chatGPT学习笔记.pdf
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爆红出圈的 AI 聊天机器人 chat GBT 背后的研究实验室 OpenAI，正在以收购邀约的
形式出售现有股份，估值高达 290 亿美元，在没有收入和利润的情况下，成为最值
钱的美国出场公司之一。我们认为这一个事件可能是 AI 时代资本定价的一个标杆事
件，商业价值已经获得了全球资本的高度认可。
Q：拓尔思公司发展的背景和场景应用？
A：公司曾于 1993 年成立是全球的中文检索的创始者，公司成立之初，主要的技术方
向围绕着中文全文检索，第一批用户主要是媒体用户。 1997 年获得过国家科技进步
二等奖，电子部科技进步一等奖。2000 年到 2011 年阶段，公司核心技术是基于检
索技术，开发智能内容的管理。2007 年我们启动了核高机的非结构化数据系统的研究
专项。
拓尔思是作为第一家大数据公司上市 A 股，公司持续在自然语言处理技术上做研究。
语音智能是公司的核心技术的发展场景。NLP 自然语言处理的技术在各个场景中的应
用上，我们不断进行深入的拓展。治安语言处理在整个搜索引擎、智能客服，舆情分
析还有内容处理方面。通过持续的打造，形成了我们每个板块深度应用场景，同时打
造了一批属于公司专属的软件平台，这一块是我们业务收入的增长，基于我们对各个
场景应用的熟悉，为用户输出了大量的、有时效的应用效果。
拓尔思公司所有的人工智能应用来自于公司对各种算法模型的积累。在 A 股市场横向
比较，在诸多的公司里，我们真正掌握了大量数据资产。2000 多台服务器分布在全国
的三个数据中心，每天日增 1 亿条的开源的互联网的数据，公司已经积累了将近 1300
亿条的开源的数据资产。因为有了数据资产，我们才能做各种各样的训练模型，才能
够积累算法。
公司已经积累了 300 种以上的算法，并且对每个场景，如知识图谱的展现、知识库
的建立档案、包括前期数据采集、数据的标引，关于数据要素的环节，我们都有自己
以完全知识产权的软件平台。搜索引擎是公司自然语言处理的核心应用技术，公司 30
年以来坚持这方面的积累。在全国大量企业级的搜索都在用 ELSG 的设计 spark 开源
软件的时候，公司完全做到了自主可控，应用到政府、金融，包括媒体等诸多行业。
公司数字经济研究院目前主要研究方向是人机对话，公司近几年在智能问答，围绕着
像中国中医科学院的中医中文问答，中国标准化研究院的国家标准的问答，人民卫星
出版社的小 a 机器人，时代经济出版社的审计问答、吉林政务的小机智能机器人等。
除此之外，公司围绕着知识图谱事件分析，包括机器人自动写作、智能内容创作，我
们都有多个成功的案例。
公司研究人员对于整个 OpenAI 过去、现在和未来进研究。结合公司的技术沉淀的事
实和对场景应用研究，未来的展望，我们做了系统的梳理。ChatGPT 引领了数字劳动
力时代，它将是生产力的第五次革命，在新的一经济时代，用工模式将会快速演变。
目前人员用工模式有全职员工、外包员工、兼职员工三大传统的用工模式。现在出现
了第四种用工模式，即数字化的劳动力，打破了人与机器的边界，依托人工智能技
术，包括 NLP 相关技术，自主完成或者协助人类完成各种工作，比如前端对客或者员
工文案的工作等。或者中后台运营协同的等工作。在传统劳动力跟数字劳动力的结合
下，通过 NLP 技术赋能，让传统劳动力爆发出更高效增长力。根据麦肯锡统计到
2030 年，数字化,劳动力市场规模可以达到 1.73 万亿水平。chat GPT 的火爆，加
速推动这个事件。
劳动数字化全面转变核心在于劳动力它的大脑、认知能力跟分析能力决定了数字劳动
力是否能够准确的理解人类的任务指令，是否能够高效准确完成任务。chatGPT 基于
人类反馈的强化学习，经过千亿规模的模拟训练，能够有非常好的模型表现，可以融
合世界的知识跟规则，使得认知能力跟沟通能力能够取得接近人的水平。chatGPT 的
火爆将增强大众对于对话式的 AI 的信心。我们会有更多的研究来加入行列，推动整
个对话式的 AI 的发展。
对话式 AI 方向大概分成四类，一类是信息查询类的，用户可查询企业相关信息，相当
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