近来，据美国硅谷的科技媒体报道，微软已经讨论在word、PowerPoint、Outlook和其他应用程序中加入ChatGPT 。1月17日举行的达沃斯世界经济论坛《华尔街日报》座谈会上，微软CEO萨提亚·纳德拉表示，微软将迅速采取行动，力争让OpenAI的工具快速商业化 。
人类世界有许多重复性的、程式化的语言文字工作，不需要复杂的逻辑思考或决策判断 。ChatGPT帮助人们更流畅、更快速地书写这些段落的潜力，可能会成为微软这些应用程序的“杀手锏” 。比如，在人们需要请假时，只要打出“写一封请病假的邮件”几个字，Outlook就能把措辞正式的请假申请写好 。
在“ChatGPT+”的世界，搜索引擎领域的变化，尤为引发关注 。目前的搜索引擎基于关键字响应，根据搜索结果进一步筛选信息然后整合 。一些人相信，基于对话的搜索，可能会彻底改造甚至取代当前的信息检索方式 。有美国科技媒体1月初的报道指出，微软正在考虑将ChatGPT整合到其搜索引擎“必应”当中 。
20多年来，谷歌搜索引擎一直是全球互联网的主要门户网站之一 。随着ChatGPT等产品的出现，《纽约时报》在2022年12月21日的文章中指出，谷歌的主要搜索业务可能首次面临严重威胁 。谷歌的管理层已发布表示情况紧急的“红色代码”，着手应对 。一些人担心，一场可能颠覆整个AI行业的巨大技术变革正在到来 。
谷歌率先提出关于深度学习模型最核心的算法，但是应用上却是OpenAI这样的机构推得更快 。对谷歌较为熟悉的王咏刚指出，一个很重要的原因是，像谷歌这样的大公司，作为互联网的信息提供商，其实对于新技术的商业化使用是很谨慎的 。比如，如果ChatGPT在知识性的回答上有95%的正确率，那5%的错误率能够接受吗？
在2021年5月的谷歌网络开发者年会上，谷歌就展示了其最新的人工智能系统LaMDA 。谷歌表示，LaMDA可以使回答更加“合情合理”，让对话更自然地进行，而且这些回复都不是预先设定的 。但目前，谷歌仍不愿向公众发布LaMDA 。谷歌表示，部分原因在于，LaMDA存在较高的误差，且容易对用户造成伤害 。
“现在还很难判断 。”在英伟达工作的王帅说，如果ChatGPT能够取代当前的搜索引擎，谷歌也不会坐以待毙，因为在大规模语言模型上，它与微软之间并不存在技术上有与没有的区别；其次，技术只是一方面的原因，这背后还有运营成本、效率、商业模式等方面的考虑 。
事实上，《纽约时报》也指出，谷歌可能不愿意部署这项新技术来替代在线搜索，因为它不适合投放数字广告——如果ChatGPT能够完美响应搜索，人们就没有动机点击额外的链接，而广告在2021年为谷歌挣了2080亿美元，占谷歌母公司Alphabet总收入的81% 。
更先进的GPT-4出来以后，可能会带来更为惊艳的成果 。几个月前，王咏刚与OpenAI的两位联合创始人见了个面，谈论了GPT-4的一些技术问题 。尽管尚没有准确的数据，但他分析说，GPT-3模型参数量级是1750亿规模的，而GPT-4的参数可能将比它高出几个量级 。他表示，那是令人叹为观止的训练量，“想象一下，如果说GPT-3相当于昆虫大小的脑容量，那么 GPT-4可能会达到哺乳动物的脑容量” 。
不过，ChatGPT还远不完美 。因为这类人工智能对话机器人(10.590, 0.58, 5.79%)是通过消化互联网上公开的大量数据来成长的，所以，它们的知识结构中同时有事实和虚构的部分，传递的信息可能也会存在偏见、甚至仇恨言论等 。前述生物学家表示，ChatGPT“不禁逗”，一些问题回答错误或者无法解答 。
《麻省理工科技评论》在去年11月末尖锐地指出，所有的大规模语言模型都在输出“nonsense（愚蠢的话）”，ChatGPT看起来解决了一些问题，但远不是一个彻底的终结 。OpenAI的科学家约翰·舒尔曼也承认，还有很多事情要做，“我们在这个问题上取得了一些进展，但还远未解决” 。
“从水下100米到马里亚纳海沟”
长期以来，在AI领域，存在着一场旷日持久的争论：基于深度学习和超强算力的大模型训练，是否是抵达通用人工智能的最终道路？在这方面，OpenAI无疑是一个坚定的押注者 。
2018年6月，OpenAI发表论文《通过生成式预训练加强语言理解》，首次介绍了自己的语言模型GPT-1 。它在深度学习模型Transformer架构上，使用了内含几十亿个文本文档的超大规模语言资料库进行训练，参数量为1.17亿 。2019年2月，升级版GPT-2发布，模型参数达到15亿，且训练模型的数据库也更大；2020年，规模大百倍的GPT-3诞生 。
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