AI（人工智能）聊天机器人ChatGPT近期爆火，不仅掀起了概念股的狂欢，也打开了业内对NLP（自然语言处理技术）发展及应用的想象空间。

ChatGPT是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具，由人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月底发布。与市面上其他聊天机器人相比，ChatGPT的突破性在于其良好的使用体验，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT一经推出就受到市场和业界的广泛关注。日前，微软宣布将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能领域的技术突破。据悉，微软希望向OpenAI追加投资100亿美元，如谈判达成，微软将持有后者49%的股权。

百度、谷歌等搜索引擎巨头也都在行动。近日有消息称，百度计划在2023年3月推出与OpenAI的ChatGPT类似的人工智能聊天机器人服务，最初版本将嵌入其搜索服务中；谷歌也正在其名为“Atlas”的云计算部门下开展一个项目，这是对ChatGPT的“红色代码”回应。此外，谷歌还在测试一款暂定名为“学徒巴德”(ApprenticeBard)的AI聊天机器人。

体验上，ChatGPT仍有不足

ChatGPT的优势在于不需要任何额外的训练就能在多种不同的领域中应用，并快速输出高质量的文本，相较于以前的模型具备较强的自然语言处理能力。

从使用体验来看，根据某券商机构的使用体验纪要，首先，ChatGPT类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入；

第二，对干归纳总结类的问题已经展现独特的能力，本质上是在汇总多个搜索结果的内容，大大减少搜索时间；

第三，对于不熟悉的领域可以迅速给出简明的梳理，帮助快速熟悉；

第四，持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强；

第五，在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义，结合上下文，可以分行业解读。

不过，目前ChatGPT在精准性、真实性、重复率和依赖性等问题上尚待改善。

第一，ChatGPT数据库内容只到2021年，对于涉及到2022年，或者在2022年有变动的问题无能为力；

功能虽有待完善，但不可否认，ChatGPT在聊天机器人领域已经实现了较大突破，能力上超出业内专业人士预期，一经推出用户规模短期内就突破百万。2022年，OpenAI的营业收入约8000万美元，据OpenAI预测，2023、2024年营业收入将分别达到2亿美元和10亿美元。

技术上，NLP持续优化

ChatGPT的上线意味着语言类AI底层技术NLP显著进步，同时启示AI其他领域应用更高效率的Transformer和产出更类人的RLHF算法。

在技术上，ChatGPT建立在GPT-3的后续改进版本——大模型语言模型GPT-3.5基础上，通过引入强化学习模型（RLHF），大幅提高了AI在人机对话时的准确度和可控性。

GPT，即生成型预训练变换模型（GenerativePre-trainedTransformer），是解决NLP任务的训练模型之一。该预训练模型基于Transformer架构（具有自注意力机制，可以捕捉句子中的上下文关系），可以根据给定文本预测下一个单词的概率分布，从而生成人类可以理解的自然语言。

NLP技术在快速迭代，业内普遍预计OpenAI在接下来几个月内推出GPT-4的概率很大。

GPT-4相比于当前的文本模型将有大幅改进：首先是训练数据量、token数、模型参数量或均有所提升，从而优化模型性能；其次，GPT-4有望完全通过图灵测试，而目前AI模型仅部分有能力通过图灵测试；此外，GPT-4的成本也将显著下降。

算法类似于AI模型的大脑，当前国内领先的对话交互类AI算法企业主要包括两类：一是以语音识别为核心业务的企业，延生到NLP领域；二是以NLP为核心业务，专注语义识别的企业。前者如科大讯飞（002230.SZ），从语音识别延生到语音合成、机器翻译、图文识别、图像理解、阅读理解、机器推理等算法，并在消费者、智慧教育、智慧城市、智慧司法、智能服务、智能汽车、智慧医疗、运营商等领域实现深度应用；后者如拓尔思（300229.SZ），国内最早从事NLP研发的企业之一，在语义智能领域具备自主可控的底层技术，可以提供预训练模型和阅读理解等技术成果。

算力则为AI模型提供运行动力，在算法场景众多、迭代速度较快的AI领域，同时具备高算力和通用性的AI芯片炙手可热。目前国内AI芯片公司主要包括寒武纪（688256.SH）、地平线、华为海思、平头哥等，国内企业在推理芯片领域开始崭露头角，训练芯片领域有待突破，整体仍处在追赶海外巨头阶段。

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