美国89%大学生用TA做作业！谷歌、百度也坐不住了！

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　　近期，备受关注的聊天人工智能ChatGPT风靡全球，在“再造下一代搜索引擎”的期待中，老牌搜索厂商终于坐不住了，纷纷选择下场布局，一较高下。

　　ChatGPT项目背后依托语言处理大模型（LLM）技术，人工智能技术经过十年的发展，如今已然日臻成熟。

　　业内人士认为，ChatGPT的出现更多是一种象征意义，“它标志着语言类的人工智能技术已经接近商用落地”。

　　谷歌百度纷纷入局

　　ChatGPT最近可谓成为全球科技圈的共同话题，这只蝴蝶掀起的飓风最终让各大老牌厂商也坐不住了。

　　2月7日，百度宣布将在3月份完成其ChatGPT产品的内测，面向公众开放，该项目名字确定为文心一言，英文名ERNIE Bot。

　　据百度负责人介绍，ChatGPT技术背后是自然语言处理大模型（LLM）技术，这些技术目前百度已经具备。百度有产业级知识增强文心大模型ERNIE，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。

　　目前，文心一言在做上线前的冲刺。

　　此外，百度表示公司在人工智能四层架构中也有全栈布局，包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用，文心一言位于模型层。

　　百度公司日前披露将推出中国ChatGPT的消息一出，百度美股便一路上涨，2023年开年以来，其涨幅已接近25%。

　　有关分析师表示，ChatGPT相关技术，百度拥有国内最大的搜索引擎，拥有足够庞大的训练数据库储备资源，AI方面的持续投入，使该项目具备技术基础。

　　无独有偶，另一边谷歌也火速下场。

　　北京时间2月7日凌晨，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）突然发布了谷歌的下一代对话AI系统Bard。

　　Bard演示画面

　　据皮查伊介绍，Bard是由LaMDA提供支持的全新实验性对话谷歌AI服务，寻求将世界知识的广度与谷歌大型语言模型的力量、智慧和创造力相结合。它利用来自网络的信息提供最新、高质量的回复。

　　皮查伊透露，Bard已进行部分公开测试，未来几周内，该AI服务将被更广泛地提供给公众。

　　有意思的是，谷歌突如其来的新品发布，或许与微软即将举办的发布会有不小关系。

　　此前，微软宣布将在当地时间2月7日举办重大发布会。关于发布会的内容该公司并没有太多预告，但很可能是关于传闻中的ChatGPT与Bing的整合，以及与OpenAI更广泛的合作。

　　LLM模型能否商业落地

　　能让各家科技巨头几乎“剑拔弩张”的ChatGPT究竟有何重大的意义？

　　一位业内人士告诉记者，ChatGPT背后依托的语言处理大模型（LLM）本身并非新技术。“包括此次OpenAI发布的ChatGPT，实际上也已经是GPT模型的3.5版本了。”该业内人士表示，之所以引发科技圈关注，“商业化”前景尤为重要。

　　此前，记者从业内了解到，ChatGPT模型每次生成对话的成本不足一美分，远低于传统内容生产者的成本。而它回答的质量在这一成本下显得“物超所值”。

　　在此前测试中，记者发现，ChatGPT可以回答追问，连续性的问题，承认其回答中的错误，指出人类提问时的不正确前提，拒绝回答不适当的问题，几乎可以满足大部分日常简单对话的需要。

　　“其实仅从成本上来看，现在训练一个类似ChatGPT的模型成本并不高。”一位人工智能从业者告诉记者，目前在公有云中训练一个GPT-3级别的模型成本约为140万美元，而即使是最先进的模型花费也只需要1120万美元。

　　这看上去对个人似乎是一笔天文数字，但若放置在一个搜索引擎公司中，这笔成本开支便相当实惠。“我们测算过，LLM驱动的模型成本大约为广告收入的15%左右。”

　　并且值得注意的是，由于相关领域技术迭代速度非常快，因此模型训练的成本随时间推移，也会快速下降。“以目前较为成熟的GPT-3为例，发布两年的时间，它的同规模运算成本大约下降了80%。”

　　不过，也有行业分析师指出，目前对于谷歌、微软、百度这样头部厂商而言，直接引入LLM类模型的可能性依然不大。

　　“简单计算就会发现，这些大规模厂商如果要加入相关模型，仅此一项的成本可能就会多出100亿美元。”因此，该人士认为短期内相关训练模型仍将作为辅助工具使用。

　　除了经济上的账本问题外，近期随着ChatGPT影响力的不断扩大，一些社会问题也油然而生。

　　日前，据外媒报道，纽约教育系统近日宣布全面封杀了ChatGPT。一项调查显示，由于功能强大且应对格式化问题轻松自如，现在美国89%的大学生都使用ChatGPT做作业。这导致老师们防ChatGPT如洪水猛兽，却还是屡禁不止。

　　不过，所谓有“矛”就有“盾”，ChatGPT火爆的同时，检测AI生成文本的全新算法DetectGPT也应运而生。

　　这款由斯坦福大学研究团队制作的产品据称可以准确检测文本中AI生成的蛛丝马迹。团队表示，该技术可对未来越来越普遍的人工智能写作论文事件起到很好的反制作用。