“嵌入”與“擴散”：ChatGPT的技術特質與傳播影響

劉瑞生 韓博

摘 要：2022年11月，美國公司OpenAI推出的ChatGPT火爆全球，這款聊天機器人程序成為有史以來用戶增長最快的網絡應用。“橫空出世”的ChatGPT具有標桿性的意義：作為通用人工智能領域的“破土性”應用，它已經具備與人類深度交互并進行“仿人”甚至“超人”創作的特質；作為第一款大規模商業化的通用人工智能應用，ChatGPT具備了將人工智能技術深度“嵌入”網絡應用的潛質。隨著技術的進階和各種類ChatGPT的不斷推出，引發整個數字產業鏈的新一輪博弈。人工智能技術將加速向社會擴散，將在與人的“鏈接”和與社會的相互建構中演進，深化“交融”效應，引發傳播變革。

關鍵詞：人工智能 ChatGPT 技術特質 傳播影響

人工智能，被視為未來經濟社會發展的新引擎，是當今主要國家競相發展的“戰略高地”，也是諸多高科技企業激烈博弈的前沿技術。隨著移動互聯網、物聯網、算法等技術的不斷升級迭代，近年來“智能”亦開始成為新媒體的一種“浸入性”要素，以至于有學者呼喚“智媒”時代的來臨。[1]不過，人工智能技術雖然不斷演進和迭代，但更多是作為專用人工智能領域而停留于“幕后”的研發階段，抑或成為主流平臺輔助應用的“配角”，在通用人工智能領域并未出現有突破創新性功能而產生擴散效應的“爆款”應用。

然而，美國人工智能公司OpenAI開發的一款人工智能聊天機器人ChatGPT，則徹底打破了這一局面，讓通用人工智能技術徹底“浮出水面”。ChatGPT自上線后迅速火爆全網，其獨特的功能吸引了全球關注，用戶數量迅速破億，一些平臺企業亦紛紛表示將步其后塵推出類ChatGPT應用。ChatGPT，成為當下新媒體領域最熱的話題。本文將梳理ChatGPT的發展歷程和技術特質，解析ChatGPT何以能“嵌入”新媒體生態，展望ChatGPT將引發數字產業鏈的“擴散”效應，以及ChatGPT對傳播與社會的“交融”性影響。

一、“破土”：ChatGPT的技術演進與特質

2022年11月30日，美國人工智能公司OpenAI開發的人工智能聊天機器人ChatGPT正式上線。盡管在形式上只是一款至簡的聊天機器人程序，但功能強大的ChatGPT卻是人工智能技術“厚積”數十年而“破土”的應用，它積淀著人工智能的底層技術，濃縮著人工智能的發展特質，是人工智能領域集大成的頂級應用，標志著人工智能技術在“強”方面的突破性進展。

1.技術實質：“強”人工智能的突破性新應用

聊天機器人（chatbot）實際上是人工智能技術早就開始探索的領域，較典型的代表如1966年的ELIZA和1972年的PARRY。2016年，Skype、Line、Facebook等平臺亦開始引入了聊天機器人程序。隨后，類似的聊天機器人以彈窗類應用或虛擬助手、智慧助手等小程序形式開始廣泛進入商業、教育、娛樂、金融、健康、新聞等領域。這些聊天機器人，雖能與用戶進行簡單對話并能完成一些指令性操作，但由于智能程度不高被用戶趣稱為“智障”，只能作為手機、網絡平臺的輔助性“配角”。

ChatGPT則是一款以“主角”身份出現的聊天機器人程序，其全稱為聊天生成預訓練轉換器（Chat Generative Pre-trained Transformer）。與以往的“聊天機器人”相比，ChatGPT在形式上相似，是一款可以模仿人類對話者和用戶進行互動交流的獨立程序，但在技術底層和功能上差異較大。ChatGPT基于最高階架構的大型語言模型，并歷經多年深度學習強化訓練，在智慧上已經類似于人類，具備極其強大的功能。由于對人類意圖的高識別率和理解的高精準度，ChatGPT能夠通過學習和理解人類的語言來和注冊用戶進行對話互動，它能更精準地理解用戶意圖及實現類人的回復，能更精確、更加可控地完成撰寫郵件、視頻腳本、代碼、菜譜、詩歌、音樂、小說、商業計劃書、童話故事和論文等各類文字輸出型任務，甚至在人類的合適引導下可以完成邏輯推理、新知識快速學習等復雜任務。

簡單來說，人工智能技術可以劃分為專用人工智能和通用人工智能。專用人工智能主要針對具體領域專業，其相對任務單一、需求明確、建模簡單、應用邊界清晰；通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），也稱為強人工智能（Strong Artificial Intelligence），是真正意義上完備的人工智能系統。[2]新世紀之后，互聯網技術雖然大大推動了人工智能技術的創新性和應用性，但主要是在專用人工智能領域取得了較大突破，而在通用人工智能方面卻處于探索階段。ChatGPT的出現，使得人工智能真正進入到“強”的發展階段。

2.發展程度：頂級人工智能技術的集大成者

作為通用人工智能第一個“爆款”應用，ChatGPT可謂當前世界科技巨頭和頂級技術的集成。

ChatGPT背后的三項底層基礎技術為開源框架、算法模型、編譯器，經美國人工智能公司歷練多年。在語言模型的三個重要組成部分方面，即算力、數據、算法上，ChatGPT亦占有軟件和硬件的優勢。

算力是支撐背后大語言模型訓練的硬件基礎，而OpenAI公司的背后是科技巨頭微軟。微軟2019年向OpenAI公司投資10億美元，并與OpenAI公司獨家合作打造了一臺性能位居全球前五，擁有超過28.5萬個CPU核心、1萬塊英偉達V100GPU、每塊GPU擁有400Gbps網絡帶寬的超級計算機——Azure AI超算平臺。[3]

數據是影響模型能力強弱甚至生成質量的關鍵。在數據層面，從2018年起，OpenAI就開始發布生成式預訓練語言模型GPT，在第三代模型（GPT-3）的數據訓練量就達到45TB，參數量達到了1750億，因此，無論在訓練時間還是模型的量級來說，ChatGPT都建立了極大優勢。

算法則包括模型架構和優化方法，決定著模型的核心技能。ChatGPT本質上是一個由浮點數參數表示的深度神經網絡大模型，仍然屬于深度學習算法的框架，而深度學習作為人工智能的主流算法，自2006年被提出，在美國已經發展了17年。ChatGPT的算法訓練非常重視真實世界數據的調用，并通過這些數據對模型進行迭代，進而不斷提高其人工智能水平，并形成了獨特的算法生態體系。

由于在算力、數據和算法方面有美國科技巨頭和頂級技術的支撐，ChatGPT成功“出圈”。

3.歷史演進：濃縮人工智能發展特質的應用

ChatGPT雖一日爆紅，卻是美國人工智能多年積淀的結果。現代人工智能的概念自1956年被提出后，在美國已經發展了將近70年。其中，大多數人工智能領域難以付諸大規模商用，屬于投資大而見效慢的燒錢行業。

ChatGPT也濃縮著美國人工智能公司的這種特質。OpenAI公司于2015年由一群美國科技精英創辦后，就專注于研究通用人工智能，從2018年起，OpenAI就開始發布第一代生成式預訓練語言模型GPT，用于生成文章、代碼、機器翻譯、問答等各類內容，之后經過第二代和第三代，才在2022年11月推出相當于第3.5代模型的ChatGPT，而其一次訓練成本就高達數百萬美元。即使成功推出了火爆的ChatGPT，而OpenAI公司2022年僅收入3600萬美元，全年虧損超過5億美元。

4.技術水平：人工智能顯著提升的標志性應用

2018年OpenAI公司帶動了大模型技術的興起，近年來國內外也發布了多個模型參數龐大的深度神經網絡大模型，但只有ChatGPT引發了全球學術界和產業界的熱議和關注，原因在于ChatGPT在諸多維度能力的顯著提升，包括海量高價值信息的全量在線記憶能力、自然語言輸入的任意任務和多輪對話理解能力、復雜邏輯的思維鏈推理能力、多角色多風格的長文本生成表達能力、即時新知識學習應用與進化能力、自動寫代碼和理解代碼的能力等。

與傳統認知智能需要針對各領域任務定制對應的系統不同，ChatGPT不僅能完成多個場景、多輪人機對話，還能在交互中以“類人”的方式交流、學習和進步，自主、快速、不間斷地學習各領域專業知識并達到人類專家水平。根據斯坦福大學的研究發現，ChatGPT已擁有同理心，可以解決93%的任務，所擁有的心智相當于9歲兒童。[4]正是初步綜合實現的“智慧涌現”，讓ChatGPT成為一款與眾不同的爆款應用。

5.局限與潛力：尚處于初級階段具有無限可能的應用

2022年11月剛進入商用的ChatGPT尚處于第3.5代模型，其應用中仍有一些局限性。主要包括：語法和語義錯誤，在生成文本時會出現語法錯誤和語義不一致的情況；泛化能力有限，在處理新的任務時泛化能力較弱，它可能無法準確地回答新的問題或處理新的文本數據；缺乏邏輯推理能力，無法通過推理來得出結論，在處理復雜的問題時可能會出錯；依賴輸入文本，對輸入文本的內容有非常高的依賴性等。

ChatGPT可以通過GPT模型的不斷的迭代來提升性能。例如2023年3月14日，OpenAI公司推出了第四代模型GPT-4，在安全性、一致性、真實性方面有所提升，例如在其內部評估中，GPT-4對被禁止內容的請求做出回應的可能性比GPT-3.5低82%，做出真實回應的可能性高40%。[5]

二、“嵌入”：ChatGPT對人工智能發展的促推效應

火爆“出圈”的ChatGPT，很可能對人工智能技術發展和產業生態產生極為重要的影響。在ChatGPT的示范效應下，諸多科技巨頭表示將推出類ChatGPT應用，這預示著人工智能應用將迅速“嵌入”全球網絡生態，并引發人工智能產業鏈變革。

1.“里程碑”：ChatGPT令人工智能產業鏈“浮出水面”

ChatGPT是第一款面向大眾的、可以初步進行商業應用的通用人工智能聊天機器人應用，邁出了商業應用的第一步。第一步往往是具有里程碑意義的。ChatGPT之前，受技術程度所限，發展將近70年的人工智能最核心的技術一直停留在“幕后”的“燒錢”和小規模的局部應用階段。ChatGPT的火爆，則成功地推動人工智能技術進入大規模商用階段，人工智能被推向“臺前”。

一旦步入商用后，ChatGPT將形成引領效應，后續企業紛紛效仿，產業迅速跟進，從而進入技術競爭與生態體系膨脹的快車道。從互聯網瀏覽器的誕生，到門戶網站的建立，再到即時通信技術的發展，都可以印證這一基本規律。這是互聯網時代以來的技術生態發展總體態勢，即新技術一旦進入商用就會迅速滲透社會，帶來產業鏈的巨大變革。

美國目前的科技巨頭公司如谷歌、微軟、亞馬遜、Meta等都在通用大模型上進行了進一步的布局與投資。繼ChatGPT之后，我國的各科技公司紛紛加入了大模型開發和應用的隊伍。例如騰訊、阿里、百度、華為、科大訊飛等均在跟進大模型的研發與應用。

2.“加速器”：引發消費端、產業端、社會端的全面智能化升級

以ChatGPT為代表的人工智能進入大規模商用后，首先會影響內容生產領域的消費端升級，進而導致數據引領的產業端提速，最終激發文化創意的社會端革新，社會端再促發應用技術不斷升級迭代，循環往復，加速人工智能社會化和人類社會智能化。

消費端，類ChatGPT應用將在人類指導下進行內容創作，形成全新的內容生產形式，并逐步融入文字、圖片、視頻、3D制作等領域。這導致ChatGPT很快會作為一種技術和功能要素依次嵌入搜索引擎、瀏覽器插件、辦公軟件/WPS、會議系統自動摘要、新聞客戶端以及內容安全、即時通信、短視頻、游戲、網絡音樂、電商購物等。

產業端，合成數據（synthetic data）將超越人類用戶生產的大數據而成為新的戰略資源。合成數據是計算機模擬技術或算法創建、生成的自標注信息，是在數字世界中創造出來的新型數據。《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）將大模型合成數據列為2022年十大突破性技術之一；全球IT研究與咨詢機構Gartner預測，到2024年用于訓練大模型的數據中有60%將是合成數據，到2030年大模型使用的絕大部分數據將由人工智能合成。[6]這將對自動駕駛汽車、機器人、安防、制造業等相關產業產生直接影響。例如，目前已經存在的平臺包括英偉達的元宇宙平臺Omniverse，可在虛擬環境中對機器人進行訓練，之后直接運用在現實世界。

社會端，多模態內容自動組合，解放人類創造力，助力創新。互聯網時代以來，創意材料極大豐富，但自動創意生成一直難以實現，以ChatGPT為代表的內容生產人工智能應用則很大程度上解決了這一問題。未來，ChatGPT將實現多模態內容跨種類的綜合性組合，并不斷提升創意與資料的再整合生產能力。而隨著這種創新能力的提升，人工智能將徹底進入人類社會的工作和生活中。

3.“新賽道”：對全球既有技術生態產生強烈沖擊

以ChatGPT為代表的人工智能將對全球既有生態產生極為強烈的沖擊。

一方面，ChatGPT將“逼迫”既有生態的“局中人”進入人工智能新賽道。從順應技術潮流來看，所有企業和平臺都要考慮融入類ChatGPT技術或推出相似產品，ChatGPT的“攪入”打亂原有的、潛在的技術生態發展步調，全球技術生態被ChatGPT引入人工智能新賽道。

另一方面，ChatGPT作為美國引領的最前沿技術應用，有著極高的技術壁壘、時間壁壘、成本壁壘，一旦使用類似技術產品，局中的參與者就變成人工智能新賽道上對ChatGPT難以企及的追趕者。谷歌、微軟都是業內遙遙領先的全球性巨頭，調集其綜合資源才實現ChatGPT的快速更新迭代。ChatGPT背后的支持模型，參數量從最開始的1.17億增加到1750億，龐大的預訓練數據量和高額的訓練成本，使得一般企業根本沒有能力完成通用型人工智能的開發。此外，這種始于2018年的投入已經形成“時間壁壘”效應，ChatGPT是“時間+數量”的質變成果。

具有示范效應的ChatGPT，不僅增強了科技公司對該領域的投入，也加劇了在人工智能方面的競爭，加快了推出類ChatGPT的速度。隨著超級平臺以ChatGPT為中心的新一輪“技術競爭”的加劇，類ChatGPT應用將進一步“嵌入”數字社會生態中。

三、“擴散”：ChatGPT對傳播與社會的影響

1.向社會的傳播“擴散”加速泛人工智能生態的生成

ChatGPT發布后，其月度活躍用戶數量僅2個月便激增1億多，超過之前TikTok9個月用戶破億的速度，成為互聯網時代以來全球用戶增長最快的應用。ChatGPT的火爆，不僅引發相關概念股狂漲，還促使國內外諸多科技公司加快推出類似產品。2023年2月，谷歌推出類似于ChatGPT的對話人工智能服務Bard。百度也于2023年3月發布大語言模型“文心一言”（ERNIE Bot）。全球已經開始涌現一波由ChatGPT引領的人工智能熱潮，以ChatGPT為技術特征的人工智能將“重構”網絡生態和全球科技生態。

在ChatGPT出現之前，如果說人工智能尚停留于小規模應用和測試階段，可見度不高，那么ChatGPT則將人工智能從“幕后”推到“臺前”。在ChatGPT的示范效應和風險投資的加持下，類ChatGPT將伴隨著大規模商用而“擴散”至社會諸領域。根據埃弗雷特·羅杰斯（Everett Rogers）的創新擴散理論（Diffusion of Innovation Theory），技術的創新特征包括相對優越性、兼容性、易用性、可試性和可察性等方面，而ChatGPT在這五個方面都大大超越了之前的人工智能應用，這將加速推動ChatGPT的擴散網絡的形成。[7]在ChatGPT的“擴散”中，人類社會將生成一個泛智能的社會生態，人機互動在未來成為普遍趨勢，AI機器人將開始大規模涉足知識類和創造性工作。

2.在與人類社會“互構”中的風險

盡管目前ChatGPT對我國大陸不開放，中國用戶在使用層面受限，無法直接訪問其服務，但隨著國內企業的跟進，類ChatGPT產品將迅速把人工智能應用引入我們的社會工作和生活，在提供諸多便利的同時，也不可避免地帶來諸多新的“風險”。例如，北京師范大學互聯網發展研究院院長助理吳沈括認為，ChatGPT在實際應用層面將面臨三種風險：第一種是在更加巨量數據匯聚的過程中，可能會產生法律和安全風險；第二種是在模型和算法設計的過程中，可能產生倫理和違法風險；第三種是在實際應用過程中，可能被用于違法犯罪行為，進而帶來社會風險。[8]目前較為顯見的是，ChatGPT產品這種類人的內容生產活動的風險，主要是在諸多方面“以假亂真”的內容生產所衍生出的不道德甚至違法犯罪行為。

例如，加拿大麥吉爾大學研究團隊曾使用GPT-2模型閱讀加拿大廣播公司播發的約5000篇有關新冠疫情的文章，然后要求其生成關于這場危機的“反事實新聞”，結果，與最初人類記者的新聞報道中更側重于個體和地緣政治的“假新聞”不同，GPT-2生成了大流行在生物學和醫學方面的“假新聞”。OpenAI公司也警告ChatGPT用戶，它“可能偶爾會生成不正確的信息”，“產生有害指令或有偏見的內容”。[9]ChatGPT可以模仿特定的語言風格進行內容生產，其話語結構、用詞特點等與真人高度相似，由于能夠產生出高質量的人類口語文本，可被用來進行網絡欺詐。

整體來看，類ChatGPT應用的智慧化程度高，拉低了人工智能生產的技術使用門檻，極大提升了內容生產的速度、自動化和仿真性，對未來的信息內容治理提出了進一步挑戰。尤其是在新聞出版方面，當前“以假亂真”的ChatGPT已經產生了一定影響，并引發科學界和新聞出版界的警惕。例如，自2023年1月24日起，《自然》規定在其旗下所有期刊的論文中，ChatGPT 等大語言模型不能列入作者。[10]同月，學術期刊《科學》禁止在論文中使用ChatGPT 生成的文本，也禁止將ChatGPT署名為作者。

3.“交融”中的演進

作為一項新技術，ChatGPT仍在不斷更新中，并在與人和社會的“交融”中“擴散”和演進。

ChatGPT的應用可能在深度聯網中加速應用的“擴散”。在5G時代，ChatGPT最快落地場景之一是5G消息，估計未來市場規模達3000億元。[11]如果ChatGPT能上網自己尋找學習語料和搜索知識，將產生更大的突破，其與微軟Bing搜索引擎合作已經進行了初步探索。2023年3月，OpenAI對ChatGPT進行重大升級，通過插件功能授予ChatGPT訪問第三方知識源和數據庫（包括網絡）的權限來擴展其功能，ChatGPT將能直接檢索到最新新聞，與5000多個第三方應用插件交互，實現查詢世界各國語言詞匯、短語，查詢實時股票、航班、酒店信息，規劃差旅，訪問各大電商數據幫助比價下單，還支持個人或企業把私有數據（文檔、筆記、郵件等）發給ChatGPT，成為人的“第二大腦”或企業的智能助理。[12]

而在社會的主體人類的高度關注和各種張力中，ChatGPT亦將被加入算法屏蔽，走AI向善路線。在各個行業的應用中，為了避免ChatGPT染上“惡習”，可以通過算法屏蔽，減少有害性和欺騙性的訓練輸入。

當然，ChatGPT也將在與人類社會的“互構”中不斷演進，不斷提升準確度。繼續加大數據量，特別是實時數據的輸入后，ChatGPT將在聯想能力方面大大提升，最終誕生高于文本內容的憑空創造能力，接近甚至超越人類，這將是通用人工智能發展的高級階段。

（作者單位系中國社會科學院新聞與傳播研究所）