能写代码、编写古诗，能做PPT，甚至还能代写辞职信……最近爆火的人工智能产品ChatGPT，上线仅仅两个月，便已达到活跃用户突破一亿。什么是ChatGPT？它与普通的人工智能聊天机器人有何不同？它在技术层面的发展趋势和投资层面的前景应用又将如何？
近日，清华大学五道口金融学院金融MBA教育中心的“金融MBA校友系列活动”，以AIGC的当下与未来为话题，举办了“ChatGPT及生成式AI的前沿趋势与投资逻辑”的在线讲座。本次讲座邀请到的嘉宾是峰瑞资本投资合伙人陈石。金融MBA的校友和学生们一同聆听讲座，并就个人疑惑与嘉宾展开了提问互动。
嘉宾介绍
Chen Shi, venture partner of FreeS Fund
陈石，峰瑞资本投资合伙人
讲座分享
结合自己的技术知识和投资背景，陈石用深入浅出的方式为同学们介绍了ChatGPT及生成式AI，包括“产品和技术”、“对产业的认识”、“未来发展趋势”以及“创业和投资的机会”等话题。
活动主题：AIGC的当下与未来
陈石首先从语言模型讲起。他提到，语言模型的定义是单词序列的概率分布，通过语料库其可以计算出一个单词序列在一起出现的概率，广泛应用于自然语言处理的各种场景，比如阅读理解、翻译和写作等。这种语言模型模拟的是人类的语言和思维过程，而ChatGPT正是当前最成功的大型语言模型。神经网络算法以及海量数据算力的叠加，不仅带来了GPT-1的诞生到GPT-3.5主干版本的升级，更使得ChatGPT的出现成为可能。
ChatGPT正是当前最成功的大型语言模型
紧接着，陈石介绍了GPT-3和GPT-3.5的智能模型，强调它们是使用不同于以前机器学习模型的方法开发的、具有极高智能的大型模型。GPT-3在一般知识、推理、归纳和工作记忆等子测试中拥有最高的性能，成为自然语言处理问题的重大突破，主要依赖于三个因素：1、 强大的算法：使用transformer解码器，具有1750亿个参数和2048个Token（可简单理解为单词）的训练文本长度。2、 庞大的数据集：GPT-3的训练数据，总共接近5000亿个token的文本。3、 高计算能力：据微软发布的信息， OpenAI 使用一台全球排名前5的超级计算机系统来训练GPT-3，该系统拥有超过28.5万个CPU核心，1万个GPU和每秒400G的网络。据悉其训练成本约为1200万美元。
GPT-3模型的三大要素：算法、数据、算力
陈石还介绍了生成式AI的发展趋势和投资逻辑。他提到，生成式AI是自动生成文本、图像、视频和音频等媒介的重点技术，可以应用于各种领域，包括艺术、娱乐、教育和商业等，并且目前已经取得了较多进展。对于这项技术，未来的重点将是模型效果、模型效率和模型可解释性的提升，其中包括视觉、声音等非文本多模态数据的输入输出将扮演重要作用，同时投资者应该关注行业的领军企业和新兴公司，并在投资时注重技术和商业的结合。
在陈石看来，把AI技术应用到产业场景，可分为新模式和旧模式改造两类方式。新模式是指创造之前没有的全新的应用场景，旧模式改造则指在现有产业场景里用AI技术来改造部分环节，或者团队带着深度行业认知和新的AI技术在成熟的产业场景中创业。新模式和旧模式改造，都存在巨大的机会。
陈石认为，应用层的创业，应该是“技术为先、场景为重”。“技术为先”，是指虽然通用AI技术未必是你的核心壁垒，但团队一定要懂技术，才有能力思考如何更早更好地把技术应用到合适的应用场景里，做出好用的产品。“场景为重”，意味着最后的产品和业务需要找到合适的落地场景，建立自己的商业模式，并在场景里形成自己的核心竞争力。
对AI行业格局的展望与猜想
最后，陈石“干货满满”的分享和讲解接近尾声，同学们也在线上聊天框中积极踊跃地提出了自己的疑问。大家就“AIGC的技术现状和产业实践”、“应用层创业方向的门槛”、“国内外政策法规对AI行业应用的影响”以及“借助GBT模型的智能硬件产品发展”等问题与陈石展开了热烈讨论。
陈石进行讲座分享并与同学们热烈交流
ChatGPT的技术发展以及投资前景未来可期，通过本次分享，校友和同学们也开拓了眼界、收获颇丰。金融MBA教育中心也将推出更多涉及不同领域、不同行业的精彩活动，期待再次相会。
