本文来自微信公众号“中国发展观察”，作者/梁正、何江。
聊天生成预训练转换器（Chat Generative Pre–trained Transformer，ChatGPT）作为由OpenAI研发的人工智能（Artificial Intelligence，AI）大语言模型，于2022年11月30日上线，在发布仅一周的时间内就已拥有超100万用户，在推出仅两个月后的2023年1月末，其月活用户已经突破1亿，作为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，已然成为火爆全球的一款现象级产品。
目前，ChatGPT不再局限于聊天问答、娱乐互动等基本功能，而是迭代升级成为高效的生产力辅助工具，用户可通过聊天互动方式实现邮件、报告、翻译、代码等诸多内容的智能化生成。
长远来看，ChatGPT的横空出世，不仅是对新一代聊天机器人和生成式AI的突破，还将对AI产业乃至各行业数智化转型升级带来颠覆性变革，进而重构产业知识模型构建范式，推动智力密集型服务产业规模化和市场化。
本文分析了ChatGPT的意义影响、应用前景，并对可能面临的挑战提出了治理对策建议。
ChatGPT何以火爆出圈
ChatGPT之所以短时间内快速火爆出圈，根本原因在于ChatGPT在一定程度上引发了技术革命，主要体现在以下三个方面。
（一）ChatGPT被视作里程碑式的进步产品
ChatGPT的横空出世再度点燃AI赛道的热度，业界形容它的诞生是AI时代的“iPhone时刻”或“视窗系统”，甚至有可能和2016年谷歌研发的围棋AI程序AlphaGo相提并论。微软创始人比尔·盖茨盛赞ChatGPT的意义堪比个人电脑和互联网的诞生，OpenAI联合创始人、特斯拉CEO埃隆·马斯克也公开称“ChatGPT好得吓人”，三六零集团创始人周鸿甚至认为“ChatGPT是通用AI发展的奇点和强AI即将到来的拐点”。
具体而言，ChatGPT推动内容生成、知识创造、信息分发与获取等系列模式的颠覆性变革，并以极其简单的自然语言交互方式解决了用户的诸多痛点需求，进一步打开了AI商业模式落地与知识服务产业数智化转型的新空间和想象力。由此看来，ChatGPT的出现或意味着AI领域将迎来革命性转折点。
（二）ChatGPT开启了走向通用型AI的通道
相较于既往的AI语言模型，ChatGPT具有大数据、大算力、强算法等多重技术特征。究其功能来看，ChatGPT具备类人化的语言、语境、意图、逻辑等理解与推理能力，在高质量、多轮次、长文本人机交互对话方面表现突出，且实现了初步的“智能涌现”。同时，ChatGPT采用了基于人类反馈的强化学习技术（RLHF），可通过用户互动获得持续迭代升级。总体而言，ChatGPT的这些先进技术特征及其强大交互功能的落地应用，助推人类社会开启了从面向特定领域、垂直场景的专用型AI走向通用型AI的通道。
（三）ChatGPT将颠覆传统交互模式
相较于互联网时代搜索引擎关键词结构化检索的知识服务模式，ChatGPT转向大模型时代的自然语言指令调用知识，并从图形界面触控式交互转向自然语言对话式交互，催生自然语言交互时代的到来，也让人机交互更加自然、高效且人性化。
未来人们将可采用自然对话方式与智能机器交互，ChatGPT则通过精准、高效地理解用户意图，调用各类服务功能来满足用户需求，进而改变当前应用软件的交互方式。同时，伴随GPT-4的发布，ChatGPT将实现从早期单模态的文本文字拓展至音频、视频、图像等多模态并行，进而助推人机交互模式从早期单一功能、单一场景、单一模态交互，迭代升级成为多功能、多场景、多模态的对话式交互。
ChatGPT带来的产业数智化转型升级趋势
ChatGPT的产业实践应用将极大程度地赋能产业数智化转型升级，新一轮产业变革已成大势所趋，包括推动AI产业化加速、AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）走向“平民化”时代、人机分工式混合劳动力成为用工主导范式、AI商业价值拓展至C端应用等。
（一）ChatGPT推动AI产业化布局大幅加速
ChatGPT促使国内外互联网大厂扎堆入局，促进AI上下游产业链加速发展。如谷歌宣布推出Bard，Meta发布开源大模型LLaMA，百度推出“文心一言”，京东宣布将推出ChatJD，华为、腾讯、字节、阿里、网易等大型互联网公司也都表示已布局类ChatGPT项目。OpenAI于2023年3月1日宣布正式对外开放ChatGPT和Whisper的模型API（Application Programming Interface，应用程序编程接口），开发者可以通过API将ChatGPT和Whisper模型集成到他们的应用程序和产品中，这也将大力催生产业实践对算力的需求，并进一步激发算力相关产业的爆发增长。同时，ChatGPT加速刺激了数据中心发展和芯片技术等研发，并将引发构建平台与相关应用的热潮，新的领域巨头、周边产业、类ChatGPT应用以及智力服务类应用市场都将成为受益对象。
（二）ChatGPT将AIGC推向“平民化”时代
ChatGPT作为AIGC的一款现象级产品和应用，或将促进传统内容生产方式颠覆性变革、大大降低内容创作门槛，推动AIGC迈向“平民化”时代并有望呈现爆发式增长。相较于传统AI机器人，ChatGPT具备更强的语言和语境理解能力，能结合语境进行回复，并根据用户互动持续优化创作内容。ChatGPT将改变传统的纯人工内容生成方式，助推AI从早期的创作辅助工具逐渐转向内容创作主体，实现人机协同内容创作，并大大提升内容生产效率和质量。同时，ChatGPT将助推AIGC从早期的文本生成，逐渐拓展至文案、语音、图像、视频、代码等多模态内容生成，并进一步丰富AIGC产业生态。
（三）ChatGPT推动人机分工式混合劳动力成为用工主导范式
ChatGPT可根据人类的反馈进行强化学习，促进AI从劳动辅助工具逐渐演化成初步具备自主能动性、可与人并肩协作互动的劳动行动主体，进而实现人机高效分工协作。同时，ChatGPT将推动人类智力劳动深度细化分解，并将其中大量重复性、结构化、高度依赖既往经验的相关工作深化剥离并交由ChatGPT承担，促进以人机分工为代表的第四次社会大分工时代的加速到来，而人机分工协作式混合劳动力将成为未来劳动用工的主导范式。此外，ChatGPT可能会颠覆劳动力市场旧有竞争模式，“降维打击”那些缺少工具赋能的竞争者。人类应该与ChatGPT成为“队友”。
（四）ChatGPT助推AI商业价值拓展至C端应用
现有的AI产品落地与盈利大都聚焦于面向企业的B端和面向政府的G端，而对面向消费者大众的C端应用虽有不断尝试，但却缺乏让大部分人愿意买单的商业项目。ChatGPT的推出打破了这一僵局并让AI产业看到曙光，推动AI的商用价值从传统的B、G端延伸至C端，且可通过按量付费、SaaS模式的订阅付费、打造一体化解决方案并提供增值服务、依靠用户流量进行广告变现等实现商业模式落地。如OpenAI于2023年2月正式推出付费版的ChatGPT Plus，为消费者提供包括高峰时段免排队、快速响应、优先获得新功能和改进等增值服务，以及对外开放API接口等，均可一定程度加速ChatGPT的商用价值落地，并为其持续迭代升级提供资金支持。
ChatGPT引爆产业智能化转型场景模式变革
ChatGPT在产业智能化领域的实践应用将为行业知识模型结构化搭建新桥梁，进而引爆知识管理场景模式变革，具体可体现在ChatGPT作为辅助工具、ChatGPT自主调用外部工具、ChatGPT为行业知识模型化提供界面等多个方面。
（一）以ChatGPT作为辅助工具实现人机知识协同共创
ChatGPT已具备信息检索、加工重组、内容创作等诸多“硬”技能，但其在创新创意、情绪感知等“软”技能方面仍弱于人类，因而可将ChatGPT作为辅助工具而非替代者或竞争对手，助推办公、创作等诸多领域实现人机智慧融合、知识协同共创。
1.办公场景
用ChatGPT部分解放人工，让人去做更具创造价值的工作。如可用ChatGPT辅助完成撰写邮件、查询资料等机械式、重复性工作，节约时间以聚焦更具创新价值的任务。
2.内容创作场景
用ChatGPT增强并赋能人类，让机器的“博学”与人的创意组成完美搭档，即由人提供内容创意与要求，ChatGPT提供思路启发或生成内容初稿，再由人工介入进行调优润色，这种人机协同创作方式将显著优于单独的人工或ChatGPT。
（二）让ChatGPT自主借力调用外部知识工具
虽然ChatGPT已具备较强大功能，但其并非万能且没必要成为万能工具，如Meta研究团队发文强调让“大语言模型可以自学使用工具”，即当ChatGPT遇到特定任务时，可响应人类指令、扮演调度角色，以直接调用其所需工具的API接口，进而为AI调用外部工具提供新的桥梁并满足特定任务需求。在此思路下，ChatGPT可实现与外部工具结合，集成并快速匹配调用工具箱，拓展其功能作用范围且降低AI使用门槛。同时，还可将ChatGPT与工业、服务业机器人连接起来，丰富交互接口、提升交互性能并改善人机交互体验。
（三）ChatGPT为行业知识模型化提供新界面
相较于互联网时代搜索引擎的关键词结构化检索型知识服务模式，ChatGPT转向大模型时代的自然语言指令调用知识，并从图形界面触控式交互转向自然语言对话式交互，让人机交互更加自然、高效且人性化。同时，ChatGPT突破由行业专家归纳提炼知识的传统模式，能够借助自然语言交互方式进行高效建模整理，并通过与人类专家组成人机团队以实现行业知识模型化。ChatGPT既可助力梳理资料文献，也可通过人类专家的及时反馈叠加ChatGPT基于反馈的增强学习机制，实现行业知识模型的快速生成和优化迭代。以医疗场景为例，可由ChatGPT与人类医生不断交互，推动问诊、诊断、治疗等专业知识模型化，实现用ChatGPT辅助智能导诊、初步诊断、方案提供、辅助治疗等。
ChatGPT助推智力密集型服务产业规模化
传统行业知识的沉淀需要专家进行提炼和转化，细分领域专业级知识服务只能由领域专家、资深人士提供，相应的专家培训与雇佣成本高、人才稀缺且无法规模化复制。同时，咨询行业等传统智力服务无法实现C端市场的规模化个性定制。而ChatGPT作为高效的数智化知识服务工具，已初步实现在知识领域的通用化大模型与专用化小模型并进，且正在采用“技术人员+ChatGPT+数据”的模式逐步取代权威专家，使传统智力密集型服务的规模化、市场化、个性化乃至边际成本趋于零成为可能，从而充分应用ChatGPT助力智力密集型服务的数智化转型，赋能垂直专用场景下智力服务的规模化商用。
一方面，可应用ChatGPT作为生产力工具以辅助整理既有行业知识并形成专用知识库，如通过自然语言交互等快速提取和调用专业知识，进而让ChatGPT成为专用领域的AI顾问并作为人类“外脑”以赋能专业场景高效作业；另一方面，可通过传感器等方式将日常办公、作业流程与个体行为数据等进行实时跟踪记录和积累，并经由建模、训练、优化等逐步提炼、沉淀并推动知识模型生成。此外，ChatGPT还可将智力服务拓展应用至C端，充分调动用户、从业者等全员参与行业数据的纠偏、训练，形成众创式数据训练生态并实现专用领域的智力服务产业化。
ChatGPT应用挑战与治理思考
（一）ChatGPT应用面临的挑战
从技术角度来看，当前ChatGPT仍面临高成本（包括硬件采购、模型训练以及日常运营等）、准确性（有时“一本正经地胡说八道”）、完整性（不能联网而存在知识盲区）、可靠性（专业领域知识无法验证）、算法可解释性与透明度缺失、算法偏见与歧视等多重局限。与此同时，其在实际应用中也面临多重挑战。
一是ChatGPT可能导致“机币”驱逐“人币”，即机器产生的内容将可能驱逐人类文明产生的内容，并可能出现大量的机器谎言掩盖事实真相。
二是ChatGPT可能挑战现行科研与教育体系，包括对基础教育体系的冲击以及造成学术不端与作弊等。
三是ChatGPT生成内容的版权难以界定。一方面，如果生成内容有版权，则可能形成某种形式的内容垄断，发生版权冲突（包括人和机器之间，以及不同的机器与机器之间版权冲突）；另一方面，如果完全没有版权，则完全忽视了模型开发者的贡献，这也会打击模型研发创新的积极性。
四是用户隐私保护面临“两难”困境。用户数据只有通过共享、流动并加以挖掘分析才能释放其实用价值，且数据量越大、越丰富多样则越有利于大模型构建，但过度挖掘数据又将侵犯用户个人隐私，故而面临挖掘数据价值与保护用户隐私的“两难”困境。
五是灰色产业链乱象滋生。由于目前ChatGPT尚未面向中国市场开放，引发了一系列灰色产业链乱象，如搭建镜像产品、买卖ChatGPT账号、二次搬运转手ChatGPT产出内容等。
此外，ChatGPT还可能带来虚假新闻、诈骗、网络和数据安全风险、数字鸿沟、结构性失业等一系列挑战。
（二）ChatGPT的治理对策思考
ChatGPT作为一项新兴技术，面对其当前在产业实践应用中的诸多挑战，未来可考虑从以下方面进行治理应对。
一是识别ChatGPT在不同应用场景下的潜在风险，并按风险等级进行分级分类治理。
二是在ChatGPT生成的内容产品上添加数字水印等识别标记，进而降低模型被滥用带来的负面影响及相关监管隐患。
三是采用敏捷治理思路，以开放、包容的态度客观看待ChatGPT创新并持续跟踪其发展动态，在可控范围内允许部分产业领域实践探索应用，坚持规范监管与创新发展两手并重。
四是运用技术手段包括AI反制和鉴别ChatGPT生成内容，并积极探索生成式AI的问责机制与行为规范，“谁生成、谁负责”，让产品使用轨迹可追溯责任并能落实到人，引领科技向善并助推实现人机共生。
作者单位：清华大学公共管理学院；清华大学人工智能国际治理研究院
