吴军:ChatGPT不算新技术革命,带不来什么新机会

吴军:ChatGPT不算新技术革命,
带不来什么新机会
4月3日晚上,得到直播间邀请到了计算机科学家、自然语言模型专家吴军,就人工智能和ChatGPT等当下热议的话题作了一次直播分享。?
ChatGPT的出现,为什么会引起恐慌??
我知道,最近ChatGPT这事儿在中国很火,很多人在讨论,但很有意思的是,其实这件事在美国,已经没有太多人去谈论这个话题了。其实不光是ChatGPT,往前看十年,当时很多新技术出现的时候,我就发现在中国媒体上讨论的热度要远远高于美国。虽然那个技术其实主要出现在美国,但是中国人老百姓对此更关心。我认为这是一件好事,但也是一件坏事。?
这个“坏”在于,这些技术实际上是被过度的炒作了,在这个过程中,有很多浑水摸鱼的人从中赚钱。就比如说区块链,当时炒得那么热,但如今这个事已经很少有人讨论了,对吧?这是第一个。第二个就是元宇宙,目前美国只有Facebook一家还在坚持做。那到了中国,很多人就在讨论说,我们是不是将来会生活在一个完全虚拟的世界。最后,大概去年底到今年初,Facebook在这个领域几百亿美元投下去,一个响也没听着,最后开始了大规模的裁员。到了现在,被热炒的一个话题就是ChatGPT,有的人兴奋,有的人恐惧,还有我现在也看到在中国还有很多人在浑水摸鱼,试图再割大家一次韭菜。?
在讲ChatGPT是什么以前,我先给大家讲一个历史故事,这历史故事你听起来你就会发笑,但是你回头看,今天很多人的表现也是如此。?
1503年,哥伦布的儿子记下来的这么一件事儿,哥伦布往西航行,去往新大陆,结果航行到中途,到了牙买加这个地方,船上就没吃的了。于是,哥伦布和船员只能寄希望于当地人来提供饮食。但是,提供了几天以后,船员就跟当地人发生了矛盾——有些船员偷了当地人的东西,所以当地人就断了饮食的供应。?
为了摆脱这个困境,哥伦布想到了一个妙招。哥伦布当时随身带着一本万年历,在日历上标着说某年月日会出现日食、月食等等所有这些信息。哥伦布当时就把当地的部落首领找来,说你们不给我提供食物,已经得罪了上帝,上帝会发怒,月亮就会变红,然后上帝就会把月亮收走。?
当然,我们现在基本上都知道,在月全食发生的时候,也就是地球还没有完全挡住月亮的时候,月亮确实是红的,就是我们所谓的“血月”。但是,当时的牙买加人并不知道。结果,到了晚上,牙买加人就发现,月亮果然变红了,然后慢慢地就一点点消失了。当地人就陷入了恐慌,大家纷纷说,上帝要惩罚他们了。?
这个部落首领慌忙去求哥伦布,承诺答应哥伦布的所有条件。哥伦布就说,好,我去帐篷里向上帝祷告,让他不惩罚你们,但是我需要一点时间,然后哥伦布就走进了帐篷。其实,进了帐篷之后,哥伦布就是拿着一个沙漏,在看那个计时。??
今天咱们有天文学知识,肯定知道月全食的时间,也就会维持大概48分钟,到时候月亮就会重新出现。但是,这些牙买加人不知道。他们看到的就是,哥伦布从帐篷里出来,月亮也就出来了。然后哥伦布说,这是上帝已经听了我的劝解,答应宽恕你们,但是你们必须要给我们好好地提供食物。所以,当地人千恩万谢,给他们不断提供食物。?
这个故事说明什么呢?月全食这件事,它的发生背后自有其原因,但是在人们不知道这个原因的时候,往往只能把这个自然现象归结为一个神的作用。而这个神,本身又是人创造出来的。也就是说,人自己创造一个神以后,然后趴在神的脚下,成为了他的奴仆。?
这就是我为什么要给大家开《世界文明史》的课程。?
其实这个文明的发展过程,就是人类不断认识自然规律的过程。我们一点点的进步,为的就是让现在的我们不再像当地的土著人那样,盲目地相信一个人向上帝祷告真的可以阻止月亮消失。我们现在知道,在日食月食的背后,实际上是开普勒行星的三定律在起作用,然后在开普勒行星三定律背后是牛顿的万有引力定律。人类搞清楚这个原因以后,对自然就不再仅仅是畏惧了,我们可以利用自然规律做很多很多事情。?
ChatGPT的技术基础是什么??
从历史回到现在,其实ChatGPT的情况也差不多,背后是一个叫做语言模型的一个数学模型在发挥作用。换句话说,ChatGPT的背后是一个数学模型。在今天,这项技术显得很强大的原因主要是三个:?
第一,它用到的计算量很大;?
第二,它的数据量很大;?
第三,今天训练语言模型的方法比以前要好很多。?
那么,语言模型是什么呢?或者说它是一个什么时代的产物??
它是1972年,由我的导师贾里尼克(FredJelinek)带领团队研发的一项技术。具体地讲,是他当时在IBM带着人来完成的一项技术,是用来衡量一句话或者一个语言现象有多么的可能产生。那它有什么用?它最初的用处是做的语音识别,后来是做机器翻译,再后来是做计算机问答,也就是我们今天熟悉的回答问题。?
当时它就可以做摘要,比如举一个例子,有一篇一万字的文章,那么你怎么摘要出十句话能概括这一篇文章的内容,这对于做这个自然语言处理的人来讲,就是一个数学问题。也就是说,你的条件是什么?条件是这一万个字,然后你想得到的结果是什么?结果可能就是十句话,一百个字。然后这里头有很多种组合,你可以随便挑几个句子,也可以把有的句子拆成两段,把后面那些不太重要的修饰或者形容的部分去掉。然后,你也可以把两个句子合成一个句子,那么你在合成一段文本的时候,这个计算机就会计算一个概率,哪些句子合成在一起的概率比较大,它会按照概率帮你合成。?
而我们今天看到的ChatGPT,就是这个大的语言模型,它就是会挑一个概率最大的、最有可能发生的这样一个文本来给你看。所以总体来讲,ChatGPT生成结果的过程,是一个用大量的计算资源来计算的过程。它需要非常庞大的数据量来支撑,有很多很多的GPU(电脑处理器)。没有这些东西的话,ChatGPT是做不起来的。?
而且今天这个ChatGPT,其实不光是技术,还有很多人工在背后。他们还雇了一家公司,专门负责审核ChatGPT产生的结果。比如说,ChatGPT产生了一百篇摘要,都挺好,我已经分辨不出来了,那么这些人就负责帮我分辨一下,到底哪一篇更像是准确的摘要。?
那实际上,你可以看到,ChatGPT背后就是一个语言模型,而这一语言模型的技术是1972年就已经有了的。到现在,经过了五十年,现在行业内其实大家并不觉得它是一个什么了不得的东西。在此以前,这个语言模型其实已经做了很多的事情。?
提到“语言模型”(languagemodel)这个词,最初是由我的导师贾里尼克提出来的。他大概在1993年的时候到了约翰霍普金斯大学,我是1996年到这个大学,然后成为他学生。那么这个词的中文,也就是你看到的“语言模型”这四个字,则是我在20世纪90年代的时候发表论文时候创造出来的。那时,只有我们这些圈内的人知道它能做很多事,但是你不会想到说,哎,这个事后来会被热炒。?
你可以这样理解,“语言模型”之于ChatGPT,就相当于开普勒的这个行星三定律之于月食。?
“语言模型”诞生之初是什么情况??
那么在发明的当时,语言模型是一个什么情况??
其实,在20世纪90年代的时候,用简单统计方法得到的模型很不准确。这就相当于,我打个比方,你观察行星,但用的是托勒密的地心说来预测,是很不准确的。所以,那时候我们开始引入了语法、主题、语义的很多信息。然后,这个语言模型就变得很复杂了。复杂之后就又带来了一个很大的问题。?
什么问题??
比如,我当时做过一个很复杂的语言模型,这个语言模型当时有多少参数?600万个参数,就是说,这个语言模型大小基本上按这个参数来定。我那时候做的已经是那个时代能做的最大、最复杂的语言模型了。我当时用的还不是PC机,而是20台超级服务器,然后大概算了三个月才训练出这样一个语言模型。所以你看,它的计算量是非常大的。那么,第一版ChatGPT,它用的语言模型参数是多少呢?大概是2000亿个参数,大家可以看到这些年的变化。?
所以,今天很多人问,ChatGPT在美国出现了,中国研究机构什么时候能做ChatGPT?其实,中国的大部分研究机构是做不了的,不是说研究水平的问题,而是因为ChatGPT太耗资源。今天的ChatGPT,可能光硬件的成本就要差不多10亿美元,这还没算电钱,所以成本和耗资是非常巨大的。所以,如果开完玩笑,问ChatGPT的最大贡献是什么,我倒觉得它对全球变暖是有很大贡献的。?
所以,我想说的是,ChatGPT这件事,它的原理很简单,但是在工程上要想做到,其实是蛮困难的一件事。?
计算机擅长回答什么问题??
到了大概2010年前后,也就是13年前,语言模型能做到什么程度?我给大家看两个例子。这两个例子都是我在2014年离开Google以前做的。当时我负责的是Google的自动问答系统,就是让计算机回答问题。不过因为这个产品是英文的,所以在中文世界基本上没有太露脸。?
我给你看一下谷歌回答的一个问题——为什么天是蓝色的,why is the sky blue??
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它的回答是这样的:太阳光透过大气层到达地球时会发生折射,空气中的气体会让不同颜色的光散射到各个地方

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