嘉賓介紹:姚晨曦,復(fù)旦大學(xué)金融學(xué)專業(yè)碩士。曾任上海申銀萬(wàn)國(guó)證券研究所二級(jí)分析師。2009年5月進(jìn)入中?;鸸芾碛邢薰竟ぷ?,歷任分析師、分析師兼基金經(jīng)理助理,現(xiàn)任權(quán)益投資部權(quán)益投資副總監(jiān)、基金經(jīng)理。
ChatGPT爆火,科技巨頭爭(zhēng)相布局業(yè)務(wù),大量資本跟進(jìn)投入,受歡迎程度和應(yīng)用前景潛力深受認(rèn)可。A股市場(chǎng)上,“ChatGPT概念股”也是風(fēng)生水起,股價(jià)飆漲下出盡了風(fēng)頭。那么ChatGPT到底有何出彩之處,其顛覆性體現(xiàn)在哪里,該如何去看待?
中?;鹨Τ筷乇硎?,ChatGPT有兩大突破,首先是通用性,可以實(shí)現(xiàn)非常復(fù)雜的功能;其次是通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)模式,具備快速迭代的能力。ChatGPT在三個(gè)維度具備顛覆性,第一,人機(jī)交互方式改變;第二,AI成為通用型助手;第三,實(shí)現(xiàn)人力無(wú)法完成的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
(相關(guān)資料圖)
以下為文字精華:
1、中海基金姚晨曦:ChatGPT現(xiàn)兩大突破 人工智能發(fā)生質(zhì)變
姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實(shí)非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,會(huì)給很多領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的變化。
第一個(gè),人機(jī)交互方式會(huì)發(fā)生很大的改變,因?yàn)镃hatGPT首先是一個(gè)語(yǔ)言模型,它可以完成語(yǔ)言的自然理解,這樣我們跟機(jī)器的交互方式就會(huì)改變。以前的人機(jī)交互,首先底層可能是程序代碼的方式,上面一層是圖形界面,不管是電腦的PC操作系統(tǒng)還是手機(jī)的操作系統(tǒng),都是以圖形界面為主,以后可能就會(huì)變成完全自然語(yǔ)言的無(wú)障礙交流,這個(gè)可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會(huì)產(chǎn)生更大的影響。
以后不僅是操作系統(tǒng)可能會(huì)發(fā)生變化,智能終端的形式也可能發(fā)生改變?,F(xiàn)在PC需要借助鼠標(biāo)和鍵盤,手機(jī)需要有觸摸屏,如果是直接的自然語(yǔ)言交互,像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機(jī),這些可穿戴設(shè)備就能發(fā)揮更大的作用。
其次,現(xiàn)在人機(jī)交互的底層是通過程序代碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的,現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語(yǔ)言,然后AIGC可以自動(dòng)產(chǎn)生程序代碼,自己去完成運(yùn)行,程序軟件的開發(fā)領(lǐng)域也會(huì)發(fā)生巨大的變化。
一方面可能一些基礎(chǔ)的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會(huì)發(fā)生很大的變化,以前每個(gè)軟件是完成一個(gè)特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個(gè)行業(yè)都會(huì)發(fā)生很大的變化。
第二個(gè),AI可以幫助人類完成很多相對(duì)比較簡(jiǎn)單的任務(wù),一個(gè)模型如果它是多模態(tài)的話,其實(shí)可以做很多的任務(wù),會(huì)成為人類非常重要的通用型助手。
現(xiàn)在大家看到微軟發(fā)布的Copilot了,可以幫助做文檔的歸納整理,也可以協(xié)助寫作,包括創(chuàng)建PPT,創(chuàng)建Excel里的一些可塑可視化的圖表,包括Bing搜索整合GPT以后,不再需要一個(gè)個(gè)網(wǎng)頁(yè)打開去看搜索的結(jié)果,再重新把信息整合,現(xiàn)在只要問一個(gè)問題,AI直接會(huì)反饋好整理歸納以后的文字和結(jié)果。
再例如谷歌展示的多模態(tài)模型結(jié)合機(jī)器人,機(jī)器人可以直接接受語(yǔ)音指令,去完成一對(duì)來(lái)說(shuō)比較復(fù)雜的任務(wù),可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡(jiǎn)單的工種真的有可能會(huì)被人工智能取代。
第三個(gè),內(nèi)容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內(nèi)容,可以幫助一些內(nèi)容創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)降低成本,例如文字的創(chuàng)作,一些圖片和視頻的制作?,F(xiàn)在AI制圖的效果就已經(jīng)非常驚人了,更重要的是它可以創(chuàng)造一些單純靠人力無(wú)法實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
比如說(shuō)前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實(shí)現(xiàn),原因是一個(gè)虛擬世界里面其實(shí)涉及大量的3D場(chǎng)景的制作,而且是天量的,如果單純做一個(gè)三A級(jí)的游戲,這里面的成本就很高了,需要大量的人力堆積,如果是元宇宙和虛擬世界的話,靠人力這里面的場(chǎng)景創(chuàng)造幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。
但是人工智能發(fā)展起來(lái)的話,它可以代替人類去實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預(yù)期的話,我們的生活可能會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場(chǎng)景可能會(huì)成真。孕育的投資機(jī)會(huì)是非常大的,可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大,這也是市場(chǎng)為什么會(huì)這么關(guān)注,會(huì)有這么高的期待,包括股市里這么大反應(yīng)的原因。
當(dāng)然路還是要一步步走,飯要一口口吃,我們可能還是要跟蹤行業(yè)的發(fā)展,看看海外的模型迭代以及各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用落地的情況,包括國(guó)內(nèi)模型的跟進(jìn)發(fā)展情況,可能需要一個(gè)逐步的過程。
2、中海基金姚晨曦:ChatGPT不斷演變發(fā)展 三維度具顛覆性
姚晨曦:ChatGPT的使用效果確實(shí)非常驚人,如果這種效果能夠落地真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,會(huì)給很多領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性的變化。
第一個(gè),人機(jī)交互方式會(huì)發(fā)生很大的改變,因?yàn)镃hatGPT首先是一個(gè)語(yǔ)言模型,它可以完成語(yǔ)言的自然理解,這樣我們跟機(jī)器的交互方式就會(huì)改變。以前的人機(jī)交互,首先底層可能是程序代碼的方式,上面一層是圖形界面,不管是電腦的PC操作系統(tǒng)還是手機(jī)的操作系統(tǒng),都是以圖形界面為主,以后可能就會(huì)變成完全自然語(yǔ)言的無(wú)障礙交流,這個(gè)可能比最初從DOS系統(tǒng)到Windows圖形用戶界面的切換會(huì)產(chǎn)生更大的影響。
以后不僅是操作系統(tǒng)可能會(huì)發(fā)生變化,智能終端的形式也可能發(fā)生改變?,F(xiàn)在PC需要借助鼠標(biāo)和鍵盤,手機(jī)需要有觸摸屏,如果是直接的自然語(yǔ)言交互,像現(xiàn)在的一些手表、智能音箱包括智能耳機(jī),這些可穿戴設(shè)備就能發(fā)揮更大的作用。
其次,現(xiàn)在人機(jī)交互的底層是通過程序代碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的,現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)只要輸入語(yǔ)言,然后AIGC可以自動(dòng)產(chǎn)生程序代碼,自己去完成運(yùn)行,程序軟件的開發(fā)領(lǐng)域也會(huì)發(fā)生巨大的變化。
一方面可能一些基礎(chǔ)的代碼不需要自己去寫了,另外一方面,軟件層面可能會(huì)發(fā)生很大的變化,以前每個(gè)軟件是完成一個(gè)特定的功能,編寫好了程序以后,如果大模型能夠完成的話,我們就不需要這么多軟件了,所以整個(gè)行業(yè)都會(huì)發(fā)生很大的變化。
第二個(gè),AI可以幫助人類完成很多相對(duì)比較簡(jiǎn)單的任務(wù),一個(gè)模型如果它是多模態(tài)的話,其實(shí)可以做很多的任務(wù),會(huì)成為人類非常重要的通用型助手。
現(xiàn)在大家看到微軟發(fā)布的Copilot了,可以幫助做文檔的歸納整理,也可以協(xié)助寫作,包括創(chuàng)建PPT,創(chuàng)建Excel里的一些可塑可視化的圖表,包括Bing搜索整合GPT以后,不再需要一個(gè)個(gè)網(wǎng)頁(yè)打開去看搜索的結(jié)果,再重新把信息整合,現(xiàn)在只要問一個(gè)問題,AI直接會(huì)反饋好整理歸納以后的文字和結(jié)果。
再例如谷歌展示的多模態(tài)模型結(jié)合機(jī)器人,機(jī)器人可以直接接受語(yǔ)音指令,去完成一對(duì)來(lái)說(shuō)比較復(fù)雜的任務(wù),可以幫人從抽屜里面拿東西,可以去干各種各樣的事情,所以以后很多簡(jiǎn)單的工種真的有可能會(huì)被人工智能取代。
第三個(gè),內(nèi)容生成方面,AIGC通過人工智能去生成內(nèi)容,可以幫助一些內(nèi)容創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)降低成本,例如文字的創(chuàng)作,一些圖片和視頻的制作?,F(xiàn)在AI制圖的效果就已經(jīng)非常驚人了,更重要的是它可以創(chuàng)造一些單純靠人力無(wú)法實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容生產(chǎn)模式。
比如說(shuō)前幾年一直講的VR和元宇宙,之前很難實(shí)現(xiàn),原因是一個(gè)虛擬世界里面其實(shí)涉及大量的3D場(chǎng)景的制作,而且是天量的,如果單純做一個(gè)三A級(jí)的游戲,這里面的成本就很高了,需要大量的人力堆積,如果是元宇宙和虛擬世界的話,靠人力這里面的場(chǎng)景創(chuàng)造幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。
但是人工智能發(fā)展起來(lái)的話,它可以代替人類去實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的搭建,VR和元宇宙就可能成真。如果樂觀預(yù)期的話,我們的生活可能會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展發(fā)生天翻地覆的變化,包括很多電影中我的幻想場(chǎng)景可能會(huì)成真。孕育的投資機(jī)會(huì)是非常大的,可能比上一輪的“互聯(lián)網(wǎng)+”影響更大,這也是市場(chǎng)為什么會(huì)這么關(guān)注,會(huì)有這么高的期待,包括股市里這么大反應(yīng)的原因。
當(dāng)然路還是要一步步走,飯要一口口吃,我們可能還是要跟蹤行業(yè)的發(fā)展,看看海外的模型迭代以及各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用落地的情況,包括國(guó)內(nèi)模型的跟進(jìn)發(fā)展情況,可能需要一個(gè)逐步的過程。
3、中?;鹨Τ筷兀核懔εc數(shù)據(jù)并重 大模型門檻高企
姚晨曦:ChatGPT發(fā)展的背后有大量的數(shù)據(jù)還有算力的推動(dòng),數(shù)據(jù)和算力都比較重要。
數(shù)據(jù)主要是影響模型訓(xùn)練階段的效果,當(dāng)然目前更多還是通過一些通用的數(shù)據(jù)去做訓(xùn)練,這些數(shù)據(jù)相對(duì)來(lái)說(shuō)是公開可得的。比如說(shuō)像一些知識(shí)類的數(shù)據(jù),大家基本上都會(huì)問大英百科全書的數(shù)據(jù),但是數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會(huì)有一些高低,比如說(shuō)大家覺得英語(yǔ)類的數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)更高一些,像一些搜索引擎公司,它的數(shù)據(jù)背后還有用戶搜索點(diǎn)擊訪問的跟蹤。所以它可以從中篩選出來(lái)更高質(zhì)量的一些數(shù)據(jù),去給模型做訓(xùn)練,提高模型訓(xùn)練的效率,節(jié)省前期的一些算力的成本。
如果模型需要在一些專業(yè)化的垂直領(lǐng)域去做應(yīng)用的話,其實(shí)你還需要用這些行業(yè)的一些數(shù)據(jù)去做二次訓(xùn)練,這里面很多數(shù)據(jù)可能相對(duì)來(lái)說(shuō)就不是那么好,可能只有行業(yè)垂直領(lǐng)域的一些公司才擁有,像法律醫(yī)學(xué)這些比較專業(yè)的領(lǐng)域,就會(huì)有數(shù)據(jù)的門檻。
算力對(duì)大模型來(lái)說(shuō)是非常重要的,目前大模型更多還是靠提高參數(shù),大力出擊的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能的質(zhì)變,對(duì)于算力的要求是非常高的。這里面分成兩個(gè)階段,第一個(gè)是模型的訓(xùn)練階段,這個(gè)時(shí)候就需要有足夠的算力去做保證。
目前來(lái)看,可能至少要小幾百臺(tái)AI服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心才能實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練,現(xiàn)在大模型的訓(xùn)練主要基于海外開源的算法,這些算法更多還是基于英偉達(dá)的GPU去做調(diào)試和優(yōu)化,需要使用英偉達(dá)的AI服務(wù)器,成本就很高??赡墁F(xiàn)在單臺(tái)的AI服務(wù)器就要約20多萬(wàn)美元,如果搭建小幾百臺(tái)的話,基本上投資規(guī)模接近10億人民幣,這是基礎(chǔ)門檻,可能也不是很多公司能夠承受的。
在后期的推理階段,還需要大量的算力,這個(gè)跟用戶的訪問使用量直接相關(guān),訪問使用量越大,算力需求就更大,需求量其實(shí)是沒有上限的。即便是像OpenAI和微軟,基于微軟的運(yùn)營(yíng)算力,目前算力也是有限的,所以在用戶的訪問上面,也需要設(shè)置訪問量的限制,最近我們可以看到,GPT的訪問經(jīng)常出現(xiàn)宕機(jī)的情況,也是因?yàn)樗懔υ庥隽穗A段性的不足。
更重要的是,算力本身的成本是非常重要的,當(dāng)整個(gè)大模型真正進(jìn)入商業(yè)化的運(yùn)營(yíng)和落地階段,這個(gè)時(shí)候就必須要考慮商業(yè)成本的問題,它的單次訪問成本和使用成本,能不能通過你的商業(yè)模式去覆蓋。所以這個(gè)方面我們可能還得指望摩爾定律發(fā)揮作用,讓算力成本可以不斷下降。
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