中国科学技术协会发布AI产业生态爆发期调研报告：深入分析ChatGPT在社会中的应用与影响
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展和进化，AIGC（AI-Generated Content，人工智能生产内容）这一概念逐渐走向公众视野。作为AIGC领域的一员，ChatGPT以其先进的自然语言处理能力和广泛的应用场景，不断吸引着社会各界的关注。
二、ChatGPT介绍及发展趋势
文本生成式AI：聊天机器人ChatGPT
OpenAI公司于2015年12月成立，其主要目标是实现安全的人工通用智能（AGI）。2020年5月，OpenAI发布了以Transformer为基础的NLP预训练模型GPT-3，此前已经有过GPT-1和GPT-2。2022年11月30日，OpenAI推出了基于此模型微调并加入RLHF强化学习方法的聊天机器人ChatGPT。在短时间内，用户量迅速增长至百万级别。
ChatGPT具备诸多先进性特征
chatGPT嵌入了人类反馈强化学习以及人工监督微调，因而具备了理解上下文、连贯性等诸多先进特征。当前，它所利用数据集只截止到2021年，但在对话中能够主动记忆先前的对话内容信息，并且能够屏蔽敏感信息，对于不能回答的问题也能给予相关建议。
ChatGPT商业化进程加快
微软近日考虑宣布将向OpenAI进行近百亿美元投资，这将使得微软拥有49%的股权。此举不仅提供资金支持，也提供算力支持。同时，由于访问量过大，Open AI对Chat GTP进行了大规模限流措施，如限制每小时提问数量，以及高峰时段排队等。
国内外科技巨头积极布局生成式AI
部分公司已有成型产品在Chat GTP发布后快速响应，比如谷歌CEO发布“红色警报”，敦促团队解决Chat GTP对搜索引擎业务构成威胁，同时批准加入谷歌搜索引擎中的计划；谷歌又投资3亿美元进入Anthropic竞品；百度宣布升级搜索能力并计划推出类似服务；腾讯申请专利用于实现机器与用户之间自然顺畅沟通，而字节跳动则开始布局自动生成投稿和辅助写作等项目。
Chat GTP带来的变革：
此前的聊天机器只能根据设定问题回复固定内容，与融合后的chat GTP相比，将文本生成、图像生成、多模态转换技术融合起来，使环境感知、理解能力大幅增强，可以模拟人类交互，为客户服务、虚拟代理、高效创意内容创造条件等服务做准备。
解码预训练语言模型Generative Pre-training (Pre-train)
为了更好地理解这些新兴技术，我们需要解码它们背后的预训练语言模型工作原理。这涉及到大量数据集收集，以便让算法从中学习如何识别模式并创建新的文本或其他类型的输出物品。
商业机会与挑战：
随着这些新兴技术不断被开发和部署，我们可以期待它带来无数商业机会，从提高效率到创造全新的市场。但这同样伴随着挑战，如隐私保护、大数据使用风险以及可能出现的人们失去工作岗位等问题。
未来展望：
未来几年的发展方向很明确，即进一步提升性能，让这些系统更加接近人类水平，同时保障其安全可靠运用。这要求我们继续投入资源研究如何让这些系统既能完成任务，又不会导致负面后果发生。
10 结语：
总之，在这个充满活力的时代里，我们见证了一场革命性的变化——从传统手动输入到自动自动生成，从单一功能扩展到了跨领域综合应用。这一切都离不开那些辛勤工作的人们，他们通过编写代码探索未知世界，为我们的生活带来了巨大的改变。而我们也必须意识到，无论何种创新，都需谨慎行事，以确保所有参与者都能受益匪浅。
