ChatGPT的突破性进展为人工智能产业发展描绘了新的路径

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2023-09-28 16:08:37

本文遵循科技、产业与金融融合发展的逻辑视角展开分析，提出人工智能应用的纵横深入将不断提升养老产业与服务的供给质量，赋能智慧养老金融加速创新和突破，不断在金融数字化、养老数字化及其业技融合的过程中探索新的服务场景、挖掘新的功能价值。

ChatGPT的突破性进展为人工智能产业发展描绘了新兴路径，随后资源投入最为集中的发展模式就是改进支持ChatGPT走向成熟稳健的技术因素。在应用方面，ChatGPT发布之初主要实现了文本内容的交互，经过技术迭代和新模型开发，当前图片、音频、视频也已成为可交互内容，这一系列支持多类内容交互（多模态）的技术簇普遍也被称为生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，简称AIGC）。

各类生成式人工智能也正大力推进各种场景的应用，办公软件、社交文娱、商业营销、家庭助理和金融等场景下已诞生许多应用方案。生成式人工智能通常被认为是与判别式人工智能相对应的技术路径，后者擅长识别差异进而分类，前者则是识别联系进而组合。本质上，判别式人工智能的作用可被视为对信息的解构，生成式人工智能的作用则可被视为对信息的重构，二者的关系可理解为相对和统一而非孤立或对立。解构是重构的前提，重构是解构的目的。

算法方面，ChatGPT自身从最初GPT-1的1.1亿个参数开始，已发展至GPT-4的据称万亿级别参数数量，行业也开发出以ELMo、BERT、ChatGLM2、Llama2、PaLM2等为代表的新模型。尽管技术路线有差异，但这些模型的参数规模普遍达到了千万乃至上亿级别，据此也被行业统称为大模型。算力方面，ChatGPT的总算力据报道达到了3640PF-days（按每秒1000万亿次计算，运行3640天），支持如此算力消耗需要7至8个投资规模为30亿元的数据中心。

可以预见未来大模型的运行和发展将需要天量的芯片和设备支持，进而促进芯片和计算设备的重大技术革新。全球主要芯片企业英伟达（Nvidia）和AMD均已推出了专为人工智能大模型设计的超级芯片。算基方面，ChatGPT早先版本使用了数十亿词和几十GB（吉字节）的训练数据集，而当下大模型所使用的训练数据普遍达到了数千亿词和上千GB的规模。

从国内某智库机构、麻省理工科技评论、国际数据公司等研究机构开展的大模型测评结果来看，不同大模型的能力各有所长，且总体上还有很大的提升空间。同时，许多研究已揭示了大模型造成的知识侵权、算法黑箱、算法歧视、信息泄露等风险。

人们既惊叹人工智能表现出的强大能力，又因人工智能的缺陷和不足而谨慎警惕……

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