原创黄楚新，陈伊高中国传媒科技
黄楚新，中国社会科大学新闻与传播研究所数字媒体研究室组长，研究员；陈伊高，中国社会科大学大学新闻传播大学博士研究生。
：开启通用型人工智能的数字相处
公司的（Chat）在两个月内火速出圈，引起了人们对AIGC（人工智能技术生成内容）的关注与讨论。作为AI产品问世的，已向消费者显露了AI的技术可供性。用户在的人机交互中，感知到了AI技术所形成的质变。
01
技术祛魅：遵照机率的大语言模型
是公司研制的一种预训练语言生成模型。该模型以强物理习方法进行训练，在GPT-3的基础之上，依托人类反馈讯号优化语言模型算法（RLHF）[1]，通过大量代码训练和模型微调，生成一个大语言模型（LLM：LargeModel），且无须复合代理支撑。推理是一种心智能力，逻辑、算术和机率是3个最好的推理工具。[2]文本类AI任务的核心逻辑是“猜机率”。基于构架，擅长自然语言生成类任务，采用自回归语言模型，从左到右进行填字概率预测，紧贴人类偏好，捕捉人类语言习惯。用户以文字下达命令（），生成token建立响应。
GPT语言模型至今有几六年的技术发展历史，是3.5版本。2017年6月，人工智能研究界的双子星—与表明在无须访问奖励函数的情况下，按照人类偏好训练深度加强学习代理，可以经济地扩大到最先进的加强学习系统。该研究进展进一步彰显了深度加强学习应用于复杂真实环境中的可行性，也是创造与人类协作的人工智能应用的重要一步。[3]的技术路径蝶变迅速，2017年6月，微软提出模型。2018年6月，提出GPT模型。2019年2月，提出GPT-2模型。2019年9月，创始人山姆·奥特曼对GPT系列和AGI（通用型人工智能）发表了几点新想法：GPT-4正式到来，重点在于Codex改进；GPT-4模型大小不会有较大改变，但更便于训练；DALL-E图象生成器将公开；多模态模型将在文本生成上击败纯文本模型；以目前收入来看，Codex和GPT-3这两个机器学习项目缴纳的使用费不够填补用于训练模型的支出。2020年5月，提出GPT3模型。2021年12月，的Codex模型赋于GPT思维链能力，模型则为GPT注入了搜索能力。2022年2月，的GPT模型有了理解人类指令的能力。
2023年1月，一则推文称GPT-4的参数达100万亿。-3有1750亿参数，仍未问世的GPT-4的参数是否将突破100万亿？该内容的真实性已被的数据工程师否定。参数是用于训练和预测的矩阵权重人工智能，浮点运算的数值一般与参数数目成比列。这种运算在处理器上完成，如GPU、TPU和其他专用芯片。而在2019年，的杰出研究科学家S.提到人工智能发展的教训，他觉得未来利用算力才是人工智能发展的关键，在此基础上搜索和算法能够带来技术水平的常年提高。[4]
02
应用场景：开启通用型人工智能
从的用户规模来看，它在市场上深受瞩目，骤然撕开了一场AI竞技的帷幕。2022年11月30日，美国企业发布；2022年12月5日，山姆·奥特曼在推文中宣布突破100万用户；2023年1月末，用户破亿，刷新上线9个月用户量破亿的历史记录。从人工智能的类别来看，目前覆盖更多的是专用人工智能，其特点是在某一方面有手动化专业能力，比如的在象棋大赛中击败人类亚军柯洁。作为通用型人工智能（AGI）产品，其区别在于它的智能化具有像人一样的思维水平、心理结构甚至人性特点，有如悬疑影片的场景照进现实。
传播即游戏。威廉·吉布森觉得跨越人机界限的那一刻实现人机合一，其他都沦为次要。[5]可以在许多现实场景中发挥作用，如游戏设计、推荐系统、智能客服、智能问答等。假如用户只是把当成聊天bot，这么它的定位就是一个陪伴式的AI聊天对象，开发特点在于对话的流畅性、趣味性与个性化。一位名叫Bloc的开发者为游戏《骑马与砍杀2》植入了，Bloc还一并设计了故事引擎，保证游戏中的NPC既能与玩家交流，它的对话又符合游戏主题与情节发展。
知识传播形成知识经济。丰富和畅通知识传播渠道，有利于深度挖掘知识的社会价值和经济价值。是一本《答案之书》还是会产生新的知识体系？又是否会形成“AI茧房”？正在为应用程序编程插口建构一项嵌入的新功能，即用简单的数字表示方式提炼概念、句子甚至代码之间的关系，以生成更强悍的搜索、分类和建议。若将它视作一个知识型搜索引擎，它能帮助用户在短期内迅速了解信息，但在专业性和确切率方面须要建立。意识的实际内容非常复杂，专业人士作为学术研究实验的设计者、参与者和观察者，可以检测答案的合理智，校对错误内容。据悉，的语料库受限于某个时间点，它生成的文本是对人类创造性劳动结晶的聚类。
AIGC暂时未必广泛适用各行各业的内生逻辑，但不代表它没有合适的底泥。作为一项兼顾潜力和风险的新科技，AI的开发应用具有下层建筑属性。当前，世界范围内一些单位组织机构发布了关于的禁用申明。但在未来，原本不匹配的领域也有可能发生变型。随着各家科技大厂纷纷入场人工智能，人机耦合的机会骤然不断拓展。从社会属性来看，AIGC在价值甄别、权利保护、责任裁决等方面具有挑战性。AIGC革新传媒产业的内容生产模式，模式变革须要从机器道德、技术伦理、法律规制、数字版权等方面进行综合审视，例如曝露了例如价值观、准确度、可效度、种族歧视、性别偏见等问题。从商业属性来看，增强的经济可行性，离不开成本控制和商业化赢利模式创新。LLM参数目呈指数下降，须要更多的估算资源，LLM的成本不断降低。不同AI产品的用户需求对标不同的智能化水平，往前随着用户增多，LLM还要扩大性能以满足多种用户需求。满足需求除了要解决LLM性能的技术支撑，还得解决商业问题。不可防止将迈向商业化，不仅扩大传媒经济市场的市场占有，还包括对其他行业的探求，将催生出AIGC新业态。
03
人机交互：AI技术赋能产业数字化
在数字社会的智能传播环境中，真实与虚拟打破次元壁。人与AI的数字相处越来越生活化，人机交互趋向推进融合。随着智能技术所建构的“虚拟社会”日渐清晰，人们又会对人类生存的不确定性进行反省。提出一个问题和解决一个问题，何者更困难？给出一个答案与验证一个答案，何者更复杂？诸如会不会让一批人待业？有用户觉得的出现对人类形成了的恐吓，抛给一个问题：“数字人会统治世界吗？”回答：“不会，尽管计算机和人工智能技术正在发展，但它们依然不能代替人类的智慧和创造力。计算机只能按照程序执行任务，而人类则可以依据环境和情况作出更有创造性的决定。”在的人机交流中，观点一旦涉及价值判定，要得到用户的认同便具有极高的难度。毕竟，这是基于2021年9月前的语料库训练所生成的答案。现阶段只能在有限的情景下表现出参考性、决策性、辅助性，还不足以被人完全信赖。OpenAI的宗旨是确保通用人工智能惠及全人类，希望所塑造的人工智能系统与人类的意图保持一致，并鼓励公众参与产品开发设计领域的决策。为提高产品性能，提升市场满意度，用户使用反馈尤为关键。据悉，正在积极探求低成本计划、商业计划和数据包的选项，以提升AIGC的可用性，准备在通用模型上做多样化模型。
新型技术与经济社会发展密不可分，AI技术赋能产业数字化，有利于做强做优做大我国数字经济，将有效推进数字强国战略的施行，其本身也可作为基础性战略资源。当前，AI技术已应用于影视、游戏、电商、广告营销、传媒出版，工业等领域。AIGC除了才能生成文字和语音，还扩充到了文案、图像、代码、视频等多种形态，主要将从内容生产层面推进场景应用的多样化。互联网内容生产呈现出“PGC-”趋势，人与机器的主客体关系处于动态变化之中。AI的发展从智能助理弄成协作伙伴，还将不断向原创阶段迈向。AI技术融入数字产业发展，对商业机制、劳动关系、经济结构、文化教育等方面形成影响。AGI能取代一些人类的机械性、重复性劳动，AI行业也离不开新型劳动力供给。AI行业萌生了新的工作种类，明晰了岗位的专业职责和技能要求。2020年2月，国家人力资源和社会保障部与市场监管总局、国家统计局联合发布了16个新职业，包括人工智能训练师、智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员等多个新职业。[6]据悉，加快产业数字化，要转换人才培养思路和教育理念。为教育行业的数字化转型带来新的启发。人对机器发出，也同时考验人的问题意识和提问能力。人的想像力、洞察力、判断力、领导力、信念感、目标感、获得感、思辨能力、共情能力、合作能力、创新能力尤为宝贵，在数字相处中应得到进一步提高与诠释。
在人与技术的单向前往中，人发明技术，技术也发明人。对AI的超前担忧始于人们对它的讨论是将技术视作是先于人的外在，但人作为内在，本身就处于外在之中。从用户的媒介使用出发，构建在AI人机互动模式上的新型融合，一定程度上会填补现有新媒体传播技术的不足。用户被赋予更多的媒介选择权、自由权，使用权，由此AIGC将激发新的创造力。
参考文献
[1]tofromHuman，https：///pdf/2009.01325.pdf.
[2][美]史蒂芬·平克.心智探奇：人类心智的起源与进化[M].郝耀伟译.北京：山东人民出版社，2016：303.
[3]Deepfromhuman[EB/OL].https：///abs/1706.03741.2017-01-12/2023-02-17.
[4]Rich.The[EB/OL].http：//www.//.html.2019-03-13/2023-02-15.
[5][美]威廉·吉布森.全息玫瑰碎片[M].李克勤等译.上海：上海时代华文书局，2021：190.
[6]人力资源和社会保障部、市场监管总局、国家统计局联合发布智能制造工程技术人员等16个新职业[EB/OL].http：///wap/xw/rsxw//.html.2020-03-02/2023-02-17.
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黄楚新，陈伊高.：开启通用型人工智能的数字相处[J].中国传媒科技，2023（02）：159-160.
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