“我們會有新的真實觀，因為ChatGPT是一個雙刃劍，一方面它能夠鑒別真假，但是另一方面它又能夠混淆真和假的界限，倒逼我們對真實有更多的關注，做一個真的人，做一個求真的人、實事求是的人、有批判性思維的人。”
“有了MOSS之后，底層的重復性工作就不要做了，把整個生態建起來。如果我們有一個統一的語言、統一的基座，下面對接一下國產的算力，做好一份接口，大家都可以來用，能夠去促進一個生態鏈的建設，使得整個中國的AI往前進一步發展�！�
復旦大學管理學院信息管理與商業智能系主任、教授張誠、復旦大學中文系教授嚴鋒、復旦大學計算機科學技術學院教授、MOSS系統負責人邱錫鵬、上海樂言科技股份有限公司創始人兼CEO、復旦科創企業家營校友沈李斌（從左至右）。
近日，特斯拉首席執行官伊隆·馬斯克等千名科技人士發公開信，呼吁暫停訓練比GPT-4更強大的AI系統，暫停時間為6個月。未來AI對我們安全性的威脅在哪里？是否真的有必要暫停？
復旦大學計算機科學技術學院教授、MOSS系統負責人邱錫鵬在近日復旦大學管理學院舉辦的復旦科創先鋒論壇上回應道，“在圖靈最早提人工智能概念的時候，其實就寫過類似的描述，機器的迭代速度會快于人，在某一天總會超過人的，停止這6個月或者半年沒有意義。并且很多時候也很難停下來，從很多公司的商業利益出發肯定會迭代的�！�
邱錫鵬持樂觀態度，“我們目前為止的AI還是可控的，它目前的形式還是在計算機里，沒有接入到社會的方方面面。有一天當它接管了很多東西，成為我們的某種基礎設施后，這就非常關鍵了，你要控制它的各種能力。我的理解還是工具層面的，但它有望參與我們社會生活的方方面面，這時產生的危害不光要靠技術，還要靠一些法律法規去避免�！�
復旦大學中文系教授嚴鋒持相同的觀點，“第一是停不下來，開弓沒有回頭箭。第二，也不要停。呼吁大家停下來，誰會聽呢？只有那些有責任感、有節操的人才會停�？墒菦]有節操、沒有責任感的人還會繼續，這樣一來就糟糕了。有人文情懷的人停下來，那些沒有底線的人在瘋狂地訓練他們的模型，那情況會更糟�！�
復旦科創先鋒論壇以“Beyond ChatGPT：大型語言模型引發的時代變革”為主題，由復旦大學計算機科學技術學院教授、MOSS系統負責人邱錫鵬，復旦大學中文系教授嚴鋒，上海樂言科技股份有限公司創始人兼CEO、復旦科創企業家營校友沈李斌與復旦大學管理學院信息管理與商業智能系教授張誠，共同探討ChatGPT及其他大模型技術涌現所帶來的機遇和挑戰。
以下為圓桌對話和提問環節實錄。
ChatGPT暫時不是劉慈欣、莎士比亞、曹雪芹
張誠（復旦大學管理學院信息管理與商業智能系主任、教授）：請3位嘉賓從各自的專業角度來談，ChatGPT對你所熟悉的行業和整個社會的未來發展有什么可能的影響？
嚴鋒（復旦大學中文系教授）：去年12月，ChatGPT剛出來的時候我就用了，剛開始用的時候挺失望的。我是中文系的，也是中文系創意寫作專業的導師，我非常關注ChatGPT對文學創作、創意寫作包括一般寫作有什么樣的沖擊，以及對我們這個行業的教育和學術研究會有什么樣的影響。一開始我給ChatGPT輸入一個《三體》的設定：假設地球外的文明有3個太陽，這3個太陽之間根據物理學原理有不規則的運動，那它們那個地球上的智慧生命會是什么樣的，以這個為中心寫一個故事。
結果ChatGPT說沒問題，幾秒鐘一個三體的梗概就出來了。我一看真的很像回事，整個故事很流暢。它就講一個有3個太陽的星系，因為太陽的不規則運動，那里的行星生活環境嚴酷，智慧生命很依賴技術，所以技術非常發達，發展出了星際航行，沖出了它們的行星。但是在這個過程當中，它們的文明發展過于依賴技術，有一天它們的機器壞了，整個世界就毀滅了。但還有一些智慧生命幸存下來，他們意識到不能太依賴技術，于是找到古老的一些記錄，從刀耕火種開始，一個新的文明就又誕生了。
這個故事聽上去好像也行，邏輯是沒有什么問題的。但是從科幻文學的標準來講，這個故事當然不是劉慈欣那種《三體》級別的作品。它缺少創意，缺少藝術性，更缺少一種打動人的力量。當時的ChatGPT還是比較早的版本，我相信以后它可能會打磨得更好；我們也可以給它更多的提示去誘導它；而且它可以給你各種各樣的點子，用戶可以各取所取。但是我們馬上就可以看到，光靠ChatGPT寫作是不行的。人的判斷力、藝術品位、所受的傳統人文教育還是很重要，甚至更重要了。另一方面，它可以成為我的寫作助手，可以作為一個很好的頭腦風暴工具，這是沒有問題的。
我與一些同行交流，ChatGPT可不可以寫論文？是可以的，但是讓它直接寫一篇也有問題。可以讓它就某一個局部的問題提供觀點和材料，你再進一步發展整合起來，這也是一種方式。論文寫作需要寫作者能夠有一個全局、整體的視角和一種問題意識。
張誠：我理解嚴老師說的，您關心的是涌現出來的是什么能力，當然涌現是物理上的概念。您體驗的時候涌現出來的是總結或組織的能力，關心的是能不能涌現出一種新的寫作或思維。
嚴鋒：作為創意寫作或文學性的寫作，需要很多的想象力、創造力、獨創性，甚至需要天賦。在這方面它的表現相當平庸，但是它很流暢，很自信，你也可以說它很理性，整個故事的邏輯是沒有問題的。在可見的時間內，它能夠寫出像模像樣的東西，但不是那么有創造力。理工科我不熟悉，對人文社會科學而言，它充其量可以擔任一個助手性的工作，如果要我們完全依賴它，顯然目前是不行的。
張誠：起碼在文學領域，ChatGPT更多是承擔一個輔助性的工作，或者能替代一些傳統、常規的完成作業式工作，但是在最高端或者最前沿的文學創作上還暫時不足。
嚴鋒：它暫時不是劉慈欣、莎士比亞、曹雪芹。它可能是一個三流的小說家，但是它能夠給你提供各種各樣的信息、材料。寫作當中會涉及到具體的知識，比如說航海、航天、電子技術等等，這方面它能夠起到很大作用。在傳統的時代作者要鉆進圖書館，在網絡的時代要會搜索，可是搜索之后的結果還要人去判斷、整理、提煉。今天ChatGPT可以幫你完成提煉和概括工作，幫你把問題細化，這是過去所沒有的，哪怕過去你會用谷歌和百度，還是要花很長的時間，沙里撿金。ChatGPT大大提高了我們學習和寫作的效率，這是沒有疑問的。
ChatGPT可以替代底層程序員
張誠：這個挺有趣的，尤其是對技科領域的影響會不會更大，我們經常說程序猿或者“搬磚狗”有大量的工作是重復的。不知道邱老師怎么看，不管是ChatGPT還是MOSS，未來對您熟悉的領域會產生怎樣的影響？
邱錫鵬（復旦大學計算機科學技術學院教授、MOSS系統負責人）：有一點我是非常同意嚴老師的，目前ChatGPT的表現類似于通才，但是它可能在細分的專業性上與行業中比較頂級的專家有很大差距。它之所以讓大家覺得很厲害，就是它的通用性。以前一直做的人工智能模型都是所謂弱人工智能模型，比如AlphaGo只能下圍棋，像ChatGPT這種大型語言模型，個人認為在語言層面它都非常擅長，通用能力非常強。
專業性上，我覺得它將來會有不同的分支，往不同的專業方向上發展。還有一點，它的能力還在不斷進化，文學性上不敢評價，但是通過不斷交互讓它寫一個科幻小說，大概能寫100多頁的科幻小說，所以它這方面的能力還是非常強的。對于計算機編程，它的能力也非常強，研究這塊的軟件工程，怎么把需求變成一個代碼，他們已經在這方面做了很多研究，大概的結論就是ChatGPT是可以替代所謂比較底層的這些程序員的。對于很高級的，或者有些創新性、整合能力非常強的任務，還是離不開人的。
張誠：剛才嚴老師也提到，如果ChatGPT替代一部分簡單的工作，人類可以把自己的能力和精力更多釋放到創造里。假設在技科領域，我們可以用ChatGPT或者MOSS作為一個輔助，完成軟件工程的一部分基礎工作，您預計軟件工程專業的同學們，一旦從這些繁瑣工作釋放之后，他們會迸發出哪個方面新的活力？
邱錫鵬：人的適應能力非常強，有新的工具一定會利用新的工具。像搜索引擎，目前來講我覺得類似于我們的一個外腦；包括現在程序員寫代碼，很多時候也不是從零起步，而是參考一些已有的開源代碼去寫，只不過現在有個更好的工具能夠幫助你，把檢索這一步也省了。嚴老師剛才說到ChatGPT的整合能力，更夠幫你整合一段達到你需求的代碼，把代碼直接寫好了，不像以前要找很多片段再自己拼湊一下。
張誠：我們信息管理專業也算是相關學科，以前我們做作業的時候，是找一個開源程序來參考，在摸索的時候會“踩坑”，起碼這些摸索的工作以后會更有效率地完成。剛才都是從老師的角度出發探討這個問題，沈總在業界，請問您有什么看法？
沈李斌（上海樂言科技股份有限公司創始人兼CEO、復旦科創企業家營校友）：我們的一個主營產品是客服機器人，每天線上接待千萬級的人，大家在電商平臺上，不會感知到是機器人在服務。我們更多是關注怎么把人工智能技術產業化，去替代掉原有工作中簡單重復的部分。
我之前也做過機器翻譯，在機器翻譯上也看到一些規律性的東西。從我的經驗來看，ChatGPT這一技術是革命性的。原先人工智能的技術限制，局限在部分領域才能看到人工被替代，慢慢地更多行業會看到這種替代。比方說在翻譯領域，大概前五年做筆譯時，是一份稿子從頭翻到底，現在這個行業完全變掉了，機器翻一下，人工再花5%的精力就可以做得更好。在AI賦能的行業中，翻譯最簡單，由原文再到對標語言，對外界知識依賴比較少。我們也看到客服機器人已經替代百分之七八十的人工，人留出來可以做一些更積極主動的工作，不是回答簡單枯燥的問題。ChatGPT的發展使得AI賦能不光局限在這兩項行業，原先以為需要很多知識積累的，包括教師、金融從業者、大量腦力工作者，其實很大一部分重復性的工作，機器完全有能力替代，至少這波技術我們已經看到了，應該是這個發展方向。
ChatGPT倒逼我們避免生產學術垃圾？
張誠：大家或多或少都提到替代人工，人被釋放可以做一些創新工作。但ChatGPT在取代掉一些人的工作后，如果人類沒有找到新的創新點在短期內引起技術變革，GPT取代人類就等于是一個替代關系，而不是一個促進關系。
嚴鋒：很多傳統老師的職能會被替代。師者傳道授業解惑，就“授業解惑”而言，ChatGPT是能夠做到的，傳道就很難說了。你想問某個人的思想是什么、觀點是什么，老師馬上可以給你一個回答。學生當然也可以問書本，這可能要花很多時間，而且有些答案并不一定靠譜。老師會給一個有可信度的答案，這是非常重要的。現在，如果ChatGPT也能給老師同樣可信度的答案，那老師這部分的職能就被替代了。我甚至可以覺得，隨著整個模型的不斷完善，它的可信度甚至會超過老師。
不是所有的老師都是可信的，老師的知識在信息爆炸的時代會面臨挑戰，需要重新學習適應，這個過程可能導致一些老師失業。對學生來說，他們更有天然優勢，因為他們更會使用ChatGPT這樣的工具。
可以說，ChatGPT把一個之前就有的問題凸顯出來了。就是說我們有太多所謂的知識和學問，其實都是事實性的，而且這個事實還不一定那么可靠，這些東西完全可以放到數據庫里，當你需要的時候才去提取。如果用這樣的標準來看，我們很多論文，還有所謂的知識，其實真的是過時了，或者本來就無效。
對于技術，我認為它不僅是面向未來的，也讓我們反思自己，包括我們過去的學術、知識和教育存在的問題，如各種重復、冗余、謬誤，以及復制粘貼等。過去這些問題因為沒有ChatGPT這樣的工具而不容易暴露出來，但現在因為ChatGPT的出現能夠讓我們看得更清楚。它會不會倒逼我們去進一步避免生產學術垃圾，我們是不是可以從那種低效的、重復的學術勞動中解放出來，專注于更有效的學習、更有效的知識、更有效的獨創。
張誠：不知道邱老師怎么看，在教育領域，各個大學采取的回應也不太一樣，某些大學是鼓勵學生用ChatGPT，但是老師要看學術是怎么做的。有些大學禁止學生使用ChatGPT來完成作業。
邱錫鵬：這是一個很難回答的問題，從某種程度上來講它確實是可以讓學生取巧的，從學知識的角度來講，可以借助這些工具使自己變成一個看起來很厲害的人。可能涉及到我們的培養理念，學生是看起來很厲害就行，還是要讓他懂背后的一些東西，是不是有必要從頭開始學起。
我們人類的學習方式和機器學習的方式相比有天然劣勢，人學習的速度很慢，機器迭代起來是非常快的，并且是不知疲憊地在學。每個人從小都要從頭去學，如果我們一直保持這個方式，人類的進化速度其實是比較慢的，而機器會越來越快。如果我們想要快速發展，就要積極擁抱這些新的技術，要利用它促進我們的學習，讓我們的學習速度，或者說成長速度變得更快。
張誠：這讓我想起另外一個問題，也有哲學老師這么認為，人類進化到現在，從來都不是靠大量的數據和復雜的模型計算來實現知識前進，我們是靠對相對小的現實的觀察，加上我們人類引以為豪的邏輯不斷往前推。這會引起兩個討論，第一個是現在這種人工智能明顯和人進化的智能不一樣，這是一種什么智能？第二個問題，剛才邱老師說的是很本質的問題，ChatGPT或者MOSS，已經具備了相對大數據再加上推理鏈或者思考鏈的模式，我們人類如何追上它？
邱錫鵬：按照它的邏輯迭代的話，它會越來越強大，最終會超脫我們人類的控制。就像剛才講的，我們人理解這個世界可能更多是依靠因果關系，也有很多學者認為它非常重要，因果是對復雜世界非常簡單的理解，比如人類其實沒法想象超過三維的東西，如果上升到四維我們就很難理解了，再高維就更難了。
當一個社會或一個世界變得非常復雜的時候，人的理解能力其實是有限的，這時候機器就可以通過大量數據找到一些關聯。這曾經也引發第四范式，我們很多時候不需要追尋原有的科學假設，相關可能就夠了。從我們現在的角度講，以后的人工智能或者開發人工智能的各種產品，一定要讓它對齊到人類的價值觀，將來才能使人和機器比較和諧地共處。
沈李斌：剛才說的可能潛在的影響是哪方面，我覺得不好回答。像最近有些家長問，小孩要升大學，報什么專業好，我真的不敢回答什么專業好，以前可能覺得那些偏創意類的職業可能受機器學習影響小一些，但是大家沒想到這波生成式AI是從文字生成圖片、開腦洞、做各種創意圖開始的。這個影響很快，很多企業已經用了這種文字生成圖片，并且產出物里都有一定的創意。就像剛才嚴老師舉的例子，它就是漫無邊際開腦洞，然后再做一下生成。
它潛在的影響是非常大的，一些入門的職位可能就消失了，但是我們回頭想一下，我們現在這些資深的專業人士，都是從入門成長起來的，如果沒有這些入門職位，他們能夠通過何種途徑成長起來，這是我覺得堪憂的一個地方。
從搜索力到MOSS力
張誠：我們說了太多ChatGPT時代的危，還有機，不知道各位對同學們有什么建議和想法。
嚴鋒：這也是一個非常好的問題，面對AI的崛起，我們怎么去適應這種變化�？隙〞锌蒲小W習，包括教學、認知的一個巨大轉型，首先，很多危我們不知道，但有一個確定的，也是很多人還沒有意識到的：我們怎么去認識我們和AI的關系，怎么去學習這個技術，怎么跟它相處，怎么向它提問，我覺得這會成為一個新的職業。我們原來有一些缺失的環節，比如說我們中國學生比較羞怯、內向，不太喜歡提問， AI把我們逼向了要做一個提問者，我覺得我們未來要學會做一個更好的prompter（提詞師），一個提問者，無論是對AI還是對傳統的老師，還有其他的人，這是我們本來就應該做的一個事情。
另外創造性真的太重要了，我們以前可能會很崇拜那種學富五車的人，像錢鐘書先生那樣的，他們腦子里簡直有全世界的知識�？墒窃贑hatGPT的時代，這樣的知識者形象可能不會再是我們追求的目標，因為會越來越普遍，每個人只要跟ChatGPT捆綁，API一接，瞬間就變成了錢鐘書先生。
我們以前埋頭苦讀，做題目，這種學習方式是不是也要有所調整。我們需要新的學習方式，它有點類似于“玩”。我是研究游戲的，很多創造性的東西誕生于游戲性的活動當中。我們把很多繁瑣、重復、簡單的勞動交給了AI，就有更多時間從事藝術、娛樂、游戲。我們人類的優勢在哪里，我們的特長在哪里，怎么去揚長避短？我們是有情感的動物，AI至少目前還沒有。AI倒逼我們要走上更有情商的道路，包括更能夠處理人與人的關系，人與機器的關系，人與自然的關系。
我們會有新的真實觀，因為ChatGPT是一個雙刃劍，一方面它能夠鑒別真假，但是另一方面它又能夠混淆真和假的界限，倒逼我們對真實有更多的關注，做一個真的人，做一個求真的人、實事求是的人，有批判性思維的人。我們還是需要人類來判斷真和假，這方面不能完全依賴AI。這是未來的學習中一些需要努力的方向。
邱錫鵬：不光現在，其實更早之前，人們對AI可以替代人的很多工作都有些擔憂。我的一個總體觀點是，AI可以替代一部分工作，但它替代不了那些會用AI的人的工作。人類更擅長的是利用AI的能力把工作做到更好，人有適應性、靈活性。你不要和AI比誰可以記非常多的數字，或者誰算的更快，意義不大。這種知識性的東西，你就可以把ChatGPT當成一個字典來用。此外要有一個綜合的思考、判斷，要變得更擅于利用AI，這會非常重要。
沈李斌：替代你的不是AI，是善用AI的人。對人是這樣，對企業也是這樣。在我們公司，所有部門都去看怎么用類似生成技術提高生產效率，在各種流程上怎么去用AI。能夠善用這些創造性能力的企業，肯定在進階優勢上比其他公司要強，這是一個比較大的結構性的機會。
第二，由于這樣一種生成式能力產生之后，生產力大大提升，很多企業與企業之間的上下游關系會發生變化，這也是結構性的機會。在美國差不多半數風投項目都和AI相關，相信在國內很快會進入這個狀態。之前通常說個人、企業有個能力，就是搜索力，怎么用搜索引擎做各種各樣的事情，后面還會有MOSS力，用好MOSS系統可能是第一步。
為什么MOSS要開源？
現場提問：3月22日美國的生命未來研究所向全社會發了一封公開信，這封公開信的內容是呼吁所有人工智能實驗室暫停訓練比GPT-4更強大的AI系統，暫停的時間是6個月。很多AI界的專家和大佬們都在上面簽了字，包括馬斯克，也包括蘋果的聯合創始人，等等。各位老師對這個問題持什么樣的態度，這些人為什么在這個時間點提出這樣的問題？以及未來AI對我們安全性的威脅在哪里？
邱錫鵬：在圖靈最早提人工智能概念的時候，其實就寫過類似的描述，機器的迭代速度會快于人，在某一天總會超過人的，停止這6個月或半年沒有意義。并且很多時候也很難停下來，從很多公司的商業利益出發肯定會迭代的。我還是很樂觀，我們目前為止的AI還是可控的，它目前的形式還是在計算機里，沒有接入到社會的方方面面。有一天當它接管了很多東西，成為我們的某種基礎設施后，這就非常關鍵了，你要控制它的各種能力。我的理解還是工具層面的，但它有望參與我們社會生活的方方面面，這時產生的危害不光要靠技術，還要靠一些法律法規去避免。
嚴鋒：我非常同意邱老師的看法。第一是停不下來，開弓沒有回頭箭。第二，也不要停。呼吁大家停下來，只有有責任感、有節操的人才會停�？墒菦]有節操、沒有責任感的人還在繼續，這樣一來就糟糕了。有人文情懷的人停下來，那些沒有底線的人在瘋狂訓練他們的模型，那情況會更糟。
現場提問：隨著ChatGPT的爆火，人工智能技術被應用在了非常多的商業場景中，我們怎么樣通過一定的機制約束好它，確保這樣的技術不被濫用。
沈李斌：一個是政府監管層面，一個是個人、企業善用AI來增長自己的本領，兩個角度。
從可依賴、可信的AI這個角度，這是政府需要考慮的，怎么讓它變成可信、可依賴的AI——符合社會價值觀，體現社會的公平性。這些都是政府可能考慮的事情。對企業來說，會鼓勵大家先用起來，做一些邀請，做一些分享。網上各種媒體類似的分享已經挺多了，相信肯定能夠找到一些方式的。生成式AI三要素中數據是比較關鍵的一個因素，像MOSS是不是可以考慮做產線結合，吸引工業界加入，讓MOSS成長得更快。
邱錫鵬：MOSS還是想以開源的形式去做，為什么美國卡我們脖子，它一卡一個準，就是我們的生態沒有建好。OpenAI做ChatGPT的時候，它不需要分心做其他東西，只是把模型做好。微軟幫它做算力，還有一家開源公司幫它做部署，它的數據也有專門的公司來進行數據清洗。它是在整個生態中去做的，它的生態促使它的發展非常快。
而我們國內每家公司都要做，這就會產生一個問題，每家都做不大，每個都做自己的，所有的東西都自己來，又不愿意跟別人分享。每家數據、算力也有限，也沒有多少錢可以支持研發，并且又在做一些很基礎、重復性的事情。我們希望能促進這個生態，有了MOSS之后，底層的重復性工作就不要做了，把整個生態建起來。如果我們有一個統一的語言、統一的基座，下面對接一下國產的算力，做好一份接口，大家都可以來用，能夠去促進一個生態鏈的建設，使得整個中國的AI往前進一步發展。
現場提問：中文語言的復雜性和現階段中文語庫的管控封閉導致的多樣性發展缺失，是否會牽制中文AI的學習和發展？
嚴鋒：我確實遇到過中文內容不足的問題。我問過ChatGPT《紅樓夢》相關的問題，它的回答很離譜。但是問莎士比亞的作品，它的回答就接近真實得多。我搜集過很多跟《紅樓夢》相關的研究資料，中文的和外文的完全不成比例，在這個領域中文的內容是壓倒性的，如果光靠外文訓練肯定是不行的，需要我們有更多經過檢驗的語料、文本和學術性內容加入到數據庫內。
我的思考可能是從另外一個方向。人類對圖像是非常迷戀的，最早就是靠圖像進化，但是進化出語言之后，圖像好像又退位了，到了20世紀又進入到圖像的時代。圖像好像比語言更可靠，因為圖像作偽的技術難度要遠遠超過語言，可是現在圖像作偽的難度已經大大降低，甚至等于語言了，這種情況下圖像的優勢地位就會改變，這是一種自然的演化。我作為中文系的教師，這時候有一個小的私心，我覺得語言這些東西還是永恒的，我現在很開心地看到在21世紀語言又回來了，因為AI的核心是語言。
邱錫鵬：現在這些大模型的訓練語料中一個重要的數據是科學文獻，但目前更多使用的是英文文獻，就會帶來很大的差別。但是有一個比較好的現象，語言對應的背后知識，在某種程度上是可以打通的。這次在MOSS的研發過程中也有類似的現象，兩個語言背后的知識是相通的，你可以用中文提問，它用英文的知識回答你，反過來也可以。我覺得可能對機器來講，用中文還是用英文，對它來講只是用哪種編碼展示出來而已，背后的知識對它而言都是一樣的。
