今年 4 月，位于香港清水灣、香港科技大學(xué)的一個小型會議室內(nèi)，匯集了十幾位頂尖的科學(xué)家，有以郭毅可為代表的香港本地高校教授，以及專門從北京飛赴港島的何曉冬、王小川等多位 AI 大牛。他們屏氣凝神，熱烈地討論著大模型帶來的技術(shù)熱潮。

這輪創(chuàng)新中，香港可以做什么？這是郭毅可彼時所提出的問題。

香港優(yōu)勢在于高校多、人才豐富，但要把大模型部署到本地、并能應(yīng)用起來，還需要大量 GPU，算力是大模型生存與發(fā)展的必要條件。

討論的最終結(jié)果是：必須要有一個機(jī)構(gòu)作為依托，先做一個香港自己的基礎(chǔ)大模型（下稱“香港大模型”）出來。

大模型在國內(nèi)爆火最初，很多浪潮中的創(chuàng)業(yè)者喜歡以“中國版 OpenAI”來講故事。2015 年，OpenAI 成立，這種獨(dú)立于商業(yè)之外的科研機(jī)構(gòu)模式，被外界視為 ChatGPT 得以大獲成功的基座。但在郭毅可看來，OpenAI 之于大模型，它走通的大模型路徑可以學(xué)、它的技術(shù)長期理想主義可以學(xué)，而不是所謂的商業(yè)模式。

“OpenAI 很好，但創(chuàng)新不是如何去思考在中國再現(xiàn)它。每個人有自己的方法論，如果只能看到‘復(fù)制’、無疑脫離了創(chuàng)新本身應(yīng)有的意義?！?/p>

他認(rèn)為，從機(jī)構(gòu)屬性自身出發(fā)，無論是如 OpenAI、DeepMind 的海外公司，還是國內(nèi)像智源、百度、阿里達(dá)摩院等各類公司，并不存在真正意義上的模式“差異”，大家的目標(biāo)是相同的：聚集有一批聰明的人，去做最尖端、最具探索性的工作。

這種樸實(shí)的理念也延續(xù)到具體的行動上。

之后的四個月里，香港由香港政府資助，港科大牽頭、香港五校聯(lián)合成立了香港生成式人工智能研發(fā)中心（HKGAI），港科大成為國內(nèi)首個全面啟用 ChatGPT 服務(wù)的高校，目前，香港大模型也在 HKGAI 緊鑼密鼓地研發(fā)中、不日將面世。

不在排行榜的分?jǐn)?shù)上爭高低，郭毅可透露，香港大模型的關(guān)注點(diǎn)更具體：多少人愿意用？哪些場景可以用？怎么用？出現(xiàn)問題了如何解決？

人工智能的市場很大，香港大模型定位成為一個開源技術(shù)基座，在此之上，所有香港本地的市民和企業(yè)都有機(jī)會使用大模型并可以這個技術(shù)基座開發(fā)生成式人工智能的應(yīng)用。用技術(shù)來解決過去解決不了的、實(shí)實(shí)在在的問題，這才是創(chuàng)新的偉大所在。

郭毅可笑稱自己是“工程師”，少說、踏實(shí)做好過程中的每一步，是他予以“創(chuàng)新”的本質(zhì)。

2022 年秋，郭毅可在倫敦

8 月初，在港科大郭毅可的辦公室里，我們與他就香港生成式 AI 研究中心、 HKUST ChatGPT 的話題進(jìn)行了一場對話。

以下為訪談實(shí)錄，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))-AI科技評論作了不變原意的編輯整理：

GPT 革新教育范式

AI 科技評論：今年 6 月 1 日，港科大正式開放了“港科大版 ChatGPT”，是國內(nèi)首個全面啟用 GPT 服務(wù)的高校。專門做一個校園 GPT 的原因是什么？

郭毅可：我們是首個用 ChatGPT 的學(xué)校，做一個校園 GPT 的目的在于更好的理解用戶體驗(yàn)，從而認(rèn)真研究ChatGPT在大學(xué)教育中的有效使用。校園 GPT 是希望讓學(xué)生、老師都可以用上這樣的服務(wù)和技術(shù)，所以當(dāng)時我們就想，還是買一個Subscribe Server，把 GPT 部署在校園網(wǎng)內(nèi)，所有的使用數(shù)據(jù)歸我們自己管，這樣一方面既起到數(shù)據(jù)保護(hù)的作用，另一方面也能基于數(shù)據(jù)做更多的統(tǒng)計(jì)和研究、更好地理解 ChatGPT在大學(xué)教育中的作用。

AI 科技評論：在學(xué)校部署一個 GPT 里的成本高嗎？

郭毅可：并不像大家想象的那么高，一年大概三百萬港幣左右。

AI 科技評論：使用 HKUST ChatGPT 后，具體帶來了哪些變化？

郭毅可：變化是具體且多方面的，這當(dāng)中核心的問題是，如何用它來改變我們過去的教育模式。

過去的教育模式主要采用記憶式，ChatGPT 出現(xiàn)后改變了這一情況，單純依靠記憶去學(xué)習(xí)知識的方式開始變得沒有用，任何問題、ChatGPT 都可以給你回答。這就需要我們?nèi)ニ伎?，這樣的回答有多少的準(zhǔn)確性，可信度。聚焦到教育方法上，這就是要培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維的能力。

ChatGPT 的有效運(yùn)用，是需要有許多創(chuàng)造性思維的。舉個例子，例如很多考卷我們可以讓 ChatGPT 做一下，對考卷的質(zhì)量有一個大體的認(rèn)知，這樣我們就可以考試作出有意義的設(shè)計(jì)，可以改變考題，如果你出的考題 ChatGPT 能考 100 分，說明試卷可能沒有什么難度，但如果模型只能考 70 分，這樣的卷子拿去給學(xué)生考才有意義。

你可以把ChatGPT的考分作為及格分，要求學(xué)生必須比機(jī)器做的好?，F(xiàn)在，普遍的看法認(rèn)為有了 ChatGPT 之后學(xué)生會抄襲，實(shí)際上這個看法很片面。以前搜索引擎剛剛開始的時候，大家也在說可以抄襲，現(xiàn)在 ChatGPT 跟搜索引擎的區(qū)別是什么？其實(shí)并沒有，ChatGPT 只是將搜索引擎里的信息進(jìn)行了總結(jié)，我們可以將它視作一個非常好的思維鏈搜索引擎。所以對它能力的恐懼，沒有必要太夸張。實(shí)際上，ChatGPT 對教師提出了很高的要求，教師們必須改變教學(xué)方法，使得學(xué)生在和機(jī)器的交互中形成自己的思考，提高自己的能力。

AI 科技評論：這個過程中如何辨別機(jī)器的回答、并將機(jī)器的回答轉(zhuǎn)換成我們自己的知識和答案？

郭毅可：學(xué)會批判地看待它。ChatGPT 給你的不是知識，是壓縮，提煉過的信息。把這樣的信息去粗取精，去偽存真，使其成為知識，是我們在 人工智能時代 教育學(xué)生的主要任務(wù)，，這都對老師提出了更高的要求。我們的教育再也不是簡單地要求這個學(xué)生去回答一些書本上的問題，例如物理的定義、怎么使用定理等等，這都是過去的做法。

AI 科技評論：大模型的出現(xiàn)會如何影響人才教育模式？

郭毅可：最直接的影響是，知識積累的途徑發(fā)生了變化。讓人如何在和智能機(jī)器的交互中更快地學(xué)到東西。這種改變是必然發(fā)生的。

之前出現(xiàn)了一個專門向機(jī)器提問的崗位叫 Prompt Engineer（提示工程師），其真實(shí)含義是人要學(xué)會跟機(jī)器交流。這類崗位的存在，我覺得有點(diǎn)傻，這種工作要是有，也是暫時的，但它的確反映了當(dāng)前人與機(jī)器交流的水平需要提高。

并且，機(jī)器本身也在發(fā)生很大的變化。目前大模型才剛剛開始，再過 5 年、10 年，大模型也會發(fā)生很大的發(fā)展。例如現(xiàn)在的大模型只能回答問題，或許在不久的將來我們還能看到會提問的大模型，這將是交互性人工智能時代的到來。

AI 科技評論：為什么學(xué)會提問更難？

郭毅可：所謂的提問有兩種，一種是不懂裝懂，另一種則是真的不懂、計(jì)算機(jī)也知道自己不懂，這就不容易了。

現(xiàn)在絕大部分的大模型都是在不懂裝懂，真正知道自己不懂的幾近于無，這是第一個方面。另一方面，模型要知道什么是對、什么是錯，這就意味著大模型有了價值觀。不是什么問題都亂提，而是能給出令人覺得有價值的問題。反之，人給出的回答機(jī)器也需要進(jìn)行判斷，看正確與否。所以，有價值觀的機(jī)器才可以和人產(chǎn)生有意義的交互。因此，從這些方面來看，我們距離真正的交互式人工智能還很遙遠(yuǎn)。

討論「AI 取代人」還太早

AI 科技評論：此前您曾提到一個觀點(diǎn)，認(rèn)為 AI 的發(fā)展是“人創(chuàng)造更聰明的機(jī)器，更聰明的機(jī)器培養(yǎng)更聰明的人”；這一看法與此前外界對生成式 AI 的擔(dān)憂、人類難以控制的觀點(diǎn)是否相悖？

郭毅可：人應(yīng)該比機(jī)器聰明。今天我們對生成式人工智能要做的就是努力地研究它，適當(dāng)?shù)厥褂盟?，用大模型做更多對我們有利的事情，在研究的過程中自然可以有管控它的方法。但前提是我們必須要實(shí)踐，不要想當(dāng)然。

我們要首先要使用它（GPT），這能減少很多對生成式 AI 誤會的產(chǎn)生。任何新技術(shù)的出現(xiàn)，勢必會產(chǎn)生好壞兩端不同的看法。過去有了汽車、有了飛機(jī)，人類也擔(dān)心事故風(fēng)險、是不是生命就變得危險了；有了計(jì)算器，我們也擔(dān)心人就不會算數(shù)？這些擔(dān)憂并沒有發(fā)生。只有使用之后你才會發(fā)現(xiàn)，人不是這么活的。

機(jī)器的確節(jié)省了一部分人的勞動力。比如做開會記錄、AI 可以將交流的內(nèi)容自動錄下并成文，比如翻譯、如果 GPT 的翻譯能力比人更強(qiáng)，又為什么不把這件事交給機(jī)器去做？很多的事情是應(yīng)該被機(jī)器取代的， 但人總是有人的用處，最大的用處就是在于人可以駕馭自己創(chuàng)造的機(jī)器。或許最開始機(jī)器可能會誤用，會有負(fù)面的效果，但這些都會被管控的。AI 來之于人、由人研發(fā)，為人所用，至少現(xiàn)階段無需太過悲觀，認(rèn)為它會帶來毀滅性的災(zāi)難。

AI 科技評論：有些職業(yè)確實(shí)會因此而消失。

郭毅可：關(guān)鍵還是如何改變你自己。

部分崗位確實(shí)會取消。例如傳媒，ChatGPT 的寫作能力帶來極大的影響，未來的傳媒形勢也隨之發(fā)生變化。再過 4 年，我們閱讀和新聞傳播的方式一定是今天這樣么？職業(yè)在社會上也會分化，文字生產(chǎn)者可能變成視頻的內(nèi)容生產(chǎn)者等等。但這樣的改變有錯么？400 年前一樣沒有報紙、雜志。

所以我們沒有什么好擔(dān)憂的。職業(yè)變化是必然的，技術(shù)推動社會和人的能力的發(fā)展也是永恒的。

每次新的技術(shù)出現(xiàn)，總有一批人或歡呼、或謾罵。但這并不會、也不能改變什么。我們要做的是在規(guī)則范圍內(nèi)，以科學(xué)的方式去探索。而不是等技術(shù)在某天發(fā)展到一定階段時才發(fā)現(xiàn)，這件事別人都做了、而你還不懂。

AI 科技評論：今天大模型市場上，人才也是一個被爭搶的焦點(diǎn)。從 OpenAI、微軟出來的人熱度都很高。

郭毅可：什么叫挖人？我認(rèn)為這是件很可悲的事情。OpenAI 第一代的人從何而來？

不可否認(rèn)的是，我們確實(shí)需要有領(lǐng)軍的人物，有經(jīng)驗(yàn)的工程師來帶領(lǐng)去完成一次又一次的迭代。但看今天世界上，所有的創(chuàng)造有多少是已經(jīng)創(chuàng)造過的？

一個人在 OpenAI 工作過本身具有很多的偶然性，對大模型有多少的貢獻(xiàn)也存在很多不確定性。同時，一個人在一個問題上做了貢獻(xiàn)，并不等于他的明天還沒貢獻(xiàn)，甚至往往做了一件事情成功、就意味著他會缺乏創(chuàng)新能力，不要去這么想問題， 認(rèn)為創(chuàng)新的捷徑就是挖人，這太幼稚了。

我在選擇人才上思考的是：要做什么事情，需要具備什么樣的能力，我要的人是否有通過學(xué)習(xí)獲得這些能力的靈氣，是否可以有踏踏實(shí)實(shí)做好一件事的耐心，是否可以獨(dú)立思考，坦誠相見。

AI 科技評論：如何理解您剛剛提到人在創(chuàng)造中的偶然性？

郭毅可：OpenAI 今天的成就不是偶然，它在創(chuàng)新上做的很好。但深入到團(tuán)隊(duì)里，他們之中有幾個是谷歌的成員？并沒有。所以說，某個人在這個節(jié)點(diǎn)在 OpenAI 工作過，這件事本身是有偶然性的，并不意味著他一定是天才。

因此，如果我們的角度是，因?yàn)檫@個人參與過大模型、懂得怎么做，我們 copy 起來更容易，那么我認(rèn)為，這種想法本身就否定了創(chuàng)新，也不尊重知識產(chǎn)權(quán)。

Transformer 提出是在 2017 年，之后在 2020 年 OpenAI 發(fā)布了 GPT-3，三年時間過去了，該學(xué)的也都學(xué)會了。如果今天有 OpenAI 團(tuán)隊(duì)因?yàn)槲覀兊墓ぷ飨爰尤耄液軞g迎，但我并不希望他將 OpenAI 的那套方法論帶過來，不需要。因?yàn)槊總€地方、每個人的做法不同。

多數(shù) VC 對初創(chuàng)公司的關(guān)注點(diǎn)會放在創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)上，發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)里有 OpenAI 的人便趕快投錢、沒有就不投，類似的思路能夠成就一家成功的公司么，并不一定。Midjourney 只有 12 個人，依舊做成了一家這么偉大的公司，它挖了哪些人么？并沒有。因此我覺得，挖人這件事境界不高，檔次不夠。

不做 OpenAI「第二」

AI 科技評論：之前您曾提到，有做一個香港版 OpenAI 的想法，目前這件事還在進(jìn)行中嗎？

郭毅可：正在進(jìn)行中。

香港沒有 OpenAI、也沒有智源，我們需要一個像智源這樣的機(jī)構(gòu)。我們確實(shí)也這么做了，成立了香港生成式人工智能研發(fā)中心?？梢哉f它在做的事情，就相當(dāng)于一個智源，但我們的組織機(jī)制、創(chuàng)新文化、技術(shù)途徑和智源不會相同的。

由于香港的主體或應(yīng)用很多，因此，我們至少要有個自己的 foundational model，下一步才能去思考大模型如何發(fā)展，如何跟金融、法律、藝術(shù)等相結(jié)合進(jìn)行應(yīng)用。

AI 科技評論：對這個中心有哪些設(shè)想？

郭毅可：香港生成式人工智能研發(fā)中心由港科大牽頭，聯(lián)合港中文、港大、港理工和港城大，五所香港高校一起打造研究中心，集中力量為香港的政府、市民去做這件事，屆時也會以開源的方式跟大家見面。

站在工業(yè)界的立場，有些企業(yè)和公司有自己的任務(wù)、自己的目標(biāo)，那個環(huán)境更職業(yè)一些。架構(gòu)上不同，但我覺得目前的架構(gòu)比較好、也更適合我們。

研發(fā)中心主要做兩件事，第一件、做一個香港的基礎(chǔ)大模型，第二件要在基礎(chǔ)模型做應(yīng)用的系統(tǒng)，要有國際水平，也要有香港特色?，F(xiàn)在都在推進(jìn)當(dāng)中。

AI 科技評論：一個客觀事實(shí)是，OpenAI 有微軟的支持，而國內(nèi)的非營利性機(jī)構(gòu)研究則是以大學(xué)研究立項(xiàng)、國家科研經(jīng)費(fèi)支持為主，這種模式差異帶來的影響有哪些？

郭毅可：在我看來其實(shí)沒有什么差異，只是平臺不一樣。

香港沒有類似微軟這樣的私營產(chǎn)業(yè)能夠提供支持，但在內(nèi)地，百度、阿里、京東、騰訊等等，都有專門的研發(fā)部門，企業(yè)來提供研發(fā)支持。而從大學(xué)做科研的角度出發(fā)，可能更偏重對創(chuàng)新性的要求。

當(dāng)然，我們的研究中心的不同之處在于，我們是拿著納稅人的錢、為政府和市民在做這件事，在模型側(cè)更注重如何讓香港大模型讓人們能夠用起來，而不是去追求一些人為的指標(biāo)，比如哪個模型比另一個更精確、任務(wù)檢驗(yàn)的指標(biāo)更好。我們追求的目標(biāo)是，如何讓人們能真正使用起來，令大家覺得大模型對他們的生活是有幫助的，這個很重要。

AI 科技評論：您的思路很實(shí)在。

郭毅可：一直以來我對自己的定位是工程師，總結(jié)起來就是一句話：少說、多做。

AI 科技評論：過去一段時間，很多人都會問一個問題，為什么大模型先在美國產(chǎn)生了、而不是中國。

郭毅可：如果將自己定位成一個跟隨者、依靠別人引路，那它只能永遠(yuǎn)慢半拍，充當(dāng)創(chuàng)造者的解說員和模仿者。

中國不乏創(chuàng)造者，舉些成功的案例。從港科大走出去的大疆，過去人們未曾設(shè)想過飛機(jī)能夠以無人機(jī)的形式飛行，大疆做成了。內(nèi)容賽道里的抖音、快手，也跑出了它們自己的模式?；蛟S這種創(chuàng)新的類型、級別不同，但這并不意味著，中國就沒有創(chuàng)新。我并不覺得中國的企業(yè)就要比美國的公司落后多少。但可能在做事情的心態(tài)上，需要改變和調(diào)整。

AI 科技評論：OpenAI 的模式是否有帶來哪些沖擊和影響？

郭毅可：首先，我并不認(rèn)同“OpenAI 帶來新模式”的說法。全身心投入到技術(shù)創(chuàng)新的研究中去，無論是谷歌的 DeepMind，還是國內(nèi)阿里的達(dá)摩院，騰訊、百度等企業(yè)內(nèi)部的 AI Lab，長期以來一直都在這么做，因此從這個方面出發(fā)，我認(rèn)為不存在模式上的差異。只是說，可能中國的經(jīng)濟(jì)還沒有達(dá)到一個高度。

一個成熟的經(jīng)濟(jì)，必須有一批人去做最尖端、最具探索性的工作。企業(yè)有錢就企業(yè)投，企業(yè)沒有錢、國家有錢就國家投。今天的中國有了很多國家實(shí)驗(yàn)室，我們也相信他們能夠做出創(chuàng)新性的工作。

但重要的是，我們需要明白科學(xué)研究是一個長期的過程，并非兩年、三年就能完成的事。科學(xué)研究從失敗里走來，不斷地試錯，所以要給時間。

AI 科技評論：我們看到 3 月份的創(chuàng)業(yè)潮里，很多企業(yè)想在說自己要做中國版 OpenAI，但近段時間類似的聲音似乎變小、變少了，以您的觀察來看，發(fā)生這種變化的原因是什么？

郭毅可：事物發(fā)展兩面性一直存在。

我覺得王小川就做得還可以，而且我也相信他能做出一個好的結(jié)果。他有夢想，也融到了錢，過去的經(jīng)歷為他提供了很好的知識積累和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。所以我覺得他是有這個能力去做的。其實(shí)，中國在大模型研究和發(fā)展上的成就是令人自豪的，我們不要妄自菲薄。

有的人看得更遠(yuǎn)，有情懷、想做出一個中國的拳頭產(chǎn)品。有的人聚焦的是它背后帶來的商業(yè)價值，目的和方向不同。最終成果有成功、有失敗，很正常。

AI 科技評論：那今天我們想做一個中國版 OpenAI，它需要具備哪些條件或特質(zhì)？

郭毅可：首先我認(rèn)為，這個說法已經(jīng)錯了。不要去做中國的 OpenAI ，OpenAI 已經(jīng)誕生，沒有必要再去創(chuàng)造另一個。按照這種思路，如果不久后美國或者其他國家又跑出了新的模式，我們又再做一個“中國版”的 XXX，這無異于失去了自己的創(chuàng)新。

我們要做的，應(yīng)該是中國自己的生成式人工智能，做自己的 AI，而非對 OpenAI 的盲目崇拜。有了 OpenAI 后，谷歌就不值錢了嗎？事實(shí)上并非如此。

甚至，要佩服的是 Microsoft 而不是 OpenAI，Microsoft 率先以 Copilot 的模式將所有技術(shù)集中在其產(chǎn)品中，真正把 OpenAI 的東西轉(zhuǎn)變成 embedded insight，這是技術(shù)所帶來的真正偉大之處，因?yàn)樗⒎莾H僅是技術(shù)本身，而是聚焦對人類問題的攻克，正如 DeepMind 用 AI 來解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等各個領(lǐng)域的問題。

OpenAI 值得我們學(xué)習(xí)之處，是它對科研的初心，從最開始還沒有做起來的階段、就敢于把所有的東西都公開、開源出來，包括對大模型路線的堅(jiān)持，它之所以存在的特殊性是我們要學(xué)習(xí)的，而不是學(xué)習(xí)它的公司和商業(yè)模式。

AI 科技評論：也就是說，實(shí)現(xiàn)一件事的過程、比達(dá)成同樣的結(jié)果更重要。

郭毅可：是的。不是說 ChatGPT 很厲害、效果很好，我們就要去追求一個同樣好的 ChatGPT。堅(jiān)持自己的方向和路線（也很重要）。正如前面我所說，一個能夠提問的機(jī)器，能夠跟人辯論、理解語言意義，具有價值觀的機(jī)器，遠(yuǎn)比復(fù)刻一個 ChatGPT 要重要得多。

（雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)）

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