ChatGPT，如何重新定义深度学习
3月15日凌晨，经过数年的研发和调试，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4（全球首个高体验、强大的先进人工智能系统）。这是一个大型多模式模型，它接受图像和文本输入并输出正确的文本响应。实验表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准测试中的表现与人类相当。OpenAI表示，研究团队一直在对GPT-4 进行迭代，以使其从训练开始就更加安全和一致。
距离GPT-4发布仅37个小时后，3月16日下午，百度正式发布了知识增强大语言模型“文心一言”， 百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏说道：“文心一言当然是要对标ChatGPT，甚至GPT-4。”
ChatGPT的出现，也是深度学习领域演进、发展和突破的结果，也为我们展现了生成式AI给深度学习带来的无限可能性。
自从2012年深度学习“革命”以来，距今正好过去了十年的时间。深度学习革命带给我们的不仅仅是一种力量，更多的是人类行为与智能科技在无限空间领域及场景中的融合，从而引领人类行为的未来进程和发展机遇。
截止到2022年，以深度学习技术为代表的人工智能取得了令人瞩目的进展。无论是风头正盛的ChatGPT，还是全民参与的AI绘画，又或者是业内认可的图像处理模型DALL-E，都展示了人工智能强大的能力。
01
技术爆炸——OpenAI的“燃点”
ChatGPT是OpenAI（2015年在美国成立的人工智能研究公司/实验室）开发的一种AI（人工智能）语言模型，当然也可以理解为一种聊天机器人模式。
ChatGPT旨在能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，回答问题，并协助人类或使用者获取信息完成一系列任务的一个人工智能程序，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。
ChatGPT是一种机器学习模型，不仅是聊天机器人，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还可以真正像人类一样来聊天交流，只处理输入数据并根据从其训练数据中学习的模式生成输出，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
ChatGPT生成输出仅限于其接受过培训的信息，无论是实时信息还是创意写作，均是客观完成没有任何人为因素或渲染加工成分，并不反映任何形式的个人理解或观点。换句话说，ChatGPT不具备自我意识或主观体验。
ChatGPT没有任何人类的情感、欲望或身体能力，只能按照程序设定的指令发挥作用或能力。在 OpenAI 的创作者实施了严格的安全措施以确保ChatGPT不会造成伤害，并且接受了各种人类文本（使用、阅读、信息抓取等）的培训，以提供适用且准确的响应级操作。
02
应用价值
ChatGPT主要价值在于其引入了基于人类反馈的强化学习技术（RLHF，Reinforcement Learning with Human Feedback），进而让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的成果，促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。
ChatGPT的技术逻辑应用在客户服务、内容创建和语言翻译等各个行业都非常有用，能使组织自动执行某些任务并向用户提供快速准确的响应。
此外，ChatGPT或将彻底改变搜索引擎的论点是 基于一个逻辑，即对话界面和理解自然语言输入的能力，可以使信息搜索更加直观且对用户友好。ChatGPT可以用相关信息响应以自然语言提出的问题，这可能会简化用户搜索信息的过程。
与此同时，ChatGPT还可以用于人工智能领域的研究和开发，有助于推动技术迭代水平并引领该领域的进一步发展和提升。最重要的是，可以通过对话方式来不断完善其知识库，这是才ChatGPT最智能、最伟大的超前所在。
03
市场&投资
无论是国内还是国外，众多国家开始布局人工智能领域，在研发上都投入了大量的精力和人才。
在市场规模和投资方面，中国正在迅速追赶美国，有望在不久的将来成为全球最大的人工智能市场。两个国家在人工智能发展方面各有优势和劣势，两国在这一领域的竞争或将会影响全球人工智能的未来。
总之，人工智能对市场和投资的影响是一个复杂的问题，专家们对此进行了广泛争论。虽然人工智能确实有可能使某些任务自动化，但也有可能在人工智能开发和维护、数据分析和技术管理等领域创造新的新机遇和机会，所有各方应共同努力来确保其影响对各方面都是积极且正能量。
04
发展之路
ChatGPT是一个基于深度学习的人工智能系统，可以用于实时对话机器人的开发和部署。 ChatGPT的核心技术之一是深度学习，它可以帮助机器学习复杂的行为模式，并在实时环境中实现高效的对话。通过与人的互动中搜集、习得和萃取数据经验，并从大量的经验数据样本中进行自我学习、优化完善自己的智库。
研判
技术层面，ChatGPT的持续升温依托于大模型的技术红利，未来深度学习革命的ChatGPT应用或将带来弱人工智能向通用智能的阶跃。
商业层面，深度学习革命的ChatGPT应用落地仍在探索期，跨模态打开场景空间。文本到图片/视频的跨模态生成、垂直领域AI写作、智能笔记、AI语言学习平台或为潜在落地方向。
研究分析预判深度学习-ChatGPT应用可在以下几个方面发展或合作。
● 交互回传。ChatGPT通过深度学习技术，可以根据用户的语音和文本信息，自动生成相应的回复。
● 自动生成对话内容。ChatGPT通过深度学习技术，可以自动生成对话内容，从而提高对话的质量和可用性。
除此之外，ChatGPT的应用场景还包括：用来开发聊天机器人，编写和调试计算机程序，文学、媒体相关领域的创作，以及音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等创作。据专业人士研究总结，尤其在特别的测试情境下ChatGPT应用在教育、考试、测试问卷方面的表现甚至优于普通人类测试者。
融合
将深度学习革命应用到数字化培训行业是我们大胆的预测和设想。借助数字化学习平台的技术、运用和内容，并结合深度学习及ChatGPT的应用分析，我们认为可以在“智能+大数据”中植入ChatGPT应用，运用深度学习所构建的文本表示，通过ChatGPT生成文本和对话，并结合数字化场景，势必将助力培训行业与客户间更有效、更精准且更具黏合业务性的匹配。
● 理解用户诉求和个性需求
ChatGPT机器人根据用户的语音和文本进行相应的回应，从学习和内容上更加优化完善现有的知学云智库。
● 进行语义分析
ChatGPT使用深度学习更好地理解用户的意图，并且可以根据用户的意图进行相应的回应，从智能管理上解决个性与共性的需求问题，从而也杜绝了“千篇一律”“无针对性”的痛点问题。
● 进行情感分析
ChatGPT 使用深度学习可以帮助机器人更好地理解用户的情感，并且可以根据用户的情感进行相应的回应。
深度学习与ChatGPT应用的完美结合，不但可以帮助机器人更好地理解用户的语言和意图，还能分析用户的情感。这些能力都可以帮助机器人更好地与用户进行交流，从而提高用户的体验。
05
结语
面对未来，我们认为深度学习革命ChatGPT应用模式的背后是成本、算力、场景、数据等多维集合在大模型路线下的作用，未来的发展势必有不一般的潜质和潜能。
与此同时，我们同样预测行业格局或将趋向集中化、圈层化发展，随着深度学习革命与ChatGPT应用不断优化和升级，MaaS是深度学习革命和ChatGPT应用与商业模式融合演进的潜在发展方向。
参考文献：
1. 《数字化转型驱动客户成功》知学云，2022
2. 《ChatGPT幕后：深度学习崛起的这10年》中信出版集团，2023
3. 《从CHAT_GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力》中信建投，2023.1
4. 《新一代人工智能发展规划》国发〔2017〕35号，国务院，2017.7
5. 《人工智能伦理问题建议书》联合国教科文组织发布，2021.12
往 期 推 荐