大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮电子书Epub、Mobi、PDF版本

主编推荐语

一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来，实现从AI小白到高手的进化。

内容简介

ChatGPT火爆全球，但大语言模型（Large Language Model）才是幕后真正的智能“大脑”。生成式大模型正在开创新的时代，基于生成式预训练大模型的技术突破，也在带来面向个人、深入行业的多重应用。这势必引发新一轮的智力革命和产业重构，构建全新的脑机协作关系。但在同时，与机会如影随形的泡沫也会随之涌现。

为此，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。

本书首先将专业的技术知识通过拟人化的形式进行呈现，生动形象地解释了ChatGPT大模型背后的原理，对这一赋能大模型变革技术与产业的基础能力进行深度剖析；

其次，本书以三次工业革命的历史和逻辑作为参照，描绘出大模型将如何驱动社会进入智能革命和脑机协作时代，并为个人和企业应对此次变革提出建议；

第三，本书对大模型在知识工作、商业企业、创意娱乐等领域的具体应用进行介绍，总结了企业在自身业务中应用大模型的注意事项和方法论；

最后，本书对国内外大模型产业的构成和发展进行了分析，并对暗藏泡沫隐患的风险点位做出预警。

作者简介 · · · · · ·

黄雯：互联网大厂高级AI产品经理，曾就职于腾讯和AI创业公司，积累了丰富的AI产业互联网、自然语言处理和大模型应用经验。

ChatGPT的横空出世引发了社会各界对AI大模型的极高关注。AI大模型的出现并未偶然，它是经过长期理论研究和应用创新迭代的产物。对于大多数非专业人士，大模型是一个相对陌生的专业名词和技术概念，在《大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮》一书中，两位专业人士对AI大模型的技术应用和产业变化进行了深入分析。本书虽然花费了大量篇幅聚焦AI大模型在教育、法律、人力资源、企业服务、创意娱乐等领域的具体应用，但是作者对AI大模型的技术演进史、三次工业革命发展史的讨论足见其研究深度，特别是在技术创新与人类社会进步两者之间关系的认识方面，已然超脱技术层面的思考，更显社会与人文属性。

　　AI大模型的理论进化

理解AI大模型，首先需要明确这一技术的概念和定义。按照作者在本书中给出的定义，AI大模型是建立在数学和统计学等算法基础之上，用以描述一个系统或者一个数据集，从而让机器学习和模型训练可以得到更精准、有效的函数映射。而超大模型的训练和调整需要极其巨大的计算资源和数据量级。人工智能的应用之所以大爆发，主要是两个方面的条件逐渐成熟：一是AI大模型技术的日臻成熟，底层技术发展日新月异，语言处理、神经网络架构等研究取得更大突破；二是AI大模型技术应用走向市场和大众，以谷歌、Meta、亚马逊为代表的科技企业投入大量资源加入大模型的开发测试，开发出大量应用市场。

虽然AI大模型直到这几年才开始普及，但在专业领域里，人工智能技术的理论研究时间长达近70年。据作者在书中介绍，人工智能最早起源自1956年达特茅斯学院的人工智能会议，接下来引申出人工智能的三个基本派别：符号学派（逻辑主义、计算机学派）、联结学派（仿生学）、行为学派（进化论或控制论）。从早期的符号学派到后来崛起的仿生学、进化论等计算机技术，AI经历了三个里程碑式的发展阶段，即机器学习、深度学习和人工智能内容生成大模型，而热门的ChatGPT正是大模型所产生惊艳效果的典型代表。按照作者在书中的解释，大模型的训练需要大量的计算机资源和数据，因此它融合了诸多最前沿的计算机技术，成为引发AI革命的集大成者。

由于AI大模型涉及许多专业知识和技术名词，非从业者很难理解其中的底层逻辑。但从作者在本书中提供的解释框架来看，这一技术发展的关键是赋予AI以思维能力。正是基于这一发展逻辑，许多业内人士对AI大模型的未来表现出浓厚的兴趣，掀起了AI大模型应用的热潮。

但同时，越来越多的社会学者和业内人士也对AI大模型进行反思，甚至提出质疑：一是AI大模型的数据挖掘和开放性的网络应用具有很强的规模化效应，如果AI独特的学习和预测能力被应用到更多领域，则可能会引发知识产权纠纷，并且将涉及数据隐私等更深层次的问题。二是相较于其他固化的计算机模型，AI大模型具有很强的生长性，而且在某种条件下可以实现自我学习和自我进化，长此以往可能对人类智能和创造力构成威胁。

　　AI大模型的工具价值

AI大模型的诞生和崛起既是一个技术进步的结果，也是人类知识和智力革命带来的巨变。从人类经济社会发展历史来看，工业化时代的技术创新主要依托各类制造装备、通用机械等硬件设施，以工业化、城市化为发展路径，而在数字经济时代，产业数字化和数字化产业更加依赖软件应用，而AI大模型恰恰迎合了这一趋势。

从另一个层面来看，过去全球经济快速增长是建立在生产率提升和效率提高的基础上，但是随着第三次科技革命的红利消退，要素生产率的提升变得更加困难，创新活力不足和竞争过剩反而制约全球经济增长。到了数字经济时代，AI大模型的应用迎来了前所未有的发展机遇。虽然AI大模型的初级应用可能更多以工具价值呈现，但是随着大模型训练不断累积增加，这些模型及其背后的技术方法论将可能释放出更大的能量。作者认为，相比人类的教育和知识更新速度，大模型的迭代优化速度远高于人类，因此将更快地拓展人类的知识边界。

如何正确看待AI大模型的工具价值？这需要回到技术和经济社会发展的“老问题”。从历史发展进程来看，人类历史上三次工业革命在发展初期都遭遇过许多质疑，特别是这些新技术和新应用不仅颠覆了陈旧的生产和生活方式，而且改变了人类社会的发展进程，产生了阶段性失业、经济发展失衡、贫富差距扩大等社会问题。

但是，这些层出不穷的问题是否意味着工业革命的成果不能被很好地利用呢？答案当然是否定的。科技创新作为一种驱动要素，既有其正面积极效应，也不可避免会产生负面问题，甚至给经济社会发展带来严峻挑战。对此，作者在书中提出一个比较有意思的观点：新技术对人类就业的贡献常常会低开高走，在新技术刚出现时，对人力的替代效应较为明显，会引起部分群体的反抗，而随着技术应用的逐步加深和扩散，将催生更多创新，放大市场规模，然后就有可能为人类创造更多的就业岗位。

因此，沿着这一思路，正确看待AI大模型的工具价值，需要明确两个问题。其一，AI大模型的应用应该遵循法律制度规范，在大规模应用进程中，应探讨建立相应的规则、标准和限制条件，确保技术应用是可控的、安全的以及友好的，而非任其野蛮生长。其二，AI大模型的发展应遵循自身的规律，最终技术应用的落脚点应该为人类社会发展提供更多的工具支持，作为一种辅助工具存在，而不是本末倒置。

　　AI大模型的新挑战

基于上述分析，AI大模型的应用前景十分广阔，而且充满想象力。随着ChatGPT、“文心一言”等应用模型的出现，AI大模型从陌生的技术领域走入寻常百姓家，并引发了各类激烈讨论，但要真正理解AI大模型的未来发展方向，还需要认真思考其中的逻辑，坚持以人为本。

作者认为，企业在AI大模型的应用方面将经历三个境界：第一重境界是“工欲善其事，必先利其器”。企业需评估AI大模型应用成熟度、效率提升、模型缺陷以及负面影响等；第二重境界是“同舟共济扬帆起”。企业应优化调整大模型，关注大模型对员工的影响，以及与组织机制设计存在的冲突；第三重境界是“欲穷千里目，更上一层楼”。企业要考虑商业模式和现有行业规则，以及需要承担较高的风险。

作者提出的 “三重境界论”强调人们对AI大模型的应用是一个循序渐进的过程，在实际应用过程中需要遵循商业逻辑、社会伦理以及法律规范。从现实的发展语境来看，任何一种前沿的科技都有可能带来正、负两方面的影响，如何把握好其中的平衡点极为关键。虽然社会需要对每一项新技术的诞生和发展抱持更多的包容性，但是一旦当其发展到一定规模，并且产生很强的影响力时，就应该严肃讨论这些技术的应用规范和规则问题。

著名历史学者尤瓦尔·赫拉利认为，人工智能正在以超过人类平均水平的能力掌握语言。而通过掌握语言，人工智能正在掌握入侵人类文明系统的钥匙。当前，各国学者和不同领域的专业人士也对AI的进化表达了不同程度的忧虑。一是AI大模型技术是一种全新、前沿的技术，在互联网环境下，这些应用超出普罗大众的一般认知，现有的法律制度对AI大模型的发展存在空白，非专业人士更存在知识盲点；二是AI大模型的开发应用具有一定的垄断性质，目前掌握这些技术和方法的企业仍是极少数，如果未来要全面推向市场和大众，将可能产生许多未知的风险。

近期，欧盟提出计划，将制定一项名为《人工智能法（AI Act）》的新法律草案，其中包括禁止特定人工智能服务的使用以及制定相关的法律规范。同时，OpenAI首席执行官兼联合创始人也对AI大模型抱持谨慎立场，并表示这些新技术应用可能存在风险挑战。

从未来前景来看，AI大模型具有巨大的潜能，但也存在未知的风险，如何驾驭这项新技术需要做好充分准备。首先应该正确地看待AI大模型的工具价值，通过持续的深度学习促进AI大模型进化迭代，使其融入到更广泛的应用领域。其次，在法律、制度、技术规范等方面做好充分准备，构建更加前沿的科技监管体系，促进AI大模型有序规范健康发展。最后，让AI大模型最终回归人的价值，以人为本，而不是用AI取代人。

展望未来，世界正进入AI大模型加速变革时代，如何适应新的不确定性、如何捕捉新的发展机遇、如何促进科技向善是我们发展AI大模型必须要回答的问题。纵览历史上每一次技术变革，既促进了经济发展和文明进步，但同时也带来了诸多问题。如作者在本书所传递的，AI大模型兼具进化与失控的矛盾，而正是这种矛盾驱动我们不断探索发现，追寻人类社会美好未来。

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