出品©一笔封禅

作者@何鲸洛

2022年11月30日。

ChatGPT上线。

自ChatGPT发布以来。

ChatGPT迅速“入侵”各个领域：修bug、写代码、写周报、绘画、写小说……

文能提笔写诗；

武能修改Bug；

风头一时无两。

仅用了5天。

其注册用户就已然突破百万。

2023年1月底。

ChatGPT月活用户破亿，成为史上增长最快的消费者应用。

若仅仅是这样也就罢了。

盖茨的“摇旗呐喊”；

布林的“代码请求”；

以及微软、谷歌的“大动干戈”；

彻底把ChatGPT捧上了神坛。

2月7日。

谷歌紧急宣布推出ChatGPT竞品、实验性对话式 AI 服务Bard，并宣布了一系列AI新战略。

同一天。

微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing和Edge浏览器。

①

ChatGPT的前景？

▽

公开资料显示。

ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是美国OpenAI公司推出的人工智能撰稿和聊天工具。

它能通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一系列由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型，这一系列的模型基于Transformer算法，可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。

2018-2020年。

OpenAI分别开发出GPT、GPT-2、GPT-3系列模型。

2020年。

在训练约2000亿个单词、烧掉几千万美元后，史上最强大AI模型GPT-3一炮而红。

从初代 GPT 到 GPT-3。

从技术的角度。

算法模型基本没有变化，但通过堆人、堆算力来进行训练后的结果就是GPT-3已经初步能够“理解”人类语言。

2021年1月。

OpenAI发布了DALL·E模型，人工智能根据一段话就可直接生成图像。

2022年4月。

OpenAI发布了DALL·E 2.0版，允许对图像输出进行简单修改。

11月底。

基于GPT-3.5模型的ChatGPT上线之后迅速火爆全网。

上线一个多月。

ChatGPT就把OpenAI的估值从200亿美元推高到290亿。

2023年2月2日。

OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。

ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供，订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。

经估算。

整个ChatGPT的市场规模很可能超过2000亿美元。

庞大的市场前景之下。

2月7日。

百度类ChatGPT项目“文心一言”一出，直接推动股价当天大幅上涨，盘中一度涨超15%。

同一天。

微软大举进军AIGC领域，股价一夜飙升5450亿。

除此之外。

据CB Insights消息。

2022年ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司，其中51％融资进度在A轮或天使轮，整个领域吸金超过26亿美元。

②

ChatGPT的危险性？

▽

追根究底。

ChatGPT是一种神经网络技术，即奖赏网络。

这个奖赏网络不仅能对对海量的数据文本进行识别、分类、抓取、裁剪和输出，还能在输出内容的过程中进行学习。

用户使用基数和使用次数越多。

ChatGPT就能更准确、真实和接近人类的自然状态。

换言之。

ChatGPT的诞生就是为了取代人类，又或者说是人类的某些职能，当然，它现在还很弱小。

如果说AlphaGo在围棋上的表现就已经让职业棋手感到不安。

那么这一次能够“学习和理解人类语言”的ChatGPT的出现，应该已经威胁到了大多数打工人的“安全区”。

中新财经记者以“你觉得你会取代人类的一部分职业吗？”提问ChatGPT。

ChatGPT回答说。

有些职业，特别是那些需要重复性和精确性任务的职业，可能会受到人工智能和机器学习技术的影响。

至于取代哪些职业？

ChatGPT列出了清单：数据录入员、重复性办公室工作、工厂生产线上的简单任务、电话销售员、简单的客服工作等。

考虑到互联网底层代码语法和逻辑的特殊性。

ChatGPT现在可以修改输出端的回答；

“学习”了足够的代码之后。

它是不是就会试着自己修改自己的底层代码，不断优化、迭代？

抛开这方面的担忧。

ChatGPT有多危险就有多诱惑？

毕竟。

互联网发展到现在。

不管是电脑端，还是手机端，移动设备端，我们的交互方式之一——搜索引擎已经上十年停滞不前了。

这一次ChatGPT的出现？

不仅能够革新现有的交互模式，改变搜索广告生态；

还有可能点燃生成式AI的应用场景，文本、图像、音频、代码、视频、动画、影像……

但我们也要注意到。

ChatGPT不断会给各样各业带来挑战。

这种生成式AI算法还有可能会对知识产权和内容权威性成伦理困境。

除此之外。

这些生成式AI都是由巨量资金和大量数据喂养出来的，本身是对开放互联网上的大数据收取的“智商税”。

天生就具有垄断性。

而且。

它们的数据哪里来的，有没有倾向和立场也是个问题。

华盛顿大学语言学教授艾米丽称：

“OpenAI 在如何使用数据方面还远远不够透明，如果用户输入的数据被用于训练，我预计企业会这样想：在广泛使用 ChatGPT 几个月后，是否可能通过精心设计的提示来获取公司的机密信息？”

③

ChatGPT未来会走向何方？

▽

当然。

ChatGPT目前只是一种工具，还远远没有开启智能，暂时还无法取代人类的工具。

而它。

也不是大众第一次感到惊喜和恐惧的工具。

2022年。

由AI研究员Yannic Kilcher创建的GPT-4chan，基于1.345亿条人类在网络论坛中发布的激进甚至极端的言论帖子，形成了自己的语言模型。

它的存在。

就是在挑战互联网言论底线。

2016年。

微软就推出过聊天机器人Tay。

只是受发布厌女、种族主义等各种煽动性言论影响，Tay不到24个小时就被人“玩坏了”。

2014年。

由微软（亚洲）互联网工程院推出的聊天机器人小冰，因模拟用户操作、诱导拉群、批量注册垃圾账号等问题被微信「封杀」，不久后在微博上「复活」依旧脏话不断。

2011年。

苹果就曝光了其数字助手Siri。

五年后上线的Siri支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。

出道即巅峰。

只是现在。

Siri早已泯然众人。

更早之前。

1996年。

麻省理工学院教授约瑟夫·维森鲍姆发明的Eliza，就是一款可以和人对话的程序，它能用一些语言技巧实现所谓的“智能”。

现在看来：

这或许就是未来ChatGPT的四种可能性。

要么像Tay一样直接被用户玩坏；

要么像小冰一样自己把自己玩坏；

要么像GPT-4chan一样走向极端；

要么像Siri一样因为各种不可控因素泯然众人；

或许。

ChatGPT能够走出一条属于自己的路。

因为这种神经网络算法很可能是我们最接近强人工智能的那条“捷径”？

而它现在才刚刚萌芽。

但在此之前。

ChatGPT必须完全取信，又或者能够欺骗人类，这才是强人工智能诞生的标志。

最后。

我们再聊几句。

互联网上开放的资源毕竟有限，而这种开放资源的权威性也相对较弱。

ChatGPT的出现。

很可能进一步撕裂整个互联网。

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