受访者 | 陈钟    采访者 | 唐小引

作者 | 郑丽媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

去年 11 月底 ChatGPT 横空出世时，可能谁也没想到，一场规模庞大的变革将由此开启。

凭借其强大的语言理解和生成能力，ChatGPT 上线 2 个月突破 1 亿月活，吸引了工业界和学术界的广泛关注，以 ChatGPT 为代表的大模型技术更被认为开启了 AI 2.0 时代： 

▶ 比尔 · 盖茨：ChatGPT 有着重大的历史意义，不亚于互联网或个人电脑的诞生；

▶ 微软 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉：对于知识型工作者来说，ChatGPT 是一场革命；

▶ OpenAI 创始人 Sam Altman：多模态的 AI 大模型有望成为继移动互联网之后的技术平台；

▶ …… 

与此同时，AI 2.0 时代的突然降临也在业界引发了诸多探讨：大模型技术究竟将触发一场怎样的技术变革？身处其中的开发者和企业要如何顺利搭上这趟“车”？我们距离真正的 AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）又还有多远？带着这些疑问，在 2023 中国智能应用发展论坛上，CSDN&《新程序员》执行总编唐小引专访了北京大学计算机学院教授、元宇宙技术研究所所长、中国软件行业协会副理事长陈钟。

陈钟，北京大学计算机学院教授

AI 应用“百花齐放”前，注意“盲点”问题

陈钟何许人也？1979 年，刚 16 岁的他就跳级考入北京大学计算机系，师从国内著名软件工程专家杨芙清院士，相继获得了学士、硕士和博士学位，1989 年博士毕业后留校工作至今，曾是北大最年轻的教授和博导。

在北大度过的这四十多年，陈钟曾承担过国家科技攻关重大项目“青鸟工程”，参与创办北大青鸟集团并担任技术总监，在美国著名大学 UCLA 学习和工作，担任北京大学软件与微电子学院院长，获得过电子部科技进步特等奖，被评为“影响中国软件开发的 20 人”之一……

从最初懵懂进入计算机系至今，陈钟见证了许多关键技术在国内的从无到有，也成为过不少软件项目的第一批“冲锋者”。亲身经历过种种技术迭代的陈钟，对于如今由 ChatGPT 掀起的预训练大模型热潮，他推测：“可能一开始做预训练大模型的人也没多大信心，没将目标定得很高，但它所涌现出来的结果超出人们的意料，因此在第三次人工智能浪潮中起到了震撼性作用。”

ChatGPT 将第三次人工智能浪潮推至新的巅峰，很多人都说，未来 AIGC 模型的通用化水平和工业化能力将持续提升，智能应用也会迎来百花齐放。对此，陈钟虽持积极态度，认为 GPT 的出现是一个非常好的跃升，但指出也有一些“盲点”需要关注：

“智能应用，尤其像 GPT 的能力达到一定水平后，人们的重点应该放在‘应用’这两个字上。怎么用？以什么规则去用？这些问题存在超出技术本身的部分，即社会规则和法律法规。”

举个例子，有了 GPT 大模型之后，可能某些人类法官的水平上还不如它，但目前能让机器做法官吗？显然不能——因为只要有一点系统性的偏差，机器就会放大这个偏差，从而引起一系列社会性问题。

“开源”将成为推动 AI 发展的关键

既有“盲点”出现，负责处理的自然是身处局中的开发者和企业。对此陈钟指出，解决这个问题的关键词是：开源。

追溯过往可以发现，成立于 2015 年的 OpenAI 最初是一家非营利机构，承诺向公众开放专利和研究成果，即来源于人类，也服务于人类，免费无条件地造福全人类。这也是陈钟十分赞同的方式：如果来源和供给都是非常理想的状况，即非盈利且开放开源，这对于整个人类的提升，以及做商业化增值的服务来说，可能会是一个更良性的发展方式。

但到了 2019 年，OpenAI 变成了一家名为 OpenAI LP 的营利性公司，又接受了微软注资的 10 亿美元后，它成为了部分人口中的“ClosedAI”，从“造福全人类”沦为“为 10 亿美元出卖灵魂”——微软投资 OpenAI 有个前提，即微软有权将 OpenAI 的部分技术商业化，如 GPT-3 与 Codex，而 OpenAI 同意了。

至此，“非盈利”不再是 OpenAI 的标签，其推出的 GPT 似乎也在逐渐沦为资本垄断下的产物。

对于这个现象，陈钟提出担忧：“这可能会造成大模型领域发生无序的竞争，因为各个国家地区、大企业都会做大量重复且没有必要的工作，这一过程中的算力及能耗都是一种资源浪费。”

为此，他强调企业要学会看到开源开放所带来的正向影响力，相信其远大的发展意义（参考微软：2014 年萨蒂亚 · 纳德拉成为微软 CEO 并宣布拥抱开源后，成功让陷入困境的微软重回了第一阵营），更有利于推动行业的发展：“如果大家能平权地使用一些基础技术，释放更多精力来进行创新，这将是一件很有意义的事情。“

逼近 AGI、融进元宇宙，未来 AI 将行至何处？

由 GPT-4、ChatGPT 等掀起的 AI 2.0 变革，不仅使得现下生成式 AI 正在进入应用爆发期，也更令人期待 AGI 何时将真正到来。对于这个问题，陈钟认为重点可能不在于结果，而在于逐渐逼近 AGI 的过程中，那些具有积极意义的研究。 

具体来说，是否达到 AGI 水平需要关注两个方面：一是其达到的能力和水平，二是从开始到拥有智能的过程。目前包括 ChatGPT 在内的众多 AI，都是将人类的产出进行汇聚整合，更多是充当 AI 辅助的角色，而这并不是 AGI。因此，围绕智能、创造力等人类独有的东西，研究其诞生及发展的机理，对于实现真正的 AGI 或许会有推动作用，但目前人类在这方面所掌握的知识较少。

纵观来看，现阶段预训练大模型的开发，大多旨在模拟人类大脑的神经元，包括扩大参数量以进行训练和记忆的过程：“伴随着模型规模变大，我们会发现这实际上也类似于大脑的进化程度，例如从猴脑到人脑，其中也涉及到了参数增长的问题。”

从这个角度来说，在探索人类大脑处理知识的过程中，AI 是越来越向顶峰逼近的一个路径。陈钟指出：“如果把大脑机理搞清楚了，了解智能是怎么产生的，那可能 AGI 会有一些突破。好在虽然原先关于 AGI 的探索挺缓慢的，但在 AI 2.0 的热潮下各方正在加紧研究。” 

未来 AI 将行至何处，目前可能谁也无法进行预判，但在万物互融的大趋势下，我们或许可以展望一番它与其他热门技术的融合趋势——例如，元宇宙。某种程度上来说，AI 技术赋予了机器理解现实世界的能力，而元宇宙则是机器理解之后对现实世界的再次创作。 

谈及 AI 在元宇宙领域的影响时，陈钟首先强调，元宇宙会改变原先 Web2.0 时代人们的生产生活模式，转而变成基于区块链的价值表达，具有 Web3.0 的特征，因而：“未来，区块链、Web3.0、元宇宙、以及现在的 AIGC 都将紧密结合。AI 生成的东西，只要将其控制并维护好，就可以变成一个数字资产，可进行各种组合去创造价值。”

坦然面对 ChatGPT 的影响

最后，针对近期由 ChatGPT 引发的各种争议与担忧，作为高校教授，陈钟老师也分享了他的看法。

唐小引：教师本身是一位知识的传递者，但当 ChatGPT 集成各种海量数据后，学生能直接通过 ChatGPT 去获取知识，这时老师的角色是否要转变为知识的创造者？在人才培养方面，是否也会因此发生变化？

陈钟：ChatGPT 对教育的冲击必定是非常大的，你看 ChatGPT 出来以后，各种考试都超过人类了。但作为一位学计算机的教育工作者，我对这件事情还是充满信心的——它只会改变教和学，但替代不了教育本身。

现在人们讨论最多的，就是学生利用 ChatGPT 写论文、拿学位，在我看来这其实可以坦然应对。你要是看不出论文是不是 ChatGPT 帮写的，可以重新喂给 ChatGPT 问它，根据结果对学生进行评分。除了写论文，学生也能通过 ChatGPT 得到一些启发并对其进行加工。

如果从这个角度来看，ChatGPT 对学生而言就是一个好用的学习工具，对于教育工作者而言，也可以更聚焦于创新性思维，创造力培养，想象力培养，把硬知识性的东西交给 ChatGPT，极大提升教学效果，让学生更具创新力。

所以提醒各位学生和老师，有了 ChatGPT 之后，你依然还是要提升自己，努力向更高的层次前进。

唐小引：ChatGPT 诞生到现在，许多开发者都产生了疑虑，担心是否被颠覆，又是否要去拥抱时下火爆的 AI 2.0。对此，您有什么见解和建议？ 

陈钟：我认为对于开发者而言，预训练语言大模型不是人人都能上、人人都可以做。它需要巨大的投入和资本，要有算力和数据的聚合，要聚集全人类的知识。可能在研发初期，大家对数据来源并不在意，但当你产生了巨大的经济效益时，现实传统的经济模式、法律体系都将约束着你的行为。

除了当下火热的 AI 2.0，还有 Web3.0、区块链、元宇宙等技术，都有着丰富的想象力和创新空间。所以从开发者、企业家来讲，你要有效把握未来至关重要的发展路径和空间，尤其是对于想积极创业，不甘寂寞的开发者，这些方向都是非常值得他们去探索的。尤为关键的是，决定方向之后，要有坚定的信念并长期坚持。

《近匠》是 CSDN 推出的访谈栏目，其意思即为「走近工匠」，走近深耕于开源、云、AIoT、根技术、数字化转型、前沿技术的工具创造者和技术管理者们，了解他们怎么看待现在的开发工作，分享自己精雕细琢出来的工具有何特点，剖析整个行业发展现状及未来趋势。

为此，基于开源、云、AIoT、根技术、数字化转型、前沿技术等领域，如果您及团队有报道需求，亦或者如果您有对技术趋势的真知灼见，或是深度的应用实践、场景方案等的新见解，欢迎联系 CSDN 投稿，联系方式：微信（hanbb120，请备注投稿+姓名+公司职位）、邮箱（tumin@csdn.net)。

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