第1章 落霞與孤鶩齊飛：AIGC洶涌而來

1.1 涌現：人工智能的應用

1.1.1 基于大模型的人工智能應用的涌現和爆發

在遠古的地球上發生了一個重要事件：寒武紀生命大爆發。那是指在5.4億年前的寒武紀，新的生命形態大量出現的過程。

在那之前，地球上的生命形態相對單一，生命活動主要是單細胞微生物的簡單代謝，缺乏多樣性。

當海水的氧氣水平略微超過某個閾值，生物便能夠更高效地進行代謝，這個微小的變化對于地球生命的演化來說卻具有深遠的影響：氧氣的增加促進了生物體的進化和分化，大量生物種類涌現，有機體的形態日益多樣、結構越發復雜。涌現僅在一瞬之間——從混沌態中出現的多種多樣的生物，構成了絢爛的生物世界，如圖1-1所示。

和寒武紀的生物進化近似的是，基于大模型的人工智能應用也是這樣涌現的。

自2016年3月，DeepMind公司的AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石后，人工智能一直在飛速發展，只是和尋常人的交集并不多，通常會在某個特定領域或項目中表現卓越。

而2016年后，在人工智能的自然語言處理領域，隨著開源GPT版本的不斷演進，Open AI公司在這個基礎上持續研究，不斷探索、引入新的技術路線，尤其在引入強化學習方法后，很好地提升了模型的效果。

Open AI在模型訓練中，引入了人類專家。人類專家一方面能幫助ChatGPT撰寫更符合人類習慣的回答，另一方面，也對生成的結果進行排名，實現模型的優化。

而且Open AI自成立之初，就致力于打造通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），并堅定地持續投入研究。在這樣的愿景下，Open AI吸引了一大批高水平的人才，心無旁騖地開展研發工作。當商用GPT大模型的訓練參數到達1750億個時，人工智能也在一瞬間爆發了。

ChatGPT很快便萬眾矚目，影響力“破圈”，引發了大眾的關注，激發了大眾的熱情和創造力，大家基于各自感興趣的話題與ChatGPT“聊天”，或幽默搞笑、或嚴肅認真，“聊天記錄”在朋友圈和媒體上屢屢“刷屏”。還有人用它寫新聞、作詩、翻譯、編寫代碼，引發了熱議。

2023年1月25日，美國財經雜志《財富》給予了ChatGPT一段精彩的評價：在每一代人的時代里，總有一些創新產品，會突然從工程部門昏暗的地下室里、年輕書呆子們氣味難聞的臥室里，或者孤僻的科技嗜好者的“藏身之處”誕生，最終發展成為廣大人群，包括你的祖父母在內的各個年齡層人士都能熟練操作的日常用品。

2023年3月21日，在英偉達主辦的2023年GTC（GPU Technology Conference，GPU技術大會）上，英偉達的首席執行官黃仁勛提出了“AI的iPhone時刻”的概念，表示以ChatGPT為代表的基于大模型的AI技術，和iPhone橫空出世一樣，已經到達了給行業帶來革命性顛覆的時間點。

說到這里，想必大家會有疑問：什么叫大模型，人工智能大模型是什么？

人工智能大模型是支撐ChatGPT的基石。

之前，人工智能大多針對特定的場景應用進行訓練，生成的模型難以遷移到其他場景，屬于“小模型”的范疇。整個訓練過程中，不僅手工調參工作量大，還需要給機器“投喂”海量的標注數據，這拉低了人工智能的研發效率，且成本較高。

大模型通常是在無標注的大數據集上，采用自監督學習的方法進行訓練的。之后，在其他場景的應用中，開發者只需要對模型進行微調，或采用少量數據進行二次訓練，就可以滿足新應用場景的需要。

這意味著，對大模型的改進可以讓所有的下游小模型受益，大幅擴展人工智能的適用場景，提升人工智能研發效率，因此大模型成為業界重點投入的方向，Open AI、谷歌、Meta、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊、華為等紛紛推出了自己的大模型。

特別是OpenAI GPT 3大模型，它在翻譯、問答、內容生成等領域的不俗表現，讓業界看到了實現通用人工智能的希望。

當前ChatGPT是基于GPT-3.5的，在GPT-3的基礎之上進行了調優，能力進一步增強。

ChatGPT是AIGC （Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容）的代表性應用之一，我們可以將其理解為，ChatGPT主要實現人工智能的文生文（根據提示文字，利用大模型生成文字內容），而其他的AIGC工具則會不同程度地生成其他內容，譬如圖片、音頻、視頻。

目前，在各大公司推出的AIGC產品中，ChatGPT遙遙領先并有望延續自己的優勢。當然，AIGC產品也十分豐富，相關應用層出不窮，并日漸成熟，如表1-1所示。

AIGC大潮出現的一大好處是，AI應用門檻迅速下降，它變成了所有人都能用，所有行業都能用的“技術工具”。用唐朝詩人劉禹錫的詩句來形容就是，舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家。

1.1.2 人工智能應用大規模涌現的原因

大模型基礎上的人工智能應用大規模涌現，有多方面原因。

首先，隨著硬件技術的不斷發展，計算能力得到了大幅提升，讓訓練更大、更復雜的模型成為可能。例如，圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）、張量處理器（Tensor Processing Unit，TPU）等專門為人工智能任務設計的硬件加速器，以及分布式計算等技術，都為大模型的訓練提供了強有力的支持。

其次，數據的大量積累和開放十分有利于機器學習和深度學習模型的訓練和優化。特別是互聯網和移動設備等的廣泛應用，產生了大量的結構化和非結構化數據，如圖像、文本、語音等，豐富了機器學習和深度學習的語料庫。

再次，新的算法和模型的涌現也推動了大模型的發展。例如，BERT、GPT等基于Transformer結構的預訓練模型，在自然語言處理領域表現出色，得到了大規模應用。同時，強化學習、生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）、變分自編碼器（Variational AutoEncoder，VAE）等新興算法和模型也在更多的應用場景中發揮著作用。

最后，云計算、容器化、自動化運維等技術的發展，為人工智能的大規模部署提供了可靠的基礎設施和運營支持。這些技術為企業和組織提供了便利，創造了經濟效益，使得人工智能應用可以更加快速、有效地被部署和應用。

1.1.3 人工智能應用發展較快的領域

表1-2中列出的人工智能應用領域，在ChatGPT、Midjourney等為代表的大模型應用出現前后發展都比較快，未來發展速度會更快，但是具體應用內容有所差別。

以上只是當前涌現的一部分人工智能應用，隨著技術的不斷發展和創新，未來還將涌現更多的人工智能應用。