微软公司首席执行官萨蒂亚‧纳德拉在达沃斯论坛年会上。
“人工智能（AI）技术将彻底改变微软的所有产品。”1月17日，微软公司首席执行官萨蒂亚‧纳德拉（Satya Nadella）在达沃斯论坛年会上表示，该公司计划将ChatGPT等AI工具整合到其所有产品中。
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早在纳德拉正式宣布这一战略计划前，就有媒体不断曝出微软的一系列举动：1月4日，消息人士称微软正准备在其必应（Bing）搜索引擎中加入ChatGPT；9日，消息人士称微软正在将OpenAI（ChatGPT的开发者）的人工智能技术纳入其办公软件；10日，报道称微软正就向OpenAI投资100亿美元开展谈判；16日，微软表示将其云服务Azure接入 OpenAI。
通过加码目前最炙手火热的AI公司，微软全面拥抱人工智能的姿态已经非常明显。这会给微软带来一定风险：ChatGPT的准确性还难以保证，且这类人工智能工具会带来高昂的成本。《华尔街日报》分析称，即使是微软恐怕也得面对一种现实：在AI驱动的世界里，跨越一键之距展开竞争的成本相当高，特别是在即便盈利能力强的科技巨头也不得不密切关注净利润之际。
微软为什么要加码OpenAI？
人工智能文本生成工具ChatGPT一经推出便获广泛关注，前所未有地在不到一周时间里就聚集了100万用户，并且不是昙花一现。据全球网站分析工具Similarweb的数据，最近ChatGPT主页的日访问量超过了2000万次——是ChatGPT推出两周后该网站日点击量的近两倍。
“ChatGPT的功能很强大，对于在这个行业的研究人员来说，ChatGPT的水准可谓是相当惊艳了。”北京智源人工智能研究院NLP/多模态模型研究负责人伍昱对澎湃科技（www.thepaper.cn）表示。
1月17日，微软称正迅速采取行动，把OpenAI开发的AI工具纳入自家的产品和服务，其中包括ChatGPT。纳德拉在达沃斯论坛年会上对《华尔街日报》表示：“微软的每个产品都将拥有其中一些相同的AI能力，从而获得彻底改变。”
OpenAI是一家AI研究实验室，由营利性公司OpenAI LP和非营利性母公司OpenAI Inc组成，拥有热门图像创建工具DALL·E等。2015年，OpenAI作为一家非盈利组织成立，目标是以安全的方式实现通用人工智能（AGI），使全人类平等收益，而不是为公司的股东创造利润。但在2019年，OpenAI从非营利组织转变为有“利润上限”的营利组织，并建立了一个独特的结构——投资回报有上限（投资利润不超过投资额的100倍），任何超出的部分都将返还给非营利组织。
2019年，微软对OpenAI投资10亿美元。2022年10月，微软又宣布将把OpenAI的人工智能绘画产品DALL·E 2与微软的多种产品集成，包括新的平面设计应用微软设计（Microsoft Design），以及必应的图像生成器。
根据彭博社汇编的数据，如果此次再向OpenAI投入100亿美元，这笔投资将轻松超过微软迄今为止的任何投资，包括1999年斥资50亿美元购买美国电话电报公司（AT&T）股票以换取新的有线网络接入，以及1997年斥资10亿美元收购康卡斯特公司（Comcast）的股份。
在生成式人工智能突飞猛进的一年后，微软有意加强与OpenAI的合作不足为奇。但这一消息对谷歌来说却是一个不愿见到的动向：ChatGPT等技术的问题回答功能可能威胁到谷歌核心的搜索业务。
2022年11月30日，ChatGPT的推出促使谷歌管理层在内部拉响了“红色警报”。微软是谷歌在网络搜索领域最大的竞争对手，尽管必应在全球网络搜索市场上的份额仍只有个位数百分比。自ChatGPT推出以来，谷歌母公司Alphabet股价已累计下挫近10%，是大型科技股中表现最差的，这相当于同期纳斯达克指数百分比跌幅的三倍。
《福布斯》预测，2023年微软支持的OpenAI和谷歌之间将爆发全面战争。
“一直以来谷歌都是对OpenAI跟的最紧的，OpenAI能拿出的东西，谷歌不出意外在最多3-6个月时间里都能拿出来。Search+Chat（搜索+聊天），谷歌并没有落后多少。”北京智源人工智能研究院研究员曹越对澎湃科技表示。
谷歌也有关于大众行为的数据库，可以用来赚取利益。根据StatCounter的数据，至少从2009年开始，谷歌提供了超过90%的全球互联网搜索服务。即使微软在2009年年中推出了自己的必应搜索工具，也没能真正撼动谷歌的市场份额。
谷歌在ChatGPT问世之前采取的策略是，用聊天机器人的技术来增强搜索引擎的使用体验。在2021年5月的I/O大会上，谷歌就展示了其最新的人工智能系统LaMDA，称其可以使回答更加“合情合理”，让对话更自然地进行。但目前，谷歌仍不愿向公众发布LaMDA，部分原因在乎LaMDA存在较高的误差，且容易对用户造成伤害。
ChatGPT还“不靠谱”
但要将ChatGPT应用于搜索，还有许多问题需要解决。
ChatGPT的运作机制决定了所产生的回答准确性难以保证，信息来源难以回溯。《科学美国人》报道称，资深的科学家也无法准确分辨ChatGPT撰写的科学论文。在一项测试中，专家错误地将32%的生成摘要识别为真实摘要，将14%的真实摘要识别为生成的。
“ChatGPT的预训练依托于大型语料库，而语料库来源于互联网上实际发生的语言使用场景。一方面，这使得其无法避免地带有虚假信息、歧视偏见信息，另一方面，也往往容易忽略冷门信息。”上海人工智能研究院研究员陈逸君对澎湃科技（www.thepaper.cn）表示。
Bernstein分析师马克·什穆利克（Mark Shmulik）在最近的一份报告中说，普通的信息搜索查询和可带来收入的查询之间存在巨大差异，ChatGPT在后者上的劣势是“极其明显的”。
陈逸君认为，对于虚假信息、歧视偏见信息等问题，可以从数据预处理上过滤不良信息，同时在模型中增强对相关信息的检测识别，屏蔽或回避相关问答，这在ChatGPT中已有体现。对于忽略冷门信息，可以在特征工程上加以改进，调整模型在不同信息上的的注意力权重。
对于ChatGPT的内容偏见问题，曹越也表示，“本质上深度学习方法都是拟合数据，偏见本身是存在于数据之中的，如果真的要解决偏见问题，可能还是从数据入手最为合理。”
除了这些问题之外，陈逸君提出，ChatGPT缺乏逻辑推理能力，在需要推论演绎的任务上容易给出荒谬的答案，未来需要在模型中做出改进，使其能在语料的基础上自我推理，达到逻辑完备，甚至超越人类的认知。
人工智能成本高昂
最终，考虑到所需的算力，纳入ChatGPT等AI工具对谷歌和微软来说可能都是成本高昂的。
“通过嵌入（embed）API，错误内容和偏见问题在技术路径上容易解决。真正要解决的是成本问题，以及融合到现有搜索引擎索引方式的工程问题。”清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼告诉澎湃科技。
摩根士丹利的分析师布莱恩·诺瓦克（Brian Nowak）估计，ChatGPT每次查询的成本大约是谷歌传统搜索查询成本的七倍。如果OpenAI能够获得微软Azure云服务的最低价格区间，这个成本倍数可能会下降到四倍。但即便如此也仍然是一个相当大的差距，反映出微软在将ChatGPT和其他OpenAI工具更进一步嵌入到其产品中时可能承担的成本。
这样的成本压力看起来是不合时宜的。投资者目前更关注谷歌和微软这两家公司的利润，因为预计今年的收入增长将大幅放缓。Alphabet今年的运营利润率预计为27%，比2022年有所下降，但仍比疫情暴发前的3年平均水平高出约五个百分点。与此同时，预计微软的利润率将连续第三年保持在40%以上——这是自1999年以来未曾有过的成就。
这可能解释了为何微软最终选择跟随其他主要科技公司一起裁员。1月19日，微软宣布计划裁员1万人以应对全球经济放缓，裁员人数不到其员工总数的5%，这是该公司八年多来规模最大的一次裁员。许多人预计谷歌母公司Alphabet将很快采取类似行动。
在投资者都想要看到企业减少支出的时候，如何增加开支就成了一个连ChatGPT都无法回答的问题。
OpenAI含金量有多高？
与此同时，微软将赌注压在OpenAI上是否合理？
Semafor的报道称，微软投资100亿美元，是在赌OpenAI将远远领先于其他以ChatGPT类似产品为基础的人工智能公司，但OpenAI很可能会面临来自Stability AI等公司的激烈竞争。目前尚不清楚这批新的人工智能公司将如何建立“护城河”和“网络效应”，如果没有这些，就很难在消费科技领域赚钱。
与OpenAI相似，Stability AI也在2022年异军突起，其AI绘画产品Stable Diffusion，相比订阅制的Midjourney、付费也不一定用得上的DALL·E，凭借稀缺的开源特征早早积累下了相当规模的用户群体，去年10月的估值达10亿美元，成为AIGC（人工智能生成内容）领域的第一家独角兽企业。
在曹越看来，Stability AI和OpenAI可能不是竞争对手。“OpenAI在当前这个时代引领科研和产业界发展，也就是说，‘在GPT-3没有出来之前能够有做出GPT-3的能力’是独一份的。而Stability AI是通过（显）卡的堆积，希望可以迅速跟进OpenAI的最前沿进展，但远未能证明其引领能力。而从商业化的角度讲，OpenAI的每个产品，只要有卡有人，可能都可以迅速复现。”
吴翼也认同Stability AI和OpenAI没有可比性，“Stability AI是个开源合作模式的公司，本身没有核心产品。OpenAI有自己的基础设施和技术团队，本质上是开源和闭源的差异。OpenAI的核心优势是先发并且技术强很多，商业布局也走得更前面。换句话说，Stability AI还需要从商业上证明自己，而OpenAI不需要，OpenAI要证明的是能不能真正实现自己所说的。”
曹越总结称，创造（Create）和复制（Re-produce）是不同的，复制永远只能跟随，而创造才能引领。
