前段時間，一直有人在問，為什麼國内無法注冊ChatGPT，網上的回答也五花八門，主要的歸為兩類：“不可抗拒力”、“因為基于谷歌的機器學習服務，所以被限制”

第一個回答等于啥都沒說。對于第二個，筆者内心總是盤旋着一個詞“瞎扯”

今天正好新的文章還在做信息梳理，就抽1小時和大家聊聊。

先證僞 - 我們從2個角度先來交叉驗證這句話是“瞎扯”哈：

1、OpenAI的商業脈絡

• 2015 年 12 月，Elon Musk 和 Greg Brockman、Sam Altman 以及 Ilya Sutskever等人在舊金山創立 Openai。（為了防止google一家獨大，為非作歹）
• 2018年2月，因為太燒錢，馬斯克為了保特斯拉退出。換成了另外6位捐助者： Gabe Newell、Jaan Tallinn，Ashton Eaton 和 Brianne Theisen-Eaton（google這會兒還在為DeepMind燒錢燒的頭疼）
• 2019 年 7 月 OpenAI 接受了微軟 10 億美元的戰略投資，成為微軟對抗google的重要一環。（商業競争對手）

結論：從整個脈絡來看，google完全沒有介入OpenAI，而且從始至終都是競争關系（滅霸和複仇者聯盟........）

2、AI整個生态底層服務組成

AI由算法、模型 數據集、上層應用組成

• 算法作為底層，一直都是開源形式存在；
• 模型 數據集，除了幾個頭部企業的大模型外，絕大部分模型、數據集也都是開源狀态（國内也有好多模型開源社區）；
• 上層應用，ChatGPT充其量算一個聊天工具，沒有複雜的服務體系。

結論：這些ChatGPT的關鍵要素扒開來看，就沒有任何google身影，更何況基礎模型都是開源的。

綜上，我們推翻了“因為google服務所以無法在國内使用”的猜測。那到底是因為什麼？

做假設和論證 - 網上那麼多大神都沒說明白為什麼，筆者當然也不敢造次，所以今天選擇從“模型準确性”角度來說一說國内不開放的理由。

大家都知道，ai的核心是對數據進行特征鑒别(也叫學習）并通過反饋來強化學習。然後運用計算機超強的算力幫助人類對所有處理後數據進行歸類、統計、分析甚至于創造性的工作。那麼對于數據特征的鑒别準确性就是一個關鍵指标（舉個栗子，你家要買指紋鎖，有1%的認假率，你敢買嗎？肯定不敢。但現在認假率已經遠遠小于0.001%，所以才形成了目前的市場規模）。隻有識别準确，之後的分析、統計工作才有價值。

我們再來看ChatGPT是如何訓練來做提升模型準确性的（RLHF技術）：

這張圖網上已經放過好多輪了，用通俗一點的文字來說：

第一步：用高質量數據集進行訓練【人類公認理性回答】

第二步：多個結果讓AI挑最符合人性【有情商的回答給個糖吃】

第三步：通過回傳來叠代優化第二步，直到模型收斂。【通過大量實踐，越來越有情商】

第一和第二都是需要OpenAI内部來完成，但第三步是通過ChatGPT上線後大量API調用的反饋來實現（待進一步驗證）。

是不是有點品出那味兒了？

第一步“40歲的阿姨，媽媽教我們要叫阿姨”；

第二步“40歲的阿姨，叫姐姐”，然後你老媽給你獎顆糖；

第三步“40歲的阿姨，叫漂亮姐姐”，然後阿姨給你吃了一顆糖。

關鍵是，這顆糖是阿姨給你吃的！

現在我們來看ChatGPT為什麼國内不能訪問？也許根本就不是OpenAI不給我們用，而是我們不想給OpenAI提供數據和反饋。糖留着給自己的孩子呀！（比如3月将發布的百度AI聊天工具）

寫到這裡，感覺差不多閉環了，說服我自己可以發了。

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