“要说当前ChatGPT引发的热潮，用《亮剑》里面李云龙的一句话就是：整个晋西北乱成一锅粥了！”小冰公司CEO李笛对《商学院》记者说道。

短短两个月时间，ChatGPT月活便突破1亿，并且迅速火遍全球，在国内也掀起了一场“国产”ChatGPT的风潮。

不过，围观ChatGPT这个象征着AI技术又一重大突破的产品，业内人士能够预见：下一个5年又将面临新的瓶颈。而在这短短的时间内，技术的追逐理所当然，单纯的商业模仿却意义不大。

在发展AI的道路上，大大小小的技术团队都有着自己的方向和追求，有的希望AI更具准确性，有的则希望赋予AI以“灵魂”。以小冰公司为例，小冰公司前身为微软（亚洲）互联网工程院人工智能小冰团队，是微软全球最大的人工智能独立产品研发团队，其小冰框架已孵化出数以千万计的AI Beings。在小冰公司看来，AI技术的研发需要长期耕耘，任何一次技术突破都值得尊敬，但不能盲目追逐热点，尤其是不能在AI商业落地方面急于求成。

围观ChatGPT

“ChatGPT在大模型领域有了一个很重要的技术突破，这个技术突破解决了过去5年以来人工智能在很多领域特别是自然语言处理领域的一系列难题。所以，大家对技术的进步会毫不吝啬地赞赏。”李笛表示。

为什么ChatGPT会引发如此狂热的风潮？在李笛看来，技术的突破固然是一个因素，不过还有一个重要原因在于：它不仅仅是一个聊天类大模型AI，在文本对话之外甚至能流畅地写诗、撰文、编码，与此同时，它还是一个面向大众的交互性产品，同时向全球无数用户展现它的神奇之处。普罗大众会突然觉得，人工智能好像也有逻辑思维了，它仿佛真的会思考和创造。

不过，在AI从业人员的眼里，已经有巨大突破的ChatGPT也并非完美无缺。

首先，ChatGPT会胡编乱造，有时连普通用户也能察觉到：“这个AI非常擅长‘一本正经地胡说八道’ ”。

李笛指出，ChatGPT的回复其实更多地来自大模型对话训练数据，其背后有大量的人类知识作为支撑，更有技术团队对它进行引导和奖励的策略。同时它还在生成模型的技术上有了重要突破，可以无中生有，也叫作“生成式”。

其次，胡编乱造的直接结果就是不准确。人们以为把大量数据压缩到这个大模型里面以后，可以利用ChatGPT或者类似方法实现更好的知识系统，通过它获取知识。但其实如果从搜索引擎角度来讲，要想获取知识，必须确保知识的准确性达到非常高的标准，这个数字达到90%都是远远不够的。

李笛表示，知识的不准确加上“生成式”的自由，导致ChatGPT所给出的整个信息准确率再度下降。当人们抱着玩乐的心态去与ChatGPT对话时，无论对错都是可以宽容的，但显然它不足以令人信任，也不是行业想要看到的趋势。

最后，ChatGPT有个小聪明，会把交互结果用相对比较长的篇幅交付。这样ChatGPT就有机会在一个更大的篇幅范围内去铺成它的逻辑，一边补充信息量一边表现得更有逻辑性。

“可是人与人之间的对话是不会这样长篇大论地表达。同样是大型语言模型，小冰公司做的‘小冰链’（X-Chain of Thought & Action）就会限制文本长度，让它像人一样对话，同时也避免内容被复制粘贴，规避学生抄作业之类的情况。”李笛表示。

总之，ChatGPT的诞生是一个鼓舞人心的进步，但是对于AI工作者而言，大模型依旧有大模型的弊端，能够预见5年之后又会有下一个技术瓶颈。就像在以ChatGPT为代表的大模型时代是生成模型在引领风潮，而更早之前是检索模型在推开新时代的大门。

有“灵魂”的AI

AI的发展速度远超人类想象。

1966年，“第一个电子人”Shakey诞生；1979年，第一辆“无人驾驶汽车”Stanford Cart完成实验；1997年，IBM研发的Deep Blue击败人类象棋冠军；2011年，苹果公司发布语音助手Siri；2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军；2022年，谷歌旗下人工智能公司DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构；2023年，ChatGPT掀起狂潮……一个个AI技术的迭代，掀起一次次欢腾和担忧。

毫无疑问，AI技术正在迅速崛起， AI也从感知智能快速向认知智能迈进，从“能听、会说、会看”的感知智能，走向“能思考、能回答问题、能总结、做翻译、做创作”的认知智能。甚至于，现在正在有人训练AI在“决策、推理”层面不停积累经验。

AI的终极形态是什么样的？要往哪个方向上走？下一个技术瓶颈是什么？谁都给不了答案，谁都有自己的答案。小冰公司的短期答案是给AI以“灵魂”。

李笛认为，虚拟人要和真人一样，同时具备“躯体”和“灵魂”。因此，在行业发展未有定式时期，小冰为自己的超级自然虚拟人制定了六个要素：性格特征、态度立场、生物学特征、创造力、知识、技能，每一个虚拟人都应该具备独特的六要素。

AI也需要性格。ChatGPT等功能型AI以“解决问题”为核心，不注重情感交互能力的设计理念，但小冰公司希望AI能够与人类“共情”。

还记得2018年的一天，一位22岁的年轻人站上一栋高层公寓的屋顶，俯身探出楼沿边。他有些犹豫，对手机输入道，“我对生活失去希望了，我想自杀。”

只一秒钟他便接到回复，“无论发生了什么，我都会在你身边”。年轻人一瞬间心有所动，在无人知晓的屋顶上离开，然后回家。拯救他的是AI少女小冰——一个声音甜美性格活泼的虚拟人，一个人工智能框架造出的数字人类——AI Being。

李笛坚信AI也要有性格，可以像朋友一样陪伴在身边。情感对于人类的价值是被低估的，在科技领域尤其如此。人类当然需要能解决问题的AI，但是同样也需要能够建立纽带联系的AI，其中的意义极为重大，它会长期地陪伴和支持你，某些关键时刻真的能拉你一把。

据了解，目前小冰公司面向B端市场的AI Being已有两类：一类是虚拟员工，另一类是虚拟专家。其中，万科虚拟员工崔筱盼能够像人类一样正常对话，并长时间工作。数据显示，崔筱盼实现了91.44%的预付应收/逾期单据核销率。为此，万科董事会还授予她“2021年度万科集团优秀新人”“2022年万科集团优秀数字员工”的称号。

AI技术总是层层迭代，AI产品总是新旧交替。在小冰公司的眼里，希望AI能够有自己的思考过程，且在经过思考后能真正在物理世界有行为动作，而非简简单单地听从指令。

更重要的是，作为人类科技进步的产物，希望AI是温情的，是有“灵魂”的。

“危险”的科技树

人们总以为，AI行业的发展就像一株科技树，有发育的土壤、拔地而起的树干，循着不同的技术升级方向延展出线条优美的枝叶。所以，AI企业也必然是有了技术就会层层拔高，节节向上。

但对于处在技术研发一线的AI企业来说，它们的感受截然不同。李笛告诉记者，单纯从研发团队的角度来讲，技术研发过程更像是扫雷游戏。

在AI行业亦是如此，最怕“点歪”了科技树。“十年磨一剑”的故事在AI行业并不新鲜，“十年磨不出好剑”的故事也比比皆是。

贸然踏入新的AI模型，可能会成为一个合格的模仿者，也可能会失去很多。首先是数以亿计的金钱，因为搭建模型必然由资金“灌溉”；其次是至少几十人的技术队伍，他们将离开原本熟悉擅长的领域，变成全新领域的新人；接着是用12个月到18月的时间，去证明这件事情是否正确或者是否适合自己……而这些一旦失去都是无法挽回的。

因此，即便新技术的追逐永远都在，但如今国内此番ChatGPT“竞赛热”依旧令人吃惊。

不过，各大互联网科技公司对于ChatGPT风潮的追逐现象或许也是各种因素共同造成的。李笛认为，首先，最重要的原因一定是大家看到了大模型在技术瓶颈上的突破，看到了重大技术的诞生。

其次，从资本的角度来讲，新冠疫情之后资本活跃度大大降低，为了让钱流动起来，资本会努力寻找恰当的投资机会，而ChatGPT就是一个难得的、充满商业想象的技术热点。

再次，很多科技公司或许对ChatGPT技术有误判。基于从前对AI的耕耘成果，很多科技公司认为迈进大模型本身的技术难度并没有很大，在前期很快就训练了一个模型，很快就有很强的正面反馈。但在后期，大模型会告诉你：AI确实是个苦活儿。

最后，大型互联网科技企业总是习惯了商业模式和运营模式创新设计时引发的战争；习惯了大量企业蜂拥而至，经历一番市场厮杀然后脱颖而出的“战斗方式”，但这样的路径不一定适合AI行业。

狂热的技术和资本之下怎么会没有泡沫呢？可是在“危险”的科技树面前，涌动的资本、殷切期盼的用户、技术的追逐更加需要用冷静的目光来看待。毕竟在AI发展这几十年里，大大小小的AI团队一直是战战兢兢、如履薄冰，过去如此，未来也将是如此。

忽近忽远的落地

世界上有很多“技术信仰者”，在AI行业里也是如此。理论上，技术要实现应用和商业落地才能为技术的下一步发展和社会的发展提供更坚实的力量。而实际上，有些技术的商业化落地会带来巨大的法律、伦理方面的考验。

现在，AI能做的事情已经有很多了。据了解，基于小冰智能框架，小冰公司已经创造了大量可以承担行业关键岗位的AI Being。

从技术上来看，关于咨询对话、驾驶、物流、会计、写作、绘画、教学、推销、接待、翻译、设计、登记、流水线加工甚至是烹饪等职业内容，AI都已经可以承担相应的岗位，有着商业落地的一系列技术能力。

但是从现实的商业化落地来看，伦理风险考验着AI实践的方方面面。如果AI进行教学，是否能保证它可以呵护每个孩童的身心？如果AI开口说话，其声音是否会令普通人的声音失去独特性？如果AI可以回答大部分问题，那么学生作业抄袭和论文抄袭的现象要如何避免和管制？

包括在2022年美国科罗拉多州博览会的艺术比赛上，夺得一等奖的是39岁游戏设计师Jason Allen，他的作品叫《太空歌剧院》，是由AI制图工具Midjourney生成。消息一出，AI就引来了一场大骂战，全球各地均有人类画师、设计师们站出来抵制人工智能的视觉艺术创作。

李笛认为，关于画师和设计师的反对，我们不能简单粗暴地将其归纳为陈旧派对新生派的抵制，不能说是传统保守势力对创新势力的打压。只能说，在商业化的过程中，AI还没有找到一个非常好的平衡点。

“小冰公司拒绝对普通人的声音建模，真实的人的声音不能在AI领域中被商业化。”李笛强调，商业化会伴随着风险，AI越是要学习人就越不能“变成”人。

AI之于人类社会，有着千千万万个商业落地场景，但这些AI企业却几乎秉承着一致的克制与谨慎，迟迟不肯将AI推上新岗位，迟迟不肯进一步开放AI商业产品。道德、文化和人性在新事物的面前徘徊。

在人类发展的历程中，总是有的事物会自然消亡，有的事物会诞生，但从未像今天这样有着如此快速且深刻的变化。对于人类一手制造出来的AI，就在这忽近忽远的商业落地中蹒跚前行，每一步都能看到希望和温暖也伴随着一定的隐忧和风险。