今年两会期间，ChatGPT不仅频频出现在代表委员带来的提案建议里，也被带上了“部长通道“。3月5日，科技部部长王志刚答南都记者提问时表示，ChatGPT的进步之处在于保证算法的实时性和算法质量的有效性，“踢足球都是盘带、射门，但是要做到像梅西那么好也不容易。”

技术上的进步使得ChatGPT的影响力逐渐辐射到各行各业，而当兴奋、好奇逐渐褪去，新的思考则浮出水面：作为一个AI模型，ChatGPT究竟有多大的突破性？它已经强大到足以“替代”人类了吗？当一个新兴技术出现、兴起、不断“进化”，我们又应该调整和它的相处模式？

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3月6日，举办两会云论坛——ChatGPT之后，AI开始“替代”人类？论坛上，有专家表示，AI的价值观和人是不一样的，不能拿对人的监管手段去监管AI；要理解一个AI产品，不能只看它表现好不好、速度快不快，还要看它是否符合一个地区的法律法规和公序良俗。

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ChatGPT是基于AI的基础设施

当前，对于ChatGPT惊人效果的报道屡见不鲜。但作为一个AI模型，在褪去了诸多光环之后，它是否仍能被称为“革命性”的技术？对此，业内争论不断。

在清华大学交叉信息研究院助理教授、人工智能国际治理研究院国际交流项目主任于洋看来，如果将传统的AI模型视作一个产品的话，ChatGPT就是一个基于AI的基础设施，而它的本质是改变了AI与经济之间的关系。

他进一步解释，首先，ChatGPT的资本投入非常高，训练一次的算力成本可能高达上亿元，还需要大量人力去做数据的标注和修正。但与此同时， 它也可以普惠很多企业，拉动多个行业的发展。

其次，ChatGPT可以同时完成文本生成、摘要抽取等一系列不同任务。这种“多功能性”使得ChatGPT能为很多产业直接采用，企业不再需要为多个单一任务购买多个模型或服务，降低了引入新技术的成本。

最后，以ChatGPT为代表的这一类大规模预训练模型赋能经济增长的模式，非常符合国内的“东数西算”战略。比如，可以由东部区提供大量数据，再将大规模预训练模型部署在西部区进行训练。

“它促使我们开始思考：国家或大公司力量该向何领域投入？这一类AI基础设施应该谁来建？公营还是私营？对于基础设施的上下游企业，如何构建市场，才能让他们都有足够的获利？”于洋说。

中科深智科技有限公司CEO成维忠则提出，在ChatGPT之后，互联网的核心驱动力正在发生变化。以前会通过互联网进行业务之间的互相借鉴、学习，实现创新，进而优化业务流程，但现在，在AI驱动的业务流程中，创新似乎已经显得没那么重要。

此外，他认为ChatGPT在人机交互方面也取得了重大突破。他表示，现在常说的人机交互界面也叫图形用户界面（UI），包含各种各样的图标菜单。而在ChatGPT之后，“自然用户界面”（NUI）这一概念再次被提起——

这是一种无形的界面设计，能让用户的注意力完全集中在所要从事的活动上，而忘记界面本身的存在，或者说，界面变得“透明”了。

成维忠表示，如果自然用户界面再次成为一种潮流，可能会影响包括国防在内的许多领域——人们再也不需要菜单，而是直接通过对话来交互。有因为这种方式下一次交互的信息量远超以前的菜单图表，交互的效率也将被大大提高。

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可能使产业重组再造，带来新的就业市场

在一些AI领域的学者看来，ChatGPT头上笼罩着一些过亮的“光环”，但到目前为止，它确实已经为我们的生活带来了不少影响——无论好坏。

全国政协委员、四川省律师协会副会长李正国以他所在的法律行业为例指出，相较传统的搜索引擎和法律数据库，ChatGPT展现出强大的分析能力和互动交流能力，尤其在一些基本事务性工作上，如查找法律条款、结合案例梳理法律的使用要件、结合案情分类型进行法律使用的讨论、撰写法律文书等等。

他指出，随着ChatGPT的不断优化和应用，可能会引发一定程度的行业变革，甚至可能颠覆法律从业人员的定位——特别是对于经验不足，或仅处理一些基础法律业务的律师。

不过，他认为ChatGPT难以替代法律工作者的核心能力，如审查力、判断力和平衡力。尤其是在一些事实不清，证据不足，规则空白或者各种价值冲突模糊的疑难案件中，更需要人去平衡法理和情理的冲突，考虑公序良俗和社会影响。

于洋则基于ChatGPT是AI基础设施的观点，提出了三种ChatGPT可能为社会带来的影响。

第一，使社会经济结构发生很大变化。比如ChatGPT可能使得很多产业重组再造，或者催生一系列以它为支撑的上下游产业，而数据收集、标注、处理和安全流通等工作未来可能变成更大的产业。

第二，重新定义人们对就业市场的需求。除了替代以外，ChatGPT也可能创造更多就业岗位，如数字标注、事实查验等等。

第三，重新定义很多已有行业内容。比如，很多艺术创造者在提升自身技法之余，可能也会花更多的精力在引导AI生成内容上；促使整个教育体系，包括教育内容的安排、教育模式都作出相应调整。“当前，已有部分院校开设专业，教授学生如何做一个带货主播，这就是一个教育适应技术转移的例子。”于洋举例说。

开源or闭源？监督人or监督AI？

既然以ChatGPT为首的一众强大AI所带来的影响已经存在，且肉眼可见地将要持续到未来，那么，我们到底要如何规制、监督，并与它们长久地共存呢？

成维忠自称是个“乐观派”。他认为技术是中性的，只要合理地利用它的能力，就能对整个社会起到一个正向的扶持作用。但同时他也提出一点担忧：当ChatGPT这样的AI模型不断发展，乃至达到了通用人工智能（AGI）阶段，并在各方面能力都远超人类时，如何判断其是否应该开源？

“有观点认为，如果将通用人工智能看作核武器，其对社会可能产生的负面影响甚至要比核武器还要大。那么在这种假设中，核武器的技术就肯定不会被随意公开吧？”在成维忠看来，哪些人工智能可以开源、让上下游的公司来使用，哪些人工智能应该闭源、防止被非法分子利用，这是国内企业未来在进行类似业务时应该思考的问题。

李正国也从司法角度提出了他的建议：首先一定要通过法律方式来规范技术发展的相关标准，加强对人工智能的风险研判；其次要加强国际合作交流，通过全球协同共治保障人工智能健康发展。

对于李正国提出的第一点，成维忠补充道，针对AI立法是一个趋势，但过程并不会太快，因为ChatGPT会给各行各业带来哪些影响，还需要一个观察期和讨论期，在这个过程中，相关法规条款会逐渐得到完善。

对于需要完善法律建构来规制、约束ChatGPT这一点，于洋表示赞同。但他也强调，AI的价值观和人是不一样的，“不能拿对人的监管手段去监管AI”——换句话说，AI的治理并非人的治理，而是一个新型技术治理问题。

于洋提出，AI的价值观是“半可控的”，比如开发者可以对AI性别歧视或种族歧视的部分进行审计和纠正，但从技术开发的角度来说，AI又存在无法避免的错误。因此，要理解一个AI产品，“不能只看它表现好不好，速度快不快，还要看它是否能符合一个地区的法律法规和公序良俗”。

此外，于洋还提到，人应该学会和半自动化或者具有一定智能的机器合作。

他以自动驾驶为例表示，很多人在学习驾驶的时候，本质上学习的是如何与一个没有智能的机器合作，所以在使用一个有自动驾驶功能的汽车时，有些人或许会直接将手拿开，让车去“自动驾驶”——这是因为人们并不了解所谓的自动驾驶是什么，也不了解哪一级的自动驾驶意味着什么。

“技术不断发展，但人类其实缺乏一个训练人如何与机器合作的体系。在未来，如何与具有智能的机器合作？以什么样的模式合作？这些都是需要深入思考的问题。”于洋强调。