ChatGPT的大后方

世无常贵 · 发表于 2023-3-1 16:24:32

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来自明智财富的雪球专栏

原创上官芸

西方教育体系擅长从提出一个问题出发，抽丝剥茧拆解出解决问题的一系列具体步骤、知识和方法。我国教育体系则比较擅长提出一个概念，再层层解析这个概念的内涵和外延，继而举例说明这个概念的应用范畴，再通过练习强化。

大家可以看看马斯克的逻辑结构，他是如何介入火箭、卫星网络、电动车、太阳能等完全不同的领域的，以及多年前Google如何用“联邦学习”调动全球用户帮他们做了哪些有趣的训练，稍微查一查资料就会发现其中的模式和方法都有迹可循。

ChatGPT和第三代区块链恰恰是这两个维度的发展里程碑。可以说，ChatGPT之于人工智能的意义，相当于蒸汽机之于工业革命，而第三代区块链之于互联网络的意义，亦可同等比拟。

人类一直在试图用科技创新来对抗自身的三种有限性：

-身体能力的有限性

-生命时间的有限性

-认知体验的有限性

奥林匹克竞赛是对人类突破身体能力极限的追求的缩影，人类还不断通过生物技术、机械动力技术、人工智能技术发展代替人类，突破自身物理极限。

人类生命时间的有限性体现为两个方面：

一是寿命的有限性，导致经验和教训不可能无损传承，每一代人总要在自我论证中走进历史的峡谷；

二是生命的单维体验，人不能同时踏进两条河流，因此只能作出选择，彼此合作。

人脑的短板在于存储。人的认知和体验的局限在于，人脑接收的信息源极其分散，而人脑的调度机制、反馈机制和奖赏机制，仅能支撑人类原始状态下的生存和安全需要，对于近现代文明中涌现的新需求毫无天然优势。人类有限的算力和存储很难优化配置。每个人都是他/她过往一切的综合。但是，人类的过往在基因中的显现是大大滞后的。因此我们不断通过“外脑”来辅助认知，也就是近年来人们常说的碳基生命和硅基生命的依存关系。

ChatGPT是在人们透支了对人工智能行业的想象力之后，出现的“新宠”，实际上是自然语言处理（NLP）能力和联邦式大模型训练架构的重新诠释，其创新更多在于资源组织和产品表达方面，也可以说是一种用终端用户直接驱动的自然语言处理进化方式，是人工智能算法训练的一种新的解题思路。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

ChatGPT让这种智能触手可及，成为普通用户可触及、可感知、可应用的能力，将会像5年前的图像处理和视觉识别一样逐渐成为成熟的可广泛应用的工具和组件，融入我们的各种生活场景，特别是在陪伴式对话和生成式创作领域。

人工智能继续演进所面临的挑战：

一是数据质量问题；

二是数据共享的机制问题；

三是算力等资源投入问题。

在数据中心化的前提下，数据的使用方式也缺乏透明度，当数据提供者无法对自己的数据进行有效管理时，很多人都选择不再进行数据分享。而区块链恰恰可以解决这一问题。

在链上，每一份数据的上传者、使用流向和成果都有迹可查。用户对数据拥有所有权和自主使用权。数据上传者还会收到使用方提供的局部令牌作为补偿，当用户能够将自己产生的数据变现，并可控制数据流向，相信会有更多的人愿意提供相关数据。

对于AI来说，安全的数据共享意味着更多高质量的数据，然后就会有更好的模型，更广泛的数据网络和创新形态。甚至可以通过区块链跟踪多数据源质量，从而给予高质量数据源以激励和自动结算。

淮安人网

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