Inno-Quark元点漫谈精彩回顾：喧嚣背后的ChatGPT将带给时间世界怎样的改变？

舒博士：我觉得基本上有两个因素决定了哪些应用可能被很快地推进。第一点是能较容易地获取大量数据的地方。由于现在训练数据并不需要标注，所以你可以训练海量的数据，越多越好；同时算力越大，效果越好。ChatGPT是文字搜索，有海量的互联网数据可以用，同时获取成本较低。所以我觉得类似ChatGPT的应用，相比于其他的数据获取更难的应用更容易规模化。第二点，对模型产生的错误，你的容忍度有多高，比如说无人驾驶汽车出现哪怕一个安全事故，都是很严重的后果；又比如说推荐搜索，你可能出错，但大家能够用自己的方式去修改或者做自己的判断，将它当做一个辅助工具。我觉得这两个因素决定了一个AI应用能不能被广泛地接受，也决定了一个AI公司能不能获得成功。现阶段不考虑应用场景就规模化生产一批和人一样智能的AI是不现实的，既然不具备这种能力，那还是要回到一些真正的落地场景。

楚航：我还在用谷歌，New Bing作为新的体验我感觉他很有意思。不过一开始跟他聊天，聊的久了，我觉得需要查东西了，还是回到了Google。所以我觉得如果我不是个例，按这个方向推进，起码在短时间内Google search凭借它的准确性、精确性、大家的使用习惯是不会被轻易取代的。New Bing是对ChatGPT的一个变化，它把Bing的search engine和ChatGPT进行了一个整合。其实很有可能New Bing的体验不一定是我们传统意义的search engine，它可能更像是一种新的人机交互方式，在这种方式里，恰巧又有一部分需要用到search engine。最近Facebook在尝试让foundation模型不仅能在语言上训练，还可以让他使用各种各样的工具，比如说可以把加法乘法计数器放进去，可以把各种软件的API能力放进去，这种foundation模型一旦可以接触多样的工具，它有可能完成人机交互上更加user-friendly的应用整合。回到search engine问题上，我认为他们两个可能会有一个结合点。如果我作为一个用户，我理想中的产品是把ChatGPT的foundation模型和语言交互能力与Google优质准确的search engine结合起来，我觉得这是我可以日常使用的产品。

舒博士：人和AI都会犯错，但一个强大的AI能够保证不犯一些基础性的错误，或者能告诉我哪里出现了错误。伴随着ChatGPT的诞生，我觉得的确有很多方法可以进一步improve，未来五年，可能是这波应用的开端。谁都没法预测五年以后到底会演变成怎么样，但是大家可以期待一个指数型的improve，即五年以后这类需要精确性的问题能不能得到回答。这件事情决定了哪些行业会被替代或者不被替代。所以我觉得在非常serious的工作中，比如律师、医生，AI产品明确告诉你不会犯naive的错误或者你能够model他什么时候可能会犯错误之前，这个点到来之前，AI比你现在使用的工具可能要强个一百倍。所以你需要找到和它结合合作的方式，有个朋友用ChatGPT翻译一个程序到另一个语言，我问他怎么能知道翻译的对错，他说他跑一遍翻译后的程序，如果反馈不一致他再去debug，但从中他还是节省了很多时间。怎么运用它来提升工作效率的倍数，我觉得需要一个人和AI的磨合。很多创业公司的机会，恰恰在这种新的场景下提高了。找到你的磨合点，提高整体的工作效率，为客户真正找到一个完整的解决方案。解决方案还是老的解决方案，但是效率提高了十倍甚至一百倍。

楚航：我们拿人的数据去训练了一个模型，而模型从最一开始作为生成式的目的就是尽可能接近的去拟合数据，那相当于我们教他来做人，而他确实学到了。很有意思的一点，之前我们会觉得自动化过程是先从特别单调mundane的repetitive和mechanical task比如机械式的识别、驾驶等方向，逐渐达到所说的creativity，创作艺术类，像人一样有情感类。但是现在发现上述过程从反方向先进行了突破，ChatGPT是一个例子，还有Dall-E， Stable Diffusion在整个艺术创作界引发的事情，都反映出生成式模型在偏creative的任务下，反而起到了一些意想不到的效果。我们可能需要重新去想，什么是真正的creativity？可能我们需要redefine creativity，我觉得部分creativity是piecewise memorization：局部的介入然后再拼凑起来。我们时常管它叫做creativity，但可能这种比较低级的拼凑和组合creativity已经不再是我们每一个人需要去focus的点，所以AI他是不是人？他有没有人性？这是哲学问题，可能没有明确的答案。但是在有了可以自动拼凑组合，将低级的排列组合式创新自动化做好的情况下，我们可能需要重新思考作为一个生物人，真正应该关注的是什么？

回到怎么使用AI的问题。我觉得第一点是Human is still in the loop， AI是一个实实在在的效率提升工具，原本要花很多精力的低价值事情可以被AI自动完成，但是我们确实需要有人事后检查。第二点是AI可能现在不能被委以重任，还是要有一双眼睛在背后盯着他，但背后的人可能之前只能做一件事，但现在可以一个人做十件事。它是一个效率提升，但是AI可能不能独当一面。