《财富》封面:全球爆红的ChatGPT是如何诞生的?( 二 )


《财富》封面:全球爆红的ChatGPT是如何诞生的?

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图片来源:IAN C. BATES—THE NEW YORK TIMES/REDUX“我认为最好的情况好到令人难以想象……好到谈论它的人会令人觉得这人是个疯子 。我认为最糟糕的情况是,我们所有人都死去 。”
——OpenAI联合创始人兼首席执行官山姆·阿尔特曼
OpenAI与微软(Microsoft)扩大合作的消息于近日公布,微软将向该公司投资高达100亿美元,作为回报,未来几年,该软件业巨头将获得OpenAI的大部分利润 。该笔交易可能会令外界更加确信,一份曾经理想主义的事业现在只关心谋利 。尽管如此,《财富》杂志掌握的文件揭示了尚未盈利的OpenAI目前的经营状况 。
37岁的联合创始人兼CEO阿尔特曼充分体现了OpenAI谜一样的特性 。作为一位资深科技(11.820, 0.20, 1.72%)创业者,阿尔特曼更为人们所熟知的是他出色的商业才能,而不是其工程技术成就 。他是OpenAI估值暴涨的推手,也是给该技术泼冷水的主力 。他曾公开表示ChatGPT距离真正可靠仍有很大差距 。与此同时,他认为该技术是实现公司使命的重要一步 。该公司有一个堂吉诃德式的使命,即开发一种计算机超级智能,又称通用人工智能(AGI) 。阿尔特曼在7月份表示:“通用人工智能是人类生存必不可少的 。我们面临的问题极其严峻,如果没有更好的工具将无法解决 。”
对于一家营利性的企业而言,这种指导理念不同寻常,尤其是有些计算机科学家认为阿尔特曼的执念纯属幻想 。加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)计算机科学家本·雷希特表示:“通用人工智能是一种愚蠢的设想 。在我看来,它是虚无缥缈的 。”
但通过发布ChatGPT,阿尔特曼却将OpenAI及其宏大的人工智能使命,变得令整个科技界为之着迷 。问题的关键在于,他与微软的合作能否解决ChatGPT的缺点,利用其先发优势改变整个科技行业 。谷歌和其他科技业巨头纷纷在加大力气开发各自的人工智能平台;未来,更完善的软件可能使ChatGPT看起来如同儿戏 。OpenAI总有一天可能会发现,虽然它的技术突破开启了未来的大门,但这个未来却与它无关,如同网景在浏览器领域昙花一现的统治地位一样 。
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1月中旬一个星期四的晚上,阿尔特曼在旧金山罕见地公开露面 。他上身穿灰色针织衫,下身穿蓝色牛仔裤,脚蹬一双时髦的亮色扎染运动鞋,走进一个挤满投资者、技术人员和采访人员的房间 。所有人都想收集与ChatGPT或近期融资有关的信息 。当StrictlyVC(一家专注于风险投资的媒体公司)的创始人康妮·洛伊佐斯询问他对于公司引起媒体轰动的看法时,阿尔特曼回答称:“我不看新闻,实际上我不太关注媒体的报道 。”
活动在赛富时大厦(Salesforce Tower)的46层召开,房间内座无虚席 。在采访开始前召开的金融科技专题讨论会上,一位发言嘉宾甚至对听众表示,她知道所有人“都在等待山姆·阿尔特曼” 。
然而,尽管引起了各界关注,还有有关微软投资的传闻在四处传播,但阿尔特曼却似乎有意在给这种热烈的氛围降温 。他表示:“这些技术有一点比较奇怪,那就是虽然它们的表现令人印象深刻,却并不可靠 。所以你在使用第一版演示版的时候,会产生一种非常深刻的反应:‘哇,真是不可思议,我已经迫不及待了’ 。但在用过一百次之后,你就会发现它的缺点 。”
这种谨慎似乎代表了OpenAI总部的官方态度 。该公司总部位于旧金山教会区的一家旧行李箱工厂 。事实上,如果说ChatGPT是人工智能领域的“网景导航者”时刻,它差点就要提前夭折,因为OpenAI在几个月前几乎要叫停该项目 。
ChatGPT的聊天界面支持用户以简单的英语(和其他多种语言)与人工智能对话,OpenAI最初的设想是将这个界面作为完善其“大语言模型”(LLM)的一种方式 。大多数生成式人工智能系统核心都有一个大语言模型 。大语言模型是将非常庞大的神经网络应用于大量人为创建文本所生成的 。神经网络是大致基于人脑内部神经连接的一种人工智能 。模型从这个数据库中学习一个复杂的统计学概率图,代表了任何一组单词在特定语境下相邻出现的统计学概率 。这样一来,大语言模型就可以执行大量自然语言处理任务,例如翻译、总结或写作等 。
OpenAI已经创建了全世界最强大的大语言模型之一 。该模型名为GPT-3,由1,750亿个统计性联系组成,在约三分之二互联网、整个维基百科和两个大型图书数据集中进行训练 。但OpenAI发现,GPT-3很难准确提供用户想要的结果 。一个团队提议使用“强化学习”系统完善该模型 。“强化学习”是从试错中学习以取得最大化回报的人工智能系统 。该团队认为,一款聊天机器人或许是不错的候选方法之一,因为以人类对话的形式持续提供反馈,使人工智能软件很容易知道其做得好的地方和需要改进的情况 。因此,2022年初,该团队开始开发这款聊天机器人,也就是后来的ChatGPT 。


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