很多人担心ChatGPT 会取代自己，这种担忧有必要吗？

观点一：

回顾历史，工业革命使机器取代了大量工人，出于对未知事物的恐惧，当时的工人砸坏机器，这与今天ChatGPT 出现给人们带来的恐慌如出一辙。与之前机器代替人类完成繁重劳动所不同，这次，人们所担心的则是自己被机器全面取代。

但事实上，ChatGPT 对于人类智力活动的取代可能只是冰山一角。过去，我们被束缚于这些基础的劳动之中，效率低下，人的创造性部分并不能充分发挥出来。而ChatGPT 这样的人工智能的出现，其初衷也并非是取代人类，而是解放人类。

观点二：

人类并非是全知全能的。人类对于世界的认识，很大程度是借助于工具来完成，如天文望远镜、显微镜、大科学设施等。人与工具之间并非是谁替代谁的关系。ChatGPT 的出现，是为人类提供了一种更为强有力的工具，以帮助人类发挥自己的优势。在未来，这一点不会有根本性的改变。

随着ChatGPT 演进发展，它是否会出现“自我意识”与“智能”？

观点一：

马斯克曾经提出过一个观点，他认为，人作为“碳基生命”唯一的贡献是生成一段程序，以作为未来“硅基生命”的引子。但个人非常反对这一观点，因为ChatGPT 的背后，最基本的东西来源于数据，随后是基于人类反馈的强化学习。

数据之中会包含着人类的意识形态，最后也会基于人类反馈进行调整，因此ChatGPT 根本的来源还是人类。在对人类大脑的运作机理取得研究突破前，人工智能不可能会有“意识”存在，更不会有所谓的“自我觉醒”。

观点二：

“智能”本身的机理是什么，我们可以用飞行来进行类比。过去，人类想要学会飞行，就像如今人类想要理解智能一样。过去，大家通过观察鸟类如何飞行，进而通过仿生学来模仿制作出翅膀。或者是根据空气动力学的思路，理解了欧拉方程，进而制造出飞机。飞机与鸟完全不同，但飞机却比鸟飞得更快更高。

如今，智能也是一样。我们可以将人脑的机理理解为鸟类飞行。我们是否需要完全仿造人脑做智能机器？也未必。从工程和技术的视角来看，我们也许可以找到关于智能本身的方程和机理，进而制造出类似于比鸟类飞得更快的智能机器。而这样的可能性，正是我们所关心的问题，也是我们持续探索的目标。

这一问题的答案，在过去几千年内，人类都没有想明白，但并不影响人工智能是一直向前发展的。ChatGPT 的出现拓展了人类的智力边界，就像蒸汽机使得50 千克的人与100 千克的人在体力上几乎没有差别。

在未来，智商80 的人可能也将与智商180 的人没有分别。这也是我们未来想要发展的方向，一步一步扩大我们借助人工智能可以完成的任务范围。

观点三：

“智能”并非只有人类才有。国外在提到人工智能时，更愿意采用“机器智能”的说法。但人类的智能与机器的智能，可能是两类不同的智能。

在人类进化的过程中，人类的智能并非只有个体智能，还有群体智能。也就是说，人类的进化并非是一个个体进化的结果，而是群体进化的结果。语言的出现，是人类群体合作的结果。语言体现了人类对于客观世界的结构化反映，也是人类主观想象的反映。

但是，ChatGPT 关于客观世界的知识全部是人类输入的，否则，它并不能感知客观世界。ChatGPT 在语言层次的突破，并不能认为是对人类智能的全部掌握。

中国在人工智能领域要达到预期效果，需要跨越哪些技术鸿沟？

答：

以ChatGPT 为例，从客观上来讲，并非是算法有多么先进，而是真正实现了从第一步预训练，到第二步有监督微调（SFT），再到第三步基于人类反馈的强化学习。当我们对标ChatGPT 做一个新的人工智能时，意味着我们的目标是制造具备以下特点的人工智能：

第一，它应当是一个通用型人工智能，即可解决大部分任务，包括文本生成、数字计算、问答等。

第二，它应当具备多轮检索能力。

当目标明确之后：

第一，解决算法的问题。虽然目前在人工智能领域存在大量的论文，但要复现一个产品还需要论文中所没有的大量经验。

第二，解决算力的问题。国产芯片的性能、如何实现并行架构的算力加速，都是所要面对的问题。

第三，解决数据的问题。如何推动系统化设计、人工如何介入和标记数据、如何缩短响应时间、如何降低成本等，都需要系统性的解决方案。

部分图片源自网络