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夜读 | ChatGPT背后
uSMART盈立智投 03-29 20:46
作者：韦青 微软中国CTO
来源：混沌学园
导读
他说，“山中方七日，世上几千年。当你埋头在屋子里面，研究最新技术进展，比如现在的最火的ChatGPT，出门一看，好像满世界的人都把它当成了很新鲜的事情。其实ChatGPT3.0算是一个比较大的突破，但它两年前就有了。它的结构、基本原理也存在很多年了。”
他说，“这轮技术，大概率就是把我们的知识进行提炼……机器是不会想的，想这个词是人类自己发明出来的。如果你硬把这种能力视为“想”，不能说错与对，但它会误导你对机器的判断、理解和定义。”
他说，“Sam Altman（OpenAI CEO）那批人就是坚信大模型大力出奇迹，就能够表征人类的知识，就这么简单。”
ChatGPT的本质是什么？是否将替代人类工作？我们人类又该如何与之共存？
今天，我们邀请韦青老师，微软中国CTO做客混沌。他将利用工程师的底层视角，为大家揭开人工智能的冰山一角，探寻ChatGPT为何全球爆火。
韦青老师说，“大家有没有感觉到，每天好像都是见证时代的一天。由于我们的工作背景，在技术领域、在微软，能看到更多现象，我想跟大家讲，首先看到任何现象，先不用感到惊讶。帷幕刚拉开一角，舞台尚未完全展开。”
01
比真还真的时代
GPT是现在最热门的话题，但GPT3模型两年前就培训出来了。GPT4的出现让人惊艳，但去年8月份它就已经被训练出来了。
什么意思？ChatGPT实际上是冰山一角。当我们看到某些现象出现的时候，某种意义来讲，这件事已经结束了。而这个时代才刚刚开始，ChatGPT现象会层出不穷。
再追逐冰山已经没什么意思了，我们要尽快通过浮起的冰山，去理解我们可能进入了一片冰山丛生的海洋。
从一个本质性的构成来讲，人类对世界的认知已经经历了三个阶段：农业时代是物质构成的。有地、有粮、有人就等于有权力，有生存的空间；工业时代如果你有能源、有动力，比有粮食还具备竞争力；到第三阶段，人类发现信息也是构成世界的一种本源性的存在。思想受什么影响？信息。
无论是麦克卢汉，还是鲍德里亚的理论，都已经强调了信息、电子信息的出现，可能会使人类社会的结构、边界、性质、方式都发生变化。
麦克卢汉最出名的理论是地球村。请想象一下，在父母辈的时代，朋友大部分是单位的同事，来自家族、村子、单位。仅仅过了几十年，现在你的朋友圈还受公司约束吗？
鲍德里亚的观点是，如果人类无止境地或者完全泛滥地利用数字化信息技术，我们很快就会进入一个比真还真的时代，那些由人工智能生成的照片、文字，你觉得它是真的吗？
这几个月太热闹了，或许先不需要这么快下结论。当你埋头在屋子里面，研究最新技术进展，比如现在的最火的ChatGPT，出门一看，好像满世界的人都把它当成了很新鲜的事情。
ChatGPT3.0算是一个比较大的突破，但它两年前就有了。它的结构、基本原理也存在很多年了。
语言是思想的边界，这是维特根斯坦说的，但我要给他再加一句话，技术是思想的实现。
我们忽略了一点，能够把技术开发出来，先得有一个思想。ChatGPT，实际上它只是一种提取已经被沉淀、被记忆的知识的一种交互方式，底下什么？是基础模型。像谷歌的BERT，Facebook的LLaMa。
为什么GPT现在那么火？它背后是OpenAI的技术信仰，再加上微软的Satya（微软CEO）、Kevin Scott（微软CTO）这些人的技术信仰的结合。这些人都相信，靠大量的语料和海量的计算，能够产生出对于知识的沉淀和应用。
Sam Altman说，GPT走出的第一步，是拿把人类知识先沉淀下来。就像先把玫瑰花蒸馏成玫瑰精油。
但精油太浓了，你要使用的话，需要调和。所以第二步，就是用Instruct（指令）的方法，用提示词的方法，把精炼的玫瑰精油，滴到沐浴露中去。
但是，这件事没被证明可行之前，某种意义上是完全要靠信仰支撑的事情。有多少人敢这么做？又要花人力、花时间、花海量的金钱，结果可能竹篮打水一场空。某种意义上，它的成功也可以理解成幸存者偏差。
我认为你要赞叹的，不应该是ChatGPT的模型多么伟大，而是它背后耐得住寂寞、怀疑的这种定力、决心、信心，这已经是一种技术信仰了。
我们有没有对于工具、对于数字化技术的技术信仰？这才是我们应该问自己的。
认知达到信仰的层面，才能够选一条没有人走过的路。尽管今天还走不通，但你就认为这条路可以走，因为第一性原理告诉你，这样做是对的，只不过人类的技术还没有发展到那一步，还证明不出来。
另一个例子是SpaceX。它成功了，大家都觉得太牛了。但当马斯克后来接受媒体采访时，他哭了。他说当时我认为火箭可以回收，但NASA、所有大咖级人物、科学家都跟他讲，这条路是走不通的。
OpenAI是一样的，我们认为它在2023年1月忽然出名，怎么可能？它背后有太多的辛酸、坚持、疑惑、摇摆，只不过坚持下来了。
这一轮技术，大概率就是把我们的知识进行提炼。知识哪来的？是我们的所作所为、所写所说，落成的文字、视频、语音，经过数字化之后，被机器去提炼，建成一种模型，变成知识沉淀下来。
为什么大家觉得它很神奇呢？因为没有任何一个人有这种能力，能记住人类所有的知识。
有些人觉得，机器会涌现出一些思想能力。确实，它会表现成思想能力。但如果你知道它的算法是如何做出来的，你还是会形成自己的判断。
我要想先声明一下，每个人都会对这种现象产生不同的解读。我的解读是，现在的机器并不具备真正的思想力，是把人类知识记忆之后的一种使用能力。
机器是不会想的，想这个词是人类自己发明出来的。如果你硬把这种能力视为“想”，不能说错与对，但它会误导你对机器的判断、理解和定义。
4. 做一个思想实验，这轮技术到底是什么？
如果我们发现了，可以通过蒸馏的方式，从植物中蒸馏出它的油性。请问，花园甲跟花园乙的拥有者，做同样的事情，最后的价值会是怎样的？他们做出来的东西，对社会的影响力会大不相同。
花园甲的拥有者，会怀疑提纯机器不行？还是会痛定思痛，发现原料有问题？
当我们从农业文明进入工业文明，已经受过很多降维打击了。当物质、能量变成信息的时候，会带来更加降维式的打击。
这种竞争方式，已经不是技术能力的竞争，有钱没钱的竞争……而是文明在一较高低。
你的文明所表现的形式，能否被新一代的会思考的机器学到、吸收到，并且让它的行为方式对你有利？
ChatGPT刚火的时候，知乎股价飞涨。在中国，具备语言语料的网站绝对不止知乎。为什么它涨得那么厉害？我没做过详细统计，但我认为，知乎的花园可能类似于花园乙。
我们再扪心自问下，贵公司、贵机构、贵组织，你们的知识的表现形式、呈现方式，更像是左边还是右边？你未来如何跟具备这样能力的公司竞争？
如果你的信息，无法沉淀成能被机器学习的知识。这一轮的机器能力，你能够利用到的概率就大为降低。
02
机器文明，冰山一角
时代的巨变有个好处，不管你多么先进，多么落后，在这个时代又拉平了。
微软CEO Satya说的刷新，Hit Refresh就是此意，重来过一遍。在这一轮的技术潮流下，我们如何重新获得定位？需要我们每一个人思考。
1. 冲着ChatGPT创新，等于拎包入住而没有自己的地基
古人有一句话叫“圣人畏因，凡人畏果。” 有了理念、信仰、追求，才能产生结果，如果我们只抓着结果，很容易只见树木、不见森林。
拿ChatGPT来举例子。当我们看到这个技术结果的时候，要相信它不是从石头里蹦出来的。
2023年1月，微软CEO Satya和Sam Altman（OpenAI CEO）的合照在网上很火，他们跟大家介绍了双方的合作和技术的进步。但其实在2016年，双方已经开始探讨了。
OpenAI的成长，也是在不断摸索的。大家可以看一本书，《深度学习革命》，以OpenAI这批人为代表的深度学习实践者和探索者们，怎样从当初对谷歌人工智能产生一些担忧，到成立这间公司。一切都是有脉络可循的，是几十年的摸索、试错，才走到今天这一步的。
如果我们冲着GPT的模型去了，从创新的角度来讲，我把它称之为拎包入住。
大家想象一下，一片未开垦的土地，长满杂草茂木。但有人把它开垦出来了，又根据土地的特点，设计出人类能够居住的房屋，把楼给造起来了，再找一些设计师精装修。最后招商引资。
这时我们都看到了趋势，发现只要找个50层以上的公寓房做生意就能够大赚特赚，就拎包入住了。当时确实大赚特赚了。但若干年之后，文明变了，潮流变了，50层以上的房屋不受欢迎了，你怎么办？
OpenAI有很多算法，很多工具，它曾经在机器人上投资，现在有人去看它的机器人吗？ChatGPT只是它在众多的尝试中，凑巧发现了一条路可以往前走。你要跟着它这条路走，有点像守株待兔，认为兔子永远会撞在这棵树上。
我认为，其实各位可以在这一轮，去看OpenAI的理念，最早这些人是怎么想的、怎么做的、愿景是什么。
拿ChatGPT举例，它下层有两类支柱，产物、产出它的人。别只关注ChatGPT或GPT4，去看更深层的东西。
一方面是大语言模型，赖以沉淀人类所有的知识，或者是能够被它学习到的所有知识的机制。是Transformer/RNN/CNN/LSTM，是用数学的方式，表征物理世界和人类知识与行为的特征。
另一方面，OpenAI，也是由人构成。公司就是由一批志同道合者构成的一个组织，去完成一个共同的愿景，共同的一个目标。
这些人才是一批有科学修养的，又有工程实现能力的，又对语言学、计算机科学的第一性原理有深刻理解的。更关键的是，有一个共同的理想，坚信做这件事是对的，是有用的。
其实有很多人正因为OpenAI所谓的成功，反而离开了，因为觉得愿景不一样了。这是它的人才特征。
人才特征的背后又是什么？容错、合作、开放的文化，不拘一格降人才的用人风格，配合的风格，彼此交流的风格。
如果我们连办公场所都严格要求，老板、员工分级坐，等级森严，是很漠然的群体，有可能做成这件事吗？
我自己也是管理者，感触还蛮深的。各个企业的文化真的不一样。有开放的、有封闭的、有严厉的、有宽松的、有说一套做一套的，有说知行合一的，所处的行业特征，社会的氛围也真的是不一样的。
错误是成功的前提条件。你公司的环境，整个的社会大环境，允许不允许这种容错文化的出现？
我说如果你要做一个ChatGPT，个人的建议，还是别玩这个游戏了。就像是打冰球，追着冰球打太难了，你最好天天求什么？求前面没人打了。但那时，新的赛道又开出来了。天天在说弯道超车，等你真超过去才发现，前面已经没车了。
新开辟一条道路，需要建立这种环境，建立这种文化，培养这种人才，这才是最基本的。Sam Altman那批人就是坚信大模型大力出奇迹，就能够表征人类的知识，就这么简单。
通用人工智能（AGI）是他们的追求。OpenAI会为之付出无穷的努力，不懈的追求，直到证明它绝对不行了。只不过，很巧它成了。但就算在AGI上，大家的关注点，也都各有侧重。
20年前谷歌刚成立的时候，只是个搜索引擎。你会感到很无厘头，一个搜索引擎，为什么把不作恶作为标准？现在大家明白了吧，在一个“比真还真的时代”，给你的信息当然可以作恶。
AI也一样。微软明确指出要做负责任的AI，谷歌说的叫不作恶。OpenAI提出UBI，全民基本收入（UBI，是指“无条件”地为所有个人定期发放一笔现金收入）。
Sam Altman在采访中说，需要新思想回答的三个问题是：如何分配通用人工智能产生的利润？如何分享通用人工智能的访问权？如何分担通用人工智能的治理权？
大家想一想，为什么Sam Altman想到了这三个问题？
还是因为AGI一旦推出来，大家马上就会发现，它的能力太大了，如果不能让人类在这三个问题上达成共识，有人赚便宜、有人吃亏，就产生动荡的因素了。AGI带来的这些议题，需要我们去了解。
建议大家看一下《大都会》这部电影。它1927年上映，到现在马上100年了，你会发现，我们几乎在重演历史。
1）无用的机器。出现了过度设计的无用的自动机。仔细想一想，它每一个理念，每一个精巧的激发过程和动作，是不是我们现在人工智能、机器人的思想的底蕴？
那么，我们有没有可能在不接受，甚至排斥“无用的自动机”前提下，鼓励工程师，孩子们去创造出这种自动机的文明？当不被鼓励、允许时候，他们有没有可能去做自动化的事儿？
我再举个例子，我们这个文明是不接受多米诺骨牌有任何价值的。但实际上，多米诺骨牌跟无用的自动机，背后都有一个隐含的、对于自动机的一种强烈的发自内心的追求。人工智能没成功前的所有投入，都是无用的自动机。这就是我们要深思的。
2）魔法师的学徒。名字来源于歌德的戏剧，它在全球技术领域经常被引用，说人类在开创一些魔法式的技术，但魔法需要被制衡，开启魔法以外，要会关。
3）精灵宝瓶。你不但要关掉魔法，还得把它收回去。留在世上可能也会有问题。
《大都会》结尾有一句经典名言，说在负责思考、筹划的大脑跟执行任务的双手之间，必须有一个调节者，这个调节者必须是人心。
我想说，当你为ChatGPT激动不已，脑补着很多东西的时候，有些议题其实已经被思考100多年了。而且，还没有定论。一两百年过去了，大家仍然在探讨自动机的普遍流行造成的后果，和相应的人文上的制约。
这就是盖子揭开之后，人类所面临的话题。这是远比所谓的人工智能奇异点，更宏大、更深刻、更严峻的话题。
03
如何利用机器？
“教－学”相长，“有－用”相随
人和机器的关系是什么？比较理想的状况，是由机器弥补人类的弱点。那么，首先机器的优点、弱点是什么？人类的优点、弱点是什么？我们知道吗？
第二，人类怎么指挥机器？机器怎么能够被指挥？怎么能够不被指挥？我们考虑过吗？
第三，教学相长。我们要明白它是怎么学的，才能明白怎么去教它。
1. “教－学”相长
这点我特别希望想跟大家强调一下。否则，我们会误以为机器真能凭空学到知识。
