春节刚过，ChatGPT迅速引爆资本圈和AI圈，众多从业者“炸了”。
OneFlow深度学习框架创始人袁锦辉告诉新浪财经，ChatGPT的技术进步可以比作第一次“登月”。这样的进展震惊了业界。不过，出门问问创始人兼CEO李志飞虽然也肯定了ChatGPT的改变，但他表示“它所知道的答案缺乏逻辑起点和推理规则，只是空中楼阁”。
为此，新浪财经开通了官网账号“chat.openai.com”，并对ChatGPT进行了实际测试，看看它是否有那么神奇？它能否引领AI潮流，还是只是昙花一现？
“ChatGPT的体验已经是目前最好的，甚至可以当Google用，未来可能会成为信息入口。”这是一位长期行走在美国硅谷的科技观察家。在体验了ChatGPT Later后，我向新浪财经表达了自己的感慨。但事实上，有类似感受的国内外人士还有很多。
根据在线课程提供商Study.com对1000名18岁以上学生的调查显示，超过十分之九的学生了解ChatGPT，远超小学教育工作者，有超过89%的学生使用ChatGPT完成作业。
在新浪财经开设的“chat.openai.com”官网账户上，当笔者提出“如何经营一家公司”的问题时，ChatGPT给出的答案不仅简单扼要地给出了经营一家公司所必须的流程和步骤。公司在进一步深入的问答中，也给出了大量具体、详细的指导意见和建议。
“ChatGPT的出现实现了所谓的‘智慧涌现’，这是人类群体智慧的胜利。”这是OneFlow深度学习框架创始人袁锦辉在深度测试ChatGPT后所表达的感慨。在接受新浪财经交流时，袁锦辉将ChatGPT的技术进步比作第一次“登月”或“登上珠穆朗玛峰”，称这样的进步让业内人士感到震惊。
“有点像当时的imagenet时刻，做了几十年都做不了，突然发现计算机可以解决图像识别。或者张一堂的孪生素数，证明了7000万的边界虽然数量很大，但这次突破是最大的，提升到数百甚至个位数是完全可行的。”袁锦辉说道。
袁锦辉的观点代表了大多数AI行业从业者对ChatGPT的看法。在与新浪科技的交流中，创新工场人工智能工程院执行院长王永刚、出门问问创始人兼CEO李志飞等人均肯定了ChatGPT给人工智能行业带来的深刻影响和变化。
但除了肯定之外，也存在一些冷静的警惕和反思。 “人工智能创造在知识教育领域是极其危险的，今天的人工智能生成理论并不能保证生成内容的逻辑是正确合理的。AI/CS等专业人士应该保持冷静。今天的人工智能仍然没有摆脱“大黑匣子问题，跟风一定要有道德底线。”创新工场王永刚表示。
此外，出门问问创始人兼CEO李志飞也向新浪财经表示，“虽然ChatGPT的聊天技巧已经达到了很高的水平，具有逻辑性和流畅性，但他所知道的答案缺乏逻辑起点和推理。规则只是空中楼阁，70%的答案都能答对，但他其实也不知道为什么会答对。”李志飞说道。
新浪科技实测发现，由于ChatGPT系统获取知识和数据的时间限制，目前ChatGPT能够获取的数据仅到2021年，未来新产生的知识和数据并未纳入其中。这导致用户不清楚何时ChatGPT上的知识时限到期，可能经常会得到过时的新闻和知识。此外，由于未向中国用户开放，ChatGPT在回答对中国大多数公民来说可能是常识的问题时经常回答错误且缺乏准确性。
此外，清华大学计算机科学与技术系常任副教授黄敏烈也指出，“由于后端模型和算法设置的原因，ChatGPT不具备动态记忆功能。而目前还只是对过去知识的学习和应用。如果没有足够的主题可用信息，很容易回复错误的数据。”
由于种种问题，尽管受到一些投资者和AI从业者的热烈追捧，ChatGPT在开年后第一个工作日就在AIGC概念股上迅速走红，导致同花顺人工智能板块涨幅达2.64 %。之后，托尔西、海天瑞祥、精业达、云从科技等上市公司股价纷纷涨停。然而，仍有大量的公司和个人果断地对ChatGPT说“NO”。
ChatGPT 上线后不久，知名程序员问答网站Stack Overflow 就宣布禁止使用ChatGPT 生成的问题来回答社区问题，并发布了违规者最高封禁的纪律措施。 30天。此外，纽约大学等多所大学的教授和多位学者也警告称，“AI会让学生的大脑萎缩，所以要像躲避瘟疫一样避开ChatGPT！”
在争议之中，ChatGPT的商业化问题成为值得关注的焦点。在李志飞看来，“ChatGPT的出现给AI行业带来了新的商业模式可能。此前，AI企业的收费模式更多是To B收费体系，可复制性较差，缺乏网络规模效应。边际成本是不可控的。但ChatGPT的出现让人们看到了AI技术赋能消费者的可能性。通过向中小企业或个人提供人工智能工具或服务，就有可能获得认可并获得收益。”
“ChatGPT提供了一个新的视角。基于强大的基础模型，辅以高质量、多样化的数据，强化学习方法可以取得非常好的效果。在这里，数据和模型之间的闭环得以形成，这是值得的事情“未来，除了一般的任务助手之外，开放域聊天也将成为人机交互的主要形式。一是满足信息需求，二是满足社交和情感需求。”黄敏烈说道，新浪财经说道。
然而，作为一项“现象级”的技术创新，ChatGPT的大规模商业应用离不开算力的支持。据悉，目前ChatGPT模型库训练需要500万美元的算力，一个问答的综合成本为0.8美元。根据小冰CEO李迪此前的预算，“如果小冰使用ChatGPT来运行系统，小冰每天承载的交互量将花费近3亿元的对话成本。即使ChatGPT能够将成本优化到目前的10%甚至10%赚不回来了。”
“因为人工智能最大的特点就是高并发，如果成本是这样的话，还不如雇人。”李迪说道。在他看来，ChatGPT之所以昂贵，是因为它追求极致的交互效果，并使用最复杂的方法来实现。 “虽然大家都在不断寻找各种等效的替代方法，而且成本也会不断地逐渐降低，但到目前为止更多的是研究突破、实验室突破。”
据彭博社和花旗集团最近估计，ChatGPT 可能会在未来12 个月内为Nvidia 带来30 亿美元至110 亿美元的销售额。 ChatGPT爆发了，但最先从中获利的是底层计算公司。
尽管ChatGPT的流行也伴随着批评和争议，但乐观的声音仍然认为ChatGPT的出现将进一步推动对话式AI和生成式AI的进一步发展。
1月11日，达摩院在2023年十大技术趋势中预测，生成式AI将迎来应用爆发，极大推动数字内容的生产和创作。此外，数据分析服务提供商PitchBook提供的数据显示，2022年（数据截至2022年12月6日），生成式AI领域的风险投资达到21亿美元，融资事件超过100起。 2020 年至2022 年间，该领域的风险投资增长了425%。
“我认为ChatGPT不会是昙花一现，它将是各种在线顾问、聊天伴侣等职业自动化或半自动化的一个非常重要的里程碑，甚至可以说是一个必要的节点。”李志飞告诉新浪财经快报。在他看来，“虽然ChatGPT还存在一些缺陷，但肯定会有很多人和公司进来将其垂直商业化。”
从历史规律来看，每一项技术的实施都会受到争议和批评。虽然那些批评的声音在当下往往意味着自己是正确的，但大多数被批评的人往往在接受批评后继续迭代前进，最终赢回失去的尊严。
