ChatGPT幫忙造車，靠譜嗎？

ChatGPT徹底火了。

2022年11月底，人工智能公司OpenAI推出聊天機器人ChatGPT。僅2個月后，這款軟件已在全球范圍內吸引了數(shù)以億計的用戶。當下，如果有位二三十歲的年輕人說沒聽過ChatGPT，你或許都想將他交給考古學家。

ChatGPT最大的亮點在于能理解用戶需求并創(chuàng)造內容、協(xié)助代碼編寫，并針對用戶追問在后續(xù)對話中修正或補充。除了邏輯嚴密外，ChatGPT還具有記憶能力，在連續(xù)的對話中無需用戶提供重復信息。相比于當前智能汽車所搭載的聊天機器人，它的語言組織和表達能力更接近人類，對話也更自然流暢。

除了引起不少人跟風使用外，ChatGPT還引發(fā)了人們對其應用范圍的大討論。

在看到這款軟件的強大之后，不少人開始擔憂，自己的工作快要被機器人取代了。2023年2月9日，360創(chuàng)始人周鴻祎在《星空下的對話》節(jié)目中表示，如果企業(yè)搭不上ChatGPT這班車，很可能會被淘汰。

那么，作為正在發(fā)力智能化時代的重要產(chǎn)業(yè)，汽車自身己又該如何搭上ChatGPT這班通往未來的車？

“ChatGPT可以通過接口與智能電動汽車行業(yè)相結合，以提供自然語言處理和語音識別技術的功能。例如：語音助手，通過語音控制電動汽車的功能和設置；語音導航，提供語音導航指令；聊天機器人，通過對話系統(tǒng)提供有關電動汽車的信息和幫助。

“通過這種方式，智能電動汽車可以更好地利用人工智能技術，提高駕駛者的體驗。”

這是ChatGPT自己給出的答案。但這樣就全面了么？顯然并不是。

與汽車業(yè)結緣已久

汽車產(chǎn)業(yè)和ChatGPT的交集究竟能有多深？

2月初，有駕就ChatGPT如何與汽車產(chǎn)業(yè)結合向多家頭部第三方機構高層請教。讓人失望的是，大多數(shù)機構目前還并未發(fā)現(xiàn)相關技術與汽車產(chǎn)業(yè)結合足夠出色的項目。

沒關系，這并不代表ChatGPT與汽車產(chǎn)業(yè)之間沒有產(chǎn)生聯(lián)系。2月9日，特斯拉前AI高級總監(jiān)Andrej Karpathy宣布將加入OpenAI公司。這便是發(fā)布了ChatGPT的人工智能公司。

實際上，早在公司創(chuàng)立之初，OpenAI就已經(jīng)與汽車業(yè)產(chǎn)生了交集。

一次飯局上，特斯拉CEO馬斯克和幾名供職于谷歌的AI研發(fā)人員討論起了他們共同的擔憂——人工智能終將會接管世界，但相關技術只會被個別巨頭所掌握。因此，他們謀劃建立一家不以追求利潤為目標的AI研究機構，做到全面開源，將人工智能技術分享給想要使用的每個人。

看到了馬斯克的支持后，一眾硅谷投資人紛紛響應。為了確保技術研究的領先和順利，他們不停尋找在行業(yè)內領先的AI技術大佬，并花了大價錢邀請加入。2015年，多方支持下，這一命名為OpenAI非營利性公司在加州正式創(chuàng)立。

然而，就在成立的兩年后，OpenAI研究員Andrej Karpathy跳槽去特斯拉擔任人工智能及自動駕駛視覺總監(jiān)，直接向馬斯克匯報。沒錯，就是剛剛宣布重新加入OpenAI的那位。

這一事件出現(xiàn)之后，外界越來越擔憂特斯拉將運用OpenAI的技術實現(xiàn)自身在系統(tǒng)和產(chǎn)品方面的升級。2018年，馬斯克選擇從OpenAI董事會離開，僅以贊助者和顧問的身份與其保持聯(lián)系。

馬斯克選擇離開，是為了避嫌。但他的這一走，卻便宜了比爾·蓋茨。

馬斯克離開的第二年，OpenAI便放棄此前“非營利性組織”的身份，改為“有利潤上限”的盈利機構。該公司要求，股東的投資回報需被限制在原始投資金額的100倍以內。不久，微軟為OpenAI注資10億美元，并獲得了將其部分AI技術商業(yè)化，賦能產(chǎn)品的許可。

就在ChatGPT發(fā)布一個多月后，微軟又開始琢磨投資100億美元收購OpenAI公司49%的股份。

據(jù)微軟內部員工透露，微軟Office辦公軟件正在使用OpenAI的技術整合AI工具集。相關功能包括優(yōu)化Outlook搜索結果、輔助用戶自動回復電子郵件、提供改進寫作、匯報材料和數(shù)據(jù)表格的建議及聊天機器人式程序。

看起來，微軟的這些新功能很有ChatGPT范兒。

未來極具想象空間

馬斯克抽身后，ChatGPT和汽車產(chǎn)業(yè)的緣分就盡了嗎？必然不會。

如果僅從技術角度來看，ChatGPT根本算不上什么新鮮事物。它只是全球AIGC領域的一員。近年來，已有多家技術公司和大量人工智能人才涌入這一賽道。

AIGC（AI Generated Content，AI生成內容），就是AI自主直接生產(chǎn)內容的技術形式。2022年，被很多AI行業(yè)人士稱為AIGC元年。這一方面是因為ChatGPT，另一方面則因為強大的圖片生成技術。

2022年8月，圖片生成大模型Stable Diffusion實現(xiàn)開源，讓文生圖能力開始大規(guī)模復制。當月底，美國科羅拉多州博覽會中的“數(shù)字藝術/數(shù)字攝影處理”項目比賽中，AI繪制的作品《太空歌劇院》獲得第一名，引發(fā)巨大爭議。彼時，AIGC已經(jīng)開始出圈。

但從應用角度來看，ChatGPT無疑是AIGC領域中最耀（查成交價|參配|優(yōu)惠政策）眼的一顆明珠。正是這一產(chǎn)品的發(fā)布，引爆了整個行業(yè)，也讓AIGC技術徹底火出了圈。也是因為這一產(chǎn)品的推出，大幅拉高了行業(yè)內外對于AIGC技術在應用層面的預期。

如今，汽車正在變得越來越智能，AI的應用越來越多。在汽車產(chǎn)業(yè)這一應用層面，AIGC技術又有機會發(fā)揮哪些價值？

以ChatGPT為代表的AIGC技術目前主要應用在語言和圖像處理層面。華興資本投行部董事魏青對有駕表示，這意味著，相關技術在智能座艙和智能駕駛方面都有可能創(chuàng)造出巨大價值。

智能座艙方面，如ChatGPT自己的回答，相關技術在語音交互、聊天機器人等領域都有機會產(chǎn)生價值。尤其是，在完成大量信息學習之后，ChatGPT有機會為汽車提供比當前水準強十倍的語音識別能力，實現(xiàn)對各個版本方言的精準翻譯，讓語音交互變得更加高效。

ChatGPT強大的深度學習能力，將有利于車輛的各項功能以更符合駕駛者習慣的方式運行。比如，通過對駕駛員身材和坐姿的學習，幫助駕駛員調節(jié)座椅位置；通過對駕駛員表情和語言的學習，讀懂駕駛員的情緒；通過對駕駛員開車習慣的學習，讓車輛行駛更加舒適。

如果將ChatGPT強大的圖像感知能力和強大的深度學習能力進行結合，提升行駛相關信息的提取速度將不再困難。它甚至可以完成本需要大量人力和時間成本的圖像標注工作。這將大幅提升智能駕駛技術的數(shù)據(jù)汲取速度，從而推升自動駕駛功能的加速迭代。

在一些智能座艙或智能駕駛的軟件代碼撰寫方面，ChatGPT，或更強大、更專業(yè)的AIGC產(chǎn)品有可能實現(xiàn)對人類工作的替代。屆時，人類軟件工程師的工作將主要是給機器輸入指令，和對AI已生成的代碼進行檢查和優(yōu)化。

AI造車沒那么簡單

ChatGPT要顛覆智能汽車產(chǎn)業(yè)？那也不見得能實現(xiàn)。

雖然ChatGPT已較AIGC領域的前輩們先進不少，但它畢竟只是剛推出不久的初代產(chǎn)品，能力仍然非常基礎。

ChatGPT需要依賴大訓練規(guī)模和強化學習算法。

早在2018年，OpenAI就發(fā)布了生成式預訓練Transform模型GPT-1，并在之后的兩年分別推出優(yōu)化后的GPT-2和GPT-3。GPT-3的訓練參數(shù)規(guī)模從GPT1的1.17億提升至1750億。孵化出ChatGPT的GPT-3.5，訓練參數(shù)規(guī)模又提升了一個數(shù)量級。目前，正在開發(fā)中的GPT-4模型訓練規(guī)模或達100萬億。

算法模型方面，OpenAI為ChatGPT引入了人工標注數(shù)據(jù)和PPO強化學習算法，能夠結合參數(shù)龐大的相關性模型與人類反饋，在與人類互動中通過反饋來強化學習。換言之，用戶給予的反饋越多，ChatGPT 就會被“打磨”得越好。

截至發(fā)稿，ChatGPT才投放市場不到三個月，能從外界獲取的反饋量比較有限。

德克薩斯大學教授保羅·馮·希佩爾(Paul von Hippel)在接受《華爾街日報》采訪時曾表示，ChatGPT僅能膚淺地談論數(shù)學，但不能真正深入地“理解”數(shù)學。“它不能糾正錯誤的數(shù)學概念，還經(jīng)常引入錯誤的概念，有時還會犯一些EXCEL或計算器都不會犯的奇怪數(shù)學錯誤。”他表示。

數(shù)學如此，智能汽車領域又何嘗不是如此。

即便有如此大規(guī)模的訓練，即便已收獲數(shù)億用戶，即便已在全球范圍內掀起熱潮，ChatGPT在一些日常的對話中仍錯誤頻出，或者給出模棱兩可的“廢話”答案。

智能汽車涉及到交通參與者生命財產(chǎn)安全，任何一點點的差池或者猶豫都有可能帶來巨大的災難。所以，ChatGPT或者AIGC技術即便被使用，前期也只能被放在非常淺度的工作中去，比如優(yōu)化行進路線、能源消耗等領域。

即便相關技術足夠成熟，人們目前也還不能很好地控制ChatGPT感知和學習的方向，也并不清楚AIGC技術的準確率。比如，在涉及智能駕駛的圖像標注層面，任何一個交通場景參與者沒有被準確識別，帶來的后果都將不堪設想。

此外，ChatGPT是一個人人都可以使用的產(chǎn)品，包括壞人。如果黑客發(fā)現(xiàn)ChatGPT存在漏洞，或利用ChatGPT寫的代碼存在漏洞，那么任何采用這款軟件撰寫代碼的產(chǎn)品都將陷入危險。如果涉及汽車，可能意味著隱私安全，甚至生命安全受到威脅。

與此同時，對于ChatGPT這一新事物，在法律法規(guī)層面也面臨不少挑戰(zhàn)。比如，借助相關產(chǎn)品產(chǎn)生的價值究竟歸屬誰？使用相關產(chǎn)品生產(chǎn)的內容如果造成了損失，責任方又在于誰？

一系列問題的存在，讓ChatGPT進入汽車產(chǎn)業(yè)仍然只停留在想象中。

結語

“好得嚇人，我們離強大到危險的AI不遠了。”馬斯克在使用完ChatGPT后不由如此驚呼。

“強大”，雖然讓人振奮。但當這個詞和“危險”同時出現(xiàn)，一切就顯得不再那么美妙。技術本身是中立的，但使用它的人不同，帶來的結果也就不同。越強大的技術，放在壞人的手中造成的破壞也將越大。

目前，ChatGPT雖然強大，但在智能汽車產(chǎn)業(yè)所能貢獻的力量還非常有限。

但技術的進步往往比人們的預期更加迅速。在ChatGPT推出之時，OpenAI一定不會想到，自己創(chuàng)造了全球月活用戶數(shù)最快破億的產(chǎn)品，而且大幅刷新了這一紀錄。

隨著訓練量的指數(shù)級增長，AIGC技術將不斷優(yōu)化。或許在不久的未來，我們將看到AIGC利用深度學習能力助力公共交通效率大幅提升，L4級智能駕駛也可能在更高效的訓練下快速來到普通人身邊。

汽車從“交通工具”時代通往“人類生活第三空間”時代的那扇大門，或許就將是由AIGC叩開的。