前言

今时今日，以ChatGPT为代表的AI技术所取得的突破，源于对人脑的粗劣模仿。时至今日，人类智能到底是如何产生的，仍是一个尚未完全解开的谜团，说这种逆向工程“粗劣”并不为过。

ChatGPT火出圈外，其实是“人脑仿生学”（联结主义）技术路线的胜出。在GPT-3论文发表不久，被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）对这个有大约1750亿个参数的模型有感而发：“生命、宇宙和万物的答案，就只是43980亿个参数而已。”这也预示着LLM（Large Language Model，大语言模型）的参数量未来将变得越来越大。

一力降十会，大力出奇迹。随着算力的增强，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）终将会出现。

未来学家伊恩·皮尔逊（Ian Pearson）、雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）等人均预言，随着计算机算力的几何级增长、算法的优化，以及人工智能的自我迭代升级，最终，比人类智能强大十倍，甚至十亿倍的人工智能终将出现。

当然，也有相反的意见。ChatGPT刚一问世，就遭到了人工智能权威杨立昆（Yann Lecun）的批评，他认为人们对ChatGPT的反应过度了，ChatGPT缺乏创新，没什么革命性。杨立昆与辛顿曾经共同获得了2018年的图灵奖，他的发言还是很有影响力的。杨立昆认为，ChatGPT采用的不是什么新技术，不过是“新瓶（聊天界面）装旧酒（模型）”罢了。这种技术的想法源自谷歌，业内有成百上千的科学家知道如何搭建。

确实，单就技术层面而言，ChatGPT和区块链（比特币的底层技术）很像，不过是一些“老旧技术”的重新组合罢了。并且，其中的技术原理大多是透明的，模仿起来也并不难。甚至，突然冒出一种比ChatGPT更先进的人工智能，也是合情合理的事情。

与其在技术层面争论孰优孰劣，倒不如探讨、剖析ChatGPT火爆现象背后的商业逻辑、商业价值。比如，为什么偏偏ChatGPT能做成？开放人工智能（OpenAI）公司将会采取哪些手段来巩固自己的竞争壁垒？人工智能的发展，会给人类社会带来哪些潜在的挑战与机遇？

这也是撰写本书的宗旨所在。

为了便于读者通读全书，特别把与这次人工智能新浪潮相关的“大事记”做了一番梳理，作为附录，以便参照。