ChatGPT：人工智能的里程碑

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ChatGPT：人工智能的里程碑

2024-12-27 03:19

为弘扬科学精神、普及科学知识，促进全民科学素质提升，展示中国电力科技水平和电力科技工作者的精神风貌，2024年中国电机工程学会继续组织开展了电力科普作品征集推介工作。现通过学会微信公众号对推荐作品进行展播，欢迎阅读观看。

近几个月，由人工智能技术驱动的自然语言处理模型ChatGPT引发全球广泛关注，其火爆程度超乎人们想象。继2022年年底以最快速度5天突破100万注册用户之后，仅过了2个月，ChatGPT的月活用户突破1亿，引起各方关注。

ChatGPT究竟是什么？我们该如何看待它？它将给世界带来哪些变化？

ChatGPT为何火爆出圈？

ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的一款由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT中的GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。

ChatGPT可以通过学习和理解人类语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人完成一系列任务。它的优势在于其准确性和快速性，能生成高质量文本，在短时间内可以回答各种问题，并支持多种语言，帮助用户快速获取信息，从而提高工作效率。

但目前ChatGPT技术也存在一些局限性：它不能进行推理，在回答一些问题时也并不完全连贯；它只是一个离线的语言生成模型；它的回答内容是基于预先加载和训练的数据，并不具备真实性。

尽管如此，ChatGPT仍以其出色的表现，成为AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）技术进展的里程碑。它有望成为多行业新的生产力工具，提升内容生产的效率与丰富度。

智能对话功能如何实现？

ChatGPT主要以文字方式互动，不仅可以自然对话，还可以处理相对复杂的语言，完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。

ChatGPT读得越多，懂得也就越多。当用户向ChatGPT提问后，ChatGPT能从巨量参数拟合的语料库模型中迅速产生相应的答案，因此ChatGPT不是在“创造”，而是更接近引用，它给出的答案是自然语言处理技术演变从量变到质变转化的结果。

基于以上功能，ChatGPT可以被用来开发聊天机器人，也可以编写和调试计算机程序，还可以进行文学、媒体相关领域的创作，包括创作音乐、电视剧、童话故事、诗歌和歌词等。未来，ChatGPT的商业化应用场景非常广泛。

围绕ChatGPT，《亮报》对中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所智能认知团队进行了专访。

《亮报》：ChatGPT的“智慧”从何而来？

团队负责人徐会芳：作为一个语言模型，ChatGPT效果惊艳，对于人类自然语言的理解和处理表现得游刃有余。究其原因，一是技术方面，ChatGPT采用人类强化反馈学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）和基于上下文的提示学习技术，模型训练时将人类对算法结果实时反馈，同时模仿人类的提问直接输入模型。二是数据方面，模型预训练数据量达到45TB，学习了大量的文本和对话集合，认知能力得到显著提升。

《亮报》：ChatGPT对电力行业有什么影响？可以在哪些业务中应用？

徐会芳：人工智能会取代一部分创造性不高、创新性不强的工作，对于需要判断力、创造力等推理能力需求高的工作，人类和人工智能将共存协作。电力领域业务专业性强、复杂度高，单靠人工智能无法满足安全、精准的运行要求，借助强大的ChatGPT技术辅助电力业务应用是目前的研究趋势。

　　在电力营销领域，ChatGPT可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人，将其用于客服智能问答应用，实现全天候不间断服务，解决客服中心运营资源短缺的难题。

　　在电力运检领域，ChatGPT可用于工单、工作票的文本自动生成。检修人员无需更改自己的表述习惯，由智能应用自动分析关键信息并自动生成表单，减轻检修人员的工作压力，提升记录、归档流程效率。同样，ChatGPT也可用于电力调度领域，服务智慧城市电网调度业务，辅助生成调度操作票。

《亮报》：未来，该技术在电力行业落地应用时会面临哪些挑战？

徐会芳：ChatGPT属于认知智能领域的应用之一，将其在电力业务场景进行落地应用面临诸多挑战。在技术层面，ChatGPT依托模型GPT-3.5，其前身模型GPT-3训练数据量达45TB，总训练成本超过1200万美元，对数据量、算力要求极高，这是电力行业数据智能落地应用的首要难点。在应用层面，ChatGPT也有一定的局限。

由于训练数据有效性截至2021年，相较传统搜索引擎，其无法实时访问最新的事件进展。因此，要在电力行业推进该项技术落地，还需进一步布局具备国际领先水平的数据算力，推动电力乃至能源行业领域数据共享、互通。

本版制图：孔令维

来源：央广网、《中国日报国际版》、“学习大国”微信公众号等

图片：视觉中国