2023年险峰线上沙龙的第一期，我们邀请了四位行业大牛，共同探讨了近年来大火的 ChatGPT 现象。从技术革新到商业模式变革，嘉宾们深入讨论了这一技术背后的机理、未来发展及其对各行各业的深远影响。
嘉宾介绍
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陶芳波博士
前Facebook高级研究科学家，回国后加入阿里达摩院并搭建了阿里的神经符号实验室。现为人工智能公司“心识宇宙”的CEO，是全球顶级AI科学家之一。 -
黄东旭
「PingCAP」的联合创始人兼CTO，国内最早一批开源数据库创业者，曾在险峰天使轮投资中助力PingCAP和心识宇宙的成长。 -
费良宏老师
AWS首席架构师，曾在微软、苹果等硅谷巨头担任技术顾问，长期深耕云计算行业。 -
龙波博士
Meta商业化AI研究团队负责人，曾深度参与京东搜索推荐算法的搭建。
此次圆桌讨论由险峰长青投资副总裁李抗主持，其投资方向主要集中在人工智能、机器人、云计算等领域。
讨论议题
- ChatGPT效果的“炸裂”：AI从业者是否预见到如此惊艳的表现？
- ChatGPT的逻辑理解能力：它能否真正理解语言背后的逻辑？
- 谷歌与ChatGPT：为什么谷歌没有打造出类似产品？
- 开源与云计算的视角：业界如何看待ChatGPT的崛起？
- TMT投资人的未来：ChatGPT能否让他们继续再干15年？
- 对各行业及工作岗位的冲击：哪些岗位和产业将受到影响？
- 人类认知能力的挑战：广泛使用后是否会使人的判断力下降？
- 行业洗牌与公司转型：哪些企业亟需抓住变革机遇？
- 小公司如何迎接逆袭机会：在大潮中如何脱颖而出？
一、ChatGPT效果如此“炸裂”：技术突破与行业震撼
嘉宾们普遍认为，ChatGPT 的出现打破了传统认知：
- 大数据与算力：自2012年深度学习兴起以来，AI技术依托数据和算力不断进步，如今上千亿参数模型接近人脑神经连接数量。
- 从专用到通用：传统的专用AI逐步向通用AI转变。2017年谷歌大脑发表的 Transformer 论文奠定了今天技术的基础。
- OpenAI的创新：从GPT-1、GPT-2到震撼问世的GPT-3，再到应用中学习能力突出的ChatGPT，标志着AI进入了全新的范式。
陶博士感慨道：“ChatGPT带来的震撼，不仅在技术上超出预期，更是推动了整个行业的应激与变革。”而费老师和龙波博士也从算力、算法进步和人类学习机制等角度，进一步解释了这一现象的深层原因。
二、ChatGPT是否能真正理解逻辑？
针对逻辑理解问题，讨论中出现了三种观点：
1. 极致模拟即等同逻辑：认为通过大量统计数据的模拟，ChatGPT表现出的逻辑与真实逻辑无异。
2. 统计与规则的分歧：强调模拟只能得到大致正确，真正严谨的逻辑还需要建立在精准规则之上。
3. 类生物组织解释：借鉴蚁群等生物现象，认为个体虽然简单，但整体协作能实现复杂逻辑。
黄东旭分享了自己使用ChatGPT写代码的经验，认为通过不断的交互训练，ChatGPT的逻辑表现得越来越接近人类思维。同时，陶博士指出，AI逻辑的形成与人类反馈机制密不可分，这种“强化学习”赋予了它更高的准确性和适应能力。
三、谷歌为何未能打造ChatGPT？
尽管谷歌在技术上率先提出Transformer和BERT等概念，其产品设计依然受限于对搜索引擎的固有认知。嘉宾们指出：
- 产品定位问题：谷歌过于依赖搜索引擎模式，未能及时转向交互式体验。
- 创新束缚：大企业往往因内部优势而忽视产品创新，导致在新型产品上步伐缓慢。
费老师引用商业历史案例，提醒大家历史上类似的颠覆曾多次上演，而现在的局面也在预示着未来的颠覆性变革。
四、开源生态与云计算巨头的态度
讨论中提到，尽管谷歌早期倾向于开源，但ChatGPT选择了闭源模式，并在短时间内吸引了海量用户。嘉宾们普遍认为：
- 技术可行性验证：无论开源与否，ChatGPT展示了大模型在语言生成和理解上的巨大潜力。
- 工程化难度：大规模模型的并行训练、数据管理等问题，均提高了整体工程挑战。
未来，基于云计算与大模型结合的产品将在行业中扮演更为关键的角色。
五、ChatGPT对TMT投资人和行业未来的影响
讨论聚焦于以下几点：
- 模型扩展与数据利用：尽管GPT系列不断升级，数据和参数规模的扩展终有边界，如何高效利用现有数据成为关键。
- 多模态与工具整合：未来大模型将与各类工具结合，形成“思考引擎”，重塑人与机器的交互方式。
- 行业洗牌：从移动互联网到AI时代，每一次技术革新都催生了全新商业生态，投资人和创业者需重新审视市场格局。
陶博士提出，“新的交互形式将催生更多细分赛道中的独角兽，整个市场将迎来大洗牌。”
六、ChatGPT对工作岗位和人类认知的冲击
岗位影响：
- 简单内容编辑、基础数据处理岗位可能受到冲击。
- 程序员、数据分析师等知识工作者将更多依赖AI提升效率，而非完全被替代。
人类认知：
- 从历史看，信息消费方式不断进化，如浏览器、搜索引擎的出现均带来了学习方式的转变。
- ChatGPT可能改变传统搜索模式，让用户在高效获取信息的同时，面临信息茧房的风险，进而影响自主判断能力。
费老师和龙波博士均强调，技术的进步不可避免地重塑信息获取方式，关键在于如何平衡效率与信息来源的多样性。
七、未来行业的变革与企业转型
冲击行业：
- 内容生产、初级分析、部分程序开发岗位可能被替代。
- 大公司面临创新和转型压力，如苹果、亚马逊等巨头需要迅速整合AI技术，以应对硬件与软件价值的重新平衡。
转型建议：
- 企业应尽快构建以大模型为基础的生态系统，探索全新交互模式。
- 小公司则在应用层面有更大机会，通过灵活整合数据与工具，实现逆袭。
黄东旭强调：“在这波浪潮中，只有快速拥抱变化、建立高效对话通道的企业，才能在新生态中脱颖而出。”
八、总结
ChatGPT作为新时代的代表性技术，不仅展现了前所未有的语言生成和逻辑处理能力，也为整个AI行业带来了革命性的变革。从底层技术到应用场景，从企业战略到个人工作方式，每一个环节都将受到深远影响。未来，我们将看到更多基于大模型的创新产品出现，信息消费和商业模式也将因此迎来全新变革。
