ChatGPT的大后方

世無常貴

來自明智財富的雪球專欄
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原創 上官蕓

西方教育體系擅長從提出一個問題出發，抽絲剝繭拆解出解決問題的一系列具體步驟、知識和方法。我國教育體系則比較擅長提出一個概念，再層層解析這個概念的內涵和外延，繼而舉例說明這個概念的應用范疇，再通過練習強化。

大家可以看看馬斯克的邏輯結構，他是如何介入火箭、衛星網絡、電動車、太陽能等完全不同的領域的，以及多年前Google如何用“聯邦學習”調動全球用戶幫他們做了哪些有趣的訓練，稍微查一查資料就會發現其中的模式和方法都有跡可循。

ChatGPT和第三代區塊鏈恰恰是這兩個維度的發展里程碑。可以說，ChatGPT之于人工智能的意義，相當于蒸汽機之于工業革命，而第三代區塊鏈之于互聯網絡的意義，亦可同等比擬。

人類一直在試圖用科技創新來對抗自身的三種有限性：

-身體能力的有限性

-生命時間的有限性

-認知體驗的有限性

奧林匹克競賽是對人類突破身體能力極限的追求的縮影，人類還不斷通過生物技術、機械動力技術、人工智能技術發展代替人類，突破自身物理極限。

人類生命時間的有限性體現為兩個方面：

一是壽命的有限性，導致經驗和教訓不可能無損傳承，每一代人總要在自我論證中走進歷史的峽谷；

二是生命的單維體驗，人不能同時踏進兩條河流，因此只能作出選擇，彼此合作。

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人腦的短板在于存儲。人的認知和體驗的局限在于，人腦接收的信息源極其分散，而人腦的調度機制、反饋機制和獎賞機制，僅能支撐人類原始狀態下的生存和安全需要，對于近現代文明中涌現的新需求毫無天然優勢。人類有限的算力和存儲很難優化配置。每個人都是他/她過往一切的綜合。但是，人類的過往在基因中的顯現是大大滯后的。因此我們不斷通過“外腦”來輔助認知，也就是近年來人們常說的碳基生命和硅基生命的依存關系。

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ChatGPT是在人們透支了對人工智能行業的想象力之后，出現的“新寵”，實際上是自然語言處理（NLP）能力和聯邦式大模型訓練架構的重新詮釋，其創新更多在于資源組織和產品表達方面，也可以說是一種用終端用戶直接驅動的自然語言處理進化方式，是人工智能算法訓練的一種新的解題思路。

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能作為計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

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人工智能可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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ChatGPT讓這種智能觸手可及，成為普通用戶可觸及、可感知、可應用的能力，將會像5年前的圖像處理和視覺識別一樣逐漸成為成熟的可廣泛應用的工具和組件，融入我們的各種生活場景，特別是在陪伴式對話和生成式創作領域。

人工智能繼續演進所面臨的挑戰：

一是數據質量問題；

二是數據共享的機制問題；

三是算力等資源投入問題。

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在數據中心化的前提下，數據的使用方式也缺乏透明度，當數據提供者無法對自己的數據進行有效管理時，很多人都選擇不再進行數據分享。而區塊鏈恰恰可以解決這一問題。

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在鏈上，每一份數據的上傳者、使用流向和成果都有跡可查。用戶對數據擁有所有權和自主使用權。數據上傳者還會收到使用方提供的局部令牌作為補償，當用戶能夠將自己產生的數據變現，并可控制數據流向，相信會有更多的人愿意提供相關數據。

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對于AI來說，安全的數據共享意味著更多高質量的數據，然后就會有更好的模型，更廣泛的數據網絡和創新形態。甚至可以通過區塊鏈跟蹤多數據源質量，從而給予高質量數據源以激勵和自動結算。

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