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科技

ChatGPT:AI革命的开端

2023年6月1日

ChatGPT达到100万用户的速度超过其他任何应用程序,它的迅速崛起对AI的性质及其对整体经济的意义提出了一些根本性问题。

Stephanie Roth,资深市场经济学家

Bruno de la Sota,美国股票策略师

 

本年度摩根大通董事长兼首席执行官杰米·戴蒙的致股东函强调了人工智能(AI)、数据和向云端迁移的重要性。作为一项非同寻常的突破性技术,AI或许不仅会重塑金融行业的面貌,还将推动创新和效率的新时代加快到来。我们认为,ChatGPT只是未来无数可能的开始。

自2022年11月发布以来,ChatGPT席卷全球,在各媒体平台掀起一股狂热风潮。ChatGPT达到100万用户的速度超过其他任何应用程序,它的迅速崛起对AI的本质及其对整体经济的意义提出了一些根本性问题。

本文将对造成这一现象的各种因素进行分析

我们曾向ChatGPT提问,让它解释自己是谁——或者究竟是什么。我们得到了如下回答:

「ChatGPT是由OpenAI推出的一款大型语言模型,可对自然语言询问生成与人相似的回复。其原理是利用一种名为transformer(转换器)的深度神经网络架构,该架构依托大量文本数据进行训练,以学习字词、短语和句子之间的模式和关系。

[…]

简而言之,ChatGPT的工作原理是通过处理大量文本数据来学习字词和短语之间的模式和关系,据此对收到的问题生成与语境相关且语言上连贯的回复。这样的系统能以模仿人类对话的形式理解自然语言询问,并给予回复。」

虽然不完美,但相当引人瞩目。

OpenAI于2022年11月推出GPT-3.5。这款公开原型很快引起关注,仅用5天时间就积累了100万用户。到2023年1月,用户数量已超过1亿,由此成为有史以来增长最快的平台。

凭借打造几近真实的人际互动体验,并拥有涵盖广泛主题高水平的专业知识,这款大型语言模型 (LLM)成功地与传统的聊天机器人区别开来。大型语言模型有潜力重新定义我们完成日常任务的方式,从而提高效率、改善效用和互动。或许不出所料的是,大型科技企业很快宣布将在未来数年投资于生成式AI:

部分新闻报道:

  • 「微软将向ChatGPT开发机构OpenAI投资100亿美元」(彭博,2023年1月23日)
  • 「Google对早期测试者开放ChatGPT竞品AI『Bard』」(彭博,2023年2月6日)
  • 「翘首以盼中国国产ChatGPT,百度一马当先交出答卷」(彭博,2023年2月6日)
  • 「Salesforce紧跟微软步伐,携手OpenAI推出面向销售者的A.I.工具」(CNBC,2023年3月7日)
  • 「Salesforce设立面向生成式AI初创企业的2.5亿美元基金」(彭博,2023年3月7日)
  • 「Citadel协商获取覆盖全企业的ChatGPT许可证」(彭博,2023年3月7日)

ChatGPT成为增长最快的应用程序

资料来源:摩根大通私人银行、Statista
以上图表显示增长最快的应用程序得到采用的速度。增长最快的应用程序达到100万用户的平均用时为570天。而ChatGPT仅用5天便达到100万用户。

2022年,投资者对生成式AI的兴趣激增

资料来源:CB Insights。数据截至2023年3月
以上图表显示2017年以来围绕生成式AI的交易数量和资金。交易数量从2017年的区区23笔增至2022年的超过110笔。资金从2017年仅有7,100万美元增长至26亿美元以上。而2023年则会轻松打破这一纪录。

对生成式AI的投资或将集中于3个层面:1) 使AI模型集成到面向用户的产品中的应用程序,2) 为运行专有(或开源)模型中的AI产品提供技术支撑的模型,及 3) 为模型需求提供必需计算能力的基础设施提供商。

大型语言模型凭借适应性可发挥巨大作用。仅在最近,ChatGPT就通过了以下考试:1) 沃顿 商学院MBA考试,2) 美国执业医师资格考试,3) 若干所法学院的考试,及 4) 面向3级工程师、薪资183,000美元的谷歌编程面试。前景显然不可限量。

其他一些案例可能包括:

  1. 对话代理:试想一下,或许很快就会出现清楚了解库存供应状况、还可推荐产品的电子商务聊天机器人。由于库存水平、规划、供应链中断和交货期等尽在掌握,客户可享受到更快捷的服务,运营也会得到提升。简而言之,AI能更快、更高效地承担此类任务。
  2. 虚拟助手:最近,Salesforce确认会将ChatGPT集成到旗下CRM服务EinsteinGPT当中。该虚拟助手将自动执行耗时的销售任务,例如撰写电子邮件,安排会议时间以及为将来的互动准备资料。销售团队运用生成式AI总结以往与客户的交流,可提升交易成功的概率。它甚至能使寻找潜在客户的过程整体自动化。
  3. 语言处理:高度依赖合同编写的行业亦可获益。大型语言模型可起草合同,就适当用语提出建议,甚至还能审核现有的协议。法律研究过程中亦可利用该技术,以总结案例、法律甚至提供翻译。
  4. 医学和诊断:虚拟助手可用于远程医疗、临床决策支持、循证建议,从而改善患者预后。这些只是AI可为医疗过程助力的部分方式。

简单来说,未必如此。从广义上而言,ChatGPT和大型语言模型本身并不是现有搜索引擎的改良版本。Alphabet显然能在经典的搜索引擎中嵌入各种功能,以提供与ChatGPT相似的对话响应。而在现有服务和产品中集成大型语言模型所带来的效率和生产力提升,在我们看来才是真正的增长机会所在。随着主要参与者开始就位,预计以下细分市场的商用AI应用程序将迎来投资:

1. 生产力和效率应用程序

在微软投资OpenAI后,微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉对于ChatGPT集成到必应搜索业务进行了不遗余力的宣传。其中的上行潜力来自于生产力的提升和Office365产品。在编程过程中,GitHub Copilot(由OpenAI Codex提供技术支持,2018年10月被微软收购)已可分享来自AI结对程序员的自动完成建议。

2023年3月16日,微软对少量企业和个人开放Copilot,以测试ChatGPT GPT4与Office365的集成情况。Copilot in Word为用户提供可供编辑和迭代的初稿,不必担心文思枯竭。Copilot in PowerPoint仅需简单的提示,即可帮助创建演示文稿。Excel的迭代版本可分析趋势,在几秒内便可呈现颇为专业的数据可视化。在Teams中,会议迟到人员可查看未到场时的概括文字记录。Copilot未来甚至还能协助整理Outlook收件箱。

各企业决定依托效用的提升创造利润将只是时间问题。但是,真正的进步必然依赖于训练该算法所用的基础数据。

2. 云基础设施

对庞大的数据集运行查询,会增加公共云基础设施的工作负荷。为满足计算能力需求而实施的扩展,只会增加基础设施投资的压力。因此,在开发可靠的大型语言模型时,诸如Microsoft Azure、Amazon Web Services或Google Cloud Platform等云合作伙伴将会发挥关键作用。

3. 算力和芯片

对于消化工作负荷增长所需产能的估计数据存在显著差异。最新预测(资料来源:Dell’Oro)显示,AI数据中心的单位出货量占比将从目前约7%翻番至2027年的约15%,收入占比将从目前约20%增至2027年的约45%。这种扩张的原因可能在于AI服务器成本增加3至10倍。

大型语言模型的运行和训练成本不菲。随着算法的效率逐渐提高,每次搜索的成本最终会降低。当模型无法获取足够的数据以供训练,大型语言模型便会表现不佳,导致出现「欠拟合」现象。反之亦然:过度训练可能造成视野狭窄,从而对其他领域缺乏了解。监管也可能逐步加强。在每轮产品周期当中,监管机构在越来越快地对潜在争议问题作出响应,尤其是涉及内容审核、虚假信息传播和偏见时。

我们认为,这个问题不妨让ChatGPT来回答。我们就AI的影响提出了几个关键问题,然后对其回复进行了分析。

AI对经济是否有利?

ChatGPT:「人工智能(AI)可通过多种方式对经济增长产生积极影响:1) 提高生产力:AI可自动执行例行任务,而且速度和准确性高于人类,因而可提高生产力和产出;2) 节约成本:通过使各种任务和流程实现自动化,AI可降低劳动力成本;3) 新的商机:AI可帮助企业识别新的增长和创新机会;4) 改进决策:AI可帮助企业作出更全面且由数据驱动的决策。

但是,必须指出的是某些行业因此得到的效益可能多于其他行业,而且AI对就业和收入不平等的影响也需要加以考量。」

我们的看法:与以往的各种颠覆性创新一样,AI有可能使美国经济提升生产力。在重新达成平衡的过程中,可能有就业岗位被取代,但为了新的就业岗位和更高的劳动者产出,成长的疼痛是一个必须经历的过程。

长期的增长取决于生产力和就业

资料来源:Haver同比增长对比生产力及就业率增长
以上图表显示经济的长期增长潜力(取决于劳动力增长和劳动生产率)与GDP密切相关。生成式AI带来的生产力提升可能在未来推动经济增长。

预测数据大相径庭,但众多数据显示在采用AI的情况下,企业生产力将提高2-4%1 。约有25%的企业预计会以有意义的方式采用AI(以Goldman的预测数据为依据,稍后将详细阐述),因此相当于每年的生产力提升可使GDP提高0.5%。

AI将对劳动力市场产生何种影响?

ChatGPT:「人工智能(AI)有可能使许多目前由人承担的工作实现自动化,因而可能导致某些行业的就业岗位被替代。但必须指出的是,AI还能创造新的就业机会,并改变工作的性质。

某些就业岗位的自动化程度可能高于其他岗位,某些行业对于具备AI技能的劳动者的需求可能更大。需要创造力、社交智力或身体灵活性的就业岗位被AI自动化替代的可能性较低。」

我们的看法:AI会影响劳动力市场,很大程度上与以往崛起的技术创新相似。为尽量扩大利润,美国的企业通常会寻找更廉价的海外劳动力和/或自动化流程。

展望未来,「自动化与增强之间的竞争」已经开始2。据高盛估计,美国和欧洲有25%的现有工作任务可能通过AI实现自动化3。高盛认为,传统的高技能、非常规就业岗位也极易受到AI自动化的影响(法务和财务运营)。与此同时,需要人际沟通技能的人力密集型就业岗位或职能则不太容易受影响(建造、个人护理)。

面临自动化风险的就业岗位薪资较高

资料来源:美国劳工统计局。数据截至2023年4月10日
以上图表显示面临自动化风险的就业岗位,图中包含从制造业到服务业在内的不同就业岗位。Y轴显示时薪,X轴显示面临自动化风险的就业岗位所占百分比。需要人际沟通技能的人力密集型就业岗位或职能不太容易受自动化影响,而传统的高技能就业岗位则极易受到AI自动化的影响。

「AI将对我们公司未来的成功发挥关键作用[..]落实新技术的重要意义毋庸置疑。」

董事长兼首席执行官杰米·戴蒙年度致股东函

预计会有更多企业宣布对OpenAI进行长时期的投入,或者依靠自身的语言处理模型顺势而为。众多机会不断涌现,但谁会在这场创新大赛中独占鳌头暂时不得而知。显而易见的是这场战斗不仅限于科技企业之间,而且其结局也并非赢家包揽一切,输者一无所有。在追求效率和生产力的时代,速度最快的响应者将脱颖而出。现有的参与者手握先发优势,但毫无疑问会有新的参与者加入战斗。

1 Damioli、Van Roy及Vertesy(2021年),Alderucci等(2020年)、Czarnitzki、Fernandez及Rammer(2022年)

2 Autor等(2022年)

3 根据对生成式AI可能案例现有资料的检视,高盛将13项工作活动(O*NET数据库中的39项)归类为最受AI自动化所影响,并在基本案例中,假设AI能够在O*NET的7个「等级」中完成难度最高为4的任务。其后,高盛对各个职业的必要工作任务之重要性及复杂性进行加权平均值计算,估算出AI可能取代各个职业总工作量的份额。高盛进一步假设,大多时间需在户外或从事体力劳动的职业无法被AI自动化所取代。

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