仅用2个多月就获得超1亿月活用户，引得包括谷歌、微软、百度等在内国内完一众巨头下场贴身肉搏的ChatGPT是科技界2023开年以来毋庸置疑的最热词汇。
ChatGPT究竟有什么魅力，值得众人如此狂热的关注？品玩TICLAB作为持续关注硬科技商业领域最新趋势动态的沙龙品牌，邀请行业不同领域的嘉宾，从不同维度解读行业具体问题，输出有价值观点和洞察。此次话题聚焦ChatGPT，与三位来自AI行业上下游不同领域的嘉宾一起深度解析AI赛道的产业发展机会和挑战，探讨ChatGPT的来龙去脉和商业化前景。
ChatGPT在人工智能产业中究竟处在什么位置？
整体发展与相关商业应用。实际上早在十几年前，各科技公司已从文本、绘画、搜索等多维度探索AIGC商业应用的可能性，ChatGPT不过是现阶段文本AI集大成者。
ChatGPT在多轮对话中体现的思辨与渐进式沟通能力得益于海量数据训练而得的去中心化模型。大量语料收集与训练是一个高成本、长过程的事，刘潇推荐国内创业公司或个人使用
RWKV模型构建去中心化商业模型，相对于ChatGPT使用的Transformer更有优势，并且作为一个开源方案，RWKV后续会有更多的数据积累与清洗。
ChatGPT必不会是最后一个大语言模型，随着未来不同规模的去中心化模型涌现，
“定制化”和“行业细分”也将成为下一步场景化发展的关键词。
ChatGPT在机器训练方面的突破，是可以复制的吗？
王昊作为IDEA研究院认知计算与自然语言中心文本生成算法团队负责人，
从技术角度分享了ChatGPT背后的关键技术突破与国内在这场AI竞赛中的位置。
回顾整个AI发展的浪潮，模型在一个AI系统中的占比越来越高，很多中间形态的概念逐渐淡出我们的视野：分词、句法分析、 关键词……想要让模型具备和人类水平相当的人工智能，需要在模型中学习到一种内在表示，来反映模型对世界的认知。
当参数到达一定规模后才会有智能涌现，ChatGPT是基于1750亿参数规模的GPT-3继续训练而得到的。
通过构造多样的任务和指令，再加上高质量的人类反馈，有希望在更小规模的模型上训练得到与
ChatGPT
相近的能力。在模型开源方面，我国贡献了相当大量的开源模型，比如，IDEA的封神榜就开源了近百个模型，是中文最大的预训练模型开源体系。
ChatGPT的商业化潜力在哪里，会给产业链上下游带来什么机会和影响？
STEPVR创始人郭成就ChatGPT在商业市场的可能性分享了自己的看法。STEPVR希望以混合人工智能为基础恢复用户在“元宇宙”的五官感知，ChatGPT的推出对STEPVR进一步研发虚拟人有很大的启发。
郭成认为，ChatGPT具有强对话能力，但准确性不足；只能整合已收集信息，无法给出新的想法；无法察觉用户的微弱情绪表达、为虚拟人情感赋能。将ChatGPT融入虚拟人后，仍然需要有真人在后台操控，同时结合其他AI模型的协助，才能实现动作、表达上的优化，让虚拟人与用户产生情感链接。
因此，
用户不需要过于担忧ChatGPT的出现会加快虚拟人替代真人工作。现阶段ChatGPT等AIGC产品在技术层面远没有达到完全商业化的程度，人的属性将在很长一段时间内与智能技术协同前行，也就是我们常说的
“混合智能”。
在分享结束后，嘉宾们继续讨论了ChatGPT商业化落地的可能性，并提出各自的观点和洞察。大家均看好人工智能方向的未来发展，但也肯定了既有技术较单一、类人潜力还有更大的发展空间。同时，智能的涌现有一定随机性，局外人想进入行业，技术壁垒并不容易打破，即使让OpenAI再复现另一个ChatGPT也不一定能成功。
总的来说，ChatGPT的出现并不意味着国内要依托它来发展，我国在自然语义大模型的建构和训练上并非远落后美国。只有打造出中国自己的通用自然语义大模型，才能在英语主导的全球人工智能领域中提供中国智慧与中国价值体系。我们的创业者和科学家也需要有更多的定力与远见，以耐心加持，在火热但驳杂的时代发出中国的声音。
