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ChatGPT如何影响社会生产生活？

2023年03月06日 · 科技前沿 · 126人阅读

作者：周宏春(国务院发展研究中心研究员)

ChatGPT是什么?是一种基于数据训练的人工智能聊天机器人。从构词看，Chat是聊天，GPT是生成式预训练转换器(Generative Pre-trained Transformer)。ChatGPT训练所需的大量文本数据，主要来自书籍、文章、网站等广泛而多样的文本，含有不同的内容和写作风格;采用人类反馈强化学习的方式，如人提问机器回答、机器提问人回答，通过长时间的对话训练，不断迭代使模型逐渐产生对生成答案的评判能力，对各种输入问题瞬间生成类似“人”的回答，或写出人们想要的几乎任何书面材料，包括商业计划、广告活动、诗歌、笑话、计算机代码和电影剧本等。

ChatGPT的核心是生成式人工智能技术(AIGC)，对其研发已经历几十年的积累，现已进入爆发式发展阶段。1950年，英国计算机专家艾伦·图灵(Alan Turing)设计了一种被称之为模仿游戏的测试，用以判断计算机能不能像人一样进行“思考”，或让人们相信计算机总有一天会像人一样思考。20世纪50年代到90年代是AIGC的萌芽阶段，此后由实验室向实用阶段转变。经过20世纪90年代到21世纪前十年的发展，进入快速发展阶段，深度算法不断迭代，生成内容“百花齐放”。

作为全新的人工智能聊天机器人，ChatGPT被认为正在掀起新一轮“AI革命”。“秀才不出门，便知天下事”，它能根据读到(或学过)的知识和各种逻辑程序，对人提出的问题给出全新的表达，比大多数人甚至专家还“聪明”，学富五车、才高八斗、满腹经纶都不足以描述其“博学”。

ChatGPT虽然很先进，是“活字典”，是移动“大百科全书”，但尚未能完全替代人，仍有局限性：只能根据给定的训练数据信息，如某些单词或词组出现的概率生成文本，无法理解“字里行间”的含义或语境;只能提供受过训练的信息，无法回答训练数据之外的问题;还会生成包含冒犯性或不恰当语言的回答，以至于人工智能初创公司通用智能(General Intelligent)的首席技术官乔希·阿尔布雷希特(Josh Albrecht)说：“令人印象很深的地方在于，技术人员能在现有基础上添加相关操作，以防止其一直说冒犯性的话或瞎编东西。”

由此，ChatGPT不可避免地带来两个问题：一是科技伦理问题，二是收入分配不均问题。了解人工智能技术及其应用的最新进展，以利于理解人工智能的潜在益处和风险，努力确保它被公平公正使用，防止对社会产生潜在的负面影响等。《自然》杂志给出了进一步研究需要关注的五个问题：务必要对模型进行持续校对;制定问责制与规则;投资于真正开放的大语言模型;扩大辩论范围;拥抱人工智能的好处。ChatGPT会设置多层道德底线，兼顾科学和伦理，约束“经济人”行为，以保持“人尽其才、物尽其用”特性。

随着人工智能技术的进步，很多工作和行业将受到影响。ChatGPT在格式化、标准化、逻辑框架设计和非颠覆性事项上的价值毋庸置疑，将对具备相应功能施展的工作，如一些研究文章需要的文献综述、“应试教育”、“死记硬背”产生替代作用，进而会令很多八股写手、作业型导师和大纲式研究生导师、科层式管理人员、照本宣科人员的岗位安全感与岗位价值受到质疑。其革命性意义在于可以将教育推向更一般的“劳动者生产”范畴，劳动者泛化为“人机融合”，在未来一段时期内倒逼现有人才结构进行前瞻性调整。

创新技术只有用于经济社会活动和人们的日常生活，才能产生巨大的生产力。20世纪80年代科学家在展望21世纪时，提出将得到包括新能源、新材料、航空航天、环境保护、海洋等迅速发展的六大技术。当时科学家还“看不上眼”的互联网技术，如今却极大地改变了人们的社会生活和组织方式，并促进了工业互联网、物联网、车联网等产业发展;从游戏技术延伸的“虚拟”现实，也已广泛用于旅游、安防教育等领域;人工智能已成为未来科技的发展重点。

人工智能的影响会越来越大，市场潜力也随之扩大。ChatGPT涉及算力、算法、算策、链接等多项功能，是人类社会经过实业革命、金融业革命后进入信息产业革命阶段的产物;它从数据读取、机器学习、深度学习，到数字解决方案支持、成果呈现形成的系列算法模块集成，试图将人们对人工智能技术的关注从算力要素、算量要素吸引到算法要素上来。一旦与脑机接口等技术相融合，就会吸引越来越多的忠实用户，人工智能也将赢得全球的社会经济主动权。

当然，ChatGPT只是一种应用场景，在涉及信息安全时需分级管理。一旦出现模仿相关学科的先进知识或经验产生“集成创新”，对经济社会的影响更是巨大的。人工智能的技术突破，有望在真正意义上实现机器适应现实世界、解决复杂问题、与人类交流协作等目标。如果区块链、元宇宙等只是强调“去中心化”功能，应用场景将受到很大限制，理由也非常简单：谁都是“主人”怎么监管?因此，只有研究应用场景，才能形成相关的产业化应用。

展望未来，随着以物联网、大数据、人工智能、3D打印、区块链、生物技术等构建起来的数字经济的快速发展，大规模定制、动态供应链、智能生产和服务、精准推送等将成为现代产业的特点，并改变全球经济发展和大国竞争模式。

（来源：中国社会科学网-中国社会科学报）

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