圖片來源@視覺中國
文｜陀螺財經，作者｜尹寧
2019年，在世界人工智能大會上，馬雲和馬斯克罕見同台開展了一場在當下看來頗為有些尷尬的“雙馬”會談。當時，馬雲堅定的認為AI並非是人類的威脅，因為計算機的智慧本質仍來源於人類，而馬斯克強烈的認為人類可以發明出比自己更聰明的事物，這是其發展的自然規律。
三年之後，論戰猶在耳邊，但勝利的旗幟已然傾倒在馬斯克這邊，其曾投資的OpenAI在2022年11月推出生成式人工智能ChatGPT后，僅用了60天，即創下月活過億的神話，一躍成為了科技界的當紅炸子雞。
科技巨頭急於推出競品而焦頭爛額、傳統媒體嗅到先機爭先報道、AI替代人類論戰風起雲涌，甚至連自詡開放的學術界也開始抱團擠兌“機器人”。
悄無聲息中，Web3似乎也被ChatGPT燃起熱意。
01 ChatGPT出世，打響科技界軍備競賽
從AI發展的角度，應用基本幾年一輪迴，在谷歌AlphaGo掀起的AI應用熱因缺乏商業模式落下帷幕後，ChatGPT的出現，無疑撕開了一層AI商業應用的口子。
ChatGPT是2022年11月由OpenAI推出的生成性人工智能，可實現實時一問一答，支持多輪對話，甚至具備承認無知與錯誤等頗為類人的特點。
從技術角度來看，ChatGPT是基於GPT-3.5架構開發的對話AI模型，GPT系列又稱為生成式預訓練語言模型，是一種NLP超大規模統計語言模型，其通過輸入語句，根據語言/語料概率來自動生成回答的每一個字，用通俗的話語，它的回復是通過詞組的概率性分佈建模生成的，即選中關鍵詞通過概率判定關鍵詞前後的詞組。
在GPT-3.5之前，OpenAI先後推出過GPT-1、GPT-2和GPT-3，其訓練的數據模式海量般增長，從億級一直飛升到千億級，而在GPT-3.5中，訓練模型中再度加入人類反饋強化學習技術，高昂的數據量也讓其成為了有名的銷金庫。根據美國方舟投資的報告，擁有1750億個參數的GPT-3，2020年完成一次訓練需花費460萬美元。在 2022 年，OpenAI 花費約 5.44 億美元，而其收入僅為 3600 萬美元。
從通俗故事來看，視金錢如糞土的背後，肯定有堅實的隱形金主，openAI自然也不例外。在2019年從非盈利公司轉型為有限盈利公司后，2023年之前，OpenAI 已完成六次融資，融資總額達到百億美元，而在2019年7月，微軟更是一舉投入10億美元支撐其研究與演進。
一切付出終於在2023年有了回報。
從十八般語言到十八般技能，從天文地理到人文經濟，ChatGPT無所不能，“搜索引擎+社交軟件”的結合讓市場用戶新奇不已，在段子手的穿插下，僅僅2個月，月活用戶已然突破1億，而同樣的用戶量，TikTok耗時9個月，Instagram花費30個月。
這成為了AI界具有里程碑性質的大事件，AI技術發展至今，一次次的火熱終究落於商業性循環的曇花一現，因而ChatGPT的出現，顯得尤為重要，儘管商業性仍有待考察，但首次從用戶與場景角度實現了大範圍突破，也再次重振了AI產業界的信心。
被反向超車的老對手谷歌按捺不住，當即決定向人工智能初創企業Anthropic投資約3億美元，並推出競品基於大型語言模型LaMDA的聊天機器人Bard，宣布將嵌入其搜索引擎，全面打開GPT 反擊戰。
OpenAI老東家微軟更是不甘示弱，一邊出手穩住立場，一邊乘勝追擊。2023年1月23日,微軟宣布向OpenAI追加投資數十億美元，2月2日微軟更是宣布其旗下所有產品將全線整合ChatGPT，美國時間2月7日，由ChatGPT支持的最新版本Bing搜索引擎和Edge瀏覽器正式上線。
在兩大巨頭的引領下，國內名企也正積極跟進，阿里巴巴、京東、網易有道、騰訊、科大訊飛也陸續表態啟動相關布局，隱隱呈現出中美科技軍備競賽之勢。百度宣布類ChatGPT應用文心一言將在今年3月完成內測，正式向公眾推出。阿里達摩院也宣布阿里版聊天機器人ChatGPT正在研發中，目前處於內測階段，後續將和釘釘深度結合。
ChatGPT熱度陡然升高，各大媒體也開始爭先報道，根據百度指數，ChatGPT新聞頭條搜索指數一度達到849565，相比其3月推出時上漲11倍。熱浪飛速傳播至資本圈，Wind統計显示，1月30日至2月8日，A股ChatGPT概念板塊指數持續快速上行，板塊熱度居高不下，數只龍頭個股漲幅達到100%以上，公開數據显示，有25家較為核心的上市公司春節以來接待風投機構數量超100家。
而ChatGPT的火，也悄無聲息地蔓延到另一個神秘領域。
02 成割韭菜利器，Web3+AI=無用論？
本就屬於重概念營銷的行業，在2022年各種黑天鵝疊加下瀕臨崩潰的Web3，自然不會放棄這一難得的熱點。
最為直接的就是加密領域，AI概念相關加密項目增長迅速，相關代幣總市值一度超過50億美元，以以太坊索引協議The Graph為例，其代幣價格從2月1日的0.6073美元暴漲至2月8日的1.3722美元，漲幅125.95%。而本就具有AI因素的開發平台SingularityNET漲幅更是驚人，代幣AGIX2月8日價格飆升至0.65687美元，上漲超過290.53%。
部分攜帶“Chat”字樣或是同AI的虛擬貨幣如雨後春筍般湧現，徑直走出了極端行情。CoinGecko數據显示，同名山寨幣ChatGPT幣於2月6日上線，發行價格為0.000611美元。上線5個小時后，ChatGPT幣一路攀升，最高觸及0.011775美元，漲幅達到1827%。以另一假幣CloudChat為例，截至2月7日，CloudChat報0.000589美元，24小時漲幅為17%，近一個月跌幅為11%。
一時間，宣稱加入AI概念的 Web3 項目不斷出現，除直接嵌套幣種外，略微隱晦是在DAO中加入ChatGPT,更進一步的，在基礎設施開發加入AI概念，例如國產公鏈Near就在近日提出推動建設支持生成式AI的基礎設施。而波場TRON創始人孫宇晨也不忘橫插一腳，宣布波場TRON將為AI系統ChatGPT提供去中心化支付框架。
但總體而言，且不論AI開發所需投入的巨大成本，眾多AI概念的Web3項目也多是迎合熱點，宣揚口號，項目多以流通數量高、單價低為賣點，寄希望通過蹭熱點以實現短期行情漲幅的目的，這也符合部分炒幣人士所希望的暴漲暴跌或盈利空間的心理，也因此造成市場亂象叢生，部分炒家甚至表示，市場在2月8日前基本達到了只要是AI就拉盤的程度，AI+區塊鏈已成為割韭菜利刃。
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但熱點能持續多久？2月8日之後，行情的反轉再次宣布了熱點的破滅。此前暴漲的ChatGPT幣在觸及高點后的一小時出現跳水式回落，跌幅接近80%，而截止2月14日，ChatGPT幣報0.0005504，跌破發行價格9.92%，同比最高峰跌幅95.32%。而FET、CNTM、HOOK等與AI概念相關的項目代幣也均出現不同程度的下降，截止2月14日14時，AGIX報0.364694 美元，7日跌幅38.87%。
概念收割不成，但Web3是否真與ChatGPT或AI毫無關係？
實際也不然，從廣義概念來看，Web3作為主流認為的下一代價值互聯網，亦屬於互聯網層級，儘管由於基礎設施與應用受限難以大範圍應用，但當下AI在傳統互聯網中的應用也並非不可作用於Web3，目前，AI在Web3的典型應用方向DeFi、鏈游、NFT、DAO、智能合約中均有結合點，更進一步的，又可分為產品構成、數據採集以及輔助服務。
從產品層面來看，當下以AIGC為賣點的項目並不少，NFT類別更是首當其沖，AI的應用可彌補創造力的不足，賦予創作家們色彩豐富的選擇，此點早在AI熱之前就已有產品涉及。AI生成藝術Art Blocks，由Erick Snowfro於2020年創建的一個可編程隨機生成加密藝術品的NFT項目平台，藝術家可通過上傳腳本到以太坊智能合約,自動生成藝術作品，目前，其NFT交易總量已超過10億美元。
從數據採集而言，又主要集中於DeFi領域，其可作為量化工具與預測機器實現加密領域分析與套利，由於AI的無時限與機器學習，其更可替代人為操作。同時，在預言機數據的抓取中，通過AI的實時抓取與喂價，也可保持數據全天候操控與更新，以降低交易滑點。目前Web3已有眾多AI基礎設施項目出現，Openfabric AI 、Oraichain、Fetch.ai 以及此前提及的SingularityNET 都是典型代表。
最後則為輔助服務，輔助服務實際涵蓋範圍最廣，相對而言現實中的應用門檻也最低，主要集中在社群與社交領域，通過機器客服、內容推薦、資料檢索等方向提供服務，例如鏈游可引入更具靈活性的生成性AINPC提供趣味性與可玩性，又或是研究機構通過AI降低內容性噪比，均屬於此類。
而從更長遠的角度，智能合約生成與安全檢索、供應鏈管理、电子商務等鏈條複雜的各種領域也可應用AI提升效率。
03 大廠焦慮，ChatGPT造神？
由此可見，不論是Web2還是Web3，似乎都掀起了以ChatGPT為代表的滔天巨浪，社會輿論也眾說紛紜，AI可替代人類的說法不斷蔓延，造神論從以往的 Web3、元宇宙轉向了當下的AI。
但比之更焦慮的卻並非是用戶，而是國內的大廠們。面對來勢洶洶的熱潮，大廠只能加速跟進，但要反超，以現有的研發進度，還需一定時間。
從技術手段來看，作為應用級別的ChatGPT所使用的底層大模型訓練並非存在技術隱秘性，儘管我國在類GPT的基座模型中存在代差，但也仍有GLM-130B、百度文心、華為盤古以及阿里M6模型等多種語言或多模態大模型百花齊放。
歸根結底，資金投入與投入環境或許才是大廠們望其項背的，從OpenAI2015年出世到如今，接近10年的長期投入，不論是耗資還是時間成本，都極為高昂，國內對於硬科技的長周期規律與包容性環境明顯較弱。而近年來，高端芯片為首的國家級封鎖也讓我國以算力為核心的AI產業發展掣肘良多。
多位業內投資人表示，鑒於數據數量與市場環境，國內大廠推出類似產品，周期至少在2年左右。而狂擲200億All in ChatGPT的360也無奈直稱，公司的類ChatGPT技術的各項指標只能達到略強於GPT-2的水平，與當前的ChatGPT相比尚有代差的落後。
與此同時，生成性AI與搜索引擎的融合應用還在進化，長期也將具有典型的寡頭效應。
ChatGPT也已開始作出其商業化嘗試，抵消在應用時大算力服務器支持帶來的高昂服務器成本，儘管訂閱用戶每月20美元的價格尚不足為道，但也成功實現了AI商業的一大步。從現實角度，訓練成本正在逐漸實現摩爾定律般的降低，相比兩年前，如今在公有雲中僅需約140萬美元即可對GPT-3進行訓練，類似GPT-3等模型的訓練成本下降了80%以上。
但另一方面，ChatGPT是否能成功造神仍有待考察。從技術而言，儘管實現了人工智能的通用性和高交互性，但其終究未能具備可思考的引申能力，仍需要藉助人類反饋的RLHF進行訓練與識別，對於日常內容，以共生為關聯為標準對模型訓練會產生虛假關聯和東拼西湊的合成結果，除了偶爾會一本正經的胡說八道外，在眾多專業級別的領域如醫療、天文其也無法產生適當的回答。
技術之外的倫理與安全也正在接受社會的審視。
從安全角度，生成性AI的發展難免數據安全與版權難題，而監管手段目前還未演進至可覆蓋到該領域。首先，ChatGPT產生的內容並非是獨創性的，而是通過所挖掘的單詞之間的關聯統計關係合成語言答案，由於其黑匣子的特性，內容安全性與準確性難以得到保障，海外，美國紐約、加拿大、歐洲、澳洲等部分高校聯盟已然命令禁止ChatGP在學術界的使用；此外，國家間的數據採集也有安全泄露，甚至是危害國家安全的隱患。在我國，該隱患尤其顯著，也被眾多國人戲稱為AI護城河，但數據有效性的不足，也難免阻礙了該領域的發展。
難以否認的是，ChatGPT已然可以在很多方面超越人類，客服服務、資料檢索、內容編寫、甚至代碼開發等領域，已然可以見到ChatGPT的身影，而此前，一份內部文件显示，ChatGPT成功通過了谷歌的編程面試，拿到了年薪18.3萬美元的L3工程師offer。
如同工業革命、集裝箱革命一般，工具升級所帶來的效率提升，是切實存在，但初級、甚至部分中高級的崗位得以替換，似乎也已成為技術進步而帶來的必然規律。
較為諷刺的是，在人類對未來的暢想中，始終認為，與內容相關的創造力崗位難以被替代，但目前首次受衝擊的，卻正好是這類行業。人性特質的機器化，帶來的人文倫理爭議，也正在社會上引起熱議。
或許比較慶幸的是，就目前的數據量與數據資源來看，傾微軟之力正在研發中的GPT-4或許將是生成性AI誕生的終局版本。
04 結語
對於人類世界的發展終局，兩條通用路徑備受爭議，一是硬科技主導的探索人類宇宙的星辰大海，二是以虛擬空間為首的精神領域的無限拓寬。
無論是哪一條，AI似乎都佔據了其中重要的一環，與AI的共存也變成了考驗人與人性的關鍵所在。正如流浪地球2里的MOSS，冥冥之中竟成為了一切背後的推手，AI智慧化發展難免刻意掩蓋了人類身後發涼的脊背。
但以現在的ChatGPT而論，該種場景似乎還太過遙遠，而Web3，也僅僅將其視為炒作循環的又一輪熱點。或許作為一種工具，對於我們而言，最好的不過是拿起它、使用它，但也不要忘記偶爾放下它。
參考文獻：
- 陳巍：ChatGPT發展歷程、原理、技術架構詳解和產業未來；
- 澎湃科技：國產ChatGPT快了嗎？大模型百花齊放，底層技術有代差；
- 吳說Real：ChatGPT 火爆帶動老話題“AI+區塊鏈” 哪些重點領域值得關注？
https://www.tmtpost.com/6416326.html