dāng)中。

同年，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個最重要的突破，支持向量機（SVM），由瓦普尼克和科爾特斯在大量理論和實證的條件下提出。從此將機器學(xué)習(xí)研究分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向和支持向量機方向。

1997年，IBM的超級計算機深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，引起了世界的關(guān)注。?

2001年，布雷曼提出集成決策樹模型，它是由一個隨機子集的實例組成，并且每個節(jié)點都是從一系列隨機子集中選擇。由于它的這個性質(zhì)，被稱為隨機森林（RF），隨機森林也在理論和經(jīng)驗上證明了對機器學(xué)習(xí)中常常遇到的難題-過擬合的抵抗性。

2016年3月9日，Google（或者叫Alphabet）公司開發(fā)的具有“深度思維”的下圍棋機器人AlphaGo在同世界著名選手李世石的對局中，中盤獲勝，成為第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的機器人，這是繼1997年IBM深藍戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫后，人類在機器智能領(lǐng)域取得的又一個里程碑性質(zhì)的勝利。?

2 什么是ChatGPT

ChatGPT全稱為“Chat Generative Pre-trained Transformer”，Chat是聊天，GPT是“生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型”，可以翻譯為“聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器”或簡稱“優(yōu)化對話的語言模型”。是由美國人工智能公司OpenAI 開發(fā)的ChatGPT兩個月時間內(nèi)用戶已超1個億。

?作為一款建立在云計算、海量數(shù)據(jù)庫、人工智能算法架構(gòu)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上開發(fā)的聊天機器人程序，ChatGPT不像傳統(tǒng)的搜索引擎一樣復(fù)制、粘貼、拼湊網(wǎng)上已有的信息給你。它的回答是有邏輯的、生動的，有上下文關(guān)聯(lián)的。

ChatGPT聊天機器人目前支持幾乎世界上所有的語言輸入。有人說未來它會像《流浪地球》系列電影中的智能量子計算機MOSS，不僅擁有超強算力，還有自我意識、自我迭代、自我更新的特點，最終演化出有思維的人工智能。

2.1 ChatGPT的主要功能

OpenAI官網(wǎng)上說：我們已經(jīng)訓(xùn)練了一個名為ChatGPT的優(yōu)化對話的語言模型，它以對話方式進行交互。

對話形式使 ChatGPT 能夠回答后續(xù)問題、承認錯誤、挑戰(zhàn)不正確的前提并拒絕不適當(dāng)?shù)恼埱?。ChatGPT 經(jīng)過訓(xùn)練以遵循提示中的指令并提供詳細響應(yīng)。

和曾經(jīng)的人工智能是“讓計算機在固定場景下干固定的事”這個范疇不同，ChatGPT面對的是一個“open world”。全球目前上億用戶向它提問的問題是不可預(yù)知的。這恰恰是AI開發(fā)的難點。

ChatGPT目前系統(tǒng)功能主要是文本生成、聊天機器人、語言問答、語言翻譯、自動文摘、繪畫功能、編程功能、視頻生成等八大功能模塊所組成。

?2.2 ChatGPT對企業(yè)的多種優(yōu)勢

ChatGPT對企業(yè)有多種優(yōu)勢，其中就包括：

改善客戶體驗：它為客戶查詢提供個性化和類似人的響應(yīng)，這可以改善他們對品牌的整體體驗。 這可以幫助企業(yè)留住并吸引更多客戶，從而增加收入。

提高效率：它可以同時處理多個客戶查詢，從而可以節(jié)省企業(yè)的時間和資源。 這可以讓企業(yè)專注于更重要的任務(wù)并提高整體效率。

可用性：它可以全天候運行，在一天中的任何時間提供對客戶查詢的即時答復(fù)。 這可以提高客戶滿意度并幫助企業(yè)吸引更多客戶。

具有成本效益：對于企業(yè)來說，這是一種具有成本效益的解決方案，因為它可以處理客戶查詢而無需額外的員工或資源。 這可以為企業(yè)節(jié)省資金并提高他們的底線。

提高客戶洞察力：它可以為企業(yè)提供有關(guān)客戶行為和偏好的寶貴見解。 這可以幫助企業(yè)改進他們的產(chǎn)品和服務(wù)，并更好地定位他們的營銷工作。

2.3 不必擔(dān)心ChatGPT帶來的焦慮

ChatGPT 本身并不是一場革命。 這是 OpenAI 對 GPT-3 系列的又一次增量改進。ChatGPT 基本上是 InstructGPT 的微調(diào)版本，它是迄今為止 GPT-3 的最佳版本。 事實上，名為 davinci-003 的 InstructGPT 最新版本也在上周公布。 該模型與 ChatGPT 一樣好，但它已經(jīng)過微調(diào)以接受指令，而 ChatGPT 已經(jīng)過微調(diào)以進行對話。然而，沒有人在談?wù)撃莻€模型（好吧，除了我沒有人），因為它不是免費提供的，也沒有簡單的聊天窗口界面。但是，盡管進行了漸進式改進，但這些最新模型（創(chuàng)造的 GPT3.5）顯然比我們一年前的模型要好得多。 如果你總結(jié) 2022 年發(fā)生的一切，尤其是生成語言和圖像模型，這可能是 AI 有史以來最具變革性的一年。

GPT3.5 / GPT 4.0 模型具有令人驚嘆的功能，尤其是在生成代碼方面。 他們幾乎可以用任何編程語言開發(fā)工作程序?？纯催@篇博文中的例子，有人讓ChatGPT充當(dāng)虛擬機的終端，讓它調(diào)用ChatGPT，并指示它在虛擬機內(nèi)部制作一個虛擬機。 真的是一篇博文的腦洞大開和模型的絕妙利用。在 ChatGPT 中構(gòu)建虛擬機，除非你一直生活在巖石下，否則你聽說過 OpenAI 制作的這個新的 ChatGPT 助手。那么我們應(yīng)該害怕嗎？我認為現(xiàn)在還為時過早。我們?nèi)匀惶幱诳刂浦?，并希望繼續(xù)如此。然而，我們也應(yīng)該認識到，像這樣的人工智能模型將以我們可能甚至無法想象的方式改變我們的社會。我們幾乎沒有觸及表面。在接下來的幾年里，我們將看到在這些模型之上構(gòu)建工具的瘋狂熱潮，這些工具將改變我們所知的社會。將有一些工具可以完成您的作業(yè)。在所有科目中。將有無代碼工具可以只用人類語言指令創(chuàng)建整個網(wǎng)站。再過 10 年，如果你不使用人工智能，你可能無法成為一名程序員。這就是一件大事。

人工智能的未來既令人興奮又令人恐懼。但我最樂觀的是，我們將永遠利用這種新力量。

3 人工智能對行業(yè)未來的影響

3.1 人工智能的現(xiàn)狀?

對于人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，現(xiàn)在社會上存在一些“炒作”。比如說，認為人工智能系統(tǒng)的智能水平即將全面超越人類水平、30年內(nèi)機器人將統(tǒng)治世界、人類將成為人工智能的奴隸，等等。這些有意無意的“炒作”和錯誤認識會給人工智能的發(fā)展帶來不利影響。因此，制定人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略、方針和政策，首先要準確把握人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀。通過專用人工智能取得重要突破。從可應(yīng)用性看，人工智能大體可分為專用人工智能和通用人工智能。面向特定任務(wù)（比如下圍棋）的專用人工智能系統(tǒng)由于任務(wù)單一、需求明確、應(yīng)用邊界清晰、領(lǐng)域知識豐富、建模相對簡單，形成了人工智能領(lǐng)域的單點突破，在局部智能水平的單項測試中可以超越人類智能。人工智能的近期進展主要集中在專用智能領(lǐng)域。

? ? ? ? 不過通用人工智能尚處于起步階段。人的大腦是一個通用的智能系統(tǒng)，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃、設(shè)計等各類問題，可謂“一腦萬用”。真正意義上完備的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該是一個通用的智能系統(tǒng)。目前，雖然專用人工智能領(lǐng)域已取得突破性進展，但是通用人工智能領(lǐng)域的研究與應(yīng)用仍然任重而道遠，人工智能總體發(fā)展水平仍處于起步階段。當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)在信息感知、機器學(xué)習(xí)等“淺層智能”方面進步顯著，但是在概念抽象和推理決策等“深層智能”方面的能力還很薄弱?？傮w上看，目前的人工智能系統(tǒng)可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才而無通才。因此，人工智能依舊存在明顯的局限性，依然還有很多“不能”，與人類智慧還相差甚遠。

　　現(xiàn)今人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)如火如荼。全球產(chǎn)業(yè)界充分認識到人工智能技術(shù)引領(lǐng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的重大意義，紛紛調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略。比如，谷歌在其2017年年度開發(fā)者大會上明確提出發(fā)展戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉(zhuǎn)向“人工智能優(yōu)先”，微軟2017財年年報首次將人工智能作為公司發(fā)展愿景。人工智能領(lǐng)域處于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的前沿。麥肯錫公司報告指出，2016年全球人工智能研發(fā)投入超300億美元并處于高速增長階段；全球知名風(fēng)投調(diào)研機構(gòu)CB Insights報告顯示，2017年全球新成立人工智能創(chuàng)業(yè)公司1100家，人工智能領(lǐng)域共獲得投資152億美元，同比增長141%。

　　創(chuàng)新生態(tài)布局成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略高地。信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史，就是新老信息產(chǎn)業(yè)巨頭搶灘布局信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)的更替史。例如，傳統(tǒng)信息產(chǎn)業(yè)代表企業(yè)有微軟、英特爾、IBM、甲骨文等，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代信息產(chǎn)業(yè)代表企業(yè)有谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊、百度等。人工智能創(chuàng)新生態(tài)包括縱向的數(shù)據(jù)平臺、開源算法、計算芯片、基礎(chǔ)軟件、圖形處理器等技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)和橫向的智能制造、智能醫(yī)療、智能安防、智能零售、智能家居等商業(yè)和應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)。目前智能科技時代的信息產(chǎn)業(yè)格局還沒有形成壟斷，因此全球科技產(chǎn)業(yè)巨頭都在積極推動人工智能技術(shù)生態(tài)的研發(fā)布局，全力搶占人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的制高點。

　　人工智能的社會影響日益凸顯。一方面，人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，正在推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級換代，驅(qū)動“無人經(jīng)濟”快速發(fā)展，在智能交通、智能家居、智能醫(yī)療等民生領(lǐng)域產(chǎn)生積極正面影響。另一方面，個人信息和隱私保護、人工智能創(chuàng)作內(nèi)容的知識產(chǎn)權(quán)、人工智能系統(tǒng)可能存在的歧視和偏見、無人駕駛系統(tǒng)的交通法規(guī)、腦機接口和人機共生的科技倫理等問題已經(jīng)顯現(xiàn)出來，需要抓緊提供解決方案。

3.2 人工智能的未來發(fā)展趨勢?

????????人工智能向人機混合智能發(fā)展。借鑒腦科學(xué)和認知科學(xué)的研究成果是人工智能的一個重要研究方向。人機混合智能旨在將人的作用或認知模型引入到人工智能系統(tǒng)中，提升人工智能系統(tǒng)的性能，使人工智能成為人類智能的自然延伸和拓展，通過人機協(xié)同更加高效地解決復(fù)雜問題。在我國新一代人工智能規(guī)劃和美國腦計劃中，人機混合智能都是重要的研發(fā)方向?！叭斯?智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的大量研究集中在深度學(xué)習(xí)，但是深度學(xué)習(xí)的局限是需要大量人工干預(yù)，比如人工設(shè)計深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工設(shè)定應(yīng)用場景、人工采集和標注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等，非常費時費力。因此，科研人員開始關(guān)注減少人工干預(yù)的自主智能方法，提高機器智能對環(huán)境的自主學(xué)習(xí)能力。例如阿爾法狗系統(tǒng)的后續(xù)版本阿爾法元從零開始，通過自我對弈強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)圍棋、國際象棋、日本將棋的“通用棋類人工智能”。在人工智能系統(tǒng)的自動化設(shè)計方面，2017年谷歌提出的自動化學(xué)習(xí)系統(tǒng)（AutoML）試圖通過自動創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)降低人員成本。

????????人工智能將加速與其他學(xué)科領(lǐng)域交叉滲透。人工智能本身是一門綜合性的前沿學(xué)科和高度交叉的復(fù)合型學(xué)科，研究范疇廣泛而又異常復(fù)雜，其發(fā)展需要與計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、認知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和社會科學(xué)等學(xué)科深度融合。隨著超分辨率光學(xué)成像、光遺傳學(xué)調(diào)控、透明腦、體細胞克隆等技術(shù)的突破，腦與認知科學(xué)的發(fā)展開啟了新時代，能夠大規(guī)模、更精細解析智力的神經(jīng)環(huán)路基礎(chǔ)和機制，人工智能將進入生物啟發(fā)的智能階段，依賴于生物學(xué)、腦科學(xué)、生命科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科的發(fā)現(xiàn)，將機理變?yōu)榭捎嬎愕哪Ｐ?，同時人工智能也會促進腦科學(xué)、認知科學(xué)、生命科學(xué)甚至化學(xué)、物理、天文學(xué)等傳統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展。

　　人工智能將推動人類進入普惠型智能社會?！叭斯ぶ悄?X”的創(chuàng)新模式將隨著技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，對生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生革命性影響，并推動人類進入普惠型智能社會。2017年國際數(shù)據(jù)公司IDC在《信息流引領(lǐng)人工智能新時代》白皮書中指出，未來5年人工智能將提升各行業(yè)運轉(zhuǎn)效率。我國經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級對人工智能有重大需求，在消費場景和行業(yè)應(yīng)用的需求牽引下，需要打破人工智能的感知瓶頸、交互瓶頸和決策瓶頸，促進人工智能技術(shù)與社會各行各業(yè)的融合提升，建設(shè)若干標桿性的應(yīng)用場景創(chuàng)新，實現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。

　　人工智能的社會學(xué)將提上議程。為了確保人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展，使其發(fā)展成果造福于民，需要從社會學(xué)的角度系統(tǒng)全面地研究人工智能對人類社會的影響，制定完善人工智能法律法規(guī)，規(guī)避可能的風(fēng)險。2017年9月，聯(lián)合國犯罪和司法研究所（UNICRI）決定在海牙成立第一個聯(lián)合國人工智能和機器人中心，規(guī)范人工智能的發(fā)展。美國白宮多次組織人工智能領(lǐng)域法律法規(guī)問題的研討會、咨詢會。特斯拉等產(chǎn)業(yè)巨頭牽頭成立OpenAI等機構(gòu)，旨在“以有利于整個人類的方式促進和發(fā)展友好的人工智能”。

3.3?全球市場對ChatGPT 的客觀評價

傳播內(nèi)容認知全國重點實驗室首席科學(xué)家張勇東表示：“ChatGPT的出現(xiàn)，是人工智能技術(shù)發(fā)展的一次飛躍。其在交互和創(chuàng)作方面展現(xiàn)的出色能力，標志人工智能由決策式向生成式轉(zhuǎn)變”。

中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所科技部副主任石霖認為：“ChatGPT的技術(shù)基于OpenAI開發(fā)的GPT3.5系列模型，該模型參數(shù)規(guī)模據(jù)推測達十億級別，加之在訓(xùn)練過程中引入人類反饋機制技術(shù)，使得ChatGPT在回答準確率、道德表現(xiàn)上進一步得到提升”。

中國工程院院士鄔賀銓認為：“現(xiàn)在完全沒有必要為ChatGPT的出現(xiàn)而擔(dān)憂，它的出現(xiàn)是一種技術(shù)進步，ChatGPT可以幫助人類做一些資料整理等基礎(chǔ)工作，但是它不可能代替人類思考”。

華東師大傳播學(xué)院院長王峰認為：“ChatGPT帶來巨大機遇與挑戰(zhàn)，它可以和元宇宙建設(shè)結(jié)合起來，一旦ChatGPT這樣的人工智能應(yīng)用成熟，這標志著在人類語言反應(yīng)中，人工智能開始占據(jù)優(yōu)勢，會對人類生活造成更深刻的影響”。

世界首富比爾·蓋茨在接受專訪時表示；“ChatGPT以及AI領(lǐng)域的進展令人激動，AI將是2023年最熱門的話題。ChatGPT與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明一樣重要，堪稱劃時代應(yīng)用”。

馬斯克也是OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人之一，曾在推特上表示：“ChatGPT好得嚇人，我們離強大到危險的人工智能不遠了”。話語中既有贊許，又對人工智能發(fā)展沒有建立可靠的安全監(jiān)管機制，存有危機感。

微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）表示：“AI將從根本上改變所有軟件，并從搜索這個最大的類別開始。這是搜索的新一天，比賽從今天開始”。

OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼薩姆·奧爾特表示：“這絕對是一個激動人心的時刻，但我希望這只是剛剛開始。事實上，這將是一條技術(shù)發(fā)展及其對社會產(chǎn)生的積極影響，不斷呈幾何級數(shù)增長的道路”。

OpenAI首席技術(shù)官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）在接受《時代周刊》采訪時表示：“ChatGPT有可能真正徹底改變?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)方式，具有進行個性化教育的巨大潛力”。

歐盟委員會分管市場（工業(yè)）委員蒂埃里·布雷頓（Thierry Breton）日前表示：“歐盟委員會正在起草一項新的人工智能法規(guī)，新擬議的人工智能法規(guī)將圍繞ChatGPT聊天機器人和人工智能技術(shù)風(fēng)險，討論解決方案”。
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