ChatGPT爆火的冷思考

寻找林正英 · 发表于 2023-2-6 10:46:28

这一AI发展趋势是否会成为主流？能否找到可持续的盈利路径？同时，ChatGPT自身也陷入关于法律、安全和伦理风险的争议中

         图/视觉中国

         文 |《财经》记者樊朔王梦欣
         编辑 | 郭丽琴
         新年伊始，伴随全球科技巨头微软的一笔大额投资，ChatGPT成为时下AI圈新晋“顶流”。
         ChatGPT是由初创公司OpenAI开发，并于2022年11月30日上线的对话式AI模型，是AIGC（人工智能生成式内容）的一种应用和产品，能实现撰写代码、回答问题、书写论文、诗歌、剧本等指令。
         美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数十亿美元的投资。此前，微软CEO萨蒂亚·纳德拉曾透露，计划将ChatGPT等人工智能工具整合进旗下所有产品。
         受此消息影响，全球资本市场ChatGPT相关概念股表现强势，一路从美股传导至港股和A股。截至2月1日收盘，A股ChatGPT概念板块整体涨8.4%。2月2日，继续延续了这一上涨趋势。
         多家中国科技企业也着手布局这一领域。科大讯飞下属的数码AI研究院院长方四安独家回应《财经》记者称，科大讯飞在2022年底就已经注意到ChatGPT，并已经准备推进业务。
         “目前还在梳理思路的阶段。即技术路线是比较清楚的，但从哪个领域入手、以何种形式落地、里程碑有哪些，这些还在讨论。”方四安表示。
         据《科创板日报》此前报道，百度在内部有推出类似ChatGPT聊天机器人的规划。百度CEO（首席执行官）李彦宏对于该项目的定位是“引领搜索体验的代际变革”。
         在资本市场热捧ChatGPT概念的同时，一些投资者发问：这一AI发展趋势是否会成为主流？OpenAI是否能找到可持续的盈利路径？
         与此同时，ChatGPT自身也陷入了引发学术不端、带来法律安全风险，以及治理路径难落地的争议中。
         《财经》记者通过采访企业人士、分析师、投资人及法律专家，试图一一解析以上疑问。
         能否找到可持续盈利模式
         本轮资本市场的走势反映了各方对新技术趋势的追捧，但新技术能否找到可持续可落地的商业模式，却仍存疑问。
         OpenAI是一家于2015年在美国加州创立的人工智能研究公司，马斯克也曾是创始团队成员之一，但他于2018年退出了该公司董事会。
         2022年9月，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼公开表示，大模型AI将成为未来新技术平台之一：之后将会出现新公司的爆炸式增长，以聊天机器人为界面，可以为医疗、教育等垂直行业服务。
         随后，美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数十亿美元的投资，以更快实现人工智能的突破。在2019年和2021年，微软曾两次投资OpenAI。2019年的投资为10亿美元，而2021年的投资未公开金额。
         微软宣布，旗下的云计算服务平台Azure作为OpenAI的独家云提供商，将为研究、产品和API服务中的所有OpenAI工作负载提供支持。当地时间1月17日，萨蒂亚·纳德拉在世界经济论坛上表示，正在迅速推进OpenAI的工具商业化，计划将包括ChatGPT、绘画模型DALL-E等人工智能工具整合进旗下所有产品，并将其作为平台供其他企业使用。此前，硅谷科技媒体The Information援引两名知情人士消息称，微软正与OpenAI共同研发一款具备AI对话能力的新版Bing搜索引擎，预计将于3月底前发布。
         受相关消息影响，其他采用OpenAI人工智能技术的公司股价也应声上涨。美东时间1月26日，数字媒体公司Buzzfeed宣布，计划使用OpenAI提供的人工智能技术来协助创作个性化内容。此消息一经披露，美东时间1月26日至1月27日，BuzzFeed股价从1.29美元暴涨至3.87美元。截至2月1日收盘，BuzzFeed股价仍有2.18美元。
         随着ChatGPT引发热议，2月2日，A股、港股ChatGPT概念板块继续走强。截至当日收盘，A股ChatGPT概念板块整体涨3%。其中，汉王科技再度涨停，实现四连板；初灵信息涨幅16.19%；中文在线、昆仑万维、云从科技亦有不同程度的涨幅。港股方面，美图公司涨5.15%，百度集团涨4.99%。美股方面，ChatGPT概念板块继续维持涨势，整体指数上涨6.68%。其中，Meta涨23.28%；紧随其后的是谷歌，涨幅7.27%；微软和英伟达分别涨4.69%和3.66%。
         国盛证券研报认为，随着ChatGPT带来的算法突破，在机器人、智能语音/视觉、AIGC智能公文写作等领域有望不断落地，不断拓展泛AI技术在现实生活中的应用范畴。
         多家中国上市公司被追问是否对ChatGPT的技术进行布局。有媒体披露，李彦宏在内部指出，相关技术已达到临界点，百度在其中有较大的机会。
         方四安告诉《财经》记者，科大讯飞在去年底就已经注意到ChatGPT，并已经准备推进业务。
         在此热潮之下，“CHATGPT”商标也被多方抢注。天眼查App显示，该商标的申请人包括深圳、合肥、广州、四川等地的科技、贸易公司及多名自然人，国际分类涉及广告销售、科学仪器、网站服务等，当前商标状态均为申请中。
         但对于ChatGPT如何实现盈利，却是各方公认的难题。
         事实是，OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。在获得微软投资后，OpenAI面临着从ChatGPT等产品中获利的压力。2022年末，有媒体称，OpenAI预计其2023年营收为2亿美元，2024年营收为10亿美元，但并未透露盈利时间。
         美国当地时间2023年2月1日，ChatGPT正式启动收费，付费版正式名称为ChatGPT Plus，收费为每月20美元。同一天，有媒体爆料，投资银行瑞银的一份报告显示，上线两个月后，ChatGPT的月活跃用户在1月末达到了1亿，成为史上用户增长最快的消费者应用程序。该报道称，TikTok用了九个月时间才让用户达到1亿，Instagram则花了两年半。
         但艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅认为，ChatGPT目前的市场容量和应用场景依然有限，很难盈利。“要解决实际的问题，还需要足够大的市场容量和场景去推动。”张毅说。
         张毅对《财经》记者分析说，虽然ChatGPT在短短两个多月内吸引了大量用户注册和使用，但现在大家还是观赏娱乐或冲动性使用。换言之，因为觉得好玩，大家都想跟风试一下，真正令人拭目以待的，是它未来在商业方面的实际应用。
         张毅认为，但凡不产生社会和经济价值的产品，将很难持续。例如，2021年春节期间，即时音频社交软件Clubhouse很火，马斯克也为其站台。但现在，Clubhouse的热度早已消退。
         “不管是免费也好，付费也好，如果不能持续有效地解决用户问题，ChatGPT的前景还是令人担忧的。”张毅说。
         扩展到整个行业，张毅表示，ChatGPT也属于AIGC的一种应用和产品，它的火爆与AIGC技术的兴起密切相关。而全世界的AI企业都遇到了一个难题：即使技术储备十分丰富，但AI应用并没有给它们带来丰厚收益。造成这一问题的原因在于，AI产品的应用主要集中在B端（企业用户）和G端（政府用户），AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂，这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。
         申万宏源研报指出，目前中国AIGC行业主要由上游技术驱动，基于数据和模型开发AIGC工具，并借助应用场景关联的第三方平台为客户提供服务，仍处于免费试用、获取流量、优化AIGC工具的阶段。
         张毅认为，未来AI要取得革命性的盈利突破一定是在C端。综上所述，虽然ChatGPT在面向C端的形式、场景上有所创新，但还需观察其是否具有持续有效解决问题的能力，以及能否产生效益，而这是形成面向C端盈利模式的关键。
         百度法律研究中心主任陈晨对《财经》记者表示，以ChatPGT为代表的通用型聊天机器人主要应用场景有三个：第一，搜索引擎，即AI直接给出最准确答案；第二，客服系统，即在客服系统中载入通用聊天机器人，包括银行、线上医院、政务平台；第三，智能汽车、智能音箱、智能耳机等新载体。
         但各应用场景都存在一些问题。陈晨以搜索引擎为例表示，ChatGPT答复非常简洁，在弥补人类提问能力缺陷上处于劣势；此外，在单纯的聊天机器人中插入广告不会被用户接受，“因此李彦宏提出的搜索引擎与类似ChatGPT产品的结合，是一个好方向”。
         而在客服系统的应用场景中，ChatGPT面临着较高的内容风险。陈晨认为，AI过于自信会导致内容不准确，更严重的是面对意识形态、价值观、人生观等涉政、涉暴力问题，AI能否有效应对，在风控模型能力上都是一个考验。
         陈晨认为，未来最先应用ChatGPT的可能是智能汽车、智能音箱等新载体。原因在于应用环境比较私密，对内容准确性要求并不高。语音交互上比文字交互更具有可行性，商业模式也相对成熟。
         腾讯研究院高级研究员曹建峰和前经纬创投副总裁庄明浩则认为，ChatGPT能带来多少盈利，并不是OpenAI关注的重点，重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用，从而构建起一个生态系统。现在的基础模型在商业上应该是瞄准成为技术平台的方向。“ChatGPT的发展需要一个产业生态，比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。
         如何应对法律和安全风险
         ChatGPT已经开始冲击教育行业，并可能带来法律、安全、伦理风险，甚至滋生犯罪。
         比如，不少学生开始使用ChatGPT代替自己撰写论文。在线课程供应商Study.com面向全球1000名18岁以上学生的一项调查显示，每10个学生中就有超过9个知道ChatGPT，超过89%的学生使用ChatGPT完成家庭作业，48%的学生用ChatGPT完成小测验，53%的学生用ChatGPT写论文，22%的学生用ChatGPT生成论文大纲。
         在ChatGPT带来学术不端风险的背景下，科学界和教育界纷纷做出反应。
         1月26日，权威学术期刊《科学》的主编索普发表社论，宣布正在更新编辑规则，强调不能在作品中使用由ChatGPT（或任何其他AI工具）所生成的文本、数字、图像或图形。他特别强调，AI程序不能成为作者，如有违反，将构成科学不端行为。
         此前，另一份权威学术期刊《自然》也发文表示，由于任何作者都需要对其发表的作品承担责任，而AI工具无法做到这点，因此任何AI工具都不会被接受为研究论文的署名作者。文章同时指出，如果研究人员使用了有关程序，应该在方法或致谢部分加以说明。
         公开报道显示，巴黎政治大学1月27日宣布，已向所有学生和教师发送电子邮件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止学术欺诈和剽窃。
         对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣告诉《财经》记者，ChatGPT训练的数据具有极高智能化和出色的泛化能力。它不仅可以翻译、识别语法错误或者撰写论文，还可以创造程序。因此可能滋生网络犯罪，例如创建暗网市场脚本，为非法交易提供自动交易平台等。而在这一过程中，其更具隐秘性，速度更快，效率更高，跨域性也更加明显。
         北京师范大学互联网发展研究院院长助理吴沈括认为，ChatGPT在实际应用层面将面临三种风险：第一种是在更巨量数据汇聚的过程中，可能产生法律和安全风险；第二种是在模型和算法设计的过程中，可能产生伦理和违法风险；第三种是在实际应用过程中，可能被用于违法犯罪行为，进而带来社会风险。
         “与以往的AI产品相比，ChatGPT带来风险的程度更高和广度更大。”吴沈括说。
         如何破解伦理规则难题
         不断发展的AI技术对现行的治理体系提出挑战。
         张欣告诉《财经》记者，很多新技术面临“科林格里奇困境”，即一项技术的社会后果不能在早期被预料到。然而，当不希望的后果被发现时，技术却往往已经成为整个经济和社会结构的一部分，以至于对它的控制十分困难。“ChatGPT应用范围场景广泛，泛化性能优越，就可能带来类似的挑战。”张欣认为。
         张欣表示，要避免“先污染后治理”的困境，就应该在技术开发早期落实伦理规范。
         吴沈括告诉《财经》记者，在中国，目前国家层面的人工智能立法正处于预研究阶段，还没有正式的立法计划或者相关的动议草案。
         一位人工智能企业相关负责人对《财经》记者解释，由于行业依然在快速发展阶段，目前相关部门对人工智能领域的监管非常谨慎。
         但地方已有相关立法尝试。2022年9月6日，深圳公布了全国首部人工智能产业专项立法《深圳经济特区人工智能产业促进条例》；同月，上海也通过了《上海市促进人工智能产业发展条例》，并在同年10月1日正式施行。
         在伦理规则方面，国家新一代人工智能治理专业委员会在2021年发布了《新一代人工智能伦理规范》，提出将伦理道德融入人工智能研发和应用的全生命周期。
         而上海和深圳分别公布的人工智能产业法规同样强调，政府要建立人工智能伦理（专家）委员会，其职能包括制定伦理规范及相关管理制度、引导企业建立伦理安全治理制度等。
         新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘在一次论坛上表示，国家科技伦理委员会人工智能分委会正在研究起草人工智能伦理高风险清单，以更好地推动人工智能科研活动的伦理监管。
         吴沈括认为，在人工智能治理中，伦理和法律应当在不同层次相互配合，这样才能在不同程度的风险处置过程中形成有效且广泛的保护网络。具体来说，对于人工智能发展产生的中高风险，需要用法律划定行为红线，最大限度地降低风险的程度；对于低度风险以及未来的潜在风险，则需要加强伦理层面建设，未雨绸缪地实现广泛的风险预防。
         同济大学法学院副教授、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员陈吉栋告诉《财经》记者，现行的伦理规则不可避免地面临落地难题。具体而言，第一，伦理主体不了解人工智能伦理的基本问题；第二，人工智能技术的研发者、应用者、监督者可能会面临伦理与效率上的冲突；第三，社会基本面缺乏一定的组织或力量去维系相关伦理价值；第四，如果不同利益主体之间缺乏科学、健康、互相促进的权利义务制衡机制，则很难建立合适的伦理规则。
         吴沈括认为，伦理规则如果与有效的市场机制相结合，通过优胜劣汰，才能够产生优良的市场与产业的参与者。“关键是需要建设有效的市场机制，能够去认可、促进和鼓励坚守伦理原则的相关参与者，避免出现逆向淘汰的局面。”吴沈括说。

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