ChatGPT的大后方

世無(wú)常貴

來(lái)自明智財(cái)富的雪球?qū)��?/a>

原創(chuàng) 上官蕓

西方教育體系擅長(zhǎng)從提出一個(gè)問(wèn)題出發(fā)，抽絲剝繭拆解出解決問(wèn)題的一系列具體步驟、知識(shí)和方法。我國(guó)教育體系則比較擅長(zhǎng)提出一個(gè)概念，再層層解析這個(gè)概念的內(nèi)涵和外延，繼而舉例說(shuō)明這個(gè)概念的應(yīng)用范疇，再通過(guò)練習(xí)強(qiáng)化。

大家可以看看馬斯克的邏輯結(jié)構(gòu)，他是如何介入火箭、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、電動(dòng)車(chē)、太陽(yáng)能等完全不同的領(lǐng)域的，以及多年前Google如何用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”調(diào)動(dòng)全球用戶(hù)幫他們做了哪些有趣的訓(xùn)練，稍微查一查資料就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的模式和方法都有跡可循。

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ChatGPT和第三代區(qū)塊鏈恰恰是這兩個(gè)維度的發(fā)展里程碑。可以說(shuō)，ChatGPT之于人工智能的意義，相當(dāng)于蒸汽機(jī)之于工業(yè)革命，而第三代區(qū)塊鏈之于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的意義，亦可同等比擬。

人類(lèi)一直在試圖用科技創(chuàng)新來(lái)對(duì)抗自身的三種有限性：

-身體能力的有限性

-生命時(shí)間的有限性

-認(rèn)知體驗(yàn)的有限性

奧林匹克競(jìng)賽是對(duì)人類(lèi)突破身體能力極限的追求的縮影，人類(lèi)還不斷通過(guò)生物技術(shù)、機(jī)械動(dòng)力技術(shù)、人工智能技術(shù)發(fā)展代替人類(lèi)，突破自身物理極限。

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人類(lèi)生命時(shí)間的有限性體現(xiàn)為兩個(gè)方面：

一是壽命的有限性，導(dǎo)致經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)不可能無(wú)損傳承，每一代人總要在自我論證中走進(jìn)歷史的峽谷；

二是生命的單維體驗(yàn)，人不能同時(shí)踏進(jìn)兩條河流，因此只能作出選擇，彼此合作。

人腦的短板在于存儲(chǔ)。人的認(rèn)知和體驗(yàn)的局限在于，人腦接收的信息源極其分散，而人腦的調(diào)度機(jī)制、反饋機(jī)制和獎(jiǎng)賞機(jī)制，僅能支撐人類(lèi)原始狀態(tài)下的生存和安全需要，對(duì)于近現(xiàn)代文明中涌現(xiàn)的新需求毫無(wú)天然優(yōu)勢(shì)。人類(lèi)有限的算力和存儲(chǔ)很難優(yōu)化配置。每個(gè)人都是他/她過(guò)往一切的綜合。但是，人類(lèi)的過(guò)往在基因中的顯現(xiàn)是大大滯后的。因此我們不斷通過(guò)“外腦”來(lái)輔助認(rèn)知，也就是近年來(lái)人們常說(shuō)的碳基生命和硅基生命的依存關(guān)系。

ChatGPT是在人們透支了對(duì)人工智能行業(yè)的想象力之后，出現(xiàn)的“新寵”，實(shí)際上是自然語(yǔ)言處理（NLP）能力和聯(lián)邦式大模型訓(xùn)練架構(gòu)的重新詮釋?zhuān)�其�?chuàng)新更多在于資源組織和產(chǎn)品表達(dá)方面，也可以說(shuō)是一種用終端用戶(hù)直接驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理進(jìn)化方式，是人工智能算法訓(xùn)練的一種新的解題思路。

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

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人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程進(jìn)行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

ChatGPT讓這種智能觸手可及，成為普通用戶(hù)可觸及、可感知、可應(yīng)用的能力，將會(huì)像5年前的圖像處理和視覺(jué)識(shí)別一樣逐漸成為成熟的可廣泛應(yīng)用的工具和組件，融入我們的各種生活場(chǎng)景，特別是在陪伴式對(duì)話和生成式創(chuàng)作領(lǐng)域。

人工智能繼續(xù)演進(jìn)所面臨的挑戰(zhàn)：

一是數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題；

二是數(shù)據(jù)共享的機(jī)制問(wèn)題；

三是算力等資源投入問(wèn)題。

在數(shù)據(jù)中心化的前提下，數(shù)據(jù)的使用方式也缺乏透明度，當(dāng)數(shù)據(jù)提供者無(wú)法對(duì)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理時(shí)，很多人都選擇不再進(jìn)行數(shù)據(jù)分享。而區(qū)塊鏈恰恰可以解決這一問(wèn)題。

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在鏈上，每一份數(shù)據(jù)的上傳者、使用流向和成果都有跡可查。用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)和自主使用權(quán)。數(shù)據(jù)上傳者還會(huì)收到使用方提供的局部令牌作為補(bǔ)償，當(dāng)用戶(hù)能夠?qū)⒆约寒a(chǎn)生的數(shù)據(jù)變現(xiàn)，并可控制數(shù)據(jù)流向，相信會(huì)有更多的人愿意提供相關(guān)數(shù)據(jù)。

對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，安全的數(shù)據(jù)共享意味著更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，然后就會(huì)有更好的模型，更廣泛的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新形態(tài)。甚至可以通過(guò)區(qū)塊鏈跟蹤多數(shù)據(jù)源質(zhì)量，從而給予高質(zhì)量數(shù)據(jù)源以激勵(lì)和自動(dòng)結(jié)算。

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