I. Introducción
En 1950, el científico británico Turing predijo en un artículo que los humanos podrían crear máquinas con verdadera inteligencia.
Así nació el famoso "test de Turing": si una máquina puede conversar con humanos sin ser identificada como máquina, entonces se dice que la máquina es inteligente.
También fue a partir de esa época que el mundo humano comenzó a explorar la inteligencia artificial durante más de medio siglo, pero hubo más dificultades que sorpresas al menos antes del año 2000. La inteligencia artificial también experimentó dos inviernos de desarrollo:
Uno fue de 1974 a 1980, cuando estaba limitado por la potencia de cálculo de las calculadoras, la investigación en tecnología de inteligencia artificial languideció y la financiación de la investigación se redujo enormemente o incluso se canceló; el otro fue de 1987 a 1993, durante el cual el fracaso de la computadora de inteligencia artificial DARPA se derramó. agua en AI Un recipiente con agua fría.
El fracaso no es del todo malo. En el proceso de altibajos, el desarrollo de la IA entró en una nueva etapa después de 2006: desde el aprendizaje automático hasta la etapa de aprendizaje profundo, acercándose a la verdadera inteligencia artificial.
Desde entonces, la exploración de la IA por parte de la humanidad se ha acelerado significativamente y se han producido algunos hitos importantes, uno tras otro. Por ejemplo, en 2014 nació la primera computadora que pasó la prueba de Turing, lo que hizo creer a los humanos que se trataba de un niño de 13 años; por ejemplo, en 2016, AlphaGo derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol.
A finales de 2022, ChatGPT se hizo popular de la noche a la mañana.
Sin embargo, al observar el tortuoso proceso de la IA, existe un muro entre la tecnología y el éxito experimental, otro muro entre el éxito experimental y la aplicación a gran escala, y un muro entre la implementación de la aplicación y la comercialización final.
Como resultado, todavía no podemos tener grandes expectativas sobre el progreso de la IA, incluido el actualmente popular ChatGPT.
2. ¿Por qué ChatGPT es tan popular?
En la segunda mitad de 2022, el evento de más alto perfil en el mundo de la tecnología será el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, una empresa estadounidense de investigación de inteligencia artificial.
ChatGPT es un sistema de diálogo inteligente. Después de registrarse, los usuarios pueden hacer varias preguntas al sistema y el sistema genera respuestas automáticamente.
Al principio, nadie hubiera pensado que un sistema de este tipo, que sólo proporciona comunicación entre humanos y computadoras, se convertiría en el último producto de moda en el mundo en 2022.
OpenAI lo lanzó el 30 de noviembre y sólo una semana después, al menos 1 millón de personas en todo el mundo lo están utilizando.
La valoración de la empresa de OpenAI también ha aumentado. Según informes de los medios relevantes del 10 de enero, Microsoft planea invertir 10 mil millones de dólares (67,751 mil millones de yuanes) en OpenAI para adquirir el 49% de su capital. Las dos partes están negociando actualmente y se espera que la valoración posterior a la inversión de OpenAI alcance los 29 dólares. mil millones.
En la madrugada del 12 de enero, OpenAI declaró en plataformas sociales que estaba comenzando a considerar cobrar a ChatGPT para lograr la comercialización, que puede incluir ChatGPT Professional (versión profesional), pago de suscripción mensual, etc.
En solo medio mes, ChatGPT alcanzó cierto grado de escala, obtuvo una alta valoración y puso la comercialización en la agenda. Su tasa de crecimiento es asombrosa.
La razón por la que ChatGPT se hizo tan popular en poco tiempo es que la comunidad de inteligencia digital cree que hay dos puntos:
Primero, en la superficie, ChatGPT se comporta de manera más inteligente.
ChatGPT no sólo puede responder preguntas de conocimiento simples, sino también responder preguntas abiertas y realizar múltiples rondas de conversaciones con los usuarios. Por ejemplo, las preguntas previamente compartidas por los usuarios en las redes sociales incluyen pedirle a ChatGPT que escriba código, conversar con ChatGPT sobre filosofía de vida, pedirle a ChatGPT que escriba poesía, etc.
En muchos escenarios problemáticos, ChatGPT ha dado respuestas inesperadas. Por ejemplo, en el siguiente párrafo, ChatGPT utiliza el estilo de escritura de Lu Xun para describir el estado de ánimo de los internautas:
"A medida que se propagaba la epidemia, quedé atrapado en la puerta y atrapado en mi corazón. El exterior estaba desolado, y pensar en el olor de una olla caliente instantáneamente me hizo entrar en pánico. Sólo entonces me di cuenta de que cuando llega la epidemia, Hace que la vida sea aburrida y triste, y también nos permite ver nuestra propia impotencia y debilidad. Sin embargo, ¿cómo podemos renunciar a la búsqueda de la belleza, cómo podemos suprimir nuestros deseos hasta el punto de no querer comer estofado?
En segundo lugar, detrás de la popularidad de ChatGPT, los grandes modelos de IA se están convirtiendo en una tendencia de la industria.
En inteligencia artificial, la PNL (comprensión del lenguaje natural) es un concepto central y se la considera la joya de la corona de la inteligencia artificial.
En PNL, a menudo era necesario entrenar una única tarea pequeña. Por ejemplo, para que la IA domine la capacidad de diálogo, se necesita un modelo pequeño; para que la IA aprenda a colaborar, se necesita otro modelo pequeño; para permitir que la IA lea y comprenda, se necesita otro modelo pequeño.
Sin embargo, después de que la inteligencia artificial ha entrado en la etapa de aprendizaje profundo desde la etapa de aprendizaje automático, un único modelo grande ahora puede completar varios tipos de entrenamiento de tareas, es decir, entrenamiento previo en el mismo modelo para diferentes problemas.
Existe un fenómeno de doble descenso en el aprendizaje profundo: a medida que aumenta el número de parámetros del modelo, la tasa de error de prueba primero disminuirá, luego aumentará y luego disminuirá por segunda vez. En principio, si el coste es aceptable, cuanto mayor sea el modelo, mayor será la precisión.
Mirando específicamente el desarrollo de ChatGPT:
Cuando salió la primera generación de GPT en 2018, OpenAI solo lo usaba para tareas de comprensión del lenguaje;
En 2019, GPT-2, gracias a una mayor calidad de datos y una mayor escala de datos, las historias que genera son más completas en fluidez y lógica;
GPT-3 en 2020 se ha mejorado aún más hasta convertirse en un modelo de generación y predicción de lenguaje a gran escala que puede generar largas secuencias de texto original. El procesamiento del lenguaje es más potente y rápido, y ni siquiera requiere ningún ajuste especial;
El GPT-3.5 actual es un modelo multimodal grande que es más maduro y más preciso que la versión anterior.
¿Cuáles son las perspectivas de comercialización de 三ChatGPT?
En la actualidad, el rendimiento de ChatGPT ha traído sorpresas a la humanidad, pero hay que saber que todavía enfrenta algunas deficiencias.
Por ejemplo, al responder ciertas preguntas, puede dar respuestas que parecen razonables pero que en realidad son incorrectas o incluso absurdas; por ejemplo, si haces la misma pregunta repetidamente pero usas palabras diferentes, es probable que obtengas respuestas inconsistentes; por ejemplo, Muchas de sus respuestas son demasiado largas: por ejemplo, todavía no puede rechazar por completo algunas solicitudes irrazonables e inmorales;
Sin embargo, la existencia de estos problemas no bloqueará completamente el camino de comercialización de ChatGPT. OpenAI considera iniciar la comercialización a través de la versión profesional y el pago de una suscripción mensual, lo que ilustra este punto.
Guohai Securities señaló en un informe de investigación que con la optimización continua de ChatGPT, se espera que se utilice en muchos campos, como atención médica, robots de atención al cliente, humanos virtuales, traducción, marketing, juegos, redes sociales, educación y atención familiar. , etc., con potencial. Existen los siguientes modelos de negocio:
Servicios en la nube: los clientes utilizan los servicios en la nube de ChatGPT para respaldar sus aplicaciones de chatbot;
Marketing de contenidos: ChatGPT envía anuncios a los usuarios según sus intereses y preferencias;
Monetización de datos: la gran cantidad de datos generados por ChatGPT, incluidos los registros de sesiones y los comentarios de los clientes, se pueden monetizar vendiéndolos a terceros o utilizándose para mejorar la funcionalidad de ChatGPT;
Servicios de consultoría: ChatGPT puede analizar las conversaciones de los clientes y proporcionar información y recomendaciones para mejorar la experiencia del cliente;
Licencia de derechos de autor: se puede otorgar licencia de ChatGPT a los clientes que deseen utilizar su funcionalidad en sus propias aplicaciones de chatbot.
Por supuesto, los posibles modelos de negocio mencionados anteriormente son en realidad espacios enormes a los que se enfrenta toda la IA conversacional. ChatGPT es solo una de las herramientas de producción de contenido de texto de AIGC más representativas y sus ventajas son aún más obvias.
También hemos visto que, basándose en el potencial comercial de ChatGPT, muchos gigantes tecnológicos están acelerando su implementación. La respuesta más rápida e intensa fue la de Microsoft.
Ya en 2019, Microsoft invirtió mil millones de dólares en OpenAI. Después de que ChatGPT se hiciera popular hace algún tiempo, Microsoft informó que quería adquirir OpenAI por 10 mil millones de dólares. Si el acuerdo se completa, se convertirá en el mayor acuerdo de Microsoft hasta la fecha. .
La última noticia es que el director ejecutivo de Microsoft, Nadella, dijo que Microsoft planea integrar las herramientas de inteligencia artificial de OpenAI, como ChatGPT, en todos los productos de la empresa y utilizarlas como plataforma para que las utilicen otras empresas.
Un detalle interesante es que, aunque Microsoft ha invertido continuamente en OpenAI durante muchos años, a Bill Gates no le gustó esta inversión: se mostraba escéptico ante la tecnología OpenAI y creía que se centraba en parte en la capacidad de la computadora para captar el significado del lenguaje humano.
Pero cuando se le preguntó qué pensaba de ChatGPT en un evento el 12 de enero, dijo: "Me da una idea del futuro. Estoy impresionado por el enfoque y la velocidad de innovación de toda la plataforma". Las actitudes han cambiado.
¿ChatGPT reemplazará a los motores de búsqueda?
Después de que ChatGPT se hizo popular, sus sólidas capacidades en campos de PNL como la programación y la generación de texto han causado preocupación en algunas industrias.
Por ejemplo, debido a que ChatGPT tiene la capacidad de recibir comandos de entrada y generar resultados basados en el diálogo, tiene cierta superposición con las funciones de los motores de búsqueda tradicionales.
También hemos visto que el gigante de los motores de búsqueda Google ha estado haciendo movimientos frecuentes recientemente, y es obvio que está sintiendo la presión que ejerce ChatGPT.
Según informes de los medios, el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, participó en una serie de reuniones para discutir la estrategia de inteligencia artificial de Google. Al mismo tiempo, los departamentos y equipos de investigación, confianza y seguridad de la compañía se reorganizarán para ayudar a desarrollar y lanzar nuevos prototipos y productos de inteligencia artificial. .
Google también pidió a sus empleados que desarrollaran productos de inteligencia artificial que puedan crear obras de arte y otras imágenes. El punto de referencia es otro producto de OpenAI, DALL-E, un sistema de inteligencia artificial que puede generar imágenes basadas en texto escrito y que ha atraído a más de 3 millones de usuarios.
El informe también señala que la dirección de Google ha emitido una alerta de "código rojo". En Silicon Valley, eso significa hacer sonar la alarma de incendio.
Si bien Google adopta una postura defensiva activa, las discusiones sobre si ChatGPT reemplazará a los motores de búsqueda también se han acalorado repetidamente.
En diciembre del año pasado, Brian Nowak, analista jefe de Morgan Stanley Investment Bank, mencionó en un informe de investigación que los modelos lingüísticos pueden ocupar cuota de mercado y socavar la posición de Google como puerta de entrada para los usuarios de Internet.
El columnista Parmy Olson también escribió que en lugar de que la Búsqueda de Google rastree mil millones de páginas web para indexarlas y luego clasificarlas según las respuestas más relevantes, incluida una lista de enlaces en los que puede hacer clic, ChatGPT puede basarse directamente en su propia búsqueda y Una única respuesta con información completa facilita el proceso de respuesta.
Sin embargo, en esta etapa, todavía es demasiado pronto para decir que ChatGPT puede reemplazar directamente a los motores de búsqueda.
Refiriéndose a las opiniones de China Galaxy Securities, cree que hay dos razones que no pueden ignorarse:
En primer lugar, las funciones y ventajas de ChatGPT no son las mismas que las de los motores de búsqueda tradicionales.
Los motores de búsqueda ayudan a las personas a recuperar información. El comportamiento de recuperación de las personas arrojará múltiples resultados de consultas con alta precisión. Los motores de búsqueda no emitirán juicios sobre la información y presentarán completamente los resultados para que los usuarios los filtren más;
ChatGPT es un modelo de procesamiento de lenguaje natural. El usuario ingresa un único comando y solo puede obtener un resultado único para garantizar la fluidez de la conversación con el usuario.
En segundo lugar, los campos de aplicación de los dos son diferentes.
La base de datos de información del motor de búsqueda captura información rápidamente, actualiza la base de datos de información con frecuencia y tiene un gran inventario. Se utiliza principalmente para ayudar a los usuarios a encontrar rápidamente información coincidente y encontrar información de interés. Se intenta aplicar en la recuperación de literatura y la búsqueda en Internet. y otros campos;
El corpus de ChatGPT proviene de datos fuera de línea, y el texto de salida puede tener información falsa, y absorber nuevos conocimientos requiere volver a capacitar y ajustar el modelo, lo que conducirá a un aumento en los costos de capacitación y detección, por lo que se utiliza principalmente en diálogo persona-computadora, servicio al cliente inteligente, preguntas y respuestas inteligentes y otros campos de interacción del lenguaje natural con una fuerte lógica.
Además de estas dos razones, ChatGPT también enfrenta el problema de la información desactualizada. No captura información en tiempo real en la web y el conocimiento se limita a lo aprendido antes de 2021.
Teniendo en cuenta lo anterior, ChatGPT no puede sustituir a los motores de búsqueda a corto plazo, pero puede servir como complemento a los servicios actuales de los motores de búsqueda, tendrá un cierto impacto en las empresas de motores de búsqueda existentes y promoverá la competencia entre los gigantes.