“Generative Pre-trained Transformer”成为近期热门话题。ChatGPT是由美国非盈利研究所“开放AI”开发的交互式AI（人工智能）聊天机器人，该聊天机器人在两个月前推出，该聊天机器人一直以GPT系列展示卓越的自然语言能力。

问GPT：“韩国最受欢迎的歌手是？“回答为“根据时代和人的个人观点变化，很难回答，但一些成功的是PSY、BTS、BLACKPINK、EXO、BIGBANG等。”就像在对话一样，让人工智能看起来像在思考，有一种像人一样的人工智能即将诞生的感觉。

但是，人的对话是“思想的传达”，而“语法合适的句子”只是其形式，语言模型只能生成“语法合适”的句子。换句话说，GPT只是模仿人类“形式”的阶段，而不是传达思想的对话。

ChatGPT专门学习数十亿个句子，以生成与答案相关且语法合适的句子。这足以让人误以为是像人一样思考和交谈，但任何事先没有学习过的主题都无法传达自己的“想法”。对于这些主题，它只是告诉他们，“我不知道”，是学习列表中没有的主题。

与可见和实际不同，不应只是肤浅地解释 AI 技术。由于成本的原因，许多东西无法商业化。AI 技术已经到了什么阶段，我们应该从什么角度看待它？

今年1月初，CES（国际电子展）时隔3年再次作为线下活动举行。640多个展台，41个细分类别展示了各种技术，AI企业也参与其中。以三星和LG电子为中心的展台也足以吸引眼球。为了电视鲜明度应用了AI，人工智能技术在以家电或物体为中心，更智能、更高效地控制连接方面起到了一定的作用。

以CES为中心，通过生物健康、自动驾驶、超连接等分析人工智能技术趋势的文章很多，另外，英国未来学家伯纳德·马尔还介绍了1750个趋势。这种分类必然是主观的，理解整个趋势是有限度的。围绕CES和最近的趋势，我们想看看AI技术持续追求的三个关键词。

首先，它进一步扩大的“超大AI”。开放AI用于GPT的参数多达6000亿个。参数可以视为定义模型的值，可以定义一个更复杂的模型，但需要指数计算量和功率。LG表示，将进一步打造具有6000亿个参数的车型。这种超大的模式正在成为能够调动大量硬件的大企业的专属产品，谷歌、Naver、Kakao等首屈一指的大企业为了制造能够消化更大计算量的型号，正在展开激烈的竞争。

其次，是生成模型的跃进。过去常见的人工智能模型是“鉴别模型”。这是因为，当给定数据时，通常的做法是尽可能从数据中提取信息来“判断”。

相反，生成模型是从无到有的方式。在不规则噪声中生成有意义的图像或信息。电脑可以画画，也可以写小说。写句子时“稳定扩散”（Stable Diffusion），如绘图，回答问题，是利用生成模型的例子，产生互动的应用。

第三个是可解释的模型。随着人工智能在决策中的进一步应用，特别是深度学习的黑匣子性质成为问题。例如，如果深度学习预测特定股票会大幅上涨，并且没有关于为什么预测它的信息，那么仅仅相信人工智能的结果并投入巨资购买股票可能不是一个容易的决定。深度学习的性质是，通过天文参数之间的复杂关系预测某些结果，所有结果都必然会进入黑匣子。因此，“可解释的AI”，一种技术，提供信息，为什么预测结果出那样的结果，越来越受到关注。通常是某些特征变量的哪些值导致了这样的结论，甚至被动员到某种逆向工程中。

虽然今后AI的各种趋势也会反复出现并消失,但AI本来的功能是从数据中提取信息,并以此支援人的决策。其中上述三个关键字将继续作为主要挑战进行研究。

中文翻译：석경희

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