## 问答：我们在AI应用上会落后吗？

> 读者 身斗小民：这一次ChatGPT的大火，让很多人都在反思为什么颠覆式的创新总发生在美国。我们从小接受的一个观念就是落后就要挨打，遗憾的是这一次我们又慢了一拍。前事不忘后事之师。在科技创新的道路上，我们该如何避免这样的事情再次发生呢？

> 万维钢回复——

如果你把国家想象成一个人，你会猜测他到底做对了或者做错了什么，才带来这样的结果。但一个国家不是一个人，很多事情不是出于意愿，而是出于演化。

中美创新的差异很多。其中有制度上的因素，比如说像OpenAI这种资本密集型的创业公司需要极多的风险投资，那么这里就必须有制度保障，别好不容易把公司做出来你一道禁令就让人家不能变现……

但是就GPT这次突破而言，我觉得最主要的因素不是制度上的。可能更多地是文化和发展阶段。咱们单说一个小侧面。

GPT最让人震撼的一个能力是它会根据你的描述给你编程。特别GPT-4出来以后，可以说现在人人都可以编程，以后编程这件事可以主要依靠自然语言完成。那为什么GPT有那么强的编程能力呢？因为OpenAI从Github网站给它获取了大量的优质训练素材。是微软公司先收购了Github，又把Github的代码数据交给OpenAI。

Github是个程序员社区，号称是“全世界最大的同性交友平台”，程序员们在上面分享代码，互相回答问题，围观高手做项目，切磋编程技艺。

请注意，程序员们在Github上做这些事情不会获得任何收入，分享是自由和免费的。程序员们也没有想什么“我要为将来美国拥有全世界最厉害的AI做贡献”。他们只是出于兴趣。

Github不是特例。在它之前还有GNU，有Linux这样的自由软件社区，也是大家无私分享。而且这些人还特别强调“版权”，但他们说的版权不是为了保证自己赚钱，而是为了保证软件一直是自由的：你用我代码可以，但是你必须继承我的版权——也就是确保这些代码继续是自由的。

这种自由文化不是从天上掉到硅谷的，它来自更早的嬉皮士文化。嬉皮士文化则起源于上世纪六十年代美国风起云涌的社会运动……

简单说，这些人写程序既不仅仅是为了谋生，也不是为了什么建设美国，而是像画画和音乐一样，把它当做一门艺术，一种精神追求。甚至早在上世纪七十年代，就有很多程序员信奉“计算机是有生命的”这样的精神信条。

其实现在国内也有很多程序员在Github上，不过大多数人可能是为了使用，为了查找一段代码，而不是分享和切磋。

咱们这种实用主义文化是可以理解的。如果你整天996，你丈母娘整天担心你还不上房贷，你妻子命令你下班必须赶紧回家，回家必须好好陪孩子，你老板整天盯着你要这要那，你搞个科研项目一小半时间都在写报告和做差旅费报销……你哪有心思琢磨什么编程艺术？

有些人搞技术更多地是享受技术本身的魅力，有些人搞技术是谋生。那你说谁更有可能做出突破性的、意料之外的发现。伟大的科技突破是余闲和余钱的产物，中国房价那么贵、生活那么累，能有多少余闲和余钱。

这不全是金钱激励的问题，也不是愿不愿意奉献的问题，这是社会发展阶段的问题。

> 读者 周毅：ChatGPT在国内无法直接使用，如果长时间没有一个同样强大的国内的语言模型填补空白，那么国内的AI元年是否就推迟了，而按照AI的进化速度，会不会造成全面的落后，并且被AI形成的网络边缘化？会不会导致在AI的未来竞争中被全面压制？

> 万维钢回复——

OpenAI前几天刚刚向印度用户开放了ChatGPT，但是还没有向中国用户开放。企业用户调用GPT都是通过API接口，这个OpenAI自身没有限制，OpenAI甚至可以专门给你家公司开个服务器。但是因为众所周知的原因，中国公司目前并不能合法地使用OpenAI的API。

这只对百度是好事，对中国是坏事。

百度刚刚发布了自家的大型语言模型，叫文心一言。它没有编程功能，没有API，对话能力也远远不如GPT-3。如果非得等百度做好了再用AI，中国的AI应用就会落后。

今年年底，GPT-5就可能出来；再过两年可能就是AGI。到时候国外各行各业已经全面AI化，难道中国这边还要苦等百度吗？挽弓当挽强用箭当用长，我认为中国人民配得上最好的AI。

但我并不认为中国会在AI竞争中被全面压制。我给你看看咱们上周讲「语言模型的开悟时刻」时提到的几篇关键论文的截图——

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你看看这上面有多少中国人的名字。可以说当今GPT人才的半壁江山是中国人。GPT出来以后网上各种流行应用也有很多是中国人做的。只不过他们都就职于微软、谷歌和斯坦福大学。

所以如果中国在AI上落后，绝对不是因为中国人不行。既然中国人很行，那我们就相信，我们在AI上不会永远落后。

> 读者 馮焯林：想问万sir，对于data science(数据科学)或者AI之间有什么看法，如果目前你的儿子就要选修硕士的话，你怎么建议？

> 万维钢回复——

我大概会建议他选数据科学。我想给你讲一个正在进行中的故事。

这一波以GPT-4为代表的大型语言模型浪潮，有一个副产品。

它杀死了一门叫做「自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）」的学科。

很多大学都有NLP这个专业，很多大公司有专门的NLP研发团队。NLP是计算机科学、AI和人类语言学的交叉学科，此前一直被认为是实现通用人工智能的指望。NLP研究的是如何让机器理解人的语言，它的应用范围包括机器翻译、语音识别、搜索引擎、智能助手等等。这么多年以来，NLP领域在无数人的努力之下，取得了很多成就……

但是，现在那些都已经没有意义了。GPT用的是完全不同的解决思路——无监督学习。Transformer架构和2022年前后发生的「开悟」「涌现」已经自动把NLP想要解决而未能完美解决的问题都给完美解决了。原来AI根本就不需要按照人类帮它寻找的语言规则去学习语言，原来机器自动就能找到各种我们知道——包括我们不知道——的语言规律。翻译也好、语音识别也好、搜索引擎和智能助手也好，都是GPT原生就有的功能。而且它还自动掌握了一大堆包括逻辑推理、少量本学习、自动分类等等功能，还有我们没意识到的功能。

GPT对比于自然语言处理，就如同AlphaZero对比于人类棋手总结的围棋套路。事实证明先靠人类总结规律再教给计算机是个笨办法，是让人的思维拖累了计算机的思维。原来让计算机直接暴力破解才是最根本、最快、最好的办法。

人类棋手还可以继续学围棋套路，毕竟围棋这个游戏本身就很有意思。可是NLP研发人员、教授和学生们该何去何从呢？网络社区里已经在弥漫悲观情绪——

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有些从业者最初的态度是否认——就如同绝症患者最初的反应一样……可是本周GPT-4一出来，局面已经非常明显了。

前两天我刚看到一个消息，“第二十二届中国计算语言学大会”将在2023年8月3日在哈尔滨举行，现在正在征集论文。论文主题包括机器翻译和多语言信息处理、问答系统、机器阅读理解、文本生成、文本摘要、人机对话等等等等……全都是GPT已经用更好的方法给解决完了的。这个大会已经有三十多年的历史，也许今年是他们最后一年。也许会议主题应该改为“GPT已经来了，我们如何重新找工作”。

你的安身立命之法，你钻研了十几年甚至几十年的技术，一夜之间都没有意义了，这是何等的难过。其实被颠覆的不仅仅是NLP这一个学科，其他AI学科，比如贝叶斯分析学派，也都面临危机。著名语言学家乔姆斯基几周前在《纽约时报》发表文章抨击ChatGPT，结果评论区全是骂他的。

朋友们，新时代来了，很多东西都过时了。最荒诞的是GPT并不是故意要淘汰那些学科的，它可能根本都没想过那些学科，只是一次幸运的技术突变导致了这一切。毁灭你，与你何干？

所以赌一门过于狭窄的技术是危险的。回到刚才的问题，数据科学的应用范围更广，不仅限于AI。就算将来AI接管数据分析，你还可以用相关的知识帮助别人理解数据和根据数据做决策，所以也许相对更安全。

> 读者 Ming、70man：用AI协调和精确预测的社会，听上去像计划经济社会，只不过计划做的更精确更合理了，AI是偏向权力集中的技术吗？以后会不会成为“超级计划”的社会呢？

> 万维钢回复——

几年前有些互联网大佬说现在AI预测这么厉害，我们可以回到计划经济——他们这是完全错误的认识。计划经济的本质不是预测，而是指令和控制。

我预测明年会流行蓝色服装面料，所以我计划今年多生产一些蓝色布匹，这不是计划经济。计划经济是国家今年给你们工厂分配了这么多蓝色布匹的任务，收购价格和收购数量都是固定的，你完成任务就好。前者你是主动的，后者你是被动的。

AI预测是更好地面对市场的不确定性；计划经济却是要消除不确定性。

我们专栏第四季有一期叫《“利润”究竟是什么》，讲了经济学家法兰克·奈特关于市场不确定性的理论。市场不确定性的根本来源是人的欲望的不确定：今年喜欢红色明年喜欢蓝色，我爱喜欢什么就喜欢什么，这你管不了。

市场经济，是企业家猜测消费者喜欢什么，甚至可以发明新的喜欢。这本质上是赌，赌错了你会损失惨重。

在计划经济中，人们放弃了赌，说干脆国家安排我生产啥我就生产啥。你的确可以在相当程度上收获安全和稳定，但是你必须让渡自主性，你一切都得服从上面的安排。

那你说“上面”会不会积极预测明年老百姓喜欢什么，好制定更好的计划呢？不会的。开什么玩笑，现在经济是我说了算，我让生产什么就生产什么，那自然就是我生产什么他们就应该喜欢什么！一切都听我安排，井然有序，岂不是更好？

只有市场经济才能让老百姓的日子多姿多彩。经济一定是一管就死，AI也不能改变这个道理。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023031816/1802950890236233912/031816.jpeg)
