ChatGPT带来的巨大范式转移意味着什么中企荐读科技小报手抄报内容为人物提供新视角
ChatGPT的出现是必然的，但它还远远不到通用人工智能的程度。当前，ChatGPT主要在写作和总结类问题上表现突出，但一旦涉及到知识与推理的结合，它就显现出了明显的短板。周伯文教授认为，虽然ChatGPT在一些简单的问题上能给出合理答案，但当问题变得复杂时，它就会陷入困境。
尽管如此，周伯文依然对ChatGPT充满期待。他表示：“我们对ChatGPT的态度是‘到来不吃惊，影响不低估，未来有办法’。” 周伯文强调，未来的人工智能将从纯虚拟存在转向帮助人们在物理世界、生物世界和信息世界中更高效地洞察、形成新知识并完成任务，从而创造更高价值场景。
然而，要实现这一目标，还需要解决当前技术面临的一系列挑战。例如，大模型训练成本极高，而且随着数据量增加，这种成本会呈指数级增长。此外，大厂在研发大模型方面也面临诸多顾虑，如管理层和技术领导者的认知和预期是否一致，以及股价、投资回报率等因素。
周伯文提出了一个可行路径：垂直领域结合应用端到端去训练逐步发展为大模型。这条路径对于创业公司尤其具有吸引力，因为市场足够大，只要先做好一个垂直领域，就可以帮助自有的大模型带来数据、场景闭环，同时客户价值清晰明确，有明确付费模式支持。
衔远科技正是在这个方向上进行实践。2021年底，由周伯文创建，该公司研发了多轮对话模型ProductGPT，以便与专业人员深度交互协同，并助力企业高效打造创新产品。在3月1日宣布完成数亿元天使轮融资后，该公司继续加速研究与开发工作。
总之，ChatGPT虽然目前仍有一些局限性，但它标志着人工智能推动新知识发现的一个巨大的范式转移。一旦这种范式成立，将会形成一种人工智能跟知识发现相互促进的新飞轮，这无疑是一个令人振奋且值得关注的话题。
