ChatGPT到底是什么？这还得先从AIGC说起。AIGC的英文全称是AI Generated Content，简单来说就是指利用人工智能技术来生成内容。而ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer，生成型预训练变换模型)，是由美国人工智能研究实验室OpenAI研发的聊天机器人，并于2022年11月底正式推出。这个具备人工智能的聊天机器人ChatGPT不仅仅能聊天，还能快速撰写小说、邮件、视频脚本、文案、翻译，甚至是编写代码等。ChatGPT的不断突破促进了AIGC技术的落地。
ChatGPT的灵魂——深度学习技术，是近年来人工智能领域的一项重要技术，其基本思想是通过对大量数据的学习和分析，建立复杂的神经网络模型，从而实现人工智能的自我学习和进化。由于其采用了大规模的无监督学习方法，能从数百万的文本数据中提取出了巨量的知识，并将其融入到模型中，所以这种方式能让ChatGPT模拟出人类的思维方式，并且在对话中表现出更加智能的回应。
同时，ChatGPT的训练数据来自于互联网上的各种文本数据，包括维基百科、新闻报道、社交媒体等等。这些数据量庞大，覆盖了各种语言和领域，为ChatGPT提供了强大的学习资源。在训练过程中，OpenAI还对ChatGPT进行了多种优化，比如使用自适应学习率、Dropout技术等等，以提高其学习效率和精度。
ChatGPT背后的经济账，可能会比我们预想的复杂的多。
而据摩根士丹利分析师称，ChatGPT的一次回复成本可能在2美分左右，这样算来，1亿用户的一次回复成本就高达200万美金。
ChatGPT的到来，是人工智能领域的一个划时代技术飞跃，其应用场景非常广泛，主要是如下几个场景：
搜索引擎：将搜索结果整合后给出答案。
聊天工具：实现人机对话、分析提炼网页内容、撰写文章等功能。
智能音箱应用：通过语言分析人的情绪，然后调整给出的答案，更符合人的表达。
客服类应用：导入公司和产品资料，向消费者介绍产品、回答消费者的问题等。
文章编写应用：撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、写论文设置代码等。
随便问了几个大家关注的问题，感觉ChatGPT的回答确实不错，很有哲理性。
毫无疑问，使用大型语言模型LLM训练的ChatGPT等AI应用程序底层是需要强大的计算基础设施集群来处理大量数据的。这些超级集群包含数百或数千个通过高性能网络结构连接的裸机计算实例。总的来说，这些计算实例提供了大规模处理训练数据集的能力。据Meta AI估计，随着模型变得越来越大、越来越复杂和适应性越来越强，这些超级集群必须能够每秒执行百万次的三次方运算。
自从爆火的ChatGPT在科技界成功破圈以来，已成为街头巷尾的谈资，有人甚至高呼人工智能未来将会彻底取代人类。但冷静理智的思考一下，ChatGPT作为一个AI语言模型，其主要功能是根据提供的输入而输出，比如回答问题、生成文本等，尽管它在某些领域表现得非常出色，但缺乏主观意识、能动性以及创造性思维，所以仍然需要我们人类来控制、管理和监督，以确保符合人类的价值和道德标准，这也正是未来ChatGPT的深度学习与人类智慧的融合。让我们和ChatGPT一起，相互协作，发挥各自的优势，未来在更多的领域更好地服务人类。
作者简介
洪俊，甲骨文云架构团队资深架构师，具有15+年的IT行业从业经验，专注于甲骨文IaaS+PaaS云平台及区块链、人工智能领域，同时在SOA/BPM，API治理及管控等集成领域有深入的研究。您可以通过jone.hong@oracle.com与他联系。
