在ChatGPT之前，全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。
比爾·蓋茨公開強調：“像ChatGPT這樣的人工智能，與個人電腦、互聯(lián)網同等重要?！倍Ｂ ゑR斯克在使用ChatGPT后的感受是“好到嚇人”，他甚至斷言，“我們離強大到危險的AI不遠了?！?/p>
在國內也不例外。360集團創(chuàng)始人，長江商學院CEO8期校友周鴻祎，對此次技術浪潮十分關心，在360集團總部辦公區(qū)的墻壁上，甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。
周鴻祎保持著自己程序員的技術嗅覺。在近期的采訪中，他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業(yè)革命，與此同時，他反思過去國內對人工智能的研發(fā)太過于實用主義了，以至于錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。
周鴻祎
360集團創(chuàng)始人
長江商學院CEO8期校友
精彩觀點一瞥：
1.歷史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，在身上加翅膀撲騰的都沒有成功，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，后來設計出翅膀以后，人類就發(fā)明了飛機。
2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯，這恰恰是一種真正智能的表現(xiàn)，這讓人覺得它有非常大的潛力。
3.很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。
4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你，而是模擬你的筆法，寫一個你從來沒有寫過的文章，這個能力實際上已經非常貼近人類。
5.人類到現(xiàn)在對意識怎么產生、智能怎么產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。
周鴻祎：說起來大家可能覺得我在吹牛，但很早我就開始關注了。
因為我們本身就做搜索引擎的，互聯(lián)網推薦需要的基礎知識就是NLP（自然語言處理），在ChatGPT出來前，Google很早推了一個模型Bert，出來時很驚艷，當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術，我自己對一些東西有些嗅覺。
后來GPT出來后據說路線和Bert不太一樣，Bert找到很多實用的地方，可能太實用主義了，拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷，GPT出來后感覺這也是一個大家伙，但是沒有看到好的應用場景，所以，到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤，這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺，但是沒有想到這么驚艷。
周鴻祎：對，但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。
這次中美的互聯(lián)網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結，國內互聯(lián)網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業(yè)務中遇到的問題。
所以，為什么中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業(yè)務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最后做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。
Q：感覺這一輪科技圈都有一種久違的興奮。為什么會集體看好一件事？
周鴻祎：再牛的技術一定要有個貼切的場景。ChatGPT這次火起來，很重要的一點是找到了一種非常簡單的交流方式，就像當年Google把復雜的搜索引擎藏在一個簡潔的搜索框一樣，ChatGPT今天把復雜的人工智能變成了云服務。
任何一個偉大的創(chuàng)新，背后一定有個偉大的技術在支撐，但是老百姓絕不會因為有偉大的技術、偉大的理念去支持你，他們都是需要你幫我解決一個特別庸俗、特別實用的問題。
ChatGPT很完美地在這三年做到了：第一，有強大的技術；第二，對產業(yè)界同行來說，讓人感覺到它是一場工業(yè)革命的起點；第三，這種方便簡單的交互方式，降低了用戶的使用門檻；第四，它解決問題，盡管有很多人把它當玩具調戲。
這是為什么它破圈了，事實上它是人類歷史上最快達到月活用戶超過1億的產品，這肯定不是靠任何的宣傳炒作，也不是靠任何的概念煽動起來的。
Q：可不可以理解為第一代搜索引擎還是資料型，第二代是知識型，再往前進化一步可能會到智慧型？
周鴻祎：我不太愿意這么分工，ChatGPT不是第三代智慧搜索引擎，如果把它當成搜索引擎用就理解錯了它的定位。我覺得它真正的能力有三點：
首先， ChatGPT是一個通用人工智能，它不是為了解決某一專有領域的問題，而是為了解決對人類知識進行存儲和知識化。
過去人工智能在搜索上做知識圖譜，想了各種方法卻找不到一種合理的范式，去把人類所有的知識能夠全部吸收下來。但作為基礎，ChatGPT完成了這件偉大的工作。
它完成的工作很簡單，建立了一個大語言模型，通過大力出奇跡的方法，而且不需要人工標注，我們叫做無監(jiān)督學習。
ChatGPT用大模型、大數據訓練出這個能力，有點像一個大學畢業(yè)生，它有了大學的很多常識、通識教育之后，再來學外語編程的速度就快很多。
第二，ChatGPT模型上增加了一種能力的訓練機制，人可以訓練它很多能力。
舉個例子，如果今天我要教你兩位數乘法，需要的知識首先是九九乘法口訣表，但是，兩位數乘兩位數如何進位、借位，這個叫做能力，ChatGPT提供了這樣一種能力機制。
ChatGPT從某種角度來說，它的能力就像一個7歲或8歲的小孩，假以時日只要有更多的人來教它，它的學習速度非?？?，而且它的悟性會越來越高。
Q：我記得上世紀60年代出現(xiàn)了一個知識管理概念，認為知識管理包含了對知識的提純轉化，第一步當然是存儲了，但之前認為知識管理只能通過組織力量、人的力量來完成。
周鴻祎：你說的知識管理和人工智能的知識完全不一樣，你說的知識管理像企業(yè)關心的一些概念，有點像維基百科里面的知識，但僅僅維基百科里蘊含的知識不足以實現(xiàn)人對這個世界的理解。
ChatGPT用的模型叫做Transfomer模型，這個模型模擬了人類對知識的存儲、處理、理解，還有推理，我個人覺得，它基本實現(xiàn)了人工智能的一種，不僅是通用人工智能，而且是成為強人工智能的基礎。
所謂強人工智能首先要能夠理解這個世界，把ChatGPT看成一個黑盒子，會發(fā)現(xiàn)它能理解很多概念，做出很多推理。人們就喜歡強調，它和大腦不一樣，它是一堆芯片，大腦都是神經元，這就是需要另外一個悖論。
如果我們把它看成硅基智能，人類叫做碳基智能，我們老用碳基智能的想法，就覺得只要有智慧生物的地方一定是碳基嗎？一定要呼吸氧氣嗎？也不一定，在三體星球上生活的人就不一定是碳基生物。
歷史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，后來設計出翅膀以后，人類就發(fā)明了飛機。今天飛機比任何鳥飛得更高更快，但長的并不像鳥，基本原理也不像鳥，但不能說因為它不像鳥一樣翅膀撲扇，就不能定義叫飛。
今天ChatGPT用機器程序軟件和芯片結合的方式，實現(xiàn)了人對世界的理解，而且能做出適度的推理，為什么我們就認為它不能產生智力呢？
Q：你剛才做了一個特別好的比喻，人類向鳥學飛行。所以，現(xiàn)在我們倒過來看，其實ChatGPT模擬了人腦？
周鴻祎：它沒有用物理上來模擬，是用算法來模擬。很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。
第一，說它搜資料搜不準。這很正常，未來它就像人會犯錯一樣，真正的人工智能一定會犯錯，因為給了它很多知識，在推理過程中產生突變。搜索不會犯錯，是因為搜索不具備智能。
第二，有人說它胡說八道，這是比較可怕的地方。搜索保證不會胡說八道。原來我們做的“人工智障”對話有兩種思路：一種用搜索的思路，用關鍵字匹配一些相關的答案，會給你感覺驢唇不對馬嘴的回答一句應付過去；一種原來我們也做過，為你特意編程序，對問題做一些敏感詞的處理，這樣看起來很智能，其實也是偽智能，因為是程序員寫好了代碼。
但ChatGPT就能煞有介事地編出一段一本正經胡說八道的文字，這恰恰是一種它真正智能的表現(xiàn)，這讓人覺得它有非常大的潛力。
Q：可以理解為，能胡思亂想恰恰是它最強大的能力，和之前AI相比來說是它進化的地方。
周鴻祎：我再舉個例子，它其實和人腦的學習過程非常像，為什么ChatGPT的知識訓練很重要，語料很重要。我們經常說熟讀唐詩三百首，就算不會作詩也會胡謅兩句了。
一個人一生最多讀一萬本，ChatGPT是你的500倍，未來ChatGPT如果把5000萬本書都讀了之后，它寫東西的能力，即使它是模仿和借鑒，其實人類寫東西哪個又不是模仿和借鑒呢？
Q：你第一次和它交流的時候，有沒有這種驚艷的過程，或者你第一次交流問它什么問題？
周鴻祎：剛開始把它當搜索用，就是問了一些知識型問題。后來我就開始問它很多推理的問題。再后來我有個朋友問了一個特別驚艷的問題，說他領養(yǎng)了一只狗叫三萬，請問為什么給這個狗起名字叫做三萬？
ChatGPT就回答說，人們給寵物起名字有很多原因，有的是為了紀念一個親人，有的是用一個熟悉的物體，但是你這只狗叫三萬不太理解為什么，能不能給更多的信息。
我這個朋友接著說，這只狗曾經遭遇過一次車禍，送到醫(yī)院做了一次手術，做完手術之后就把它收養(yǎng)下來了。ChatGPT說，我猜手術費比較昂貴，可能是三萬塊，那你起這個名字是為了紀念狗的這場手術。
這里面這個智能和推理能力，超過了一般小朋友的聯(lián)想能力。當我告訴它手術的時候，它能知道手術是有費用的，三萬塊錢有可能是這個手術的價格，這是它最牛的地方，很多知識已經被編碼在里面了。
周鴻祎：Facebook首席人工智能科學家最近拼命攻擊ChatGPT，說這個玩意就是一個產品化的成功，沒啥了不起的。我和他們的觀點不一樣。我覺得ChatGPT有了非常強大的理解能力。
人腦的神經元工作原理非常簡單，它中間有一個灰度，對一些信號能夠起到反應。人腦里有100萬億甚至1000萬億個神經元，建立了100萬億個復雜的鏈接，所以人腦產生了智慧。
人腦最偉大的地方是，用非常簡單的單元經過無數多層的建構，產生各種復雜的關系。
反過來ChatGPT是不是無意中也一樣用自動填空機這樣最簡單的編碼方式，經過強大的算力、數據，比較完美地把人類的知識重新做了一種coding（編碼）？
人類到現(xiàn)在對意識怎么產生、智能怎么產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。
Q：你不只是從技術的角度看這件事，是從一個進化的角度來看這件事，就是它應該是全世界目前最強的一個學習體？如果按照這個邏輯的話。
周鴻祎：那天我開玩笑，ChatGPT像一個油膩中年人，因為它學的知識有很多書、文章的作者就是油膩的中年人，另外訓練它的油膩中年人也很多，所以，它表現(xiàn)出情商很高，說話盡量不偏不倚，一碗水端平。
但是，從它的能力側來講， ChatGPT像一個剛小學畢業(yè)的小孩，它的訓練過程分成三層，第一層就是給它足夠的書，先不求甚解，生吞活剝，囫圇吞棗，先讀進去。這個有點像大腦的神經元連接的能力。
第二，他們稱為人類監(jiān)督的微調。它是人類提示工程師，編各種答案，這個可能就會有誤解，世界上的問題沒有億萬也有萬億，它是能舉一反三的。
第三，實際上是一個價值觀的校正，它有能力做推理回答很多問題了，但就像小孩會犯錯一樣，你問它一些問題之后它會出很多答案，人會挑一個答案，它就會知道人類的偏好。
周鴻祎：我覺得是奇點，你看過一個電影叫做《Lucy》嗎？
Lucy就說人的大腦的利用率由于受到功率，我認為是受到能量的限制只有10%，如果能夠挖掘到20%、30%就很牛了，人類可能突破不了這個局限，但是GPT有可能。
這就需要巨大的算力。OpenAI現(xiàn)在也拿了微軟100億美元，算力不存在問題，微軟也有Azure云，ChatGPT很聰明，和微軟合作做了很多工程化的工作。
周鴻祎：那倒不一樣，因為知乎里有很多高質量的問答素材，我認為知識是非常好的語料。
語料很重要，過去很多人做機器人，訓練語料用錯了，訓練出來的聊天機器人何止人工智障，還是人工杠精，跟你談的主題毫無邏輯。
ChatGPT反而刻意回避了這樣的數據，就像一個人不一定善于聊天表達，但他飽讀詩書，他一張嘴很有邏輯，我們愿意跟這樣有知識的人聊天。所以語料非常重要。這是第二個進化。
第三個進化，ChatGPT的GPT能力沒有打開。它用同樣一個模型，或者叫編碼了人類的文本知識，這是基礎。你再想象一下，它同樣處理音頻、視頻和圖片呢，這個能力對它來說已經不是問題了。這是我講的第三種可能。
第四種可能，它今天還沒有手跟腳，沒有行動力，有人說做個物理機器人，這個想法就太狹隘了。ChatGPT今天需要的手跟腳是什么？API（應用程序接口）。
周鴻祎：Web service（Web服務），比如你今天能夠在美團訂餐，通過滴滴叫車，在淘寶、京東上購物，都是網站提供了這樣的按鈕可以下單。
今天ChatGPT輸出的是一段語言代碼，明天它輸出的可以是一段指令，這段指令可以是格式化電腦，這段指令可以是把一個文件送到哪里去，也可以是下單，當它有了這種能力之后，ChatGPT無所不能了。
OpenAI今天沒有讓它自動去扒全網網頁，不是OpenAI不能，是不愿意。為什么？
周鴻祎：最近微軟把它跟主動搜索結合起來，弄出很多問題，原因有兩個，有個原因是因為所有的網頁需要清洗數據和定期來進行訓練。
一旦它學了摩爾定律，當訓練的成本急劇降低，算力每18個月又提高可能好幾倍，它能索引全世界網頁之后，它可以自己閱讀，我覺得這件事就有可能會失控。
為什么很多機器人一放出來就被人教壞了呢？
因為網頁里充滿了大量正確、不正確的東西，也充滿了很多新的東西。這樣訓練出來的人工智能，就不知道學出來什么樣的價值觀了。
周鴻祎：對，在我的想法中，可能大部分都是錯的，我也希望我的想法是錯的，可能我本身并不是人工智能專家，但因為不是專家，使得我們沒有用顯微鏡看它，沒有用放大鏡去看它，而是說用一個整體的外部視角去看它。我提的這些觀點不一定都對，供大家拍磚。
Q：大家都在爭先恐后地要搭上ChatGPT這個車，我記得您也說過類似這樣的話，上不了這趟車，你會錯過很多東西，而且有可能會被淘汰，你怎么看這種熱潮？
周鴻祎：我剛才給你論調ChatGPT，因為它實現(xiàn)了通用智能，它實現(xiàn)了對人類知識基本的理解和編碼。
第二，它也實現(xiàn)了有能力隨時更新和學習各種推理和計算的技能，也顛覆掉了很多傳統(tǒng)的垂直人工智能領域。它巨大的進步，使得它有可能成為各個行業(yè)的水跟電的支撐。
我還是那一句話，你把它看成云服務，把它看成API，它對消費者是聊天機器人的界面，那只是一個連接端，聊天機器人之所以強大，不是聊天機器人強大，是聊天機器人背后的云端，智能大腦非常牛。
你可以想象一下，今天如果把智能大腦通過API的方式，相當于把云服務的方式連到目前各個業(yè)務系統(tǒng)里，今天所有的產業(yè)，所有的行業(yè)是不是都可以被它賦能之后，都被它提升一下？
我覺得它的發(fā)明，如埃隆·馬斯克說不亞于iPhone，比爾·蓋茨說不亞于重新發(fā)明互聯(lián)網，我覺得這些溢美之詞都不為過，我更愿意說它可能會帶來一場新的工業(yè)革命，有點像蒸汽機和電力的發(fā)明。
很多人忽視了一個概念，大家都把ChatGPT當作一個to C的應用，其實它做to C，僅僅是牛刀小試。它真正野心在哪里呢？
微軟今天是一家做to B的公司，微軟有Bing，有Edge，但市場份額都很小，微軟在Bing和Edge里加這種東西，我認為叫柔道戰(zhàn)略，以小博大，去對付谷歌。
谷歌占據了全球92%的搜索市場，微軟只有5%。這有點像當年面臨免費殺毒的窘境一樣，谷歌要不要引刀自宮?
最后可能即使自宮也未必成功，因為Chrome的市場份額也比Edge大很多。今天微軟真正的價值在于云服務。換句話說，微軟可能將來要在自己to B領域真正地把這些能力用上。
據說ChatGPT已經找了100家左右的垂直類的創(chuàng)業(yè)小公司跟他們來合作，他們在ChatGPT的云服務的基礎之上，來孵化100個垂直應用。我認為這才是ChatGPT可怕的。
周鴻祎：實際上我認為是叫SaaS的生態(tài)。我早就鼓吹SaaS應用是對企業(yè)數字化最好。ChatGPT本身就是SaaS服務，部署容易，有瀏覽器就能用，門檻極低，會聊天就能用。當然價格也很便宜了。
ChatGPT一個月收費，一個賬號也就幾十美金，將來一年可能199美元或者幾百美元。所以它要扶植的一定是垂直應用。
如果沒有App Store，蘋果不可能成為一個平臺，蘋果就是一個觸摸屏的諾基亞。所以這是一種非常去中心化，市場化的思想，就是群體智慧。
ChatGPT它做的是通用人工智能，在通用的人工智能上搭建垂類，我覺得是非常聰明，也是非常省力的方法。
數字化浪潮來的時候，我說所有的行業(yè)值得重做一遍。這句話叫正確的廢話，肯定是要重做，很多傳統(tǒng)企業(yè)問我怎么重做？我還回答不出來。但現(xiàn)在很多企業(yè)如果用ChatGPT重塑一遍就比較容易，你買個SaaS服務就好了，把SaaS服務跟你現(xiàn)在已有的業(yè)務流程對接起來。
作為中國的高科技公司，我的觀點是技術一定要有團隊去跟蹤。
Q：在底層的，它還是大廠的游戲，因為你的技術能力，算力，模型的訓練，只有大廠做得了，在生態(tài)上創(chuàng)業(yè)公司才行。
周鴻祎：我不這么看，它為啥能變成一個革命，五個鏈條都做得很好。
第一，ChatGPT能做出來，除了OpenAI的努力，實際上所有的成果都不是OpenAI，里邊用到的各種算法，各種模型，都是美國幾十年下來，包括谷歌很多公司、大學、實驗室，公布了開源的算法、論文，這種集大成者，所以ChatGPT是很恰當地把這些成果用到了一起，這是對我們第一個啟發(fā)，我管它叫Open Source（資源開放）。
我認為是新時代的集中力量辦大事，大家一定要相互交流成果，而不是封閉起來，畫地為牢。
第二，OpenAI和微軟的合作模式，OpenAI更像是有理想的研究機構，它選擇了一條最難的任務就是做強人工智能，用通用大模型解決通用問題。
如果沒有這種格局和長期主義，即使是微軟、谷歌、Meta這些公司也不行，公司大到一定時候，最大的障礙是實用主義，我承認我們有人工智能研究院，也培養(yǎng)了很多專家，但我們也是實用主義觀念。
第三，確實需要產業(yè)化公司的介入。大廠的介入，不光是算力，它要解決幾個問題：
1.ChatGPT的成功一部分是技術，一部分是產品體驗，還有一部分是工程化，這里邊看起來很簡單，把多少億的數據送進去進行訓練。我認為這次ChatGPT成功，微軟出了很多算力、工程師，幫它解決工程化的問題。
2.公司比較擅長的是用戶產品體驗，很多做研究的科學家可能技術完成了，但這東西有人沒有人用，因為用戶體驗很重要。蘋果手機再有App Store，如果它的體驗界面做得不好，這個產品也是不能成功的。所以我覺得微軟在這方面的貢獻應該做了很多。
3.最后這件事還要找到商業(yè)模式，因為運算的成本很高，訓練、推理、運轉的成本高，如果找不到商業(yè)模式，這事難以為繼，但你讓科學家們去想掙錢的事，可能會錯位。這應該是商業(yè)公司來做。
4.生態(tài)。光有大廠是不夠的。大家現(xiàn)在都意識到了這東西像一個操作系統(tǒng)或者像云服務、App Store一樣，無論你打什么比喻它上面一定要有垂直的應用。我是覺得國內要做，無論誰做這大模型，都要早點開始考慮不能把它做成封閉的，而是把它變成開放的市場的概念。
5.面對用戶。強大的用戶流量的反饋，上億的用戶，個人和企業(yè)都能用極低的門檻，使用ChatGPT，這里面用戶使用意圖的猜測，使用問題滿意度的反饋，都會給ChatGPT帶來不斷的改進，推動智能飛輪越轉越快。
Q：剛才您說的ChatGPT在美國是開放的勝利，而不是大家關起門來自己搞。
周鴻祎：我力圖總結它成功的經驗，我覺得從技術、語料、戰(zhàn)略上，我們都能做。
我們中國人的工程化能力很強，模仿能力也很強，后來居上也不是不可能，現(xiàn)在最關鍵的難題是大方向和目標，別人已經給你驗證出來了，剩下就是時間問題。
我覺得可能需要在機制上有真正的創(chuàng)新，要不然很有可能畫虎不成反類犬。我粗略總結幾個詞：第一肯定是開放，第二是合作，第三是Open Source。
Q：咱們之前已經談過一部分，數據的污染有可能會存在自我修正嗎，怎么樣讓它避免和人類為敵呢？
周鴻祎：第一，ChatGPT現(xiàn)在還是事件驅動型的模式，你問它的時候，它才會被激活。
第二個缺陷是它沒有記憶能力，它跟你聊完天，你把聊天窗口關掉了，它這個東西并沒有訓練和補充到模型里去，它只是短暫記憶。
這些在工程上都是可以解決的，（人工智能）產生意識之后會怎么樣，會不會產生對人類的（影響），這個就沒法回答了。
Q：人工智能會不會毀滅人類？這是特別可怕的事，你想起來最后不管我的后代多么優(yōu)秀，但是他都會被ChatGPT秒殺。
周鴻祎：這個問題也有人問過我，我也回答不出來。
目前ChatGPT的能力還是知識面廣，推理能力一般，現(xiàn)在的創(chuàng)新力和想象力不足，或者沒有創(chuàng)新力和想象力。
Q：在ChatGPT之前，這都是科幻小說當中的場景，但是到了三五年之后，好像覺得不是那么不可能變成現(xiàn)實的事。
周鴻祎：對，對于GPT，我的建議還是要多用，在用的過程中，仔細體會，測試它人工智能的能力。
首先，中國要做自己的ChatGPT，中國的算力不太缺，要集中起來；第二，算法，別人已經指出道路了，算法很多也是開源的，這里重要的是兩個東西，一個是語料知識，一個是能力的訓練，能力的訓練是ChatGPT中唯一沒有公開的，這塊可能也是一個重點。
語料上，我提幾個觀點。
第一，我個人覺得工業(yè)革命級的創(chuàng)新，最好國家有包容創(chuàng)新的支持政策，這事一定要做，中國至少沒有缺席。我剛才講開源+眾包可能是很重要的合作，包括生態(tài)，可能有很重要的策略。但是有很多人顧慮它種種風險，我認為如果不做，可能才是對我們國家發(fā)展最大的不安全。
第二，客觀地講，要把ChatGPT訓練好，要用全人類的知識。整個全世界中文網頁大概是其他語言網頁的1/10吧，書籍的數目也不足。大家訓練一定要有開放的思路。國外的，雖然是不同語言，也是人類共有的知識積累，這里邊要用ChatGPT學習，要用全球的知識來做訓練。
國外雖然APP也取代了Web，但國外很多APP基本保留了Web版，用瀏覽器還是能在網頁之間跳來跳去，能夠自由使用。國內信息都被APP私有化了，如果這些巨頭互相把握著，誰的數據都不全，最后訓練出來的大腦肯定能力是比不上的。
在這方面，我覺得國家應該像當年工信部要求大家不能互相阻攔對方網址一樣，要求我們APP都應該有Web版本。這樣的話，大家手里才都有數據。我是覺得在這方面，國家可能要有相應配套的產業(yè)政策，來鼓勵行業(yè)里良性競爭，開放合作。
