调皮的话：

你有多久没玩文心一言了？掐指一算，百度的文心一言发布还不到一个月，但总觉得是去年的事情一样。

ChatGPT火了之后，中国的科技行业陆陆续续发布了多个大语言模型，但真正落地应用的，还是没有几个，最早发布的文心一言，已经快被大家忘了，倒是被卖课的先割走了几百万。

(资料图片)

今天，商汤科技也发布了多个行业应用的ChatGPT类产品，前搜狗创始人王小川也宣布创办“百川智能”，已经融资了5000万；王慧文的光年之外，也已经进入了第二轮融资。

ChatGPT类产品的创业和开发，在中国还如火如荼，但是资本市场不给面子，包括周鸿祎的三六零在内的多个ChatGPT概念股，今天大跌。

前两天，著名科技作家吴军在一次分享时提供了一个观点：ChatGPT的原理是语言模型，而语言模型不是什么新科技革命，早在1972年就由他的老师创办，期间经历了很多次迭代，直到2000年深度学习技术的进步，才把语言模型推向了新的阶段；如今在大算力和数据量的基础上，语言模型又更进了一步，但是对现实世界的冲击，没大家想像的那么夸张，大家不必活在恐惧中，要防止被给韭菜。

不过，不让大家恐惧，还是有点难度，毕竟百度谷歌阿里京东等巨头都在进入这个领域，专家们对此也意见不同。

以下是吴军老师的分享，给大家讲述了语言模型的历史，提供了另一个视角，请大家自行斟酌，我们持中立态度：

01

ChatGPT的出现，为什么会引起恐慌？

我知道，最近ChatGPT这事儿在中国很火，很多人在讨论，但很有意思的是，其实这件事在美国，已经没有太多人去谈论这个话题了。其实不光是ChatGPT，往前看十年，当时很多新技术出现的时候，我就发现在中国媒体上讨论的热度要远远高于美国。虽然那个技术其实主要出现在美国，但是中国人老百姓对此更关心。我认为这是一件好事，但也是一件坏事。

这个“坏”在于，这些技术实际上是被过度的炒作了，在这个过程中，有很多浑水摸鱼的人从中赚钱。就比如说区块链，当时炒得那么热，但如今这个事已经很少有人讨论了，对吧？这是第一个。第二个就是元宇宙，目前美国只有 Facebook一家还在坚持做。那到了中国，很多人就在讨论说，我们是不是将来会生活在一个完全虚拟的世界。最后，大概去年底到今年初，Facebook在这个领域几百亿美元投下去，一个响也没听着，最后开始了大规模的裁员。到了现在，被热炒的一个话题就是ChatGPT，有的人兴奋，有的人恐惧，还有我现在也看到在中国还有很多人在浑水摸鱼，试图再割大家一次韭菜。

02

ChatGPT的技术基础是什么？

从历史回到现在，其实ChatGPT的情况也差不多，背后是一个叫做语言模型的一个数学模型在发挥作用。换句话说，ChatGPT的背后是一个数学模型。在今天，这项技术显得很强大的原因主要是三个：

第一，它用到的计算量很大；

第二，它的数据量很大；

第三，今天训练语言模型的方法比以前要好很多。

那么，语言模型是什么呢？或者说它是一个什么时代的产物？

它是1972 年，由我的导师贾里尼克(Fred Jelinek)带领团队研发的一项技术。具体地讲，是他当时在IBM带着人来完成的一项技术，是用来衡量一句话或者一个语言现象有多么的可能产生。那它有什么用？它最初的用处是做的语音识别，后来是做机器翻译，再后来是做计算机问答，也就是我们今天熟悉的回答问题。

当时它就可以做摘要，比如举一个例子，有一篇一万字的文章，那么你怎么摘要出十句话能概括这一篇文章的内容，这对于做这个自然语言处理的人来讲，就是一个数学问题。也就是说，你的条件是什么？条件是这一万个字，然后你想得到的结果是什么？结果可能就是十句话，一百个字。然后这里头有很多种组合，你可以随便挑几个句子，也可以把有的句子拆成两段，把后面那些不太重要的修饰或者形容的部分去掉。然后，你也可以把两个句子合成一个句子，那么你在合成一段文本的时候，这个计算机就会计算一个概率，哪些句子合成在一起的概率比较大，它会按照概率帮你合成。

而我们今天看到的ChatGPT，就是这个大的语言模型，它就是会挑一个概率最大的、最有可能发生的这样一个文本来给你看。所以总体来讲，ChatGPT生成结果的过程，是一个用大量的计算资源来计算的过程。它需要非常庞大的数据量来支撑，有很多很多的GPU（电脑处理器）。没有这些东西的话，ChatGPT是做不起来的。

而且今天这个ChatGPT，其实不光是技术，还有很多人工在背后。他们还雇了一家公司，专门负责审核ChatGPT产生的结果。比如说，ChatGPT产生了一百篇摘要，都挺好，我已经分辨不出来了，那么这些人就负责帮我分辨一下，到底哪一篇更像是准确的摘要。

那实际上，你可以看到，ChatGPT背后就是一个语言模型，而这一语言模型的技术是1972年就已经有了的。到现在，经过了五十年，现在行业内其实大家并不觉得它是一个什么了不得的东西。在此以前，这个语言模型其实已经做了很多的事情。

你可以这样理解，“语言模型”之于ChatGPT，就相当于开普勒的这个行星三定律之于月食。

03

“语言模型”诞生之初是什么情况？

那么在发明的当时，语言模型是一个什么情况？

其实，在20世纪90年代的时候，用简单统计方法得到的模型很不准确。这就相当于，我打个比方，你观察行星，但用的是托勒密的地心说来预测，是很不准确的。所以，那时候我们开始引入了语法、主题、语义的很多信息。然后，这个语言模型就变得很复杂了。复杂之后就又带来了一个很大的问题。

什么问题？

比如，做一个很复杂的语言模型，这个语言模型当时有多少参数？600万个参数，就是说，这个语言模型大小基本上按这个参数来定。我那时候做的已经是那个时代能做的最大、最复杂的语言模型了。我当时用的还不是PC机，而是20台超级服务器，然后大概算了三个月才训练出这样一个语言模型。所以你看，它的计算量是非常大的。那么，第一版ChatGPT，它用的语言模型参数是多少呢？大概是 2000 亿个参数，大家可以看到这些年的变化。

所以，今天很多人问，ChatGPT在美国出现了，中国研究机构什么时候能做ChatGPT？其实，中国的大部分研究机构是做不了的，不是说研究水平的问题，而是因为ChatGPT太耗资源。今天的ChatGPT，可能光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱，所以成本和耗资是非常巨大的。所以，如果开完玩笑，问ChatGPT的最大贡献是什么，我倒觉得它对全球变暖是有很大贡献的。

所以，我想说的是，ChatGPT这件事，它的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实是蛮困难的一件事。

04

计算机擅长回答什么问题？

到了大概2010年前后，也就是13年前，语言模型能做到什么程度？我给大家看两个例子。这两个例子都是我在2014年离开Google以前做的。当时我负责的是Google的自动问答系统，就是让计算机回答问题。不过因为这个产品是英文的，所以在中文世界基本上没有太露脸。

我给你看一下谷歌回答的一个问题——为什么天是蓝色的，why is the sky blue？

它的回答是这样的：太阳光透过大气层到达地球时会发生折射，空气中的气体会让不同颜色的光散射到各个地方，蓝光波长短，比其他颜色折射率高，所以看上去天是蓝色的。

这是当时计算机产生的一个答案。公平地讲，这个答案比我自己写一段答案写得要更好，因为要解释这现象，你要知道不少物理学知识，而且这个句子看上去也挺合情合理的。而今天人们使用ChatGPT的一个目的，就是让他回答问题。

这里面，我给大家做个拆分。

其实，我们问计算机的问题可以分为两类，第一类叫做简单问题，第二类叫做复杂问题。简单问题就是关于事实的问题，比如某某明星是哪儿人，哪一年生的。这都是一些容易的问题，因为它是事实，有明确答案。

第二类是复杂问题，这也是大家觉得 ChatGPT 非常惊艳的地方。它能整合信息，回答天为什么是蓝色的，好像它自己有逻辑一样。再有一个，就是问过程的问题，比如说我怎么烤蛋糕，你能不把一步步写下来？今天我们问ChatGPT怎么烤蛋糕，它可以把这个过程给你写得很详细，多少杯水，加多少个鸡蛋，加多少面粉等等，它都可以告诉你。然后你根据它提供的答案，就真能烤出蛋糕，而且烤得可能还挺不错。

这是大家觉得很了不得的地方。但是你要知道，这件事，在2014年其实计算机已经做到了，而且做得很好。所以，这项技术本身并没有太多神秘的地方。

05

计算机和人，谁更擅长写作？

现在，大家热议ChatGPT，还有一个原因就是觉得它能写作。比如说写一个工作简报，这是今天美国人用ChatGPT用得最多的地方。我这周干了1234567，这七件事，哎，你看我就不用自己费劲地写了，我让ChatGPT生成一个，然后再编辑一下子就可以了。

但是，计算机写作这件事，其实你说难也难，说容易也容易，我可以给你举个例子。

用计算机写了两首诗，大家可以读一下这两首诗。

第一首诗是个五言诗，这是用我的话说，叫做李白风格的一首诗，大家可以读一下。这首诗就是计算机自己写的。实际上，你如果读一读，这个诗里还真有一些李白的这个特点。

那第二首诗，我也把图片放在下面了，你可以看一下。

先说一下，因为古诗都有平仄一说，但是我们现在的读音和当时的读音不一样，所以我们也没去管这个平仄到底合不合古，但是这个我们单从它的内容意境来讲，你读的会觉得很顺畅。

好，那么话说回来。第一首诗怎么做的？

其实再简单不过了，你就把李白的诗放到计算机里。李白诗一共1000 多首，也就一万来句话，这个对计算机来讲太简单了。它写的时候，就是把句子分拆开来，拆成两个字、三个字一组，比如“空愁”这是一组，“忆长安”这三个字一组。然后它就去拼刚才我讲的语言模型，算概率，哪个概率最大；拆完了以后，我就跟他提一个要求，说要写一首忆长安的诗，它就排列组合，生成出这个《忆长安》，实际上就是这么拼凑出来的。第二首诗稍微复杂一点。

但你知道这两个程序我写了多长时间？两天。这说明什么呢？说明你让计算机写出一些还挺像样的东西，其实不是一件很困难的事情，它没有你想得这么神秘，或者说计算机写作本身没有这你想得这么神秘。

那为什么这两首诗看起来特别好？因为这是唐诗，唐诗的格式是固定的。同样的道理，为什么用ChatGPT写周报写得好？因为周报的格式基本上是拉清单，那也是个固定的格式。包括，如果你读《华尔街日报》中文版，这里头我跟你讲，90%的内容都是计算机写的，只是你不知道。写完了以后人当然要给它一个主题，然后给它写的第一段话写个引子，然后给一个总结，起个标题，这是人要做的。

为什么写财经文章比较好？因为它有好多的事实在里头，格式也是固定的，所以这件事它做起来就很好。

我花这么长时间来讲ChatGPT的背景，实际上就是想说它并不神秘，不是一个什么很高深的机器在背后。一方面，ChatGPT依靠的是一个数学模型，而这个数学模型1972年就有了，只是今天它的计算能力非常强，靠蛮力计算。

那么，ChatGPT训练一次要耗多少电？大概可能是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次，这个非常花钱的一件事。

06

ChatGPT对我们到底有什么影响？

那么接下来讲讲，ChatGPT对人有什么影响。

这就要回到历史上来看了，每一次技术革命，其实它对人都会有一些影响。不过，ChatGPT它不算是一项新的技术革命，因为这我刚才讲了，这个过程很长，从20世纪70年代到90年代，我们做了很多事，90 年代到现在又有很多人做了很多事。这里头最大进步其实不是这个语言模型本身，实际上是后来2000年左右产生的深度学习，使得训练语言模型能比以前准确了，不是简单的做统计。

今天训练语言模型早已经不是简单做统计了，这才是ChatGPT能产生比较好的结果的一个原因。

至于说ChatGPT对人能产生什么样影响，这个问题我先不直接回答你，我先问你，刚才给大家看这两首唐诗，你有没有发现一个什么特点？对了，这两首诗写得不错，但是你原来对唐朝了解，不会因为多了这两首诗会有更新的了解。因为，ChatGPT它某种程度上有点像鹦鹉学舌，你先要说一段话，它才能跟着学。它说出来的声音可能很好听，但是它并不提供更多的信息。

今天互联网上90%的内容都属于这一类——不提供更多的新信息，也不是原创内容，也不是自己的感悟，无非是东抄抄，西凑凑。目前，抖音、快手这类短视频，我觉得99%的内容都属于这一类，没有营养，你读完以后可能觉得挺有意思，但实际上你在上面读了再多，其实对你没有任何帮助。

如果说ChatGPT真的威胁到了谁，我觉得威胁到的就是这一类人的工作，就是说这个抖音上头那个做短视频的，或者发布一些内容的，ChatGPT会做得比他们好很多。你就想这样一件事儿，假设说，有一群人天天把那唐诗三百首里头的句子翻来覆去的捯饬，也能捯饬出一些诗，那么ChatGPT捯饬起来肯定比人快得多，所以这项技术会对这一批人会有影响。

那么，什么人不会受到影响？就是内容创造的人不会受影响。

为什么我会这么讲？还记得刚才我说的“为什么是天是蓝色的”这个问题吗？Google为什么能回答这个问题？

因为在Google进行回答的时候，它大概把当时英语几乎所有的像样的句子都做了分析，大概有1000 亿句英语句子。那么实际上你会发现，在一些大学的网站上和NASA的网站上，它就有这个答案，只是我们把它拼拼凑凑，删删减减，就把它挑出来了。但是最早的物理学家做这项研究，把这个道理搞清楚，这个工作是有意义的，也是ChatCPT取代不了的。

所以我认为，从历史上看ChatGPT其实不算是一次技术革命，它影响到的都是那个比较懒的人，懒得动脑筋，创造新东西的人。真正探索人类知识奥秘的人，是不会被取代的。

07

ChatGPT能带来什么新的机会？

好了，讲完了这个ChatGPT的历史，我给你做一个简单的总结。

第一，不要恐惧。

今天是很多人恐惧ChatGPT，就如同不要像当年哥伦布遇到的牙买加土著人恐惧月食，一样的道理。

第二，不要勉强去找所谓的机会，该怎么工作就是怎么工作。

我看有同学问我，说苹果为什么这个不做ChatGPT，我说这就对了！这就是为什么苹果是世界上最有钱的公司，利润最高，市值最多。目前，很多所谓做这种人工智能的公司到现在都在亏钱。所以，这也是为什么很多同学有时候问很多太不着调的问题的时候，我就开玩笑地问他说，你的房贷还清了吗？你要没还清，你就好好回去工作，把工作做好，这才是对大家最有意义的事情，从历史上看也是如此。

第三，你要识破这些所谓的阴谋家或者想割你韭菜的人的那些把戏。

就是说，如果再来一个人假装哥伦布说他是神的代表，然后他能祈祷上天让这月亮出来，你不要信。所以你需要了解ChatGPT背后的一些科学原理。最简单的一些原理，像今天我讲的这些，你还是需要有所了解。

本文来源：学人Scholar 作者：吴军（吴老师在得到上正在开设<人类文明史>课程）

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