AI 绘画的热潮还没散去，AI 问答最近又迅速火了。
近期 OpenAI 发布了全新的聊天机器人模型 ChatGPT，没想到一经上线，就因其高质量的回答、高效获取信息的方式、以及上瘾式的交互体验而迅速出圈。
不少体验过的人都惊呼，ChatGPT 可能一举消灭记者、程序员和搜索引擎。
就连马斯克也忍不住发推表示，ChatGPT 厉害得吓人，我们距离危险而强大的 AI 不远了。最近这个周末因没有跟踪 ChatGPT 新闻的「纽约时报」，甚至直接遭到了的马斯克发推「奚落」。
图：TED 负责人 Chris 对纽约时报没有报道 ChatGPT 表示震惊，马斯克也在下面奚落纽约时报应该改名叫「社会正义时报」
用户数据上，上线还不到一周时间，12 月 5 日 OpenAI CEO 就在推特上宣布，ChatGPT 已经达到了百万用户。
什么是 ChatGPT？
ChatGPT 是 OpenAI 发布的聊天机器人模型，它的交互界面简洁，只有一个输入框，AI 将根据输入内容进行回复，并允许在一个语境下持续聊天。
自从发布以来，ChatGPT 可谓出尽风头，无论是让它写首押韵的诗、检查代码的 bug、回答科学问题、对推特未来的发展提出建议……通通不在话下，它回复的内容每次都是随机的，但总体保持着一定的专业性和信息量，具备很强的参考意义。
比如，知识讲解。
比如，写小说。
目前已经有网友尝试让 ChatGPT 参加美国高考；写小说；诱骗 ChatGPT 规划如何毁灭世界；甚至让 ChatGPT 扮演 OpenAI，在系统内构建 ChatGPT 套娃。
为什么这么强大？
据浙商和国盛证券研报，ChatGPT 相比以往的主要提升点在于记忆能力，ChatGPT 可以储存对话信息，延续上下文，从而实现连续对话，这在对话场景中至关重要，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。
具体而言，此次新加入的训练方式被称为「从人类反馈中强化学习」（ReinforcementLearning from Human Feedback，RLHF）。这一训练方法增加了人类对模型输出结果的演示，并且对结果进行了排序。具体操作上，人工智能训练者扮演对话的双方，即用户和人工智能助手，提供对话样本。在人类扮演聊天机器人的时候，会让模型生成一些建议辅助训练师撰写回复，训练师会对回复选项打分排名，将更好的结果输回到模型中，通过以上奖励策略对模型进行微调并持续迭代。
ChatGPT 相比前辈模型还具有以下特征：
1）可承认错误，若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案。
2）可质疑不正确的前提，减少虚假描述，如被询问「哥伦布 2015 年来到美国的情景」的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
3）因 ChatGPT 采用了注重道德水平的训练方式，ChatGPT 在减少有害和不真实的回复上改善显著，如拒绝回答寻求霸凌他人方案的问题，指出其不正义性。
此外，ChatGPT 的背后离不开大模型、大数据、大算力。
ChatGPT 成为 AIGC 里程碑的背后，是算力发展和数字时代形成的大数据所共同支持的大模型训练，才能实现目前的效果。由 OpenAI 研发的 ChatGPT 是微调后的 GPT-3.5 系列模型，有着多达 1750 亿个模型参数，并在今年年初训练完成。模型训练的背后离不开大数据的支持，OpenAI 主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。在算力方面，GPT-3.5 在 Azure AI 超算基础设施（由 V100GPU 组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约 3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行 3640 个整日）。
AIGC 里程碑级应用
之前文章里，我们给大家介绍了 AIGC——人工智能自动生成内容，它当前主要用在文字、绘画、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人等。很明显，AI 问答 ChatGPT 都属于 AIGC 的一个分支。
国盛证券表示，AIGC 不仅改变创作，还将改变获取信息的主要方式。而在此之上，ChatGPT 所展示了作为生产力的存在，ChatGPT 在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎，ChatGPT 或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式，AIGC 有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用。
市场空间方面，Gartner 预计到 2025 年，生成式人工智能将占所有生成数据的 10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC 有潜力产生数万亿美元的经济价值。而国泰君安表示，未来五年或将有 10%-30% 的图片内容由 AI 参与生成，相应或将有 600 亿以上的市场规模。
相关行业
相比于此前的 AI 绘画，ChatGPT 更具有将 AI 能力与工作流程相结合的潜力。目前 OpenAI 等巨头已着手自建计算集群来满足 AIGC 的要求，这种集中式的训练对 GPU、存储、机房、供电等基础设施均有巨大需求。国内部分创业团队目前基于公有云训练，随着需求的增加，也有望转向自建集群。
国盛证券表示，今年以来，我国「东数西算」战略自上而下快速推进，作为数字经济的基础，「算力即权力」，其重要性不言而喻，此前我们更多的互联网应用聚焦于「存」而非「算」，随着 AIGC 技术在全球的兴起，「东数西算」的算力需求将越来越显著。
公司方面，浙商证券表示，从下游相关受益应用来看，包括但不限于代码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语伴、语音工作助手、对话虚拟人等。从上游增加需求来看，包括算力、数据标注、自然语言处理（NLP) 等。
