ChatGPT自2022年11月问世以来，大大超出人类写作的平均水平预期，迅速火爆升温，注册用户上亿，引发谷歌、百度等数千亿产业投资，无疑是AIGC（人工智能生成内容）和NLP（自然语言处理）领域的一大进步。但是从某种意义上说，其价值取向、服务目的、技术进步、推广应用和发展规划等尚极其受限，需要深度思考。

　　技术突破

　　ChatGPT的基本原理与核心技术，是基于统计方法的监督式深度（强化）机器学习，属于AIGC和NLP领域，无论是技术上还是应用上都极具潜力，被Science杂志评选为2022年度十大科学突破之一。ChatGPT的出现，使AIGC强化了内容与生产力的连接，大大推进了NLP的研究进展。

　　推进NLP的技术转向和研究范式的变革。ChatGPT迅速走红，其实是自回归类语言模型的一次翻身仗。近年来，NLP领域对Transformer思想产生的大型预训练模型，从双向语言模型对自然语言的理解，到以自回归语言模型（按语序），更多地应用于自然语言生成任务，ChatGPT的强大能力让自回归语言模型一样能达到甚至赶超双向语言模型，甚至在未来有可能实现统一理解、生成两类任务。

　　实现LLM（Large Language Model，大型语言模型）交互接口的革新。ChatGPT的最大贡献是几乎实现了理想的LLM交互接口，让LLM适配人的习惯命令表达方式，而不是反过来让人去适配LLM，从而提升了易用性和用户体验。这必将启发后续的LLM模型在易用人机接口方面做进一步的工作，让LLM更听话，使LLM技术体系囊括NLP外的更多领域。ChatGPT最突出的特点是“能力强大，善解人意”。巨量语料、算力的结晶，使模型蕴含的知识几乎覆盖了各个领域；其训练过程中加入了“人类偏好”的人工标注数据，能够理解人的命令，表露出一些“人味”。

　　强化Transformer整体功能。相比较而言，ChatGPT是应用功能增强型的，而元宇宙是整体建构型的。ChatGPT的核心技术和关键支撑，是由最后一个字母T（即Transformer）的基本含义和主要功能强化连接、传输、转换和调适等来体现的，借此可跨域跨科、适应于不同应用主体和设施。于是，人类语言覆盖的所有领域，都有可能放在同一平台上进行信息和数据的自动化智能化处理。

　　投入成本巨大。目前，ChatGPT应用的RLHF技术（基于人类反馈的强化学习），需要拥有3000亿以上单词的语料基础、1750亿个参数的模型；若要训练图形保证误差率在5%以下，就需要1000亿美元左右的投入。这说明AIGC类技术的进展艰难、缓慢，且成本巨大。类似的Google LaMDA、Bard、YouChat和Perplexity AI等，机器与人对话或文本、或语音，间或附以图景画面等形式，都只是多“能”而少“智”，虽然在提高规模、速度、效率和精准的功能方面有显著进步，但在与人类互激共进方面还很“Low”，远不如人意。

　　应用空间

　　ChatGPT的出现及相应的产业化商业化落地，将会为从UGC（用户创作）到AIGC的转型提供关键支持，有望加速写作助手、对谈系统、智能客服、代码开发等领域的商业化进程，无疑会赋能造势、推动AI领域打开更广阔的应用空间。

　　引发投资、产业和市场应用。对大多资本与科技巨头来说，密切关注和入局ChatGPT赛道，无疑是看中了技术背后的市场空间，如在跨境电商、游戏开发、企业管理、数字化转型和教育等领域，以及现代高科技生活方式方面的应用。以生成式问答为主体，结合现有的NLP、个性化搜索引擎和知识图谱等，综合考虑用户个性化需求和购物特点与习惯的提示词标注、知识结构等进行应对用户问题的内容生成和展示，可以在技术上实现完整一致的搜索体验。

　　促进数智治理和数字政府建设转型。ChatGPT无疑能强有力地推动政府部门运用各类数字技术促进经济调节、社会管理和公共服务等职能环节实现数字化转型。例如，将ChatGPT用于公共服务体系建设，有助于关切微观主体，全方位获取用户的需求和偏好，提升公共政策的执行效率；提供决策相关的各类数据，获得多种可供选择的政策方案，加速推进政府决策的智能化和科学化；公务员从繁重的文稿准备工作中解放出来，加强信息搜索和文书加工合成能力。

　　助力人文社会科学研究。对学术研究领域，ChatGPT无疑是很好的“助手”，它能整合和输出既有文本、辅助创新和生成新的观点与想法。有效利用ChatGPT超强的数据挖掘／爬虫／获取和文本分析处理能力，收集更多以前无法获得的数据，有望突破现有学科壁垒，对跨学科交叉融合、新文科等新学科建设起着重要的助推作用。

　　辅助改善日常生活。在日常生活中使用ChatGPT可加快完成常规任务，减少重复性劳动，提升生活质量；检测网络设备的安全漏洞隐患，增强系统安全性；加快物智互联和物流效率，加强实时控制管理；实时监测和评估人们的身体状况，及时提供改善和保障健康建议；普及数字知识、技能和应用，充分利用大数据与人工智能技术提高生活便利和幸福感。然而，ChatGPT也会引发社会规则演变和科技伦理方面以及收入分配和公平问题，需要及时防范。

　　发展前景

　　目前，ChatGPT还是定位在语言处理的言传，对类意会式表达还不能结合语境进行全面的语义分解和选定。在很多条件下，人类的交流却只可意会、不可言传，尽管ChatGPT也涉足诗歌、书法和绘画，但对人的眼神、表情、手势和肢体语言，借景寓意、图形可视化可编辑、情景动画创作等领域，还基本上无能为力，要逐步完成言传—图景—意会的“三级跳”才行。

　　基于有监督的深度（增强型）机器学习，ChatGPT已经成为NLP的重要一环和新的突破，并将对NLP领域产生重大影响。它能更准确地预测文本序列的概率，根据上下文内容意境自动生成文本，为NLP研究带来更多机会和提供更多便利；构建更复杂的NLP系统，从而逐步完成语言、图景和意会不同层次阶段的多向连通和无损转换的自动化、智能化处理。

　　总的来看，人类与机器的分工与边界还是比较明确的。我们既要看到ChatGPT的省时省工高效，还要看到它依然停留在规定动作，基于统计平均得出的共性尚难以刻画和满足个性化需求，在人类智慧和创造性方面更乏善可陈。所以，不必担心ChatGPT会对人类工作的大量替代，它只是处在辅助和在某些方面并行的地步。

　　纪伯伦说，思想是天空中的鸟，在语言的笼里，也许会展翼，却不会飞翔。ChatGPT乘风而来、倏然而至，本质上乃是人类探索和追逐AI新技术应用的脚步从未停歇。唯有突破原理认知、相关技术和算力成本约束等，ChatGPT的言传或可实现属人的意会，激发智慧，创造美好的未来。这应该是AI等未来发展的重要方向和科技向善之路。

　　（作者系中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员、中国社会科学院大学计算社会科学研究中心主任）