孙旭东什么是ChatGPT？ChatGPT可以看作一个对话式智能工具，也是一种基于GPT（生成预训练变换器）模型基础开发的生成式自然语言模型它采用RLHF（人类反馈强化学习）机制，表现为一种人机交互、问答式的搜索。

    ChatGPT是AIGC（AI产生内容）领域的巨大突破GPT3.5和即将发布的GPT4展品展具制作，这两个AI模型成为人工智能发展史上迄今最大的里程碑其中，在GPT3.5基础上研发的ChatGPT被广泛誉为新一代人工智能，而GPT4更是被认为将成为人类历史上第一个通过图灵测试（艾伦·麦席森·图灵提出的一种测试机器是否达到人类智慧的测试方法）的人工智能体，这代表着从此人工智能将被认为与人类具有同等展品展具制作的智能水平。

    ChatGPT的核心技术优势ChatGPT的无所不知、文字组织、内容创造等杰出能力，其实都是AI中的海量数据和算法技术决定的ChatGPT是人工智能大语言模型GPT是一个人工智能大语言模型（LLM），背后应用并整合了自监督学习、Transformer（多层变换器）、强化学习、知识图谱等技展品展具制作术。

    这种模式具有极为庞大和复杂的架构与参数，只有通过庞大的云计算服务器才能实现模型的训练和运行GPT1.0已突破1亿参数，ChatGPT背后的GPT3.5更是达到1750亿参数，而即将发布的GPT4具有150万亿参数，远远超过当前使用的深度学习模型。

    ChatGPT的出现，不仅结束了技术界长期对于“大展品展具制作模型是否有效”的辩论，也将大模型的发展带入一条快车道ChatGPT算法核心是多层变换器GPT背后最为核心的技术是深度学习的多层变换器Transformer，即GPT中的“T”。

    Transformer是谷歌机器翻译团队8位专家在2017年联合发表的《Attention is all your need展品展具制作》论文中提出的一种神经网络深度学习算法这种算法完全舍弃了RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）等网络结构，而采用Attention（注意力）机制进行机器翻译任务。

    Transformer是ChatGPT算法变革的关键之前AI技术发展的一些优势领域，如计算机图形、语音处理、文字处理及认知计算等，展品展具制作Transformer的知识转换功能可以说在一定程度上实现了对这些领域的汇聚与融合。

    随后，由于出色的解释性和计算性能，Transformer被广泛地使用在AI各个领域，成为近几年最流行的AI算法模型ChatGPT基于人类反馈调节机制RLHF机制让GPT通过这种训练增强人类对于模型的调节，实现持续学习展品展具制作。

    这种人类反馈的方式使得搜索变得完全不同，不再是从一个静态的庞大数据库中寻找信息，而是机器根据反馈不断调整甚至改变搜索内容与结论ChatGPT投入巨大且持续，一旦产生优势，不好追赶美国人工智能研究公司OpenAI从企业创立到ChatGPT发布的算力成本已远远超过我国AI企业在此方面的投入，其中包括微展品展具制作软等一众大型企业持续几年的软硬件投资，以及借助与印度、肯尼亚等低成本的数据处理和数据纠错的大量外包任务。

    长期以来的努力为ChatGPT构建了技术保护壁垒，更为关键的是数据量、数据质量和应用模式积累这不是某一单项技术的成功，更像一个系统工程的成功ChatGPT的不足它在一本正经地“胡说八道”，你却不知展品展具制作道在ChatGPT被热烈讨论的背后，大量批评和冷静的声音已经出现。

    实际上，GPT大模型并没有在基础技术上实现巨大突破ChatGPT在一定程度上是综合了强化学习、转换和知识图谱的一种预训练模型，同时也创造性地应用了Tamer框架、近端策略优化、RLHF等技术，极大提升了训练和预测水平，即它通过整合聚合展品展具制作多种AI技术而不是孤立使用获得了巨大能力，而这种能力又在海量投资带来的海量算法和海量人力（数据加工标注等）加持下变成了现实。

    但是，ChatGPT的大模型是一种通用模型，且是基于语言模型构建的，这注定了该模型的优势是人类语言的交互，而不是精确性和系统化、工程化这与工业领域对于算法的整体要求是不匹配的许展品展具制作多领域专家指出，由于这种算法的特点，面对科技和工程领域的问题，ChatGPT会一本正经且自信地“胡说八道”，并给出一些精密但实际毫无关系的公式算法来辅助这种“胡说八道”。

    只有经过一定学术训练的人才能识别出学术逻辑的混乱，而在一般人眼中，这恰恰是非常“专业”的表现所以，ChatGPT是一个擅长语言的通展品展具制作用人工智能，不是专业智能，更不是强人工智能它的算法会选择最高频的答案，但并不能理解问题的本质，目前也看不到创新思考的趋势，更没有工业角度的精密逻辑，只是一种海量信息关联诞生的智能。

    大量文章也都指出ChatGPT在一些技术和工业领域的错误、无逻辑、似是而非，目前看来，未来解决这些问题也将是一个长期的过展品展具制作程ChatGPT成功的原因是什么技术方面：从多模型、多技术混合角度解决应用问题虽然Transformer算法促进了不同深度学习领域（CV、NLP等）的融合，但ChatGPT的成功并不是某个算法决定的，而是技术的聚合、算力的堆砌、数据的处理、流程的优化，最后还有市场需求连接和支撑的能力。

    在应用领域，真展品展具制作正好的解决方案都是面向问题的一个技术的组合与聚合，或者是工程化的完美融合产品方面：好用的产品值得不断打磨OpenAI的算法技术不是垄断性的，相反，这些技术如何整合应用并消解其带来的各种小问题，可能需要大量而长期的工作，这是一个产品获得应用的关键。

    ChatGPT作为用户产品，能够给出一个准确率不低于8展品展具制作0%的详细答案，而且能根据反馈对答案进行调整这种成功更多地体现在对用户需求的把握和体会，是对用户问题深入而广泛的分析解决问题的态度是ChatGPT成功的重要因素。

    综合而言，任何一种AI的成功，必然是一个多种要素下达到平衡的好用的产品这个产品不会追求极致的用户体验或者算法准确率，而是在业务逻辑、数据基展品展具制作础、软件功能、技术架构、实施工程等各方面达到一个平衡，最终服务于产品的好用。

    ChatGPT在实现这个目标上做的大量设计、规划、组织、控制、管理等工作，是更为重要的成功因素油气领域如何应用ChatGPT油气数字化领域是否该引入ChatGPT？当然应该ChatGPT及其背后的AI大模型，是智能化技术发展展品展具制作的趋势，也是当前AI各种技术到达一个可聚合的爆发点。

    OpenAI在这方面具有极强的技术前瞻性如果有大量的、高质量的行业数据和资料，那么学习和掌握这种方法背后的各种技术，应用OpenAI提供的API（应用程序接口）来调用ChatGPT的功能，可以解决一些在油气数据搜索、问答和关联触发中的问题，也可以使展品展具制作用ChatGPT自动生成一些油气领域的设计和总结报告，甚至面向一个主题的代码或者成图，这都是可能的。

    因此，油气企业可以有针对性地组织ChatGPT应用的头脑风暴会议，探讨研究该技术直接应用于油气领域作为辅助工具的方法，这是短期内可以见效的突破油气数字化领域是否该全面应用ChatGPT？不建议因为必须展品展具制作要解决ChatGPT带来的成本和数据安全问题。

    首先是成本和效益的问题ChatGPT正在从非盈利转向盈利和闭源，与其合作的成本巨大只有微软这样具有庞大通用性市场规模的公司才能将支付的合作费用从市场赚回来，而油气行业是难以实现的其次是安全问题由于训练和预测的算法复杂，ChatGPT需要将文档、图片、报告展品展具制作、设计等所有资料上传和加工。

    就目前而言，数据安全、数据所有权、数据溯源等问题都没有任何保障最后是训练数据的质量问题数据问题是最为重要的一点，大量的数据需要进行包括定义、治理、关联在内的数据预处理才能训练互联网领域的海量数据处理相对来说已经比较成熟，但到了油气这种专业化领域，连数据之间的FAIR（可发展品展具制作现、可访问、可互操作、可重用）都不能解决，更不用提后面的数据标准化、规范化、系统化和全面化等。

    这种基础的缺失会导致ChatGPT难以收到大规模的效果既然ChatGPT不可行，油气领域是否该全面切入其他大模型的应用？不建议因为油气行业有自己的工业技术框架油气工业发展了近百年，信息化与数字化发展也有四五展品展具制作十年，目前，大数据和AI在油气行业中应用广泛，但AI仍是基于油气计算分析的一个工业技术框架来进行的。

    ChatGPT这种大模型是AI领域的巨大进步，但颠覆并改变油气工业框架还需要时间此外，这种面向行业和学科的GPT颠覆性应用目前没有看到成功案例OpenAI除了ChatGPT，还有其他几个项目，也在不同展品展具制作领域研究这种大模型智能，但似乎还没有明显的成功。

    一方面，国内有这种技术和资金实力的公司极少；另一方面，即便类似ChatGPT的模型实现了，各种算法、成本、配套数据工作量等问题都解决了，那么这种方法是否能够支撑油气工业全面运行？能否在性能、效率、准确度和精确度上满足工业的要求？能否快速实现基于新模型的展品展具制作一个产业组织形式和运动模式的配套？这些问题目前看来难以解答。

    如何开启油气领域大模型之旅油气领域的大模型应用，是一个从传统数学模型到基于大数据驱动的智能模型的转变这种转变绝非是一次性完成的，而是一个此消彼长的过程，甚至可能永久处于一种深度融合的过程中这种大模型的构建，可能将经历以下步骤。

    应用：先使用大展品展具制作模型技术，打通油气领域数字化流程并收到应用效果大模型是AI技术的大势所趋面向应用，油气行业可以从油气业务需求出发，发掘在地震地质、油藏、钻完井、储层改造等各个核心领域中可能的应用点，包括触发设计思路、自动生成报告等，逐步打通数字化流程，并对成果进行验证。

    选择：大模型技术门槛不高，行业需要等待价格合理展品展具制作的大模型产生ChatGPT大模型的出现，必然让一些深度学习和知识图谱的研究项目因失去存在意义而消逝，这是技术领域带来的冲击但是，GPT大模型并非基础技术上的突破，ChatGPT只是通过整合聚合多种AI技术获得了巨大能力，所以，它的技术门槛不是不可逾越的。

    由于大模型的应用效果已经充分展现，可以预见，大展品展具制作量的AI公司都会义无反顾地投入这种大模型的研究未来两年是大模型研究的爆发期，对于油气工业来说，借助成熟或者逐渐成熟的大模型，开展油气特定领域的技术价值挖掘，可能是一种更低成本、更高效的方法。

    构建：结合应用场景积累和通用大模型的选择，形成油气产业大模型油气工业模型是一种不拘泥于特定技术和方法的混合性模展品展具制作型因此，构建油气工业模型的方法将是行业算法模型和AI算法模型的结合，前者是以业内基础方法和工程化方法来实现，后者以AI方法实现。

    最合理的方式是：面向通用领域，攻关基础大模型；面向工业领域，应用好的AI大模型作为工业模型的局部辅助与替代性应用应当注意的是，只有在通用行业，才有具备支撑这种技术研发的市场展品展具制作所以，面向通用市场的企业可以尝试大模型研究，而特定行业或者产业的封闭性领域，并不建议做基础模型设计和模型训练投入。

    油气行业市场局限性较大且抗风险能力很弱，当投入和风险都巨大时，对于行业稳定发展是不利的基于行业的AI大模型，未来的应用模式如何设计无论ChatGPT还是其他AI大模型，都是一种通用模型这展品展具制作种通用模型是基于语言模型构建的，在精确性和系统化、工程化上都有所欠缺，与油气领域对于算法的整体要求并不匹配。

    所以，哪怕是面向学科和产业的AI大语言模型，也不能代替一个学科和产业的系统性逻辑阐述很多人会说要重视ChatGPT的可成长性，其未来在工业领域的应用不可限量但AI领域的未来成长并不能替代工业系展品展具制作统从其底层技术看，大模型对各种AI模型的综合应用更加接近人类大脑的工作机理，尤其擅长自然语言和文本处理等领域的融合，但它依旧与工业系统的智能具有不同的机理构成。

    油气领域的数学建模是精密工业系统作为科学和技术的结合体，它非常主张要素的因果性和逻辑的系统性，这并不是当前技术下大语言模型的优势事实上，可以展品展具制作看出，在数学、工程方法、工业技术等领域，ChatGPT能做到的非常有限，其质量也达不到工程的要求高度。

    所以，主体框架依旧要使用传统的工业技术来构建，但是在一些人类参与交互的环节，如人的创新思考支撑、文档编制、绘图、海量信息归纳等，都可以引入大模型来辅助短期内可应用ChatGPT解决海量数据的智能化检展品展具制作索和基于自助式问答的辅助；长期而言，则可联合一个更好的通用大模型，建立一个基于行业的智能体来解决工程流程辅助问题。