AI下一步取代的是程序员

AI领域好久没有因为一项新技术而变得热闹了。

在人们当下的认知里，AI早已被“神化”，变得无所不能，似乎没有什么新功能能够让人惊掉下巴，大呼“不可思议”。

然而，在这个同样被魔幻化的2020年，一项再次震惊业内的AI新技术出现了，它就是—GPT-3，简单理解就是文本生成器，旨在从起始输入开始生成单词，代码或其他数据的序列。目前，GPT-3可以写富有创意的小说，可以生成功能代码，也可以做数学上的加减法。

那么这个GPT-3究竟厉害在何处，会不会又是个昙花一现的新噱头？抱着这些疑问，虎嗅翻看了由31位作者写的72页论文，以期发现晦涩专业术语掩盖下的GPT-3的魅力之处。

带着光环出生

在谈到GPT-3这项技术之前，不妨先来看看其背景。

GPT-3是由人工智能组织OpenAI开发的语言。该组织成立于2015年成立，旨在更安全地使用人工智能，防止人工智能去毁灭世界，是一家非盈利组织。其联合创始人包括特斯拉CEO马斯克、著名孵化器 Y Combinator 前 CEO 山姆·奥特曼以及著名投资人彼得·蒂尔等。

起初，在2015年，OpenAI的启动资金为10亿美元，但在研发AI模型的过程中，OpenAI承受的经济压力也越来越大的经济，2018年，在不同意公司的发展方向后，马斯克于2018年离开了OpenAI。

没过多久，OpenAI开始转变为盈利性公司，之后还获得了微软10亿美元的投资。据悉，这次OpenAI的API服务就与微软注资和Azure的技术支持密不可分。目前微软成为了OpenAI的*云供应商，同时 OpenAI 也会和微软合作开发 Azure AI 超级计算技术，并授权微软使用其部分技术进行商业化。

值得一提的是，此前NLP（自然语言处理）并不是Open AI最为关注的领域，不过他们在自然语言处理方面成果一直是业内关注的重点。

按照常理，GPT-3之前已经有了GPT和GPT-2。查阅资料，可以发现GPT和GPT-2分别在2018年和2019年2月由OpenAI发布。

具体来看， GPT是Generative Pre-training Transformer的简称，是由Alec Radford编写的语言模型，它采用了生成式语言模型（两个神经网络通过竞争相互完善），通过对不同的书面材料集与长篇连载文本的预训练，能够获取世界知识并处理长程依赖关系。

GPT-2是一个无监督的转化语言模型，该模型以40GB文本进行了训练，适合识别附近的单词，用于自我思考，使专家能够创作出*说服力和连贯性的作品。

比如有人使用GPT-2 来重写《权利的游戏》的结局，并得到了大多数网友的认可，“AI改写的新结局比电视剧的版本要好”。

据报道，马斯克并不愿意发布GPT-2，因为他担心它可能被用来向社交网络发送假新闻，因此，OpenAI选择不公布完整的GPT-2模型。正是如此，行业内还曾质疑这是出于对自家产品的过于自信，甚至还被怀疑是一种炒作说法。

不管怎样，可以肯定在GPT-2的发布与应用已经达到了出圈的效果。而GPT-3主要目标是在GPT-2的基础上用更少的领域数据、且不经过精调步骤去解决问题。

所以承载着满满期待的GPT-3一经面世就备受瞩目，还需要指出的是，GPT-3的 API服务也是Open AI*个商业化的项目，同样也肩负着营收的重担。

突破和延续

外行人看热闹，内行人看门道。

关于对GPT-3的评价，业内也是褒贬不一，有人说它是跟新冠病毒一样，是来消灭人类的；有人说它是继比特币之后，又一个颠覆性的新技术。一个事实是，文本生成器早在几年前就已经出现了，甚至还曾被报道称，要取代文字工作者，而现在除了少部分企业应用之外，其存在感着实平平。

虽然这些日子，GPT-3因其在有限输入下可实现令人难以置信的事情而成为头条新闻，并引起广泛的讨论，但在内行人看来，其只是在模型参数上迈出了一大步，而这还没有GPT-2带来的突破大。

毋庸置疑，它是有史以来功能最强大的语言模型，这主要归功于拥有1750亿个模型参数，它的算力特别大，训练这样一个模型大约要花费1200 万美金。相比之下，它的前身模型GPT-2只有15亿个参数。

更为形象一点，据知乎网友@TechOnly，人类大脑拥有1000亿个神经细胞(百度百科)，而在人长大的过程中，神经细胞数量没有增加，而是神经连接复杂度在增加，说明GPT3的内部网络结构设计和训练策略有很大提升空间，而GPT3 1700亿的参数的存储也许够了，感觉未来五年到十年NLP还会有巨大突破性发展。

可怕的是，从某种程度上来说，人类尚不清楚GPT-3到底有多大的能耐。

此外，GPT-3主要聚焦于更通用的NLP模型，研究者们希望 GPT-3 能够解决当前 BERT 等模型的两个不足之处：对领域内有标记数据的过分依赖以及对于领域数据分布的过拟合。

当GPT-3抛开华丽的参数外表，在本质上，其技术架构上的突破是微乎其微的，更多是是延续了GPT-2的单向语言模型训练方式，而GPT-2 则展示了一种对语言的全新理解方式。

对此，一位GPT-2 的热心用户还发表文章称：“GPT-3是一个令人失望的语言模型”，文章指出：

把它叫做“GPT-3”很碍眼，而且会误导人。GPT-2（可以说）是一项开创性的进步，因为它*次向人们展示了大规模的 transformer 拥有多大的力量。所以GPT-3 完全称不上什么本质上的进步，甚至在新的基准测试SuperGLUE上表现都不怎么样，它也就相当于把人的右手绑背后还能勉强画一幅画的水平。

硬币的两面

除了外界的热议，OpenAI在GPT -3身上也有着犹豫和纠结，毕竟讲好商业故事，某种程度上会牺牲部分情怀。

一方面，可以预见GPT -3给AI行业，乃至整个社会带来的改变被看做是颠覆性的，它涉及到伦理，偏见，种族歧视等诸多因素，而OpenAI的初衷是为了让人们更安全地使用AI，而现在或多或少，GPT -3与这个初衷相悖了。

ZeroCrater的创始人兼企业家Arram Sabeti在一篇博客文章中写道：“它比我尝试过的任何AI语言系统都更加连贯。GPT -3：一种非常擅长编写几乎任何东西的AI。”

“你所要做的就是编写一个提示，并添加可能认为会跟进的文本。我已经写了歌，故事，新闻稿，吉他谱，访谈，论文，技术手册。这很有趣而且令人恐惧。我觉得我已经看到了未来。”

在GPT-3论文中，研究者还表明GPT-3可以生成人工评估人员难以区分的合成新闻文章，而这种“以假乱真”无形之中就会助长假新闻、欺诈、水军等现象。

另外早在今年4月30日，通讯软件sendblue的员工尼基塔.杰休（Nikita Jerschow）就在社交媒体上发帖称，他让2个GPT-3的AI辩论股票市场，结果AI竟然谈论起了人类的局限性，让人不寒而栗。

说实话，即便如此，这些常规的文本操作在业内人眼里也并不值得一提，因为文本生成早已是司空见惯的事情，以至于我在一个月前体验GPT-3的文本生成功能时，因为没有看到惊喜，所以草草地就关了页面。

除了这些常规项目，GPT-3在代码编程领域带来的改变才算得上是惊人。GPT-3经过了整个互联网数千亿个单词的训练，它能够使用CSS、JSX、Python等任何一种语言编程。

举例来讲，一位从业者编写了一个布局生成器，用户使用纯文本来描述他们所需要的内容，然后模型生成相应的代码。

另一方面，OpenAI期望投入如此巨大的GPT -3能够在营收，甚至盈利上带来回报，但现在商用模式，产品定价等等都不算明确，还被外界调侃为“挤牙膏”。

作为OpenAI 的*商用产品，目前该文本生成 API 正在分发早期版本，以便开发人员和商人可以测试该程序并为潜在的购买者发现其用例，售价也不得而知。

不过官网显示，目前为止，OpenAI已经与十几家公司合作，其中包括搜索服务提供商 Algolia、精神健康平台 Koko、Replika、以及社交媒体平台 Reddit等等。

以至于，为什么OpenAI选择发布API而不是开源模型？OpenAI官方表示三个主要原因：

首先，将技术商业化有助于为正在进行的AI研究、安全和政策工作付费。

其次，API的许多基础模型非常庞大，需要大量的专业知识来进行开发和部署，并且运行起来非常昂贵，这使得除了大公司以外的任何人都很难从基础技术中受益 。

第三，API模型可以更轻松地应对技术滥用。由于很难预测我们模型的下游用例，因此通过API释放它们并随着时间的推移扩展访问范围。

不可否认，即使是OpenAI亮出的GPT -3也将面临着AI领域落地难的普遍问题。

对于GPT -3的盈利前景，知乎网友@Dr.Wu表示，“GPT-3可能还是无法帮助OpenAI盈利，也无法直接上线显著造福网民，但是从中积累的大模型训练经验是OpenAI和他背后的微软Azure一笔巨大的财富。这就像，人类登上火星/月球可能并不能带来直接的资源收益，但是从中积累的科学技术却可以推动人类社会的发展。”

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