专家解读ChatGPT能做什么 虚火过后才知道谁是赢家(4)
“自然语言大模型的语料可以从网页上取得，但涉及很多专业领域的基础模型所需的数据从哪来？”吴文峻指出，“未来在一些重要的领域可能会出现支撑性的模型，对于构造训练这类模型，就需要对其基础数据做很多扎实的工作，包括共享数据、隐私保护、数据清洗、质量管理等等，所以只有把数据治理好了，才有可能打造面向不同领域的大模型。”
在刘刚看来，数据、算法、算力和应用场景，这四个因素是人工智能运用的关键。“北京此次提出的支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，反应很快。”刘刚表示，从国家层面来说，应该重点支持科研创新资源向平台集中，尤其是向有能力开发大模型的平台集中，因为大模型的开发需要大量的数据训练和算力支持，而平台就具备这样的条件。
同时也要支持具备创新能力的科研机构，包括人工智能实验室这类机构共同发力。
此外，刘刚强调，推动大模型实现商业化应用这“最后一公里”同样非常重要，即大模型必须与应用场景结合，在此过程中，可能稍微在一个分支领域运用，又会产生一个新产业。
ChatGPT火爆全网，“聊天”能否代替“思考”？
ChatGPT的火爆使不少相关板块“涨声一片”，网传ChatGPT可以帮人回答问题、作画、写沦文甚至编程序，那么如此“神奇”的应用是如何实现的呢？
相比元宇宙的虚无缥缈，生成式AI似乎“更接地气”，拥有更明确的应用场景和多种可能，横空出世的AIGC距离大规模商业化还有多远？会对哪些行业造成冲击？
数字经济时代到来，深度学习技术推动人工智能进入到大规模应用阶段，ChatGPT上线不到1周日活用户破百万，2个月破亿，引爆了资本市场的热情，但同时也引发了对其合规性的思考，生成式AI的发展未来将面临哪些制约？未来将会有哪些商业化的产品优先落地？
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