ChatGPT的推出，对于人工智能的发展具有三层重要意义

ChatGPT（及其背后的 GPT3.5、GPT4 大模型）的推出，对于人工智能 的发展具有三层重要意义：

1）统一技术路线，推动 AI 发展驶入“快车道”。复盘 NLP 发展路径可见，继 2017 年谷歌 Transformer 框架之后，NLP 大模型曾分支出以谷歌 BERT、OpenAI GPT 为主 的两大技术路径并各有拥趸。随着 GPT3.5、GPT4 在通用性文本生成L域的全面， 有望再次统一 LLMs（大型语言模型）的技术路径。在市场竞争的“鲶鱼效应”之下， 其他 AI 模型厂商有望逐步迁移至类 GPT 的技术路径，投入的算力、人力等资源规模 大幅增长，进而推动 AI 大模型整体的迭代速度加快、应用场景拓宽。

2）功能实现飞跃，推动 AI 产品层面的“显性化”。具体从功能上来看，ChatGPT 在两个层面实现了较大突破：1）通用性：与此前只能应用于特定场景的 AI 工具不同， ChatGPT 能够满足 B 端企业、C 端生活场景中的大多数语言交互需求。2）多模态：在 接入 GPT-4 之后，ChatGPT 新增了图片输入的能力，能够识别、分析专业的数据图表 和网络梗图，也能基于一张写有需求的图片生成网站源代码。ChatGPT 多模态能力的 初显，不仅提升了输入内容形式的自由度、提升用户体验；更为语言类大模型打开了 “用图像辅助认知世界”的新通路，推动模型认知能力的进一步提升。

3）终局预期提前，推动 AGI 可见度提升。3 月 22 日微软研究院发布 GPT-4 测评 论文《AGI 的火花：GPT-4 早期试验》，核心观点为：鉴于 GPT-4 能力的广度和深度， GPT-4 应该被合理视作 AGI（通用人工智能）的早期版本。AGI 是指具有一般人类智 慧，可以执行任何人类智力任务的机器智能。此前，AGI 作为人工智能研究L域的远 期愿景，预计实现的时间在 2050 年以后。而继 ChatGPT 推出之后，AI 大模型技术路 径的统一、功能上的飞跃，推动 AGI 终局的可见度提升，落地预期或从 2050 年大幅 提前。