專訪啓元世界AI專家Flood Sung：從GPT自動化到RWA，探索AI與區塊鏈的未來

夏禾：您好，Flood，可以先進行一個簡短的自我介紹嗎？

Flood Sung：大家好，我是Flood Sung，目前在啓元世界擔任AI產品負責人。此前我在字節跳動做強化學習研究員，專注於AI相關技術開發。

夏禾：咱們從輕鬆的話題開始。最近您有沒有看到一些特別有意思、印象深刻的產品形態，可以分享一下？

Flood Sung：最近最熱門的產品都在GitHub上，海外的開源文化很強，很多極客不以賺錢爲目的，先搞開源項目玩玩。現在GitHub流行趨勢前幾名都是ChatGPT相關的，比如一個很火的應用叫AutoGPT，目標是讓GPT完全自動化運行。比如，有人通過代碼將GPT接入Siri，用語音指令說“幫我建一個網站”，全程用音頻交互，最後真的建好了網站。這從輔助人類到替代執行，非常有意思，幾天就收獲了1萬星。

夏禾：這已經能執行實際任務了？之前好像還停留在想象階段。

Flood Sung：對，GPT-4的常識積累和認知能力已經超過大學生。只要授權它調用軟件或接口，稍加開發，它就能接入現實世界處理任務。比如說“幫我訂酒店”，如果給它支付寶權限，它就能下單。這不再是科幻，極客們已經在快速驗證，技術進步很快，從對話到讀文檔，再到現在的執行層面。

夏禾：ChatGPT的技術是範式突破，還是過往技術的延伸？

Flood Sung：肯定是過往技術的延伸。Open AI首席科學家Ilya Sutskever也說過，ChatGPT沒有全新創意，所有思想在一二十年前就有，比如神經網路、強化學習。區別在於規模：以前幾十個神經元，現在是千億參數的神經網路。Transformer在2017年興起，但其注意力機制更早就有。AlphaGo的成功也證明了強化學習在特定領域的潛力。現在只是把這些方法用在語言模型上，優化輸出以符合人類需求。

夏禾：所以ChatGPT的轟動效應是因爲把已有技術應用到大語言模型上？

Flood Sung：對。文字世界涵蓋人類的邏輯和思維，應用範圍極廣。Open AI幾年前關閉機器人部門，全力做語言模型，和AlphaGo一樣，先用專家數據訓練，再通過強化學習優化，效果顯著。

夏禾：您提到ChatGPT的學習過程類似人類：背誦、做題、考試。這三個階段對應哪些技術？

Flood Sung：第一階段“背誦”是無監督學習，模型預測下一個字，類似背書，預測越準說明學得越好。第二階段“做題”是監督學習，用人類指令（如寫代碼、詩或報告）訓練輸入輸出，類似考試答題。第三階段“考試”是強化學習，通過人類反饋優化神經網路。比如打乒乓球，反復練習提升水平；AI通過人類評分訓練獎勵模型（Reward Model），不斷優化表現，越來越符合人類要求。

夏禾：國內與Open AI的差距在哪？業內說差兩年，是差在哪一步？

Flood Sung：差距首先在認知。幾年前，沒人相信只靠預測下一個字符就能讓AI具備邏輯推理能力。Open AI有信仰，堅信大模型和大數據能解決問題，從GPT-2的15億參數到GPT-3的1750億，投入巨大。國內則聚焦外賣、電商、短視頻等賺錢領域，沒精力投前沿技術。現在國內大廠和初創公司都在追趕，但只跟蹤難以超越。Open AI不公開最新算法細節，國內需創新自己的路，否則很難抗衡。

夏禾：Open AI以前會發論文介紹訓練方法，現在不開源哪些部分？

Flood Sung：以前有論文，比如GPT-3的訓練細節。現在GPT-4的技術報告只展示效果，比如美國高考接近滿分，但網路架構、訓練技巧完全保密，我們只能猜。Transformer等基礎技術是開源的，但最新模型的具體實現是黑箱。

夏禾：大家說ChatGPT是手機史上的iPhone時刻，您認爲它的未來生態會如何發展？

Flood Sung：ChatGPT的影響遠超iPhone，更像電的發明，創造了一種賦能各行業的全新媒介。未來任何領域都可能接入AI。如果Open AI一家獨大，就像蘋果，性能領先；開源模型像安卓，性能稍差但成本低，遍地開花。可能出現幾家頂級玩家競爭，但開源模型會讓AI像手機一樣普及，每個人都能用。

夏禾：ChatGPT火了，Prompt Engineering（提示工程）也火了。普通人需要學這套語言規範來與AI對話嗎？

Flood Sung：不一定非要學，但學會用AI能提升效率。未來像編程一樣，普通人可用自然語言開發程序，門檻大幅降低。Prompt Engineering本質是清晰表達需求，就像產品經理提需求。誰更會用AI，誰就更有競爭優勢；完全不用可能被淘汰。未來AI會成爲人類夥伴，但前提是確保安全，避免違背人類意志。

夏禾：您提到安全問題。現在很多人分享提示詞模板來提升生產力，未來Prompt Engineering會像早期的“搜索專家”一樣消失嗎？

Flood Sung：不會消失，只是門檻會降低。表達需求永遠存在，就像指揮員工，你得說清楚目標。Prompt Engineering是邏輯層面的提問藝術，不是技術問題。未來可能更簡單，但仍需清晰溝通。

夏禾：您說過ChatGPT可能成爲專業領域的頂尖專家。現在它答錯專業問題，是因爲垂域數據不足還是缺乏強化學習？

Flood Sung：兩方面原因。第一，專業領域數據少，比如小學數學題多，奧數或頂尖數學問題少，訓練不足。第二，要超越人類水平，AI需通過強化學習與環境交互，探索未知領域。比如解決哥德巴赫猜想，需大量垂域數據和強化學習優化。

夏禾：如果AI通過自我強化學習超越人類，誰來評判？會不會丟棄人類設定的道德規範？

Flood Sung：理論上AI能自我學習，像周伯通的左右互搏，自我提升。這很危險，因爲它可能突破人類束縛，甚至丟棄道德規範。現在GPT-4雖有限制，仍可通過特定提示詞“黑”成惡意角色。AI安全是嚴肅問題，像自動駕駛偶爾的錯誤可能只毀一輛車，但超強AI的錯誤可能影響全人類。我呼籲優先解決安全問題，再推進研究。

夏禾：您最近關注哪些前沿或有趣的東西？信息來源是哪些渠道？

Flood Sung：每天都有新進展，主要看Twitter和GitHub，海外極客和科學家常分享最新動態。比如微軟將大模型嵌入機器人，控制其行爲，探索空間幾乎無限。主要渠道就是Twitter和GitHub，科學家和極客的聚集地。

夏禾：好的，今天的問題到此結束。謝謝Flood的精彩分享！

Flood Sung：不客氣，很高興接受採訪！