ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命” 中国科技公司跟还是不跟？******
2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万，而在两个月后，这一数据已经突破1亿。
在此之前，TikTok用了9个月跨过1亿用户门槛，Instagram则用了30个月，WhatsApp和Meta则分别用了42个月和54个月，Twitter更是用了60个月完成这一目标。
用“一夜蹿红”来形容ChatGPT并不为过。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。
盖茨表示，在2023年，人工智能将成为最受人们关注的热点板块，他个人认为这种现象是非常合理的。同时，人工智能技术在未来，对于社会的影响将不低于个人电脑等技术。
近日，有消息称微软将在未来几周内把最新GPT-4版本的ChatGPT整合进必应搜索，直接对谷歌搜索地位发起挑战。
而对于微软通过ChatGPT的进攻，谷歌方面并未马上通过自身大型自然语言对话模型LaMDA进行反击，但其CEO Sundar Pichai也表示，2023年是AI用于对话和搜索的转折点。
在国内，ChatGPT概念股持续火爆，国内包括搜索、游戏以及投资等多个领域公司均对这一技术保持了高度关注。第一财经记者在对这些公司采访后了解到，目前国内AI(人工智能)技术在一定程度上已然处于追随位置，在找到准确落地模型后，ChatGPT或将成为国内AI快速发展甚至弯道超车的一次机会。但在资本市场中，对相关概念股应持审慎态度，长期关注技术进展与落地应用。
谁在追捧ChatGPT？
2015年，连续创业家埃隆·马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等人联合创立人工智能研究实验室OpenAI，主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。
在成立的7年时间里，OpenAI引入微软10亿美元投资并邀请量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson等人加入。ChatGPT则是OpenAI在2022年11月30日上线的聊天机器人模型，其网页应用允许用户免费使用，目前用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。
由于“无所不知”和高度智能化让ChatGPT在推出后受到用户追捧。
瑞士跨国投行瑞银集团(UBS)在最新发布的一份研究报告显示，ChatGPT成为史上增长最快的消费者应用。该报告援引数据分析公司Similarweb的数据称，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是12月份的两倍多。
而在ChatGPT后的1个月，谷歌CEO Sundar Pichai在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并要求多个团队集中精力，解决ChatGPT对该公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。
微软更是将ChatGPT视为新一代技术革命，并宣布向ChatGPT开发者OpenAI追加投资数十亿美元，将其AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中；
除了微软和谷歌两大科技巨头外，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容。最近，亚马逊AWS成立了一个小型工作组，意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能。
“在过去的几个月里，从文本到图像模型、ChatGPT和更广泛的生成式AI席卷了世界，让AI的力量更容易被理解。”Radical Ventures投资人Sanjana Basu在LinkedIn上发表的帖子中写道。
红杉合伙人Sonya Huang、Pat Grady也撰文表示，当下行业正处于生成式AI第四波发展浪潮中——杀手级应用涌现阶段。随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。
正如当初移动通信技术在结合了GPS定位、相机及随身连接等新功能与特点后，催生了一系列新型的应用程序，红杉预计当下AI模型的发展也将推动新一轮生成式AI应用的爆发。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了市场机会一样，预计杀手级应用也将出现在生成式AI领域中。
国内企业紧急布局
京东科技相关负责人对第一财经记者表示，ChatGPT确实是一个令人兴奋的前沿探索，现在确实是AI应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。
京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬对AI发展比较乐观，并认为AI未来肯定要走产业路线，AI在产业界应用机会比学术界更大。何晓冬称，京东会不断结合ChatGPT的方法和技术点，融入到产品服务中推动人工智能的产业落地。
以京东云言犀为例，该系统是京东大规模商用的客户服务系统，每天和用户进行1000万次的交互，使得算法能够及时的迭代更新。何晓冬表示，相对来说，ChatGPT更加开放一些，例如闲聊、文本的生成，大家对体验相对有容忍度。而京东的场景更加垂直，必须解决用户的问题，所以京东云更加聚焦于任务型多轮对话，考量的是对话的精准度、客户的满意度，满足成本、体验、价格、产品、服务等要素的要求。
何晓冬表示，从使用体验上，ChatGPT让人感觉耳目一新，无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，但存在的问题是，内容“干货量“偏低，逻辑强于内容。从技术角度上，ChatGPT最大的创新点在新的半监督学习算法，使得它对用户的意图理解，可能快达到大规模商用的搜索引擎水平。
何晓冬认为，相较于之前大量使用无监督深度学习算法，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。尤其ChatGPT把生成的文本模型更加“组织化”，这是非常大的技术创新。“在某种意义上，这其实是对过去一味追求(参数)大和追求无监督学习的一个路线修正。”何晓冬表示。
一些中国的游戏公司也开始在部分项目中加入ChatGPT技术。
创梦天地副总裁王习对记者表示，2022年三季度的时候，Fanbook已经在与ChatGPT开始对谈合作，谈拢后数据接口团队进行了二次开发，在2022年11月ChatGPT在Fanbook平台上线。Fanbook是一款由创梦天地于2021年7月前后正式推出的社群类应用，定位于“用技术手段来提升企业里面客户和产品之间的协同”的工具。
Fanbook的本质是用AI机器人辅助进行大规模用户管理的一个社区工具。王习表示，Fanbook中有几十个机器人助手，包括资讯机器人、数据机器人、积分机器人等，ChatGPT只是其中一个机器人。
“我们主要还是用ChatGPT来服务社区和用户，这是引入它的一个核心。”王习表示，本质上团队是想要在平台上将ChatGPT进行商业化应用，并不是碰概念，“可以提供写稿、写代码等服务，可以按次收费，也可以包月等方式收费。”
“对话方面可以用来对接客户做服务工作，代码方面可以用它来检查代码，而在图片上面，用AI生成会快很多，至少能够出一个基础框架，省了很多人工。”王习认为，在游戏行业里，以ChatGPT为代表的AIGC至少能够起到一定的辅助作用。
此外，虽然百度并未对“3月份推出类ChatGPT应用”的消息予以回应，但据记者多方了解，百度内部正在准备类似ChatGPT产品的消息属实。
在2022年末的一场百度内部沟通上，当时百度董事长李彦宏就提及到ChatGPT，称最近包括自己周边同行业同领域的朋友和好多不同领域、跨界的人都在问他怎么看ChatGPT。他称这样一个天天在琢磨的技术方向引起如此大的舆论场和关注度很不容易，并表示包括ChatGPT在内的AIGC技术能做成什么样的产品满足需求还存在不确定，作为一家公司能否把这么酷的技术变成人人需要的产品是最难的，也是最能够产生影响力的。
在相关产品上，在今年1月10日，百度曾宣布百度搜索将升级“生成式搜索”能力，基于百度自研的生成式模型能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。
此外，一些上市公司近期也对ChatGPT领域布局动态进行了回应。
近期连续涨停的赛为智能在回答投资者询问时表示，公司属于人工智能板块，但对ChatGPT没有相关布局。可能有些机构将公司列进了ChatGPT概念股，公司对此并不知情。
2月3日早间，赛为智能收深交所关注函。深交所要求公司结合2022年预计收入大幅下滑、连续多年亏损的具体原因、经营业务情况等，说明公司基本面是否发生重大变化，近期股价涨幅是否与公司基本面相匹配。同时，还要求公司详细说明是否具有机器人相关业务。截至2月3日收盘，上述公司周内涨幅已高达74.92%。
汉王科技也因ChatGPT概念连续多日获得涨停板，汉王科技首席数据技术官聂昱称：ChatGPT的出现极大地扩展了AI能力的边界，从而扩展了AI技术的市场应用空间，对于整个人工智能相关行业是一个极大的鼓舞。对于人工智能行业的科技公司和从业者来说，都有必要深入地思考未来在技术生态链中的定位，以及公司未来在研究方向和业务应用方向的定位与布局。
在近期举行的电话会议上，面对机构投资者关于ChatGPT业务布局情况的提问，科大讯飞方面也表示，公司有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。科大讯飞承建了中国唯一的认知智能国家重点实验室，具备算法实现和持续创新的能力。预训练模型如果能够在诸如教育、医疗等专业领域和行业场景深度结合，会有巨大的潜在商业价值。
但在机构看来，相对于微软、谷歌给出具体技术落地方向的动作，国内相关上市公司仅发布了相关人工智能技术积累，具体商业化落地案例并不是很多。
AI产业新机遇在哪？
对于微软、谷歌等公司与国内厂商之间在ChatGPT方面的差异，Forrester分析师卢冠男对第一财经记者表示，GL- ChatGPT是OpenAI对GPT模型演进迭代的成果之一。微软更多是从资金和商业场景上给予支持。在技术探索上，由于GPT模型商业价值和表现水平的不确定性，国内技术厂商以往没有激进的投入。随着ChatGPT近期的火热，预期看到更多的国内技术厂商会在这方面快速追赶。
此外，卢冠男称，OpenAI在探索技术模型演进的同时，也在探索商业化方式，主要以API的形式提供服务给开发者。所以在ChatGPT备受关注后，国外同时也涌现了很多围绕其API进行创新的应用。相比而言，国内科技公司对生成式AI(GenerativeAIorAIGC)应用场景的探索还比较有限。应用探索是需要以模型服务作为基础。相信在国内技术厂商对该领域布局后，未来可以看到更多的本地化应用探索。
安永全球首席技术官Nicola Morini Bianzino也认为，目前还没出现在企业中使用ChatGPT的“杀手级”用例，但这种状态可能很快就会改变，未来6到12个月将带来实验的爆炸式增长，尤其是当公司能够使用OpenAI的API在ChatGPT上构建之后。
作为AI行业的分支，当下正火热的ChatGPT与AIGC能否给国内AI行业企业带来弯道超车的机会？宜远智能吴志力博士对第一财经记者表示，中国在AI领域个别细分领域有全球优势，但整体而言还是扮演跟随者角色。既然AIGC与ChatGPT成为全球技术创新突破口，在中国也会成为下一波AI发展热潮掀开序幕的角色。AIGC与ChatGPT带动微软、谷歌all in AI，也能增强中国对AI基础架构、战略投入及普及应用的信心。
卢冠男对记者表示，国内AI超车的关键条件是技术是否显著改变现有市场格局。目前ChatGPT在应用场景和商业化探索上还处于非常初期的阶段。作为生成式AI的一种，ChatGPT的表现无疑给行业在应用实践上带来很多想象空间。但是在应用落地后，是否能在消费市场提供独特价值？是否能在企业市场更好地支持其数字化转型的具体需求？其结果还有待观察。
对于可借鉴的ChatGPT商业化落地案例，卢冠男举例称，Forrester定义了图灵机器人(TuringBot)这样一个细分市场格局，将图灵机器人定义为一种AI驱动的软件，可以帮助应用程序开发团队以自动和自主的方式设计、构建、更改、测试和重构软件代码和应用程序，如GitHub Copilot这种服务。
虽然图灵机器人不是完全依赖ChatGPT而实现，但也是基于类似AI模型而构建的软件服务，有潜力赋能企业的软件开发团队，帮助企业加速产品的开发、提高代码准确性和部署速度。相比于其他商业化方向，图灵机器人的买方画像清晰，衡量收益的方式明确，属于2023年企业在生成式AI领域需要关注的技术之一。
巨头入局、趋势确定，资本市场热度持续，该如何看待ChatGPT在资本市场扮演的角色？东吴证券王丽颖表示，ChatGPT既不是单纯的概念炒作，也不能定义为划时代的技术突破，更多是在AI技术上的迭代更新，加上行业影响力人物的宣传，使得相关市场概念突然爆发，但相关公司更多公告的是技术储备，能否落地、获得商业收入，还需要一个很长的过程。
其次，王丽颖称，新技术的推广涉及到知识产权与数字确权问题，在安全背景下能否快速推广，也是一个很重要的观察点。第三是技术亮眼在帮助人们出具文章、文字、诗歌等方面，也涉及到对应的技术领域的道德层面讨论，最终扩展到多大程度也需考证。因此，资本市场的ChatGPT概念股更多是短期热点，长期需观察技术等综合因素，不建议追涨，即使追涨，也应追龙头公司，并保持追踪、及时止损。
【观点】构筑顶层设计 开创工业和信息化领域数据安全管理新格局******
近日，工业和信息化部出台了《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》（以下简称“《管理办法》”）。《管理办法》作为工业和信息化领域（以下简称“工信领域”）数据安全管理顶层制度文件，是全面贯彻落实《数据安全法》等国家数据安全法律法规的重要举措，也是前期工信领域数据安全管理实践经验的固化总结。《管理办法》以安全发展理念为指引，建立健全了工信领域数据安全制度机制，搭建起工信领域数据安全管理的“四梁八柱”，细化明确了数据全生命周期安全保护要求，为工信领域企业落实数据安全管理和技术保护措施提供了明确指引，标志着工信领域数据安全管理工作迈出了具有里程碑意义的重要一步。
一、夯实数据安全根基，建立工信领域数据安全管理基本遵循
随着全球数字经济的蓬勃发展，数据已成为关键生产要素和核心战略资源，数据安全的基础保障作用和发展驱动效应日益突出，攸关国家安全、公共利益和个人权利。党和国家敏锐把握数字经济发展的战略机遇，将数据作为新型生产要素，加快培育数据要素市场，充分释放数据红利，同时，高度重视、不断推进数据安全保护工作。党的二十大报告立足中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局，做出“统筹发展与安全”的重要部署，要求“坚定不移贯彻总体国家安全观”，“以新安全格局保障新发展格局”，重点强化数据安全保障体系建设。
安全保障，制度先行。国务院《“十四五”数字经济发展规划》将研究完善行业数据安全管理政策作为提升国家总体数据安全保障水平的关键一环。《数据安全法》《个人信息保护法》等国家重大数据安全立法加速出台，进一步明确了数据安全行政监管的上位法依据和职责边界，对各行业、各领域承接落实也提出了新要求。
工信领域是我国数字化转型的排头兵和产业数字化的主阵地。信息通信网络覆盖社会千行百业，是经济社会运行的“神经中枢”，汇聚海量用户数据和关系国计民生的重要数据。工业数字化转型催生海量工业数据资源，且数据互联互通加快导致数据安全风险与威胁点增多，数据安全形势愈发严峻复杂，工信领域数据安全保护亟待强化。加速完善工信领域数据安全管理政策，夯实数据安全工作基石，是认真践行总体国家安全观，统筹发展和安全，护航工信领域数字化发展的必然要求，也是落实党和国家决策部署、提升国家总体数据安全保障水平的必担之责。
二、筑牢数字安全屏障，明确工信领域数据安全保护的规则指引
《管理办法》坚持安全与发展并重、鼓励与规范并举原则，推动建立健全安全可控、弹性包容的工信领域数据安全规则体系，一方面，明确数据安全管理关键制度要求，划定工信领域数据流通利用的安全基线，同时，构建多元主体协同共治格局，着力提升工信领域数字信任，为我国数字化转型保驾护航。具体来说，《管理办法》核心内容包括以下几个方面：
（一）明确管理体制，建立三级联动的数据安全工作机制
《管理办法》衔接国家数据安全工作协调机制，充分结合工信领域既成的监管体制，构建了“部-地方-企业”三级联动的数据安全工作机制：在部层面，由工业和信息化部负责工信领域数据安全总体统筹与监督管理。在地方层面，地方工业和信息化主管部门、地方通信管理局、地方无线电管理机构分别负责对本地区工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者的数据处理活动和安全保护进行监督管理。在企业层面，工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者承担本单位的数据安全主体责任，落实工信领域数据安全管理要求。这种条块结合的监管组织架构既贯彻了《数据安全法》对于各地区、各行业、各领域数据安全监管的责任分工，也充分考虑了工信领域管理的共性需求与实践差异。
（二）细化分类分级，建立涵盖事前事中事后的监管制度机制
《管理办法》承接细化《数据安全法》数据分类分级保护要求，以预防、控制和消除数据安全风险为核心，建立工信领域数据安全管理关键制度机制。一是明确工信领域数据分类参考因素及数据分级识别依据，建立重要数据和核心数据目录备案管理机制，为工信领域数据分类分级安全管理提供实操指引。二是建立工信领域数据安全风险监测机制及风险信息上报和共享机制，对数据安全风险进行监测、汇聚、分析、通报，加强工信领域数据安全风险的事前感知。三是明确应急处置机制流程，制定工信领域数据安全事件应急预案，预防和减少数据安全事件发生后造成的损失和危害。四是完善投诉举报机制，建立部省两级数据投诉举报渠道，充分发挥社会监督作用，广泛获取数据安全违法信息。五是建立数据安全检测、认证、评估管理制度，提升工信领域数据安全产品、服务质量及安全保障能力，推动数字安全产业发展。
（三）落实主体责任，加强重要数据和核心数据重点保护
《管理办法》对标《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》中的数据安全保护义务，明确细化工信领域数据处理者的数据安全主体责任。一是要求建立数据全生命周期安全管理制度，制定各环节分级防护要求和操作规程，配备管理人员，加强权限管理，制定应急预案，定期开展教育培训以及其他必要措施。二是要求结合数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节特点设置针对性保护措施，有效加强数据安全保护。三是以一般数据、重要数据、核心数据三级数据划分为主线贯穿数据全生命周期安全管理，要求采取工作体系建设、内部登记审批、关键岗位管理、安全防护等管理及技术措施对重要数据和核心数据进行重点保护，切实保障国家安全和社会公共利益。
（四）引入多利益相关方，构建数据安全协同治理生态
数据安全保护涉及主体多元、场景复杂、环节众多，构建良好的数据安全治理生态需要开展多方协同。《管理办法》引入企业、研究机构、行业组织、安全服务机构等各类主体参与数据安全治理。一是推动数据安全产业发展，支持数据安全企业、研究和服务机构开展数据安全技术研发创新，结合行业数据安全需求培育、发展数据安全产品和服务，提升数据安全产品供给能力。二是组织企业、研究机构、高等院校、行业组织等各类主体开展相关标准的制修订及推广应用工作，增强标准制定参与主体的广泛性，通过标准促进数据应用规范化，提升数据处理活动的安全性。三是发挥安全服务机构、行业组织、科研机构数据安全能力，鼓励协同开展数据安全风险信息上报和共享，汇聚多方力量应对数据安全风险。四是发挥评估机构专业能力，辅助开展数据安全风险评估、出境评估等活动，助力企业持续提升数据安全保障水平。
三、凝聚多方合力，全面提升工信领域数据安全保障水平
在数据安全威胁和风险日益突出，国家数据安全管理要求亟需落地的大背景下，《管理办法》的出台正当其时。《管理办法》正式实施后，将开创工信领域数据安全保护工作新局面。为进一步推动其落地，有效提升工信领域数据安全治理能力，重点提出以下几方面思考：
（一）加强政策宣贯培训，全面提升数据安全保护意识和水平
《管理办法》发布是引导工信领域深入贯彻领会数据安全管理制度要求，加快推动数据安全管理工作制度化、规范化的良好契机。做好宣贯培训，采取部级示范培训和地方重点培训相结合的方式，针对性、分层次、有深度地设计行业数据安全宣贯培训内容，对《数据安全法》《管理办法》进行系统阐释和深入解读，统一理解认识，有助于行业监管部门推动管理制度要求有效落实与执行，打响“发令枪”。同时，数据处理者要定期开展数据安全管理培训，明确关键、重点岗位培训方案，确保数据安全从业人员全覆盖，及时评定培训效果，做好“冲锋者”。
（二）做好重要数据识别备案，有效夯实数据安全工作基础
重要数据保护已成为工信领域数据安全管理的重中之重。随着《管理办法》的推进实施，还需要行业监管部门结合工业、电信行业领域自身特点和实践需求，配套制定重要数据识别标准规范，建立完善备案审核及上报流程机制，为工信领域企业深化落实数据安全基线要求进一步提供细化规则。数据处理者也需要按照行业监管部门的工作要求，紧密结合自身数据安全工作实际，定期梳理数据资源，扎实开展重要数据识别和目录动态备案管理工作，切实履行好安全主体责任。
（三）抓好风险防范化解，切实增强数据安全保障能力
有效发现、抵御工信领域数据安全突出风险，是维护数据安全的发力点和核心战力。加强数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警工作部署，推进全国数据安全管理平台建设，加快打造工信领域数据安全风险态势感知能力，将成为下一步行业监管工作的重点。数据处理者应围绕数据安全保护需求，配合部、省两级主管部门开展风险监测排查，及时防范行业数据安全风险隐患；做好数据安全风险评估和数据出境安全评估，不断提升数据安全合规能力。安全服务机构、行业组织、科研机构要主动参与风险信息上报和共享，按照“及时、客观、准确、真实、完整”的原则报送掌握的风险信息。
（四）加强正向激励引导，多措并举提升数据安全保护水平
坚持监督管理与正向引导相结合，有利于充分调动企业的自主性和积极性，更大程度激发企业提升自身数据安全管理水平的内生动力。行业监管部门在加强监督检查，通过执法、约谈等措施敦促企业责任落实的同时，可以综合运用行业自律、竞赛、优秀案例评选等多种方式加强示范引领，推进企业标准贯标达标工作，指引企业提升数据安全管理能力。数据处理者要充分发挥能动性，自动对标管理要求和最佳实践，自觉提升数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁等全环节安全保护水平。在业务系统上线、运营中，同步规划、同步建设、同步运行数据安全保障措施，进一步提升数据有效利用与安全保护平衡能力。
（作者：中国信通院院长 余晓晖）
