关于ChatGPT人工智能浅谈

ChatGPT人工智能优点与不足

    现今ChatGPT已经向我们展示了其强大的数据收集分析和处理能力，这点随着其不断的学习训练会越来越强。ChatGPT这类生成式人工智能在数据收集分析和处理能力这方面远远超过人类，虽然它目前还不能完全做到按人类的方式对数据进行利用（这类生成式人工智能目前还是依靠巨大的算力，靠蛮力进行计算，因此对算力本身的利用效率还有待提高），但是其处理信息的效率依旧远远超越人类。而借由这种快速处理能力能给使用者在很多方面提供很大帮助，如战场情报整理分析、金融、医疗，乃至国家之间的情报采集和分析等。

    以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术目前炙手可热，我国相关公司也在对本公司同类产品进行研发。在该竞争中，谁能训练出更强大的模型，谁就有可能在未来获得巨大的收益，也更有可能给公司所属的国家赢得未来国际竞争中的优势地位。

人工智能的意义

    至于生成式人工智能为什么具有这么重大的意义，下面展开分析。

    目前，使用GPU较CPU在对生成式人工智能进行训练方面有巨大优势，但是先进的GPU主要来自英伟达公司，而现今国内相关公司已经很难从该公司继续获取用于训练模型的先进型号GPU。但是要让模型更先进，就需要更大量的训练。

   而国产GPU短期还无法在同类产品上替代英伟达GPU，这将导致我国自主研发的模型短期很难在激烈竞争中领先。对此我们需要在一些重要方面防患于未然，比如**信息安全**。棱镜门事件已经过去很久，假设他国依然在信息情报等方面花费大量资源去针对他的假想敌，那ChatGPT类的生成式人工智能的出现会让其效率远超曾经。

   在收集到巨量信息后，如何快速对信息进行筛选和分析尤为重要。而借由生成式人工智能这个帮手，他们的效率可以大大提高，而这将让他们在重要竞争中掌握先机。现今云服务在全球已经十分普及，云服务所产生的海量信息，很多储存在他国。在有底线的竞争中，或许他们不会逼迫这些公司提供给他们的情报部门这些信息，但是当对手同我们进行无底线的你死我活的零和博弈时，这些信息被其情报部门获得的概率极大，这也是最近几年他国一直以信息安全来反对一些跨国企业在他们国内发展的理由之一。我国有大量的用户使用这些公司的云服务，哪怕对手获得的只是海量的不敏感信息，但是当他们通过使用高效的模型对其进行筛选和分析后，可能推测出大量的敏感信息，这将是我们面临的一个新挑战。

AI 公司分布

跨国金融服务公司UBS近日发布了一篇研究报告显示，各项技术中，“当红炸子鸡”ChatGPT达到全球1亿用户所需时间仅用2个月，而电话用了75年，手机的普及则用了16年。

OpenAI推出的这款聊天式机器人一经问世，便“引爆”全球，成为热门话题。而在ChatGPT爆火的背后，则是汹涌的人工智能浪潮。

人工智能被视为下一代技术的核心应用，但是一直以来被人诟病的在于缺乏杀手级应用，只是一个生活在实验室的温室花朵。在ChatGPT推出后，对于人工智能在日常工作，生活中如何应用的讨论又一次活跃起来。

天眼查数据显示，截至目前，人工智能相关企业253.1万余家，其中，2022年新增注册企业73.5万余家，新增注册企业增速41.5%；从近三年（2020-2022年）人工智能相关企业新增注册企业增速来看，均超过40%；

从地域分布来看，广东以37.7万余家位列区域首位；江苏、北京分列二、三位，分别拥有21.4万余家以及20.6万余家；

从成立时间来看，53.2%的相关企业成立于1-5年内，成立于10年以上的相关企业占比4.8%；

从企业性质来看，87.2%的相关企业属于有限责任公司。

后记

  在新挑战下，如何建立信息护城河，乃至反制对手，这个问题对我们尤为重要。而训练生成式人工智能需要消耗大量的资金和能源，如果国内的研发企业能抱团取暖，在保证各自独立性的前提下合作研发，也不失为一种多快好省的应对方法。

    最后对于生成式人工智能还有一点畅想，未来如果运用得当，生成式人工智能是否会极大地解放生产力，进而推动生产力和生产关系的变革，乃至会加速我们进入社会主义高级阶段的进程呢？