文章主题：ChatGPT, GPT, 聊天生成预训练转换器, 人工智能
OpenAI在其网站上发布通知称，该公司的ChatGPT网络正面临“重大”中断故障，但没有具体说明故障的程度。该公司表示，他们已经确定并解决了问题的根源，并正在监控进一步的问题。根据监测网站Downdetector的数据，在截至香港时间周四上午9:48左右，共报告了近3000次中断故障。
ChatGPT 是 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人。该聊天机器人基于 GPT-3.5 语言模型，经过训练可以对用户给出的指令做出详细响应。与其他聊天机器人不同，ChatGPT 可以回答后续问题、求解数学方程式、撰写文本、修复和调试代码以及总结文本。
ChatGPT含义与OpenAI公司概况
ChatGPT，全称“Chat Generative Pre-trained Transformer”，中文可译为“聊天生成预训练转换器”或简称“优化对话的语言模型”。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的人工智能助手在短短两个月内用户数量已经超过1亿，足见其在聊天领域的强大实力和受欢迎程度。
ChatGPT是一款基于云计算、海量数据库、人工智能算法架构以及深度神经网络技术构建的聊天机器人程序。与传统搜索引擎不同，它并非简单地复制、粘贴和拼凑网络上的现有信息。相反，ChatGPT的回答具有逻辑性、生动性和上下文关联性。目前，该聊天机器人程序已经能够支持全球范围内几乎所有语言的输入。
在OpenAI成立初期，这家公司便立志于研究人工智能，以实现非营利目标。其初衷和信仰是让通用人工智能（AGI）在众多经济价值的工作中超越人类。他们致力于打造一个安全且符合公共利益的通用人工智能，同时试图防止人工智能可能带来的灾难性后果，以此来推动人工智能技术向善。此外，OpenAI还针对谷歌在搜索引擎市场上的垄断地位，决定运用人工智能技术与之展开全面竞争。
OpenAI发展历程
在2019年的3月份，我国知名的人工智能公司OpenAI做出了一个重大的决策，那就是向资本市场敞开大门，并引入了战略投资者微软公司。紧接着，OpenAI宣布将结束其非营利性质，转为以盈利为目标的企业。这一转变意味着，OpenAI的利润上限将被设定为其投资在任何项目上的100倍。为了配合这一改变，OpenAI还创立了OpenAlLP公司，以更好地推动其在人工智能领域的应用和发展。
在2019年的七月，微软公司对人工智能领域的领军企业OpenAI进行了高达十亿美元的注资，并成功获得了OpenAl技术的商业化应用授权。这一举措使得微软公司的产品与OpenAl公司开发的产品得以深度融合，进一步推动了双方在人工智能技术领域的合作和发展。
在2020年的6月份，OpenAI公司发布了一款全新的语言模型——GPT-3，并伴随推出了OpenAl API，这标志着OpenAl公司开始正式运营。
2020年9月：OpenAl公司授权微软公司使用其GPT-3模型，微软成为世界首个享用OpenAl公司人工智能产品GPT-3的公司。
2021年：微软再次对OpenAI投资，双方合作关系正式进入第二阶段，微软拥有OpenAI新技术商业化授权，同时将OpenAI工具与自有产品再次进行深度集成，并推出相应产品。
2022年12月：OpenAI在微软资助下，发布了人工智能模型，开发出了最新款人工智能产品，取名为ChatGPT。2个月后，ChatGPT的全球活跃用户突破了1亿。
2023年2月2日：OpenAI宣布推出ChatGPT Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人 ChatGPT。
安德烈在自己的推特账号上轻描淡写说道：“我和许多其他人一样，不管是处于AI圈的还是非AI圈，都被OpenAI的成果鼓舞感动了。我相信这家公司未来的潜力非常大，因此很高兴重新投入到其中来。”
OpenAI很多人对安德烈7年后重新回到公司充满了期待，给予他“让CharGPT再次伟大（Make ChatGPT Great Again）”的厚望。
无论何时，在AI人工智能领域的人才争夺都是如此激烈。
ChatGPT的劣势与挑战
大模型的优缺点在业内讨论非常多，也非常激烈，大模型存在伦理问题、环保问题、资源垄断不开源问题等等，这些问题学术界和产业界都在进行研究，寻找技术、策略、机制等方面的解决方案。
个人认为，业内对大模型争议最激烈的地方在于大模型是否是通向AGI之路、是否具备类人理解力、是否具有情绪/意识，这些问题已经不单纯是在自然语言处理领域、人工智能领域讨论了，一些争论已经在哲学层面进行了，包括借助思想实验等。除此之外，这些问题涉及的AGI、意识等，对它们的定义，本身也没有共识，存在争议。
就大模型是否能像人一样“理解”用户输入的句子以及自身生成的文本这个问题而言，从技术层面看，大模型本质上是根据单词共现概率基于已生成的单词序列预测下一个单词，共现概率或依存关系是大模型从海量文本数据中建模学习而来。
由于大模型的数据都是符号，模型是无法像人一样将意义、概念奠基到符号之外的物理世界，符号系统在语意上是不充分的。符号系统本身并不能真正理解符号的意义，所有的意义都是被外部观察者或设计者所赋予的，即使将视觉模态加入到大模型中，大模型学到的也只是符号和视觉元素之间的统计关联关系，仍然不能奠基到真实的物理世界。
也就是说，大模型无法做到类人理解。这里涉及到人工智能图灵测试、中文屋思想实验、符号奠基问题等，感兴趣者可以参考《神经机器翻译：基础、原理、实践与进阶》第19章短评“预训练技术争议与符号奠基问题”。
ChatGPT类技术其背后体现的，首先是预示着一种深层次的信息革命。
人类发明计算机和互联网之后，获取、存储和使用信息的方式出现了翻天覆地的变化，但最近几十年基本上没有大的变动，主要以搜索引擎为主，呈现的信息通常需要用户进行二次处理或再加工才能满足要求。ChatGPT呈现的信息则通常可以直接满足用户的需求，或通过交互方式逐步达到用户的要求，虽然目前还存在信息可靠性问题，但相信未来这些问题会不断得到改善。
其次是人和机器关系会出现重大转变。以ChatGPT为代表的一类技术在精准捕获用户的真实意图方面迈出了一大步，一旦机器可以“理解”人类意图并完成相应任务，人和机器的交互就不再需要翻译成机器语言，而是直接使用人类语言作为交互载体。再次是机器生成内容的能力大大增强。一些文字内容类工作，机器可以辅助人类，人的工作效率会得到极大提升，一些“枯燥乏味”的文字工作则可交给机器完成，人专注于更高层次的内容、思想编辑工作，或通过人机交互方式协同生成更好的内容。
基于以上趋势，未来人类获取信息的方式、与机器交互的方式都会出现变化。
与人类意图、价值观、伦理准则高度对齐的信息智能体会帮助我们高效获取信息、生成信息和发布信息。以ChatGPT为代表的大模型及其后续更新技术会逐步充当各种机器、设备、机器人的“大脑”，人机之间的交互会更加以人为中心，而不是以机器为中心。相应的技术会对多个行业、领域产生影响，如教育（规范使用ChatGPT等类型技术，避免学生使用它们做作业，发挥新技术对教育的积极辅助作用，而不是成为作弊利器）、医疗（将大模型技术应用于医疗问答、药物研发、DNA/蛋白质建模等）等，传统的计算机软件，如搜索引擎、办公软件等，也会受到影响和冲击。
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