ChatGPT:你來了，我怎么辦

馬斯克說：“ChatGPT好得嚇人。我們離危險而強大的人工智能不遠了。

ChatGPT，是美國人工智能公司OpenAI在2022年11月推出的一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具。允許用戶使用自然語言與自回歸語言模型GPT-3模型互動。

真正讓全世界大呼小叫一起圍觀他的原因，其實很簡單：他是一款好用到超出大部分人認知的聊天機器人。你要什么，他就給什么。立刻給，直接給，雖然偶爾給錯了還理直氣壯，但大多時候還是超預期地給。

你可能會覺得，這靠譜嗎？靠譜的話我們怕不是要失業了吧？

其實，不是你一個人面對這一問題。上一次讓全人類都這么擔心的，還是互聯網剛出現的時候。再往前，還有蒸汽機開起來的時候。

什么是ChatGPT

想要弄清楚ChatGPT，看懂3個關鍵詞就行。

首先，Chat，就是聊天。用打字聊天的方式，把事兒給你辦了。說的是ChatGPT干活的形式。這個形式，比編程簡單，比搜索高效，是大家討論的重點。但要看透ChatGPT除了看他用什么姿勢干活，更要看他用什么思路干活。

所以，Chat不是重點，GPT才是。

什么是GPT？就是Gen-erative Pre-trained Trans-former，中文叫“生成型預訓練變換模型”。如果說Chat是表情，那GPT才是那個讓表情變迷人的幕后大腦。

具體怎么個迷人法呢？聊著天就把事兒辦好了。

這和我們平時找答案有點不一樣啊。為什么我使用搜索引擎時，它會回我一堆鏈接，而ChatGPT只會給我一個答案呢？

因為ChatGPT做事前，受到的教育就是：愛學習，講效率。

誰的教育？生他養他的“家長”，剛和微軟攜手的美國人工智能公司：0penAI。

這個公司生出來的“孩子”不止一個。除了Chat-GPT，DALL·E在2022年1月也引起過AI圈的歡呼。

這一家子，擅長的東西不太一樣。ChatGPT是語文課代表，能聊。DALL·E是美術課代表，會畫。但做事的思維方式一樣，都是AI那一套。不用“互聯網”，而是用模擬人類腦神經系統的“神經網絡”，像沒有感情的學霸一樣學習。

因為搭建了很多類似傳感器的處理單元，所以他們家的“人”，都能模擬人類的腦神經系統，去“真聽真看真感受”，以ChatGPT為例，和你從呱呱墜地到學會與爸媽頂嘴一樣，等他被“喂養”的數據多了，見識就廣了，他也就能愉快地和你聊天了。

這，就是AI。全名Ar-tificial Intelligence，人工智能。

ChatGPT，就是AI家族里現在最火的一個。

ChatGPT的能力

首先，在認識他之前，你和AI家族的“人”應該早就已經見過面了。

2016年，AlphaGo對戰圍棋界頂級高手李世石，A1-phaGo勝。這也是很多人印象里，第一次記住AI。

你還記得自己當時覺得誰會贏嗎？賽前，棋圣聶衛平的判斷是：“我認為電腦是不可能贏人的。你們說的這些東西我認為是忽悠，絕對是不可能的。”但僅僅在看了5場里的第1場比賽，尤其是見證了AlphaGo制勝的一招怪棋后他說：“從這一招開始，我立刻就對電腦產生了一種很恐懼的情緒。”對很多不了解圍棋、看熱鬧的人來說，主要還是震驚。震驚在人類最引以為豪的智力游戲上，人類輸了。因為圍棋規則很明確，本質上就是個基于排列組合的游戲，怎么走是最優解，是能算出來的。

AlphaGo就是使用了兩個不同的神經網絡，一個“策略網絡”負責評估落子選擇，一個“價值網絡”負責評估局面勝算，一起算出下一步的最優解的。

比賽之前，開發者還讓AlphaGo自己和自己對弈，訓練了3000多萬輪對局——它是又“聰明”又“勤奮”地算，贏了好像也說得通。

但，藝術能計算嗎？你說，一幅畫、一首歌，有明確的規則能拿來算嗎？這種建立在“我能你不能”上的安全感，在2018年又被推翻了。

2018年，佳士得在紐約拍出了一幅畫：《埃德蒙·貝拉米肖像》。埃德蒙·貝拉米是誰？誰都不知道。因為，這圖是AI自己獨立創作的。這件事出圈后，很多人后知后覺地發現，AI的能力已經從計算拓展到創作了。順便說一句，這幅畫在佳士得拍賣行，賣出了43.2萬美元（約合298.7萬元人民幣）的價格。

他是怎么畫出來的呢？他的程序員可能都給不出太具體的答案。可以確定的是，他借助了大量的數據，在源代碼的基礎上，進行了學習。都沒給他設規則說好怎么算，他自己就能好好學習，自己創造？

更棒的是，你不用好好學習，也能通過他創造作品。你需要做的非常簡單，僅僅3步：

1.在對話框里打上關鍵詞，比如“人工智能”。

2.選一種風格、流派，比如“未來主義”。

3.點下按鈕，比如“開始生成”。

而今天的ChatGPT，居然能更進一步，熱度超越了前面的每一個AI“家人”。

甚至，雖然還沒有通過徹底的圖靈測試，但ChatGPT已經開始被一些研究人員認為能通過圖靈測試了。

什么是圖靈測試？簡單來說，就是判斷機器的表現，能不能像人類一樣，像到分不清。

看看這些新聞吧：

美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業；

ChatGPT成功通過了谷歌的編程面試，拿到了年薪18.3萬美元的L3工程師錄取通知書；

一項研究顯示，ChatGPT能夠通過沃頓MBA課程的期末考試。

ChatGPT還在一項研究中通過了美國執業醫師資格考試（USMLE）。

今天，AI離和我們站到一起的臨界點還遠嗎？從計算到創造，從創造到接近人類，ChatGPT在進化的路上，一路狂飆。每一次進入我們的視線，AI都想讓人感嘆一聲：“還能這樣？”

他那么強，我怎么辦

回顧了那么多AI的能力，你是怎么看人工智能的呢？

我認為，要把人工智能當成一個孩子。孩子最大的特征之一，就是會學習，會成長，每天都會有新的變化。不能用靜態的眼光來看待人工智能，必須用發展的眼光來看。

李開復曾在《AI未來進行時》里這么寫道：“數字時代發展迅猛，與近40年前我剛踏入AI領域時相比，如今我們的數據存儲成本僅為當時的1/1500萬，擁有的算力卻提升了萬億倍。到了2016年看到AlphaGo時，你以為人工智能就是計算？其實他只不過才3歲，剛開始學走路。到了2018年，看到AI作圖時，你以為人工智能就是模仿？其實他也剛到7歲，正準備上小學。到了2023年，看到ChatGPT聊天時，你以為人工智能就是創造？其實他還在長個子，還在瘋狂成長。今天的ChatGPT，是基于GPT-3.5版本模型微調出來的。據悉，算力比它更強的GPT4.0版本模型正在內測中。變化，隨時會再次到來。”

所以，人工智能今天能干什么，不是最重要的。我們不能總是慢半拍地，在變化已經發生時，才去思考人工智能。因為，取代你的不是今天的ChatGPT，而是明天的人工智能。

這個“孩子”成長得這么快，未來還可能取代我。我怎么辦？

我的建議是，必須要有所行動。對科技要真的有所了解，然后快速去擁抱，快速去嘗試，看看你還能做什么。

簡單來說，在當前的技術環境下，分兩個方面。

首先，對于我們自己這一代人，建議爭取進入和“人”打交道的行業。

比如，往服務業發展。服務業目前相對是最難被取代的行業之一。因為服務業有強社交的屬性，是對人力依賴最大的一個行業。比如，你去理發，一坐半小時一小時，有時就是想找一個人，一邊聊著，一邊比畫說想理成什么樣子。你老了，找護工，有時就是為了有個人在旁邊，能知冷知熱地說說話。

這幾年，我國服務業發展加快，根據初步核算的數據2022年我國的服務業增加值GDP占比為52.8%。在美國這個占比更是高達近80%。所以這是一條充滿空間的道路。如果想讓自己能夠在相當長一段時間里比較安全，服務業是一條可以嘗試選擇的路。

其次，對于我們或我們的下一代，建議要學會和“機器”打交道。

比如，我們的下一代一定要學編程，要能跟機器對話。無論是學文科還是理科，這個技能都非常重要，學一學，對邏輯思考和理解未來世界運行的樣子，會有很大的幫助。

2017年，在北京的全球移動互聯網大會上，霍金曾在演講時說過這樣3句話：“在我的一生中，我見證了社會深刻的變化。其中最深刻的，同時也是對人類影響與日俱增的變化，是人工智能的崛起。簡單來說，我認為強大的人工智能的崛起，要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。是好是壞，我不得不說，我們依然不能確定。我們站在一個美麗新世界的入口。這是一個令人興奮的，同時充滿了不確定性的世界，而你們是先行者。我祝福你們。”

演講過去后1年，GPT1.0版本模型發布。

ChatGPT，開始向我們走來。

（摘自微信公眾號“劉潤”）