智见|专访智谱AI CEO张鹏： 国产ChatGPT的春天来了吗？

出品|本站科技《智见访谈》

采访|丁广胜

撰文|袁宁

风暴自ChatGPT 震撼亮相起。

国外，一路狂飙，其背后的GPT大模型全方位秀肌肉，不断展现其惊人能力。又迅速演化，完成迭代，仅四个月后就发布GPT4，引发连连惊叹。

国内，百花齐放，你方唱罢我登台。百度、阿里等互联网大厂纷纷亮相对标产品，试与ChatGPT比高。然而与此同时，对于国产对标产品的质疑声也愈发响亮。

新一轮技术革命已然来袭，我们距离ChatGPT有多远？本站科技与北京智谱华章科技有限公司（下称“智谱AI”） CEO张鹏进行了对谈。

谈差距：国内起步略晚，但持续革新

智谱AI在大模型领域深耕多年，其研究出的GLM-130B是国内唯一一个入选斯坦福大学基础模型研究中心测评，能跟顶尖模型一较高下的基座模型。自2022年8月发布以来，已收到55个国家989个研究机构的使用需求。

谈到国内外的差距，张鹏表示，虽然国外在人工智能领域的布局更早，但国内很多大厂和研究机构也一直保持着很高的关注度。

大模型技术具有高投入、高要求的特点，团队、算法等方面也是一个系统性的工程，因此大家对此的投入都比较谨慎。中国起步时间可能会比国外晚一些，但并不代表国内没有做这些事情。比如智谱团队2020年就参与研发 GLM 预训练架构和训练百亿参数模型，2021年参与训练万亿级别稀疏模型，2022年主导推出高精度开源千亿模型 GLM-130B（https://github.com/THUDM/GLM-130B），2023年2月，团队推出ChatGLM，公开评测性能还不错，其开源的 ChatGLM-6B 模型全球下载超过70万（https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b），持续两周位列 Huggingface 全球模型趋势榜榜首。

ChatGLM-6B可以帮助更多人了解和参与到大模型的开发和使用中来，共同推进技术的发展和创新。他支持在单张消费级显卡上进行推理使用，甚至还有网友把模型进一步压缩到只需要2G内存就可以运行，大模型研究进入普及阶段。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱再次推出大模型方向的研究成果。

谈落地：基座的能力很关键

张鹏介绍，目前在生成式AI领域，主要可以分为三类角色。第一类是关注于底层模型和基础能力的建设，目标是以通用模型为目标，提高模型的通用能力、方法能力、多任务能力和跨模态能力等。第二类是基于基础模型的泛化能力去做上层应用开发，结合场景和行业的深入知识和积累，去快速地帮助行业用户解决实际问题。第三类是作为辅助性技术的供应商，帮助解决工具提效等方面的辅助性问题。

智谱作为专注于底层模型的一类，张鹏强调，基座的能力是非常关键的。ChatGPT正是摸索出了一套方法来更好地发挥能力上限，而落地的动作也能对技术本身的能力进行验证，在不同场景下实现与用户的触达，获得用户的反馈，帮助对大模型的进一步优化。

智谱AI很早便提出了Model as a Service的理念，主张提供从预训练大模型到API到应用多层级以及从云端到私有化到一体机部署的灵活部署方式。

他认为这种模型与服务的融合可以为传统软件工具驱动的IT系统注入智能驱动的能力，从而重塑整个IT系统的架构。这种重塑将使得IT系统更高效、更智能，进而降低开发成本，提升用户和应用者的收益。因此，Model as a Service的价值会超过过去每一层形成的时候所带来的价值。

谈风险：马斯克们的AI伦理与风险观

3月末，包括特斯拉CEO埃隆·马斯克等在内的数千名AI领域企业家、学者、高管发出了一封题为《暂停大型人工智能研究》公开信。他们在信中强烈呼吁：所有AI研究室立刻暂停训练比GPT-4更加强大的AI系统，为期至少6个月。人们对于人工智能发展的恐慌尽显。

对此，张鹏认为，马斯克等也不算极端，他们只是提出了暂停六个月来降低风险的建议，并没有真正要求封禁人工智能技术。相对以往对于克隆技术、基因编辑等的骂声，还相对温和，有助于防止技术发展过快而导致失控的风险。

对于中国来说，我们一直在技术发展过程中进行跟进，这件事情也是给我们很多启发，在重视人工智能的发展和应用的同时，也不能忽视了其可能带来的影响。随着相关法律法规的出台，生成式人工智能技术将进一步实现健康发展和规范应用。

安全性和伦理问题是自AI技术诞生以来，学界、社会和产业界共同关注的问题。然而，在技术发展的同时，解决这些问题还需要考虑到各个方面和群体的利益。技术发展的同时必然会产生新的问题，然而技术本身是可控的。世界不断进步，我们也不需要太过担心。