GPT-5 即将登场
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在AI领域的最新浪潮中，OpenAI即将推出备受期待的GPT-5，一种超越前代的革命性语言模型。本文揭露了GPT-5的开发旅程，从OpenAI首席执行官Sam Altman最初的保守态度到项目逐步揭晓的神秘面纱。GPT-5不仅预示着多模态能力的飞跃，如处理语音、图像和视频，还承诺解决现有AI模型中的幻觉问题。在技术巨头们的市场竞争中，GPT-5的出现无疑加剧了这场AI军备竞赛。本文不止关于一种技术的进步，也探讨了GPT-5可能对整个人工智能领域未来走向的深远影响。
01 什么是 GPT-5
GPT-5 是 OpenAI 公司万众瞩目的下一代人工智语言模型，也就是 GPT-4 这个大语言模型的新版本。
02 犹抱琵琶半遮面的 GPT-5
去年 4 月份的时候，也就是 ChatGPT-4 发布一个月之后，OpenAI 的首席执行官奥尔特曼（Sam Altman ），在麻省理工学院的一次活动上，在被问到是否正在训练 GPT-5 的时候，奥尔特曼就曾公开表示：“我们现在不会，一段时间内也不会这样做”。我们当然无从得知，奥尔特曼当时是否所言非虚，但是三个月之后，事情似乎开始朝另外一个方向在发展。
去年7月，OpenAI 提交了 GPT-5 商标申请，似乎在表明奥尔特曼（Sam Altman）所说的「未来一段时间」，指的是三个月。
而在去年 9 月， Digital Trends 和 Windows Central 等可靠来源一直流传着谣言，暗示 GPT-5 将于 去年 12 月发布。但 OpenAI 的态度始终保持暧昧，没有官方正面承认。
时间来到 11月，在 OpenAI 的开发者大会上，OpenAI的首席执行官奥尔特曼重申 GPT-5 尚未明确的研发时间表，他表示，在训练GPT-5 这个模型之前，OpenAI 仍然有许多问题需要解决，比如困难的科学问题，和更多的计算能力，似乎在表示 GPT-5 还很遥远，但就在同月早些时候，OpenAI 宣布推出名为 GPT-4 Turbo 的大模型语言的新版本。
然后紧接着奥尔特曼在当周接受英国《金融时报》采访时开始透露，「某些更具变革性的东西，也在研发中，即 GPT-5」，但他不愿意透露更多的细节，只是说「我们正在努力做得更好」。
也许有人会对奥尔特曼态度转变之快而感到惊讶，这与微软和谷歌的前世恩怨情仇有关，想了解更多的话，可以阅读下面这篇博文。
如果我们把时间拨回 2022年的 3月，也许谜团就会层层拨开。在那个时候，也就是 ChatGPT 刚推出的时候，AI 的风暴席卷了全网，全球进入了一场人工智能的狂欢，OpenAI 更是通过 ChatGPT-4 的发布，迅速占领了全球的 AI 市场，在此之前，这个领域还是一片空白。之后Google、 Facebook 等公司紧随其后相继推出了自己的大语言模型 Bard 和 LLaMA，之后大语言模型犹如雨后春笋，遍地发芽，但由于 ChatGPT 那让人惊讶的性能和叹为观止的人机会话能力，让 OpenAI 的江湖地位，似乎依然无人可以撼动。
然而就在一个月之后，Google 宣布 Gemini 面世，号称各项性能和多模态能力碾压 ChatGPT-4 。
OpenAI + 微软 vs 谷歌的军备竞赛的大幕，就此拉开。
03 横梗在 GPT-5 面前的障碍
据Altman介绍，GPT-5将是一个多模态模型，支持语音、图像、代码和视频，并在个性化和定制化功能方面实现重大更新，具备更强的推理能力和更高的准确性。当前大模型的通病——幻觉问题也将在GPT-5中得到解决。
来源：OpenAI
更多更好的数据。
根据 OpenAI 的报告，GPT-4 的幻觉远低于 GPT-3 但是这还不够。
要解决人工智能的通病——撒谎问题，关键在于需要更高质量更多的数据。奥尔特曼告诉英国《金融时报》，需要更多的数据。这些数据将来自公共的在线资源，和专有的私人数据集，这与 OpenAI 呼吁各组织在私人数据集上进行合作的工作一致。研究人员去年估计，可公开访问的高质量在线数据的供应将在 2026 年耗尽。这也另一个传言相互印证：OpenAI 部署了一个新的网络爬虫 GPTBot，通过从互联网收集公开信息来扩展其数据集。
更强的算力和天量资金。
奥尔特曼曾经公开抱怨资源匮乏，图形处理单元的市场由 Nvidia主导。OpenAI 公司从 2022年开始就在探索制造自己的人工智能芯片，甚至评估了潜在的收购目标，来解决训练 AI 模型所依赖的芯片短缺的问题。
根据未经证实的消息，GPT-4 拥有惊人的 1.8 万亿参数，训练使用了 25,000个 Nvidia H100 GPU。毫无疑问，训练 GPT-5 这个更为庞大的模型，需要消耗更为巨大的算力。
Nvidia 也非常适时的宣布推出 H200，号称是 H100 的升级版，计算速度是 H100的两倍，而 H100 芯片的成本在 25,000 到 40,000美元之间，保守估计，光是采购训练 GPT-4 用的芯片所需要的成本就高达 7.5 亿美元。训练 GPT -5 的消耗只会更多。
另一方面，运行 ChatGPT 也非常的昂贵。根据 Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 的分析，每次查询的成本约为 4 美分，如果 ChatGPT 对话速度增长到 Google 搜索规模的十分之一，则每年运行的开销就达到惊人的 160亿美元，如果同时运行 GPT -4 和 GPT-5，简直不可想象。
安全的隐忧
根据著名的网络安全团队 Check Point Research 对 ChatGPT的测试结果，他们发现可以绕过 GPT-4 模型的防御，从而突破模型的安全边界。另一方面，安全专家甚至发现可以利用 GPT-4 来构建漏洞，甚至是被用于创建武器购物清单。能否在 GPT-5 解决这些问题，还是个未知数。
04 另一种可能性
种种信息透露出，微软或许并不希望 GPT-5 尽快面世。
OpenAI 的大股东，微软创始人比尔 · 盖茨，在去年 10 月份接受德国商业报纸采访的时候，就曾经表示生成式人工智能基本已经达到了上限，自己并不期待 GPT-5 比 GPT-4 会好多少。目前我们能够看到的是，OpenAI 发布 GPT-4之后，他们正在不断的挖掘 GPT-4 的潜力，例如增加 ChatGPT 的插件功能，推出 ChatGPT Store，微软也将自家系统不断接入 ChatGPT ，所以更有可能的是，OpenAI 将会推出一个中间过渡版本，可以与 Gemini 一较高下的新版本，也许是 GPT-4.5。再以后，也许是 GPT-4.6。
但是毫无疑问的是，就如同 Iphone 不断受到来自安卓世界的挑战一样，苹果公司为了捍卫自己的市场份额，哪怕是一点点升级，也必须不断推出自己新的升级款产品，就如同奥尔特曼自己说的那样「实现下一步变革的技术尚未诞生」，但是也必须不断推出新的智能手机，毕竟新一代要比上一代要更好，人工智能这片蓝海的市场份额也要求他必须这样去做。
05 GPT-5 的未来
就如同 Iphone ，每一代只是变得更快更薄，屏幕也更大一样，虽然 OpenAI 也承认尚不知道如何对 GPT 进行“指数级的强大改进”，但是 OpenAI 作为估值超过 1000亿美元的公司，盈利的压力也同样巨大，所以即便只有稍微的改进，OpenAI 也必将全力以赴为新一轮的迭代创造盈利增长点。
或许会成长为通用人工智能？
虽然奥尔特曼明确表示，自己和自己的团队对通用人工智能很感兴趣，自己也希望有一天创建具有 AGI （通用人工智能）的系统，但大多数人工智能专家估计，离真正开发出通用人工智能，还有非常大的鸿沟，至少需要数年甚至数十年的时间努力。
更为强大的多模态能力
这几乎已经是板上钉钉的事情，Google 的 Gemini 号称在多模态方面已经超过了 ChatGPT-4，那么未来的 GPT-5，必然全面实现多模态能力（OpenAI 目前将这个能力较给 GPT’s 和 GPT-4 的插件来实现），也就是说以后我们将不用插件，就可以使用 GPT-5 原生就拥有的文本、图像、音频、视频 和 3D模型 等内容。虽然尚未由确凿的证据，但接受这些多介质的输入，并且按照人类的需求进行相应的格式输出，必将是 GPT-5 带来的一种非常丰富的交互式体验，让人类与机器的交互在后 Web2.0时代，再上一个台阶。
更经济更有效的扩展
随着 Claude Pro 的发布，Anthropic 重新定义了上下文的长度，它一次性处理的令牌（token）达到了 20万个，是 GPT-4 那 3.2 万个的6倍，刷新了行业的认知，也树立了新的榜样。使得很多利用生成式人工智能工具进行代码编写的工作，得到足够的代码上下文，同时也为论文写作等需要撰写和阅读长文的工作，提供了更大更好的支撑。
面对这样的挑战，OpenAI 自然也不会落后，他们必将提出更高的行业标准，从而持续让自己保持行业领头羊的位置。同时他们需要降低自己的训练费用，让自己始终在创新和商用性上保持一个可以持续发展的平衡。
同时 GPT 应用商店的推出，必将鼓励更多的借助 GPT 的平台进行更有创意的开发，或许 GPT Store 将成为继苹果的 App Store 和 Google Play 的第三个让个人开发者狂欢的自由软件交易市场。
06 新的变革
无论是谷歌、OpenAI、Facebook（Meta）或者是其他号称要干掉 OpenAI 成为新的科技界江湖大佬的公司，目前均在大预言模型的赛道上进行角逐，比拼财力、算力、更好的安全性、更低的训练和使用成本，就如同埃隆 · 马斯克开辟了电动汽车的赛道，他们也必将在这个赛道上进行生死竞速，直到人工智能的领域内出现新的赛道，或者中途有人退出。在这场全力以赴的角逐中，你认为谁会笑到最后呢？
