ChatGPT风靡世界，一刹那，这种全新的智慧技术已经成为每个人的话题。可以说，就如同25年之前刚刚萌芽的互联网在全世界掀起一场巨大的革命一样，而现在，ChatGPT的问世，使得人工智能有了一个新的突破。
虽然ChatGPT很棒，但是别搞得神乎其技。我们一起审视热潮背后需要冷静思考的问题。
科技巨头加持之下热度再攀新高
ChatGPT风靡世界，自从2022年十二月推出后，短短两个月注册人数就破亿，成为史上用户数增长最为神速的应用。与此同时，关于ChatGPT的新闻和评论也是“铺天盖地”，从技术突破、应用前景、革命性的影响等多个角度对其进行了分析，成为近年来科技界最“火出圈”的典型。它的技术和良好的用户体验是关键，但推动它持续火爆的主要因素是各大技术公司争先恐后地“下场”，掀起行业内又一次“竞赛”。
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2023年1月，微软“官宣”与OpenAI扩大合作伙伴关系，将在产品中部署OpenAI模型，助力其产品全面智能升级；2月8日，微软便正式宣布将新一代ChatGPT集成到旗下搜索引擎“必应”（Bing）中，新功能支持以聊天形式进行搜索，可根据用户要求调整搜索结果，微软首席执行官宣称新“必应”的诞生意味着“搜索领域进入新时期”。由此，互联网搜索模式有望发生变化，“AI生产内容”或将替代“关键字检索”。
ChatGPT的流行以及它的公司和微软之间的紧密关系使它的竞争对手承受巨大压力。为了提升企业的竞争力，谷歌公司今年二月六日发布了一款智能资讯软件——Bard，并计划与谷歌共同开发，它采用了谷歌最尖端的聊天软件LaMDA。它的优点是由谷歌搜索作为世界上最大的搜索引擎，它可以随时接收到最新的网页内容，并自行进行“自我进化”。
其他公司也在迅速跟进：Apple即将召开的一年一度的AI峰会，探讨解决ChatGPT所产生的冲击与挑战；百度公司研发的类似软件“文心一言”将于今年三月正式上线；京东云网发布了ChatJD工业版本的ChatJD，以此来提高行业的应用性能；许多外国创业公司，如“You.com”、“Neeva”，都已经开发了相似的聊天搜索引擎。
众多应用的快速涌现绝非偶然
ChatGPT软件的流行以及各大企业在短期之内“组团下场”已经成为了人们关注的焦点。
首先，科技巨头们在这个行业里已“深耕多年”，OpenAI在2018年推出了第一个GPT，而现在使用的GPT-3.5在2022年年初已经完成了培训；谷歌在2021年发布LaMDA第一个型号，而Bard使用的LaMDA的第2个版本是在2022年五月；百度在2019年推出了第一个基于ERNIE1.0的开放源码预习语言，并在最近几年继续开发ERNIE的一套新的版本。
显然，这些科技大佬都是有实力的，他们一边不断提高自己的技术成熟度，一边等待着推出新的新品，而ChatGPT则将AI技术带到了“风口”，这些大佬们当然不会错过这个千载难逢的好机会。
其次，在激烈的市场环境下，企业都深知“先发优势”的重要性。对于科技和互联网企业来说，“创新”和“前沿”是最有意义的。“变革性”的理念和产物有助于公司抢占市场，而相关公司则需要将技术革新作为自己的“底色”，这样，就可以在竞争者的竞争中保持优势，从而使“品牌效应”的长期红利得以持续地发挥。这一点从微软和谷歌之间就可以看出。
从这一点可以看出，商业推动才是ChatGPT火爆的主要原因。
事实上，这一幕，让人觉得很熟悉。
在“元宇宙”风起云涌的2020年，许多高技术企业都加入了“元宇宙竞争”，脸书公司还改名为“Meta”，宣布它将迎来一个全新的元宇宙。但最近，元宇宙热潮已经“回归平静”：有关股价连续下跌，Meta公司的元宇宙部门损失惨重，多家公司削减了元宇宙的工作。ChatGPT已经初见端倪，在元宇宙中还有很多实际的应用，但在它的发展和实际使用中，我们还需要做一些“冷思考”。
ChatGPT会带来颠覆性变革吗？
尽管在技术层面上，国外和国外的技术差别并不大。不过，在看到外国技术在中国迅速普及的时候，我们也会感到担忧。对于ChatGPT这样技术逻辑清晰的产品而言，慢一点并不影响结果。但是，如果是劣质的，就会显示出对特定的工程问题的处理，要在这个过程中摸索、踏入陷阱、积累的过程中，都要花费很长的一段路，而其中也体现了技术的问题。
所以有业内人士表示，对目前国内的类ChatGPT产品发展而言，重要的不是模型，而是数据。另一方面，ChatGPT确实是革命性的存在，但却并不代表它就是今后NLP领域的唯一方向。
现在整个行业都在寻求这种可能，因为模型参数太大，一定意味着成本非常高，以及各种各样的其他问题。“今天技术差异还远远没有达到成为不同技术流派的程度，也还远远没有到说就按应用场景去划分这样一个程度。”当然，具体到国内企业的商业化来说，大模型需要大量的数据，高昂的训练成本，这些都不是一般企业能够承担的，因此它注定了是巨头的游戏。但是如果大家都调用同一个模型的能力，又落地在同一个细分场景，那必然会面临同质化的问题。
所以有专家表示：“ChatGPT适合创业公司进入市场初期的冷启动，即通过ChatGPT提供服务，然后逐步积累数据，待有了一定数据积累之后再利用BERT训练专用模型，以此来建立自己的技术壁垒和护城河，同时也提供差异化的服务，和同行拉开差距。”
因此，不管是技术上，抑或是商业上，ChatGPT从来不是一个非此即彼的问题，而是一个术业有专攻的问题。
ChatGPT未来的发展方向并非只有“卓越”的技术功能，而是依赖于各个方面对其功能、风险和价值的评价。这样的评估包含了技术上、社会上甚至是道德上的考虑。这并没有贬低ChatGPT的意思，只是想给大家一个更多的角度和更多的讨论，“让子弹再飞一会儿”。
