工研院電光所技術長謝明得拆解GPT全名，告訴本刊這是「Generative Pre-trained Transformer」，翻成中文就是「生成預訓練變換模型。」是一種類神經系統的數學演算法，可讓機器進行深度學習，長出像人腦般的智力。
工研院資通所總監張森嘉回顧，深度學習早已發展多年，第一次引爆點是2016年Google後來收購的DeepMind所開發AlphGo電腦打敗韓國棋王李世乭，當時AlphGo透過兩台電腦互相對弈就讓棋藝大躍進，業界莫不以金庸小說「周伯通的左右互搏」形容此一震撼。
然而，謝明得表示，Transformer模型，更是AI朝向深度學習發展上的重大突破！因為它打破了以往只能依序輸入資料再輸出結果的處理方式，運用注意力(Attention)機制，大幅提升平行處理的能力，不管模型的複雜度多高，只要運算能力足夠，「要處理多少資料就處理多少，還能處理得很快。」
謝明得進一步指出，Transformer模型透過海量資料的訓練，加上藉由人類回饋的增強式學習機制，使得模型參數逐漸接近人腦突觸數量，隨著ChatGPT能力越來越強、也越來越接近人類的互動行為，這也是為何才一歲多的ChatGPT竟能像大學生一樣通過考試。」
令人訝異的是，Transformer並非 OpenAI所創，台大電機副教授李宏毅向本刊透露，Transformer的開發，其實是Google在2017年率先提出，Google隔年更依此推出名為BERT的模型，因為預讀取資料量大、回應快而受市場好評，即使 OpenAI後來也推出GPT第一代、第二代，依舊未受太大影響。
不過，李宏毅分析，BERT多提供給企業、學校等2B市場，由客戶據自身需求打造平台，未直接成為產品，也讓如此創新的AI架構，仍有如一層神祕面紗難以聯想；反觀ChatGPT以易用介面（API）直接面對全世界，明明不算新的技術後發先至，令他相當佩服。
李宏毅並分析，OpenAI正藉由大家不斷在玩ChatGPT的過程，直接理解了使用者的需求，知道使用者能會問什麼問題，而這是Google一開始先把BERT這個模型出來提供給專業人士使用所沒有掌控到的部分。
不過，面對OpenAI的彎道超車，Google趕緊推出Bard對話機器人，沒想到日前卻因答錯問題，造成股價大跌，但在台智雲技術長陳忠誠的看法卻給予正面解讀，他認為過去偏向保守、被動的Google遇上勁敵不得不接球。
已在AI領域卅多年的陳忠誠指出，一個顛覆創新的新技術要普及，一定要大家共襄舉，Google過去在資料、搜尋所累積的資源，大家仍不能輕忽其反攻力道。
無論如何，兩強競逐也讓其臉書母公司Meta、亞馬遜(Amazon)等其他高科技巨頭紛紛加入生成式AI戰局，百花齊放對全世界、業界都很好，也更確立，生成式AI是下一波人工智慧技術主流。
