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许余洁（山东产业技术研究院数字经济研究所首席经济学家）

2022年11月30日，ChatGPT横空出世，在全球范围内形成了热烈的讨论，成为现象级产品。它不但能够像人类那样即时对话，流畅地回答各种问题，从回答历史问题，到写诗歌讲故事和编程，甚至能够撰写商业计划书和行业分析，“几乎”无所不能。

微软公司联合创始人比尔·盖茨近期发文，谈及ChatGPT和生成式人工智能对教育、医疗、生产力提升、公平等等方面的影响时，明确表示AI时代已经到来，OpenAI发布的大语言模型ChatGPT是他一生中遇到的两项革命性技术之一。比尔·盖茨预言，在未来5到10年内，人工智能驱动的软件将最终彻底改变人们教学和学习方式。

如现在我们所见到的，ChatGPT使用了自然语言处理技术，通过对海量文本数据的训练，使其能够生成自然流畅的对话内容。国内外科技“大厂”如谷歌、百度、华为、腾讯、阿里、京东等巨头都已纷纷表示跟进开发,推出自己的大模型。面对ChatGPT这样的巨大进展，我们不禁要问，ChatGPT的关键要素有哪些？对我国数字经济的未来发展有何借鉴意义？笔者认为，关键要素包括数据、算法、算力资源和人才，具体而言：

首先，ChatGPT的一个重要因素是数据。GPT需要大量且多样的输入数据来训练，而这些数据对GPT的质量和效率均产生了重要影响，高质量数据或者说有效数据犹如原料资源，是大模型的基础。人工智能如ChatGPT，已经把数据应用到极致，赋能和创新了技术服务于社会发展、经济发展和科技发展的模式。数字经济中，数据作为主要的生产要素，正是因为数据已经从量变发生了质变，在这个基础上形成新的经济形态。

其次，ChatGPT利用了大量算力资源。算力资源的有效利用，可以帮助ChatGPT大模型在训练和部署上都变得更加高效。对于ChatGPT而言，为了加快训练速度、提高推理效率和增强系统可扩展性，需要由数千乃至上万台计算机组成的大规模计算集群、专门优化深度学习计算的GPU加速、如AWS、GCP、Azure等云计算服务以及高性能的分布式存储系统，最终实现更快的模型训练和更高的模型精度。据测算，支撑ChatGPT算力的基础设施需要上万颗如英伟达GPU A100或者更高端的芯片，一次模型训练成本超过1200万美元，对应需要科技“大厂”庞大的算力与网络资源。

第三，算法也是ChatGPT的关键要素之一。GPT是一个基于深度学习算法的模型，能够从大量输入数据中提取特征并预测输出。算法能够直接反映出变量之间的因果关系，对模型起到了至关重要的作用。预训练模型是人工智能研究的重要突破口，在对预训练模型的各种不同的技术评测中,算法性能展示了一个规律:数据规模越大、预训练模型参数越多,算法输出精度往往也越高。算法也是数字经济基础设施中非常重要的一部分，基础设施领域，“数据+算力+算法”日益成为数字经济的通用技术底座。汇集数字经济发展过程中收集的大量数据，集成多种应用场景，最核心的工作内容就是把人工智能算法做得更好，打造和建设算法平台基础设施，是未来释放数字经济新活力的重要方向。

最后，人才也是ChatGPT的重要因素。人才的创造力和创新精神是推动技术发展的关键，在ChatGPT大模型的开发中，有着一群技术精湛的研究团队进行了极为艰苦的研究和开发工作。值得一提的是，人才的影响是最难以量化的因素，尤其是具有多种特征的数字经济，发展过程中需要的是复合型人才，包括数字化领域的基础研发、应用技术与业务模式融合以及相关领域的治理型等方面的人才。

人工智能的发展，意味着数字化可以帮助很多行业取代人工，比如ChatGPT 在文字数据标记上的表现已经超过了人类工人。但就如制造业中的便宜人工，并不构成竞争优势一样，未来数据量大也不构成数字经济发展的竞争优势，高质量数据才是。资源，无论自然资源，还是人力资源，在技术进步之前，都没有价值。未开发的数据犹如海底石油，有了对应开发挖掘的技术，才有了价值增值。产业技术进步的两大动力，一是自然资源，依靠天然禀赋；二是组织化制度，需要人类智慧创新。总而言之，ChatGPT的几大关键要素也是数字经济发展的关键。未来，我国发展数字经济，最核心的是需要围绕高质量的“数据、算法、算力和人才”等关键要素与资源，创新组织与制度，推动数字经济进一步发展。

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