2023年2月17日，燕曦学苑总第39期（经济金融系列第8期）邀请到天风天睿投资股份有限公司执行董事杨中锋校友，他从个人角度分享了ChatGPT与投资机会。
首先，他通过微商无沟通式的群发入群广告，与ChatGPT可以与人自然的沟通互动，并通过对话推理出提出的问题的答案，显示出ChatGPT 用有强大的逻辑思维能力。
ChatGPT由GPT1、GPT2、GPT3逐渐演变过来，GPT系列是OpenAI的一系列预训练语言模型，GPT的核心结构是以Transformer为核心结构的大型语言模型。Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP（自然语言处理）的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。
OpenAI使用RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback人类反馈强化学习）技术对ChatGPT进行了训练，加入了更多人工监督进行微调。
ChatGPT具有以下特征：
1）当前ChatGPT所利用的数据集只截止到2021年；
2）可以主动承认自身错误，承认无知，若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案；
3）ChatGPT可以质疑不正确的问题。例如被询问“哥伦布2015年来到美国的情景”的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果；
4）有效捕捉用户真实意图；
5）支持连续多轮对话；
6）会屏蔽敏感信息，对于不能回答的内容也能给予相关建议。
ChatGPT是基于海量数据训练的结果，因此存在以下不足：
1）事实性错误，一本正经的胡说八道；
2）训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答；
3）监督训练可能会误导/偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的/排名靠前的响应；
4）由于训练者更倾向于喜欢更长的答案，因为这些答案可能看起来更全面，导致输出倾向于更为冗长的回答，以及模型中会过度使用某些短语；
5）造假，面对某些模糊问题或是论述性问题时，ChatGPT为了能够使其回答更具有信服力，可能选择了对其生成的部分内容进行造假。
6）ChatGPT容易受到外界信息的影响。由于ChatGPT是具有学习能力的，模型能够记住此前其他用户的对话内容，并将其进行复述。这就导致了用户将能够非常轻易地干预ChatGP对于问题的判断与回答。
杨中锋校友还介绍了ChatGPT的开发公司OpenAI，以及OpenAI的生态系统。
目前AI技术分为决策式AI，主要应用在人脸识别、精准广告推送、金融用户评级、智能辅助驾驶等。以及生成式AI，主要用于文案写作、文字转图片、视频智能配音、智能海报生成、视频智能特效、代码生成、语音人机交互、智能医疗诊断等。
Gartner将生成式Al列为最有商业前景的人工智能技术。根据其发布的2022年人工智能技术成熟度曲线，预计生成式Al 2-5内将进入生产成熟期，发展潜力与应用空间巨大：
2025年，生成式Al产生的数据将占到所有数据的10%，而2021年生成式Al产生的数据不到所有数据的1%；
2025年，30%的大型组织出站消息将由生成式Al生成；
2025年，50%的药物发现与研发将使用生成式Al；
2027年，30%的制造商将使用生成式Al提高产品研发效率。
他谈到，AI技术的数据、算法、算力这三个基础设施呈螺旋式上升，与其他的产品不同，人类对信息的需求几乎是无限的，围绕基础设施的投资上限非常高。因此他认为可以投资AI技术领域的基础设施以及尽可能早期进行投资，另外在专业细分领域也有投资价值。
针对AI是否会造成大面积失业，他根据自己的理解表示：
1）在历史发展过程中，随着生产效率的提高，低效率、低水平、重复性的工作会逐渐被替代，工业革命和标志性生产工具的出现则加速了这一过程。但同时，随着生产成本的降低，拉动了社会总需求，也会产生一些新的职业。对人类社会整体而言，并没有证据证明岗位的总体数量随着生产效率的提高而减少；
2）信息时代使人类获取知识的成本越来越低，也帮助人类更好的提炼和总结知识。从历史上来看，哪些工作不容易被替代呢？与新的技术相互补充，或因技术而得到改进的技能的拥有者收获了最大的工资涨幅，哪怕是在整体工资增速很低的时期。
对于AI时代的未来，他提出了一些问题，希望大家可以一起交流思考，比如：
1）AI能否替代搜索引擎?
2）人类分化，是否会出现一部分人主动拒绝使用AI?
3）大量AI创作的内容出现，实现工业化批量生产，人类真正创作的内容如何定价？
4）大量低成本或无成本内容生产，对GDP的影响？
5）AI对财富分配的影响？
6）AI对自由和安全的影响？
分享最后，他向大家推荐了三本书，感兴趣的校友可以了解一下。
《赡养人类》【中】刘慈欣
《第二次机器革命》【美】埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲
《21世纪资本论》【法】托马斯·皮凯蒂
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