? 人工智能發(fā)展日新月異。現(xiàn)在的人工智能是當(dāng)今世界最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一，也是未來社會(huì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。在人工智能的各個(gè)子領(lǐng)域中，自然語言處理（NLP）是最具前景和影響力的方向之一。NLP涉及到人類語言的理解、生成、翻譯、對(duì)話等多種任務(wù)，可以為人們提供更智能、更便捷、更豐富的信息服務(wù)和交流方式。語言模型是自然語言處理的核心技術(shù)之一，它可以根據(jù)上下文預(yù)測(cè)下一個(gè)詞或者生成一段文本。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，語言模型也越來越強(qiáng)大和智能，可以應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如機(jī)器翻譯、文本摘要、對(duì)話系統(tǒng)、智能寫作等。

? 近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和大規(guī)模語料庫(kù)的建設(shè)，NLP領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展。特別是以O(shè)penAI的GPT系列模型為代表的預(yù)訓(xùn)練語言模型（PLM），通過在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，獲得了強(qiáng)大的語言表示能力和生成能力，可以應(yīng)用于各種下游任務(wù)，如文本摘要、問答、情感分析、機(jī)器翻譯等。其中，最新的GPT-4模型更是刷新了多項(xiàng)NLP基準(zhǔn)測(cè)試的記錄。除了在傳統(tǒng)的NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色外，GPT系列模型還展現(xiàn)了驚人的創(chuàng)造力和靈活性。OpenAI基于GPT-3開發(fā)了多個(gè)產(chǎn)品和服務(wù)，如InstructGPT、DALL·E、Whisper等，分別可以根據(jù)用戶指令生成詳細(xì)回答、根據(jù)文本提示生成圖像、根據(jù)用戶需求生成代碼等。其中最引人注目的是ChatGPT，這是一個(gè)基于對(duì)話格式的交互式模型，可以與用戶進(jìn)行自然、流暢、有趣的對(duì)話。ChatGPT可以回答用戶的跟進(jìn)問題，承認(rèn)自己的錯(cuò)誤，挑戰(zhàn)錯(cuò)誤的前提，拒絕不恰當(dāng)?shù)恼?qǐng)求等。ChatGPT不僅可以作為一個(gè)智能助理或娛樂伙伴，還可以作為一個(gè)教育工具或創(chuàng)意工具。

? 然而，在這場(chǎng)人工智能和自然語言處理的競(jìng)賽中，咱中國(guó)似乎落后了一大步。雖然中國(guó)擁有全球最多的網(wǎng)民和最活躍的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)，但在NLP領(lǐng)域卻沒有出現(xiàn)像GPT系列模型那樣具有國(guó)際影響力和創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務(wù)。為什么我們搞不出ChatGPT？這背后有哪些原因和障礙？本文將從中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的現(xiàn)狀和問題入手，探討中國(guó)在NLP領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

二、中英文智能語言模型分析

? 目前，中文語言模型主要分為兩類：基于BERT的預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)的模型和基于GPT-2/3/4的自回歸生成式模型。前者主要用于理解和分析中文文本，后者主要用于生成和創(chuàng)作中文文本。

? 基于BERT的預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)的模型是目前最常見和最成熟的中文語言模型。它們通過在大規(guī)模無標(biāo)注中文語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)中文詞匯、句法和語義的通用知識(shí)，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，適應(yīng)不同領(lǐng)域和場(chǎng)景的需求。這類模型有很多變種和改進(jìn)，如RoBERTa、ALBERT、ERNIE等。它們?cè)诟鞣N自然語言處理任務(wù)上都取得了很好的效果，如機(jī)器翻譯、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、閱讀理解等。

? 基于GPT-2/3/4的自回歸生成式模型是目前最新和最前沿的中文語言模型。它們通過在大規(guī)模無標(biāo)注中英文混合語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)自然語言生成的通用規(guī)則和技巧，然后根據(jù)給定的上下文或者關(guān)鍵詞生成一段連貫、有意義、有創(chuàng)意的文本。這類模型有很多應(yīng)用場(chǎng)景，如智能寫作、對(duì)話系統(tǒng)、內(nèi)容創(chuàng)作等。

? 如今，中國(guó)在基于BERT的預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)的模型方面已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，有很多優(yōu)秀的研究成果和商業(yè)產(chǎn)品。例如，百度推出了ERNIE系列模型，在多個(gè)自然語言處理任務(wù)上刷新了世界紀(jì)錄；阿里巴巴推出了智能寫作工具“智能創(chuàng)作”，可以根據(jù)用戶需求生成各種類型和風(fēng)格的文章；騰訊推出了智能客服平臺(tái)“微信小助手”，可以根據(jù)用戶問題快速的提供解決方案。然而，在基于GPT-2/3/4的自回歸生成式模型方面，中國(guó)仍然落后于國(guó)際水平，有很多難題和挑戰(zhàn)。例如，目前最大的中文自回歸生成式模型——華為Noah’s Ark Lab研發(fā)的“領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練語言模型”（Radical）僅有10億個(gè)參數(shù)，遠(yuǎn)不及GPT-4的1000億個(gè)參數(shù)；目前最先進(jìn)的中文自回歸生成式模型——微軟亞洲研究院研發(fā)的“超大規(guī)模中文預(yù)訓(xùn)練語言模型”（CPM）雖然有26億個(gè)參數(shù)，但是其訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自英文語料，而非中文語料；目前最流行的中文自回歸生成式模型——OpenAI提供的GPT-3.5 turbo API（即ChatGPT這個(gè)版本）雖然有1750億個(gè)參數(shù)，但是其生成的中文文本質(zhì)量不高，且存在一些安全性和可靠性的問題。中文語言模型與GPT-4等先進(jìn)的自回歸大模型在英文和中文表現(xiàn)上的差異尤為明顯。這是由于訓(xùn)練語料的不平衡，其中大部分都是英文語料，而中文語料僅占其中的一小部分。這使得模型在英文語境下的寫作、表達(dá)和理解能力普遍優(yōu)于中文。

三、中文語言模型的發(fā)展差距與原因

? 要想訓(xùn)練出一個(gè)優(yōu)秀的NLP模型，除了需要先進(jìn)的算法和強(qiáng)大的計(jì)算資源外，還需要一個(gè)關(guān)鍵因素：高質(zhì)量、高多樣性、高規(guī)模的文本數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)的來源，主要就是互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容?；ヂ?lián)網(wǎng)內(nèi)容是人工智能的原料和燃料，也是人工智能的輸出和反饋。互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的質(zhì)量、多樣性、規(guī)模和開放性，直接影響著人工智能模型的訓(xùn)練效果和應(yīng)用效果。因此，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的生態(tài)狀況，對(duì)于人工智能的發(fā)展具有重要意義。

? 然而，中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的生態(tài)狀況并不樂觀。在過去的十年里，中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容經(jīng)歷了從繁榮到衰落的過程，出現(xiàn)了一系列的問題和挑戰(zhàn)，如內(nèi)容同質(zhì)化、低俗化、碎片化、泛娛樂化、封閉化等，導(dǎo)致中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的質(zhì)量下降、多樣性缺失、規(guī)模不足和開放性不高，曾經(jīng)的四大名站現(xiàn)在要么消逝，要不就淪為男女廁。這些問題和挑戰(zhàn)，不僅影響了互聯(lián)網(wǎng)用戶的體驗(yàn)和需求，也制約了中文自然語言處理模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。以及中文網(wǎng)站數(shù)量大幅減少，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容稀缺。許多現(xiàn)存平臺(tái)的內(nèi)容質(zhì)量真他媽的堪憂，水軍、自媒體、營(yíng)銷號(hào)和飯圈現(xiàn)象嚴(yán)重。這些都影響了中文語料庫(kù)的質(zhì)量和數(shù)量，導(dǎo)致模型難以獲取有效和有用的信息。例如，根據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019年中國(guó)網(wǎng)站總數(shù)為440萬個(gè)，較2018年減少了30%；2020年中國(guó)網(wǎng)站總數(shù)為390萬個(gè)，較2019年減少了11%。而且，這些網(wǎng)站中有很多是重復(fù)、無效或者低質(zhì)量的內(nèi)容。

具體來看，中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容存在以下幾個(gè)方面的問題：

1. ? 內(nèi)容同質(zhì)化。內(nèi)容同質(zhì)化是指互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)大量相似或重復(fù)的內(nèi)容，缺乏創(chuàng)新和差異化。內(nèi)容同質(zhì)化的原因有多方面，如平臺(tái)算法推薦、流量紅利驅(qū)動(dòng)、用戶習(xí)慣影響等。內(nèi)容同質(zhì)化導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)上形成了信息繭房和回音壁效應(yīng)，用戶難以接觸到更廣泛和更深入的知識(shí)和信息，也難以形成自己的獨(dú)立思考和判斷。同時(shí)，內(nèi)容同質(zhì)化也降低了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的多樣性和豐富度，使得中文自然語言處理模型難以從中學(xué)習(xí)到更多樣和更有價(jià)值的語言知識(shí)。

2. ? 內(nèi)容低俗化。內(nèi)容低俗化是指互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)大量低質(zhì)量、低水平、低品味的內(nèi)容，如謠言、謾罵、色情、暴力等。內(nèi)容低俗化的原因有多方面，如平臺(tái)監(jiān)管缺失、用戶需求誘導(dǎo)、社會(huì)風(fēng)氣影響等。內(nèi)容低俗化導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)上形成了不良風(fēng)氣和不健康氛圍，用戶容易受到錯(cuò)誤引導(dǎo)和不良影響，也容易產(chǎn)生消極情緒和行為。同時(shí)，內(nèi)容低俗化也降低了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的品質(zhì)和水平，使得中文自然語言處理模型難以從中學(xué)習(xí)到更高質(zhì)量和更高水平的語言知識(shí)。

3. ? 內(nèi)容碎片化。內(nèi)容碎片化是指互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)大量短小、零散、無序的內(nèi)容，缺乏系統(tǒng)性和邏輯性。內(nèi)容碎片化的原因有多方面，如平臺(tái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶注意力分散、信息爆炸等。內(nèi)容碎片化導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)上形成了內(nèi)容的發(fā)展方向?；ヂ?lián)網(wǎng)內(nèi)容的發(fā)展方向，不僅取決于內(nèi)容形式的創(chuàng)新，也取決于內(nèi)容生態(tài)的改善。目前，中文互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容面臨著同質(zhì)化、低俗化、碎片化、泛娛樂化、封閉化等問題，這些問題不僅影響了用戶的體驗(yàn)和需求，也制約了人工智能模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。

4. ? 數(shù)據(jù)孤島化：由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與壟斷，大量數(shù)據(jù)被封閉在各家的APP和平臺(tái)中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享困難。這些數(shù)據(jù)是訓(xùn)練和優(yōu)化模型的重要資源，如果不能有效利用和整合，就會(huì)造成資源浪費(fèi)和效率低下。例如，阿里巴巴、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都有自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和語言模型，但它們之間很少進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和合作，導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)、冗余或者缺失。

5. ? 技術(shù)創(chuàng)新不足：由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)、人才、資金和政策支持，中國(guó)在大語言模型的技術(shù)創(chuàng)新方面還有很大的提升空間。目前，中國(guó)的大語言模型主要是基于國(guó)外的技術(shù)路線和框架進(jìn)行改進(jìn)和適配，而沒有形成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力和特色。例如，目前最先進(jìn)的中文自回歸生成式模型CPM是基于GPT-2/3的技術(shù)路線進(jìn)行開發(fā)的，而沒有采用最新的GPT-4的技術(shù)路線。
   

? 當(dāng)然，這些也并非是簡(jiǎn)易的事情，需要集體的配合以及那幾位大廠的擔(dān)當(dāng)，盡管中文語言模型與GPT-4等先進(jìn)的自回歸大模型存在巨大差距，但這并不意味著中文語言模型沒有發(fā)展機(jī)遇和前景。相反，中文語言模型正處于一個(gè)快速發(fā)展和變革的時(shí)期，有很多有利條件和潛力。以下是一些可能的機(jī)遇和前景：

? 中文市場(chǎng)需求巨大：中文是世界上使用人數(shù)最多的語言之一，擁有超過10億的母語使用者和超過20億的潛在使用者。中文市場(chǎng)對(duì)于各種自然語言處理應(yīng)用有著強(qiáng)烈和多樣的需求，如智能客服、智能寫作、智能教育、智能娛樂等。這些需求為中文語言模型提供了廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)價(jià)值。

? 中文數(shù)據(jù)資源豐富：雖然中文數(shù)據(jù)存在一些質(zhì)量和數(shù)量上的問題，但相比其他語言，中文數(shù)據(jù)仍然是非常豐富和多樣的。中文數(shù)據(jù)涵蓋了各種領(lǐng)域、主題、風(fēng)格和形式，如新聞、社交媒體、百科、小說、詩(shī)歌等。這些數(shù)據(jù)為中文語言模型提供了豐富和多樣的訓(xùn)練素材和知識(shí)來源。

? 中文技術(shù)創(chuàng)新活躍：雖然中文技術(shù)創(chuàng)新還有很大的提升空間，但近年來已經(jīng)出現(xiàn)了一些積極和有意義的進(jìn)展。中國(guó)在基于BERT的預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)的模型方面已經(jīng)取得了一定成果，并在一些自然語言處理任務(wù)上刷新了世界紀(jì)錄。中國(guó)也在基于GPT-2/3/4的自回歸生成式模型方面進(jìn)行了一些嘗試，并取得了一些初步效果。中國(guó)還有很多優(yōu)秀的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)在進(jìn)行大語言模型相關(guān)的研究和開發(fā)，如清華大學(xué)、北京大學(xué)、華為Noah’s Ark Lab、微軟亞洲研究院等。這些都為中文技術(shù)創(chuàng)新提供了動(dòng)力和支持。

? 綜上所述，中文語言模型雖然與GPT-4等先進(jìn)的自回歸大模型存在巨大差距，但也有很多發(fā)展機(jī)遇和前景。中文語言模型需要在數(shù)據(jù)、技術(shù)、應(yīng)用等方面進(jìn)行更多的創(chuàng)新和優(yōu)化，以提高其性能和質(zhì)量，滿足中文市場(chǎng)的需求和期待

? 目前看來咱的政策也算是高度重視人工智能領(lǐng)域，總之，中文語言模型是人工智能發(fā)展的重要組成部分，也是中國(guó)實(shí)現(xiàn)人工智能創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑。中文語言模型既面臨著巨大的挑戰(zhàn)，也擁有著廣闊的機(jī)遇。我們應(yīng)該積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇，不斷提升中文語言模型的水平和質(zhì)量。

自此，我引用《新一代人工智能倫理規(guī)范》所指提出的第八條：“敏捷治理。尊重人工智能發(fā)展規(guī)律，在推動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展、有序發(fā)展的同時(shí)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。不斷提升智能化技術(shù)手段，優(yōu)化管理機(jī)制，完善治理體系，推動(dòng)治理原則貫穿人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的全生命周期?！?/p>