ChatGPT完全着火了。

最近，科技部部长王志刚发言说，ChatGPT是一个大模型，大计算，好的计算方法，同样的原理，但质量不同。就像踢足球一样，都是射门，但要做得像梅西一样好也不容易。我国在这一领域研究了一些成果，希望中外企业在人工智能领域取得更多成果，要注意科技伦理，追求利益回避。

虽然科学技术的进步令人高兴，但对于大多数吃瓜群众来说，ChatGPT火热的讨论背后往往隐藏着——ChatGPT能代替人类的担忧？我会因此失去工作吗？

毕竟，被科技进步消除的岗位自古至今数不胜数，ChatGPT还没有& amp# 039；初出茅庐& amp# 039；不过是，已经有了惊人的潜力。对此，谷歌首席科学家Peter Norvig认为，ChatGPT可以更好地处理大量信息，但不能取代人类的创造力和想象力。Facebook人工智能研究院的研究员YannLeCun也认为ChatGPT可以代替一些重复性的工作，但对于需要了解复杂上下文的工作，ChatGPT不能代替人类。

不久前举行的全球人工智能开发人员先锋大会上，ChatGPT也引起了热议，专家学者们也展开了热烈的讨论，发表了各自的观点。DoNews为了满足读者而整理。

01.目前的ChatGPT可以部分替代容错率较高的行业

BCG理事长、全球资深合伙人魏泽红：

ChatGPT生成人工智能任务的容错性和创造性要求的高低决定了技术应用的成熟度。目前，ChatGPT应用场景目前有三个主要领域：药物发现、自动编程和文本摘要。

现阶段，生成式AI可以使人工智能自动生成部分广告文案和视频等，从而在广告领域取得很大进展。接下来，对于AI生成内容质量比较宽容、结果不太准确的行业，将有越来越多的应用。相比之下，对于航空、金融、医疗等内容准确性高、容错能力低的领域，AI需要长期发展。这是因为AI不仅说得漂亮，而且实际上要可靠和严格。

商汤技术董事长兼CEO徐立：

生成的内容不仅可以解决单个目标下的优化问题，还可以提供很多问题、其他解决方法的路径。

人工智能对开发者来说是模式的变化，下一步对很多内容创作者来说同样会面临工作模式的巨大变化。

人类正站在AI临界点上，其推动力是以ChatGPT为代表的生成式AI。可以自己生成文字、图片和视频，更重要的是自己编写软件代码。也就是说，生成式AI今后将大大降低软件开发门槛，开发& amp# 039；权限& amp# 039；在& amp# 039；福利& amp# 039；转化为的行为；& amp；# 039；未来70%的软件代码可以由AI生成，完全改变社会& amp# 039；意思是。

复旦大学人工智能创新产业研究院院长七元：

鸡兔洞长、见面问题等小学数学题、ChatGPT都回答得很顺利。以前对AI来说是不可能的。这表明，随着算法的迭代，ChatGPT的进步从量变积累到质变，不仅在语言上有天赋，而且具有数学推理能力。

智源人工智能研究所高级工程师林永华：

ChatGPT出现后，未来10年值得期待。软件、咨询这两个主要服务领域可能会发生很大变化。

同济大学白人计划、特聘研究员、博士生导师王浩芬：

ChatGPT出来后我问得最多的问题是不需要——知识地图吗？& ampquot判处死刑& ampquot相当于吗？我是& amp# 039；死亡可能会迟到& amp# 039；说了，当然还有很多变数。

网易秀帆副总裁金烨：

ChatGPT的核心是基于大数据模型，实际上只是聊天机。但是ChatGPT确实有深度和广度，所以我们有很多想象力的空间。ChatGPT实际上颠覆了很多产业，特别是教育、远程教育。对于程序员来说，程序员更应该依靠前端、业务方面。

广东省连锁经营协会技术委员会联席主席、前戏车、百果园数字化负责人沈馨：

您现在看到的是，ChatGPT通过自动内容生成解决了内容瓶颈。例如：开发计划。现在，ChatGPT可以帮助您比较基础的东西。生成5个也不满意。那么，再生成50个，然后在这上面选择或修改就可以了。

另外，在ChatGPT这样的模式下，将来可以看到文字生成图像，甚至文字生成视频& amp# 039；元宇宙& amp# 039；对解决的内容也会有很大帮助。

BCG董事总经理、全球资深合伙人魏泽宏、商汤技术董事长兼CEO徐立、复旦大学人工智能创新与产业研究院院长七源图片院：官方网站。

02.人类有AI取代不了的独特性

OpenTEKr创始人、上海开源技术协会迪安：

我们不必担心人工智能的推理会比我们更强、更快、更准确。事实上，人类的价值在哪里？人类的价值在于创造性，在于我们可以自由发挥。正是因为没有我们的创造性和我们的逻辑，才创造了人类的未来。

未来的人工智能是不可避免的，比人类越来越理性和推理。未来该做什么？未来是& amp# 039；反图灵测试& amp# 039；的项目。通过反图灵测试提出你的问题。当人类能够回答没有逻辑的问题时，我们就是人类。(约翰f肯尼迪，教育)也就是说，情绪化和非逻辑是人类创造力的本源。

商汤技术董事长兼CEO徐立：

未来的人不需要具备底层的制作能力，而是需要更多的想象力、连接和合作能力。这种能力是与AI共同创作的核心业务能力。(阿尔伯特爱因斯坦，美国作家)。

这种生产力模型的变化可能会导致互联网软件操作服务(SaaS)应用程序(如Photoshop)和工具链，或基于这些工具链创建新创建的社区。换句话说，我们是& amp# 039；小红书& amp# 039；& amp# 039；BC & amp# 039；等等，可以有下一步的互联网应用程序。

CSDN创始人董事长、极客长沙创始合伙人张涛：

ChatGPT预示着AI迎来了iphone的时刻。有两个主要预测。首先，在未来5年内，AIGC必须生成超过人类自己制作的文本、照片、视频等内容。第二，下一个十年实际上是自然人机交互的新十年，目前可能达不到幻想的水平，但会发生很大的变化。

ChatGPT在编程方面并不取代程序员。它真正带来的是程序员技术栈的变化。从过去PC时代的Windows、API、互联网程序员的LAMP、移动iOS、Android、云原生K8s到今天，以大模式为代表的技术将促进更多AI应用程序程序员的生产。

Kyligence联合创始人兼CEO韩庚：

替换人类不一定是AI，但使用AI的人会技术好。说到AI伦理问题，我们要了解哪些技术使用好的地方，哪些地方应该有这方面的限制。

对AI开发人员来说，必须持续维护两个功能。一种是抽象概括行业或情景的能力。要解决生产问题或实际问题，就必须抽象成数学问题，为了转换成算法问题。(约翰f肯尼迪)。

当高效的工程能力、AI计算能力容易得到时，当算法慢慢脱离时，跑一个算法的成本就会变成竞争点。模板。

百度智能云总监设计师、百度AI中队首席设计师谢永强：

ChatGPT可以改变我们对人工智能开发的模式。一方面，今后提高模型能力时& amp# 039；注入& amp# 039；和& amp# 039；刺激& amp# 039；的这种模式可以做到。另一方面，以后我们落地模型的场景时，我不是为了适应一个场景而设计的，而是通过一些命令性的自然语言方式来适应这个场景。

我相信，这些具有ChatGPT或后面生成的AGI功能的AI技术，更多的是找到与辅助者共存的平衡点，而不是全面的替代者。(注：Chatgpt、Chatgpt、Chatgpt、Chatgpt、Chatgpt等)目前，通用人工智能(AGI)各个方向的技术仍然存在较多的问题。首先，它基础的大模型其实缺乏可以解释的，或者是可以控制的，可以解释的。这里可能会有新的技术突破，从长远来看，人们可能需要参与和控制。

CSDN创始人董事长、极客创业合作张涛、Kyligence联合创始人兼CEO韩庚图片院：官方网站

03.关于未来的思考

支持人工智能研究院高级工程师林永华：

过去，文生也看到了应用程序、ChatGPT生成式模型的爆炸性人气，但实际上只看到了大模型领域的冰山一角。另外，要更加关注冰山下、层层技术堆栈、各种模态预训练大模型、海量数据集、数据过滤的优秀数据集工具、大模型评估、评估方法、一系列AI系统优化工具和技术。

未来十年，ChatGPT将带来产业浪潮。如果没有底层的技术堆栈，像ChatGPT生成型模型一样的冰山一角也很难显现出来。

GPT3.5 ChatGPT打开了AIGC的潘多拉盒子，但在大模型开发和产业落地上，我们面临着许多重要的技术挑战，包括参数和模型大小、大量的培训数据、大模型的评估方法、大模型如何继续学习、如何大幅提高培训和推理的效率等。

沈世科技创始人兼CEO孙伟杰：

AI对我们来说最大的困难和挑战是跨学科融合的合作体系、组织文化的建设，这本质上是我们革新土壤的创新机会。

具体来说，未来的困难和挑战有三个。第一，将问题抽象为适合用AI解决的问题。第二，需要大规模的工程建设，集中化的表演训练。三、实际经济发展，产业研发ampamp将D的经验融合到AI算法中，最终AI的创新必然是从原始创新、工程建设到落地应用的非常紧密的结合。

百度ai技术生态总经理马燕军：

我们必须降低人工智能的门槛。能否从开发、训练、推理的过程中，最大限度地降低过程的成本，用更简单的过程代替？可以使应用程序更广泛。

大观数据副总裁王文光：

以人为本的AGI & amp# 039；是以人类为中心的通用人工智能。也就是说，人工智能以服务人类为目的。它由神经网络的大模型知识图谱强化学习组成，在ChatGPT浪潮中已经奠定了基础，未来将从效率革命到思维革命，从改造自然到改造自己产生重大影响。

第九章云南省云南省达喀尔市副总裁余建刚：

ChatGPT的出现给目前基于大模型的自然语言处理和通用智能带来了革命性的变化，但我认为现在只是开始。

北京支持研究智能研究院自然语言和多模态研究负责人及FlagAI斐济开源项目负责人牛奶：

ChatGPT背后的核心是大量数据，词典训练、翻译模型和体系结构算法都可以用于开发多模态模型。多模态融合已成为AI的大势所趋，各种模态融合也有助于不同模态的提高。除了文本和图片的多模态融合外，语言、语音、视觉、视频的各种模态融合方法都差不多。

复旦大学教授肖良华：

大模型不仅仅是模型系统和计算力，数据是一个非常重要的问题，呼吁大家更加关注大模型的数据治理。

支持人工智能研究院总工程师林永华、深度技术创始人兼CEO孙伟杰、百度AI技术生态总裁马艳军图片来源：官方网站。

04.写在最后

技术的进步将促进代替落后生产力的先进生产力，在这个过程中，一些人类工作的消失是不可避免的，但同时，对人类劳动的新需求也将不断创造。与人工智能相比，人类的优点之一是更加灵活和主动，AI可以代替部分人类的工作，但人类也能找到实现更多价值的方法。

例如，在投资领域，定量投资通过对大量数据的客观分析决策，利用模型捕捉价格差异，可以持续获得稳定的收益，避免人为主观因素的干扰。国内最早的量化对冲基金之一——Ubiquant ai Lab首席专家Bryan Dai在最近的采访中表示，AI应用于量化投资已有多年，世界领先的量化公司应用AI技术参与了量化投资过程，Bryan将AI和机器学习应用于数据收集和处理、ALA建设、市长/市场预测等量化投资的全过程。

但是人类的价值并没有因为AI的出现而完全消失。即使使用ChatGPT的体验令Bryan Dai惊叹，在ChatGPT能否取代专业投资者的问题上，& ampquot否& ampquot在细分领域，专家的介入是必不可少的。新技术的应用也需要更多的人才支持。

时代的进步是不可阻挡的。我们今后也将创造比现在的chatGPT更优秀的人工智能。但是和AI进步一样，会更快或更快。还有我们人类。

(申报)