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世界领先的发明家、思想家和预言学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在其著述的《奇点临近（The Singularity Is Near）》一书中有个重要判断：奇点临近暗含一个重要思想：人类创造技术的节奏正在加速，技术的力量也正以指数级的速度在增长。
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5月底，Open AI发布一篇博客文章称，已开始训练新一代旗舰人工智能模型，以期超越目前的GPT-4大模型。
该公司表示，新模型预计将带来更高水平的能力，将成为聊天机器人、智能助手、搜索引擎和图像生成器在内的各类人工智能产品的核心引擎，助力Open AI实现“通用人工智能”(AGI)的目标。
自2018年Open AI推出ChatGPT后，这或将是其第7次产品的迭代更新，如果可以将ChatGPT3.5、ChatGPT-4o也算作一次迭代更新的话。
而ChatGPT被国内广泛关注还需要到2023年2月，百度搜索指数显示在当年的1月30日达到了近10万的搜索量，2月6日达到了最高值的57.4万的搜索量。
百度指数关于ChatGPT资讯指数在近年来的变化趋势图。图源/截图
此后，大模型、生成式人工智能迅速成为万众瞩目的焦点。国内一些大企业也纷纷推出了自己的大模型平台，比如百度、阿里云、科大讯飞等。
最新的消息显示，2024年6月11日，同济大学也宣布推出了其大模型 ChatTJ。
或许有人会说，有一些大模型技术并没有什么技术水平。但不可否认的是，技术的发展已经到了“士别三日，当刮目相待”的地步。
从自然年角度而言，从ChatGPT-1到今天的ChatGPT-4o虽然每一代更新的时间差不多都是一年时间，但一代产品处理能力却是越来越强。
比如从ChatGPT-3到ChatGPT-3.5，每分钟的处理能力就从40000个token增加到了120,000个token，而到了ChatGPT-4，每分钟的处理能力则增加到了千万级别，即1000万个token。
再到ChatGPT-4o，虽然处理能力还是差不多，但却支持更长的上下文窗口，达到128K tokens，极大提升了处理长文本的能力。同时，在多语言处理和非英语语言理解上也有了显著改进，能够更高效地处理多语言输入。此外，通过改进的数据中心硬件和处理器，减少了训练和运行时的能耗，从而降低了能耗。
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这与计算机的发展速度似乎有着某种天然的吻合。不过，计算机的代际更迭是以十年为一个周期。
第一代计算机产品诞生和应用于1940年代-1950年代。这一代计算机有几个特征，即使用电子管作为主要电子元件；机器体积庞大——如同一间大屋子，耗电量大且发热严重；使用穿孔卡片和磁带作为输入输出设备；主要使用机器语言和汇编语言进行编程。
第二代计算机诞生和应用于1950年代-1960年代，第三代计算机则是在1960年代-1970s年代，第四代计算机是1970年代-至今；第五代计算机是在1980年代-至今。
每一代计算机产品的更新迭代，在体积、耗电量、计算速度和功能方面都有显著的进步。可以说，这些进步不仅推动了技术的发展，也深刻改变了人类的生产和生活方式。
截至2024年，最新的计算机产品主要有Dell XPS Desktop 8960、Apple iMac 24英寸（M3芯片）、Apple Mac Mini M2、Lenovo ThinkStation P620、Falcon Northwest Tiki、HP Envy Move 24和Alienware Aurora R15。每一个品牌的计算机在处理能力、能耗，以及便携性上都有了显著的进步或者改善，有些产品也有了强大的娱乐功能。
比如HP Envy Move 24，搭载了最新的NVIDIA显卡和高性能处理器，能够流畅运行大型游戏。Alienware Aurora R15被称为是顶级游戏PC，外观酷炫，性能强劲。其搭载了最新的英特尔或AMD处理器和高端显卡，专为高端游戏和VR体验设计。
计算机最初作为一种计算工具，其计算性能在代际上不断变快，同时也延伸出了一些新的功能，比如娱乐性。人类对于计算机似乎已经达成了一致共识：就是一个工具。
当然，在第二代计算机应用于航天计算工作时，也曾试图用于替代一些人类的工作。
比如美国首位女航天计算员和工程师凯瑟琳·约翰逊（Katherine Johnson），作为一位非裔美国女性，她在NASA的职业生涯中曾经遭遇过种族和性别歧视。白人工程师曾一度以为计算机可以替代她的工作，但她用实力证明她是不可替代的。凯瑟琳的故事也因此被拍成了一部电影《隐藏任务》（Hidden Figures）。
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与计算机不同的是，人们对人工智能、大模型、生成式人工智能的出现却是异常害怕，生怕将自己赶下人类“神坛”。
人们对计算机的不断进化不觉得害怕，却对人工智能、大模型的进化害怕。图源/AI绘图
某AI工具给出害怕的原因有6个，即失业和经济影响、隐私和数据安全、决策透明度和偏见、安全和控制、伦理和道德问题，以及存在主义威胁。
许多人担心AI会取代大量的工作岗位，导致失业率上升。这种担忧尤其在自动化和AI可以高效处理重复性和复杂任务的领域中更为显著。例如，自动驾驶汽车可能取代卡车司机，聊天机器人可能取代客户服务代表。
AI系统需要大量数据进行训练，这些数据通常包含个人隐私信息。人们担心这些数据可能被滥用，导致隐私泄露。近年来，多次发生的数据泄露事件加剧了这种担忧。例如，国外某论坛的Cambridge Analytica事件引发了全球对数据隐私的关注。
AI的决策过程通常是一个“黑箱”，即使是开发人员也不总能解释其输出结果。这种不透明性使人们难以信任AI的决策，尤其是在涉及道德和伦理判断的领域。此外，AI系统可能继承训练数据中的偏见，导致不公平或歧视性的决策。例如，有研究发现，一些面向招聘的AI系统会对某些群体存在性别或种族偏见。
随着AI技术的进步，人们担心AI可能会失控，带来不可预测的后果。例如，自动化武器和无人机的使用引发了对战争伦理和控制权的严重担忧。如果AI在关键决策上出现错误，可能导致严重的灾难性后果。
AI在医疗、法律等领域的应用涉及复杂的伦理和道德问题。例如，AI医生可以辅助诊断，但谁对错误诊断负责？AI法官可以辅助裁决，但如何保证公平和公正？这些问题尚未得到充分解决，使人们对AI的广泛应用心存疑虑。
一些科学家和哲学家担心AI的发展可能对人类的存在构成威胁。如伊隆·马斯克和斯蒂芬·霍金均曾警告，超级智能AI可能会脱离人类控制，甚至可能威胁人类的生存。这种存在主义的恐惧驱动了许多人对AI的抵触情绪。
这些担心是否多余，尚无法定论。但可以明确的一点是，裹足不前、畏首畏尾均是科技发展的认知障碍，而且科技的发展也从来不会被任何个人或一群人所阻挡。就像托马斯·爱迪生当初为了保护自己的直流电，试图阻止尼古拉·特斯拉的交流电推广使用一样——爱迪生阻挡不了历史前进的车轮，最终还是交流电占据了上风，让人类如今普遍使用上了电力。
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