ChatGPT正式開放 API，將帶來什麼影響？_風聞

文/觀察未來科技

3月1日，OpenAI官方宣佈，正式開放ChatGPT API，這意味着，開發者現在可以通過API將ChatGPT和Whisper模型集成到他們的應用程序和產品中。也就是説，企業或個人開發者無需再自研類ChatGPT，就能直接使用ChatGPT這樣的模型來做二次應用和開發。

最重要的是，ChatGPT API的價格比其他現有的語言模型要便宜得多的成本——每輸出100萬個單詞，價格才2.7美元（約18元人民幣），比之前的GPT-3.5，成本直接降低了90%。這無論對於企業還是個人開發者，都是重大利好，人手一個ChatGPT****的AIGC時代，或許真的就要到來了。 

ChatGPT開放****API

API，其實就是為兩個不同的應用之間實現流暢通信，而設計的應用程序編程接口，通常被稱為應用程序的“中間人”。

實際上，生活中我們經常會接觸到硬件接口，最常見的就是HDMI接口和USB接口，我們知道接入某個接口就能實現某種功能。和硬件接口一樣，程序接口能夠將程序****內部實現的功能封裝起來，使得程序像一個盒子一樣只留出一個口子，人們接入這個口子就能使用這個功能。調用的人可以很方便使用這些功能，並且可以不需要知道這些功能的具體實現過程，接口API就是按照作者規定的流程去調用這些功能。

打個比方，我們到商店裏掃碼點餐，我們首先需要掃描二維碼進入頁面，輸入就餐人數，然後一頓點餐並提交訂單。點完後，服務員會來跟你核對菜單，然後同步到後廚，最後我們就坐等上菜。**其中，****掃碼點餐過程就可以看成是API接口的工作過程，**我們通過一個點餐的API接口選中菜品，讓服務員在後台知道我們的需求並提供相應的飯菜和服務，這個過程就是點餐API接口的作用。

在OpenAI未開放API之前，人們雖然能夠與ChatGPT進行交流，但卻不能基於ChatGPT進一步開發應用。而近日，3月1日，OpenAI官方則宣佈，開發者可以通過API將ChatGPT和Whisper模型集成到他們的應用程序和產品中。其中，Whisper API是OpenAI去年9月推出的由人工智能驅動的語音轉文本模型。

具體來看，ChatGPT API 由 ChatGPT 背後的 AI 模型提供支持，該模型被叫做GPT**-3.5-turbo**。根據 OpenAI 的説法，它比 ChatGPT 、GPT- 3.5 更快、更準確、更強大。**ChatGPT API 的定價為每 1000 個 Token（約為 750 個單詞）0.002 美元，****比現有的GPT-3.5模型還要便宜90%。**而ChatGPT API 之所以能這麼便宜，在一定程度上要歸功於“系統範圍的優化”。

**OpenAI稱這樣做將比直接使用現有的語言模型要便宜得多。**對此，OpenAI總裁兼主席Greg Brockman對外透表示，“API一直在我們的計劃中，只不過我們需要一段時間來使這些API達到一定的質量水平。”現在時間已到，ChatGPT API便正式對外開放。

**現在，已經有幾家公司接入ChatGPT API來創建聊天界面。比如，Snap公司就為Snapchat+訂閲用户推出了My AI，這是一項基於ChatGPT API的實驗性功能。**據瞭解，這個可定製的聊天機器人不僅可以提供建議，甚至可以在幾秒鐘內為朋友寫個笑話。目前，Snapchat的月活用户已經達到7.5億。

Shopify通過ChatGPT API，為自家用户量達到1億的應用程序Shop創建了一個**“智能導購”****。**當消費者搜索產品時，AI就會根據他們的要求進行個性化的推薦。據瞭解，Shop的AI助理將通過掃描數百萬種產品來簡化購物流程，從而幫助用户快速找到自己想要的東西。

Quizlet是一個6000多萬學生都在使用學習平台。過去三年，Quizlet與OpenAI合作，在多個用例中利用GPT-3，包括詞彙學習和實踐測試。隨着ChatGPT API的推出，Quizlet也發佈了Q-Chat——一個可以基於相關的學習材料提出自適應問題，並通過富有趣味性的聊天體驗來吸引學生的“AI老師”。

OpenAI還在不斷改進其ChatGPT模型，並希望將增強功能也提供給開發人員。 

智能時代的技術底座

顯然，支持許多不同應用的ChatGPT API 是一個強大的工具，此前，有些開發者試着自己在應用中接入OpenAI的常規GPT API，卻無法達到ChatGPT的效果。這次，OpenAI正式打開了官方的ChatGPT API，為廣大開發者打開了新的大門。

**對於大多人企業和開發人員來説，開發如同ChatGPT這樣的自己的聊天機器人模型是完全遙不可及的，**根據Semianalysis估算，ChatGPT一次性訓練用就達8.4億美元，生成一條信息的成本在1.3美分左右，是目前傳統搜索引擎的3到4倍，這是OpenAI培育ChatGPT的成本。OpenAI就因為錢不夠燒，也曾差點倒閉。ChatGPT的成功也規定了入局的門檻，後來者必須同時擁有堅實的AI底座和充裕的資金。但此次官方將ChatGPT API正式打開，且其花費的價格並不高，為開發人員構建聊天機器人打開大門。

**更重要的是，**ChatGPT API **的公佈，為通用人工智能提供了一條現實途徑。**按照是否能夠執行多項任務的標準來看，ChatGPT已經具備了通用AI的特性——ChatGPT被訓練來回答各種類型的問題，並且能夠適用於多種應用場景，可以同時完成多個任務，比如問答、對話生成、文本生成等。這説明，它不僅僅是針對某一特定任務進行訓練的，而是具有通用的語言處理能力。因此，我們也可以把ChatGPT認為是一種通用AI模型。

而****ChatGPT API **的發佈，讓人人都可以使用這種通用AI模型，可以説，**ChatGPT API 為AI的發展構建了一個完善的底層應用系統。

這就類似於計算機的操作系統一樣，計算機的操作系統是計算機的核心部分，在資源管理、進程管理、文件管理等方面都起到了非常重要的作用。在資源管理上，操作系統負責管理計算機的硬件資源，如內存、處理器、磁盤等。它分配和管理這些資源，使得多個程序可以共享資源並且高效地運行。在進程管理上，操作系統管理計算機上運行的程序，控制它們的執行順序和分配資源，它還維護程序之間的通信，以及處理程序間的併發問題。文件管理方面，操作系統則提供了一組標準的文件系統，可以方便用户管理和存儲文件。

**Windows操作系統和iOS操作系統是目前兩種主流的移動操作系統，而ChatGPTAPI的誕生，也為AI應用提供了技術底座。**雖然ChatGPT是一個語言模型，但與人對話只是ChatGPT的表皮，而ChatGPT的真正作用，是我們能夠基於ChatGPT這個開源的系統平台上，開放接口來做一些二次應用。

**未來，****AI，或許將成為和水電力一樣的基礎設施。**1764年，一位叫哈格里夫斯的英國紡織工，發明了一種珍妮紡紗機一樣，珍妮紡紗機可以同時紡8卷線，大大提高了生產效率。“珍妮紡紗機”的出現，引發了發明機器進行技術革新的連鎖反應，揭開了工業革命的序幕。 

隨着機器生產越來越多，18世紀中葉，英國率先進入工業革命。當時，蒸汽機用的能源還是煤炭，正是基於煤炭這種遠超人力的能源，人類的生產效率才能大大提高。又因為效率的提升，煤炭價格就變得非常的低廉。 現在的AI幾乎就是那時的煤炭，因為未來的智能，一定會變成整個社會的最基礎的設施、大眾商品。就像我們在現實生活中離不開水**、電、燃氣、網絡這些必需的生活要素一樣，人工智能的技術底座，就是智能時代****的基礎設施**。  

可能存在的問題

不可否認，ChatGPT API的誕生，也有OpenAI的商業訴求，鑑於 OpenAI 在獲得微軟數十億美元的投資後扭虧為盈的壓力越來越大，這不足為奇。但在OpenAI宣佈正式開放ChatGPT API的同時，OpenAI的官方博客中也談道，他們認為人工智能可以為每個人提供難以置信的機會，而實現這一目標的最佳方式就是讓每個人都可以利用它進行開發。

**當然，在暢想未來的同時，人們也有對於ChatGPTAPI****的擔憂。**ChatGPT最被詬病的一大缺點就是準確率的問題。不管是上一代GPT-3還是現在的ChatGPT，都會犯一些可笑的錯誤，這也是這一類方法難以避免的弊端。

因為ChatGPT本質上只是通過概率最大化不斷生成數據而已，而不是通過邏輯推理來生成回覆：ChatGPT的訓練使用了前所未有的龐大數據，並通過深度神經網絡、自監督學習、強化學習和提示學習等人工智能模型進行訓練。目前披露的ChatGPT的上一代GPT-3模型參數數目高達1750億。

在大數據、大模型和大算力的工程性結合下，ChatGPT才能夠展現出統計關聯能力，可洞悉海量數據中單詞-單詞、句子-句子等之間的關聯性，體現了語言對話的能力。正是因為ChatGPT是以“共生則關聯”為標準對模型訓練，才會導致****虛假關聯和東拼西湊的合成結果。許多可笑的錯誤就是缺乏常識下對數據進行機械式硬匹配所致。

也就是説，ChatGPT雖然能夠通過所挖掘的單詞之間的關聯統計關係合成語言答案，但卻不能夠判斷答案中內容的可信度，由此而導致的錯誤答案一經應用，就有可能對社會產生危害，包括引發偏見，傳播與事實不符、冒犯性或存在倫理風險的毒性信息等等。而如果有人惡意的給ChatGPT投餵一些誤導性、錯誤性的信息，將會干擾ChatGPT的知識生成結果，從而增加了誤導的概率。

**並且，根據網絡信息，人們還能****能夠提示 ChatGPT 以種族主義和性別歧視的方式回答問題，****也就是説，**ChatGPT最初接受訓練時所依據的有偏見的數據。

ChatGPT——以及類似的系統——也容易受到基於提示的攻擊，或惡意的對抗性提示，使他們執行不屬於其原始目標的任務。Reddit 上的整個社區都在尋找“越獄”ChatGPT 並繞過 OpenAI 實施的任何保護措施的方法。比如，初創公司 Scale AI的一名員工就能夠讓ChatGPT泄露其內部技術運作的信息。

總的來説，開放ChatGPT和Whisper API，不管是OpenAI為了搶奪市場的商業策略，還是希望所有開發者共同參與模型功能的迭代，開發出更有商業價值和創造力的應用，ChatGPT都已經真正打開了通用人工智能時代。