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乾知万物，坤生万物
1| 春天的三大惊喜
将来，当我们书写2023年春天的历史时，ChatGPT一定会被列入重大事件之中。
2022年11月，ChatGPT上线，5天用户突破百万，两个月月活跃用户突破1亿，成为史上增长最快的应用程序。
2023年春天，ChatGPT的魔力传遍了世界的大街小巷，甚至传到了小贩们的耳中。
使用ChatGPT时，就像是一场跨物种对话，而且会有“三大惊喜”——
惊讶智商上网，一扫“人工智能”污名；
我很惊讶它在情感上是多么的聪明和感人，多么的合乎逻辑和有分寸；
令人惊讶的是，人类以外的物种正在进化。
在“第三次冲击”时，我想起了古老的传闻，为了防止人类窥探神国，诸神用语言划分民族，导致巴别塔倒塌。
如今，以ChatGPT为代表的基于GPT大模型的通用人工智能正在重建“巴别塔”，其重建能力和速度或许比上帝还要快。
于是，各种近乎科幻的应用创意占领了朋友圈。
然而当你真正了解ChatGPT的前世今生——
一方面，我们必须承认，通用人工智能（AGI）出现之后，惊讶、焦虑和痛苦可能会持续我们的一生。
另一方面，我们也没有必要过于担心，因为：
首先，从行业角度来说，ChatGPT并不能直接应用于社交行业，只有经过垂直化训练的GPT才能真正应用于百家乐行业，技术成熟还需要时间，各行各业都有机会，未来充满不确定性，你我都是黑马。（本文最后一章会分析其对行业数字化转型的影响）。
其次，对于个人而言，在几百年的科技浪潮中，纺织工人砸毁织布机、码头工人烧毁集装箱、高速公路收费员泪流满面地被淘汰……在技术变革的洪流中，个人只需记住“抢走你工作的不是AI，而是掌握AI的人。”这句话来自开发ChatGPT的公司OpenAI的首席执行官Sam Altman。
第三，技术方面，从ChatGPT到文心易言，技术上并没有本质的突破，底层技术依然是AI神经网络技术的迭代。基于情感、资本和人力的大规模训练，是ChatGPT成功和火爆的根本原因。人类用技术印证了“量变到质变”的哲学道理，也印证了“久久为功，方能事半功倍”的中国哲学。
初夏，回顾ChatGPT的前世今生，只为在AI奇点时刻，在不确定中看到更多确定性，在确定性中领悟更多不确定性，乾坤得以通晓大势，坤可创世。
2| 前世的起源
几十万年前，语言的诞生使得人类的协作能力得到了飞速提升，文字作为记录语言的符号，让人类更加便捷地传播、记录和积累经验。
知识使生产、社会、经济不断进步，使人类登上地球食物链的顶端。
从那时起，季节来来去去，16世纪发生了科学革命，其影响一直持续到今天。
1727年，牛顿去世，诗人亚历山大·蒲柏为其写下墓志铭：自然和自然法则隐藏在黑夜里；上帝说，让牛顿来吧，一切就都变成了光明。
此后的500年间，随着引力、蒸汽机、电力、计算机、互联网、移动互联网等不断颠覆人们的认知，世界面貌焕然一新。从宇宙到夸克，人类似乎无所不能。我们有理由相信，没有不能理解的知识，没有不能掌握的技能。直到2016年3月……
谷歌投资的公司Deep Mind开发的AlphaGo在3月份战胜了韩国围棋选手李世石，5月份AlphaGo Master以0:3败给了世界排名第一的柯洁。
今年5月的比赛结束后，这位天才少年哽咽地表示，“人类下围棋两千年了，从来没有开始过……AlphaGo太完美了，我看不到任何获胜的希望。”
AlphaGo之后，人工智能各种神奇的应用不断涌现，但都只是在某些圈子里热议，尚未出现普遍性的应用。
直到OpenAI推出了ChatGPT。
讽刺的是，这家公司与开发 AlphaGo 的谷歌毫无关系。
OpenAI成立于2015年，核心使命是“实现安全的通用人工智能（AGI）”，其创始人包括埃隆·马斯克、美国初创企业孵化器Y Combinator总裁萨姆·奥特曼、PayPal联合创始人彼得·泰尔等。
2016年，几大巨头联合发表声明称：“我们正在致力于利用AI实体机器人完成基本的家务。”
你没看错，ChatGPT 的梦想源于做家务。
OpenAI的投资方还包括PC互联网时代的科技巨头微软。作为OpenAI的独家算力供应商，据报道微软为其提供了超过130亿美元的资金和惊人的超算能力。三年前，微软为OpenAI搭建了一台由数万块A100 GPU（对应传统计算机CPU，提供更复杂的图形计算能力）组成的大型超级计算机，并在60多个数据中心部署了数十万块推理GPU。
经过多年与微软小冰的整合，微软必应被整合到ChatGPT中，超越搜索的梦想终于实现。
今年以来，资本市场对微软股价的反应，让世人不再感叹这家上一代科技巨头的“王朝倒下”，而是钦佩它的战略眼光和布局。
以史为鉴、以史为鉴、创新，ChatGPT不仅是人类科技的成就，它的发展历史更是数字化转型的启示。
三 | 从三个角度理解ChatGPT
用户视角
每个人都可以拥有的跨物种能力
从用户功能上看，ChatGPT、微软小冰、苹果Siri都是聊天机器人，其创造者的初衷和用户的期待并没有本质的区别。
不过，ChatGPT 之所以能突破众多聊天机器人的“前辈封锁”，成为爆款应用，是因为它更像一个“人”：
它可以和你进行多轮对话，记住聊天的前因后果，并给出更切合实际的答案；它可以撰写文章材料，具备结构化的表达能力，这导致美国很多学校禁止学生使用ChatGPT写论文；它可以编写程序代码，提供一个游戏的描述，并自动生成游戏代码，并根据需求进一步完善……
我们要做的就是弄清楚我们需要什么。
技术角度
人工智能的奇点时刻
1943年，心理学家沃伦和麦卡洛克以及数学家沃尔特和皮茨提出了人工神经元模型。1957年，具有划时代意义的神经网络在康奈尔航空实验室诞生。简单来说，就是用电子电路模拟神经，如果输出大于预设的阈值，就开启，流向下一个神经元，否则就关闭输出。
此后的70年里，从感知器到多层神经网络，到将整体分解为部分的卷积神经网络，再到处理序列信息的循环神经网络……人工智能的基础依然是神经网络。
上图：神经网络训练原理（来源：网络）
过去十几年，云计算带来的分布式处理彻底改变了算力，大数据技术的挖掘和分析能力飞速提升，自然语言处理（NLP）、神经网络、计算机视觉等各类AI分支迅猛发展，移动互联网时代积累了大量的结构化和非结构化数据……终于，在一群技术理想主义者的梦想和坚持下，融合了神经网络、自然语言处理（NLP）深度学习、并行计算、分布式存储等技术的ChatGPT诞生了。
人工智能终于达到了其奇点时刻。
ChatGPT 的梦想和坚持背后，是超过 45TB 的 3000 亿词文本和 1750 亿个模型参数的训练，单次训练总算力消耗约 3640PF-days，也就是说如果以每秒进行 1 千万亿次计算计算，则需要 3640 天，这才是真正的“大模型”、“大数据”、“大算力”。
神经网络之父Geoffrey Hinton表示，人类大脑皮层有150亿个神经元，1万亿个突触，所谓大模型，要求神经网络模型至少有10亿个以上的参数。
截至目前，GPT-3训练模型为1750亿（0.175万亿），介于高中生和大学生之间；GPT-4训练模型为1.3万亿，在斯坦福等名校中名列前茅，但距离人类知识库4.398万亿的神经模型还有差距。
上图：训练模型比较（作者手绘）
公开数据显示，相比GPT-3基于互联网各类数据的1750亿个模型，谷歌AlphaGO主攻围棋，对应口径数据有数百万个。
上图：ChatGPT 与 AlphaGO 的比较（作者手绘）
不甘落后的谷歌在2023年2月发布了聊天机器人Bard。作为ChatGPT的竞争对手，Bard在短短的视频演示中给出了不准确的答案，导致谷歌股价暴跌7%以上，市值蒸发超过1000亿美元。
回想起七年前AlphaGo的高光时刻，不禁让人感叹。
社会视角
跨越人类文明第二道堤坝
ChatGPT已经超越了数字技术的普及程度，成为文明发展的一个现象。从社会层面看，AI浪潮正在溢出人类文明的第二道大坝。
大潮已经冲垮了第一道堤坝，这个堤坝叫执行力。AI取代了简单重复的工作，比如流水线工人、高速公路收费员。第一道堤坝也可以用一些技术来实现，比如RPA。加上GPT之后，竞争力会更强。简单重复的劳动被ALL in取代是必然趋势。
目前，大潮正在冲垮第二道堤坝——表达。一些依赖表达能力的职业正在被取代，比如拥有法律知识的律师、熟悉历史的作家、精通同声传译的翻译。在人工智能掌握了表达能力之后，人类的优势正在缩小。
最后，我们还是坚守着第三道堤坝，那就是思想的力量。艺术、美学、哲学、伦理……那是人类最后的骄傲。幸好，更多的人会从劳动中解脱出来，去思考自己未来想做什么，思考人类与宇宙的关系。或许，人类会迎来又一次“文艺复兴”。
上图：人类文明三座大坝示意图（作者手绘）
ChatGPT 被诟病的缺点有很多，比如“严重胡说八道”，会产生不准确、误导或错误的信息；不主动规划，不能主动制定目标计划。距离大众梦想中的 AGI 还很远，“靠 AI 做一切”的时代还没到来；不支持实时数据的获取，难以实时获取和学习大量知识。202X 之前依然是，之后将是一片空白；目前还没有开源版本，缺少所有开源算法、模型、参数的大型模型。在我个人看来，现在开源的 GPT 就是基于 Facebook Meta 的“LLaMA”的“原驼”。
与此同时，AGI大模型的隐患也受到广泛关注，主要包括：一是数据安全。用于训练的语料会被所有用户知晓，缺乏私有数据保护可能造成数据泄露；二是知识产权。大模型生成的内容知识产权归属难以界定；三是伦理道德。伪造、不当答案对人的危害及相关法律责任的认定；四是社会秩序。可学习并提供恶意代码、制造武器等内容，威胁社会安全。
5月16日，美国国会就AI举行听证会（此前一场是关于TikTok的周守志），OpenAI CEO、ChatGPT之父Sam Altman呼吁政府为AI系统建立安全标准，并提出“政府监管干预至关重要”。
技术虽然中性，但其应用却有两面性，需要从技术、法规、伦理等多角度对“ChatGPT”进行合理管控。
近十年来，每段时期总有一项技术会火起来，比如VR/AR、区块链、元宇宙、数字货币、ChatGPT，不管最后是成为发展的驱动力和里程碑，还是落得个烂摊子，其实都是数字技术与数字经济的碰撞一次又一次深入人心。
数字化浪潮终究会改变世界，人们常常感叹潮流即将来临，殊不知未来早已到来。
每一个进步都不应被低估或轻视。
四 | 社会数字化转型的启示
ChatGPT 之所以会在今年春天这么火爆，是因为人类刚刚经历了三年的疫情，在这三年里，电商外卖、线上会议、协同办公、远程医疗、数字金融等等，让很多人切身感受到了数字化的飞轮效应，这也是全人类对数字技术的一次普及，所以 ChatGPT 的出现，大家会更直观的感受到。
当今社会对于ChatGPT的分析和解读已经非常多了，而且经常会用一些带有情绪化的词语来吸引大众的注意力，这确实很神奇。
但客观理性地看待未来，我们需要明确三个概念：
第一个GPT Generative Pre-Trained Transformer是生成式预训练的Transformer模型，它是一种基于互联网、可用数据训练、文本生成的深度学习模型，俗称“大模型”。
第二个ChatGPT是基于“大模型”的“多功能应用”，这个Chat“聊”包含了聊天、绘画、音乐等多种能力。
三、AGI通用人工智能，是GPT真正产生的一种社会经济生产力。ChatGPT首先具备AGI的潜力，但还未成为真正的AGI，还处于被广大网友“调侃”的阶段。
ChatGPT为社会的数字化转型带来很多洞察，可以从三个方面来分析：
首先，从架构层面看，正在成型的AGI社会基础设施将加速推动整个社会的数字化转型。
这些AGI将基于“一横多纵”的AI基础设施架构。
“横向”是由Big Tech提供的n个GPT以及n个GPT的复合效用，包括但不限于OpenAI的GPT、Meta的LLaMA、百度的Wenxinyiyan；
在“横”之上是“N纵”的行业级GPT，行业级GPT中各大企业都会有自己的GPT。对应云计算架构，可以预见“横N纵”还会产生公有GPT、私有GPT和混合GPT，助力解决数据安全、知识产权、伦理道德等问题。
“一横N纵”的发展能力，有赖于社会和企业的大规模培养，也有赖于支撑“一横N纵”的云计算、大数据、区块链、量子通信等底层技术能力的发展。
上图：“一横多纵”的AI基础架构架构概念（作者绘制）
在“一横多纵”形成的过程中，GTP互联网公司将拥有无限商机；消费互联网巨头的所有产品都值得重做；传统行业数字化转型既可以加速也可以超车；而个人仍然有时间掌握AI技能。
第二，从近期的应用来看，GPT会在某些领域产生速效效应，社会需要人工智能相关的专业人才。
短期来看，最直接的效果是它能够在漫无目的的聊天、结构化写作、通用写作、行业研究、数据分析等领域带来巨大的变革，提高工作效率，从而取代基础的体力劳动。
短期内它还不能取代人类，但可以形成“辅助大脑”，类似于汽车自动驾驶的时候，我们还是握着方向盘，踩着刹车，但是驾驶被取代了。
我们的价值是什么?基于AGI的辅助能力，将工作方向转化为协作与创新。
对于企业来说，除了AI调优师、AI创造师、AI接口师之外，未来亟需的是AI管理者，实现AI的协同管理，以及基于AI工作成果的组合创新。
第三，从中长期来看，GPT和AGI会对每一个行业产生结构性影响，很多行业会被系统性地重组，人类社会会变得更加丰富多彩。
16世纪科学革命之后，人类从工作化、信息化走向数字化。GPT和AGI预示着数字化的两个阶段。第一是我们现在进入的数字知识阶段，需要的能力是“创新为主，其他为辅”，可用的工具是GPT大模型，经济范式是数字经济；第二是未来的数字自治阶段，需要的能力是“创新协同为主，其他为辅”，可用的工具是AGI，经济范式是更深层次的数字经济，即AI经济、体验经济等。
上图：中长期影响分析（作者手绘）
数字自治阶段，是多模式生态，新领域、新职业、新架构、新场景、新适应性共同形成闭环，GPT类似基因，以进化的力量不断增强认知和推理能力，各类超想象力的AGI层出不穷。
5| 企业数字化转型的启示
在中国各行业中，商业银行在信息化、数字化转型方面一直走在前列，ChatGPT推出后受到众多商业银行的高度关注。
目前，网上能找到的是，2月6日，招行发布了基于ChatGPT的家庭信用卡（附属卡）宣传文案；2月9日，招行发布《当ChatGPT遇见AI妙招》，借ChatGPT的火爆推广自有金融服务；3月29日，工行、清华大学、中科院、华为等联合发布基于Ascend AI的金融行业通用模型；1月18日，农业银行形成了ChatGPT的技术分析与应用开发报告；3月31日，农业银行上线了类似ChatGPT的大模型应用ChatABC……
这些案例彰显了商业银行数字化转型的眼光、决心和步伐。当然，相比OpenAI的GPT、Meta的LLaMA，我认为银行的尝试更多停留在应用阶段，距离真正意义上的行业级、企业级大模型还有很长的路要走。
未来GPT与AGI融入数字金融是必然趋势，意图与行动缺一不可，在意图与行动中，战略规划、战术布局、技术储备、人才培养缺一不可。
前面提到，ChatGPT背后的技术，已经被谷歌、百度、Facebook等多家大型互联网公司掌握，为何偏偏落到OpenAI手里？
这至少有三点启示：
第一，要锚定目标，长期耕耘。大型AI模型具有周期长、投入大、风险高的特点，OpenAI经过长期投入和坚持，才研发出ChatGPT这样的颠覆性技术。传统行业包括商业银行的数字化转型也有同样的特点，注定是一条双向的路，既需要业务数字化，也需要业务数字化。初期的成果并不显著，需要经过长期耕耘和奇点时刻的突破，才能实现爆发式增长。
第二，数据是灵魂，AI是致胜法宝。银行业是信息密集型行业，拥有大量行业级数据，也汇聚了其他行业的高价值数据。数字化的关键是数据要素。银行的数据挖掘和分析，在已经运用的大规模大数据分析技术的基础上，迫切需要尽快得到ChatGPT等行业级人工智能的支持，让客户接触更精细、金融输血更精准、前沿预测更精益。
三是聆听客户，稳步前行。ChatGPT研发的核心在于培训，而培训的关键则是基于各类反馈不断优化。银行的数字化转型需要像ChatGPT一样“聆听”客户的声音。ChatGPT也在不断从用户反馈中学习，让自己变得更好。数字化时代的客户服务远不止解决客户问题、缓解客户情绪，而是以客户反馈为输入，打造产品创新-精益服务-快速迭代的闭环机制，从而在同质化金融产品和服务的竞争中建立差异化优势。
结论
在ChatGPT的热烈讨论中，新一代人工智能在应用层面的一些美好未来前景也愈发清晰。
放眼应用层面之外，在GPT大模型、AGI生成式人工智能的新赛道里，更多企业和专业人士从商业拓展的角度，看到OpenAI的梦想与坚持、微软的战略眼光与投入，以及国内科技公司“不顾生死、人家不同意就干”的勇气和行动，当然也有些对曾经研发出AlphaGo的谷歌的惋惜。
作为普通人，我们期待未来人工智能不再只是网络上跳跃的字节，或是GPU里微弱的灵魂，而是人类真正的命运。
与其仰望，不如并肩站立。
只有成为掌握AI的人，才能避免被AI取代。
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结尾
CCM世界集团
成立于2002年，是一家产学研一体化的产业发展集团。我们立足呼叫中心产业发展，聚焦客户管理研究，推动服务科学实践创新，拓展数字经济新前沿。通过媒体出版、认证测评、行业研究、管理咨询、会展服务、产业投资、教育培训、人力资源、法律服务等全方位、多维度、高度融合的产业链基础业务，为相关产业发展提供支撑服务。
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