众声喧哗时，我们听到了不一样的ChatGPT

从商业、技术、人文三个视角去审视

ChatGPT热度狂飙！众声喧哗之时，有人在叫好，有人在唱衰。这或许是科技圈的一种定式和常态。

如何看待ChatGPT的爆火？我们把这个问题抛给风暴中心的ChatGPT，它没有给出有效回答，而是归纳了一些分析：“从科学和技术发展的角度来看，ChatGPT的研究成果和应用前景具有重要的意义；从社会和人文角度来看，ChatGPT的发展也涉及到一些深层次的问题和挑战。”

与机器相比，人类的优势之一在于独立思考并自由创造。这种自觉性和主动性，在科创实践与研究领域尤其突出。近日，复旦大学管理学院科创办走进张江人工智能岛，携手张江科投举办了一场ChatGPT主题的科创思辩会。

在这场“去中心化”的闭门交流活动中，复旦大学管理学院信息管理与商业智能系张诚教授、会计学系钱世政教授，复旦大学哲学学院徐英瑾教授，以及来自复旦管院科创项目的AI技术专家、AI企业家等围坐在一起，从商业、技术、人文不同视角切入，就“ChatGPT爆火的冷思考”进行开放式对话和分享。

#商业

►观点方

张诚（复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授）

钱世政（复旦大学管理学院会计学系教授）

1. ChatGPT让“矛”与“盾”并存！

工具带来的差异化满足了不同人群和不同需求，最终可能会形成不同的市场。市场之间可以通过相互关联，产生两边都有的商业价值。比如，ChatGPT一方面给学生提供了更强的“矛”，帮助他们写出更好的论文；另一方面又给学校提供更好的“盾”，防止学生作弊。

2. ChatGPT的商业落地存在局限性！

ChatGPT的一大亮点是表达的有效性，并将文字作为载体。每个人都想表达，都想听到反馈，和别人交流，这就贴合了大众需求。此外，这种表达方式有趣好玩，产品设计上的优势一下子被放大了。ChatGPT的成功出圈让我们看到了一个个人消费市场的真实存在，但是当这个产品从2C转向2B时，我们也注意到它的局限性。商业场景更看重内容的有效性，那么谁来对此负责？

3. ChatGPT打破权力分配知识！

ChatGPT是一个类人脑的变型金刚transformer，它打破了知识受权利支配的困局，它用类人脑生成知识创新，用人工智能平等地分配知识。从社会学角度看，它改变了精英层创造知识和劳力层使用知识的分层。我们可以通过ChatGPT来购买知识，甚至免费获得知识。从教育学角度看，教学的重心从知识点的普及走向基于知识点的深化与创新。如果知识是跟信念和智力有关，我们发现它正在破局，这是一种文明的进步。

#技术

►观点方

孙彬（竹间智能COO，复旦科创企业家营第四期）

李伟（溢恩科技创始人，科技企业家创新领导力研修班第一期）

戚得信（普瑞联网络技术负责人，长三角聚劲科创大赛参赛者）

4. ChatGPT将重构知识产业！

像ChatGPT这样的交互方式，更加需要足够而且正确的知识进行训练。当知识成为一个最关键的因素，有两个跟产业相关的问题需要解决：一是行业知识如何构建；二是知识如何被使用。从搜索到问答，ChatGPT改变了人们对于知识的使用方式。

5. ChatGPT将改变游戏规则！

ChatGPT打破了大厂多年来对于大模型和算力的垄断，惠及普通大众和所有企业，彻底激发生产力。它是一支魔法笔，能够画出什么，看我们自身的驾驭能力。它彻底改变了游戏规则，我们需要结合自身需求，在安全、合规的基础上，立刻试用和应用，不断提高效率。

6. ChatGPT要发挥价值，离不开context！

在缺乏context的前提下，ChatGPT回答问题的质量不过关。比如在某个业务场景下的一段代码，让它去找bug，它是无法完成的；但如果是在一个通用的算法下，让它回答有没有bug，它可以精确定位。所以，这个context才是关键。ChatGPT的真正价值是把这些context和知识整合、利用起来，而知识最终还是掌握在每一个人、每一家企业手中。

#人文

►观点方

徐英瑾（复旦大学哲学学院教授）

7. ChatGPT是有立场的！

ChatGPT有一个政治正确的内在训导，比如对于平权意识、种族差异、性别问题，它会有一套符合美国主流价值观的应答机制。所以，它的观点输出是美国式的，并非全球性的。从这一点来说，它已经体现出了一种风土的割裂。

8. ChatGPT与人类思维方式完全不同！

人类的思维方式和计算机截然不同。人类的思维方式是基于小数据，而非大数据。美国语言学家诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）很早发现，婴儿通过很少的语料就可以掌握一门语言进行日常对话，这也是其所说的“刺激的贫乏”。ChatGPT需要进行大量的语料学习，才能掌握一门语言。

9. ChatGPT绝不是通用人工智能的标杆！

人脑的运作机制是基于小数据。无论未来的通用人工智能是什么样子，它必须要在最宽泛的意义上是基于小数据的。无论是ChatGPT、深度学习，还是现有主流的基于数据训练的人工智能，它只能变成一个把一般人的意见加一个平均统计化去处理的机器，永远不可能达到通用人工智能的标杆，就是所谓的创造性、独创性和进步性，最多是提供一个专业的技术工具。

原文作者：复小科

原文链接：点击查看 >

更多出海资讯，请关注扬帆出海官网：www.yfchuhai.com

好文章，需要你的鼓励