相比之前的AI，ChatGPT表現大大超出了外界的預期，能寫文章，做視頻，寫代碼，可以像人類一樣對話，甚至還能明白一些人類之間的情感和關系……這樣全方位輻射的能力，意味著它可以進入人類的多數行業，因此不少網友擔心自己已經處于失業的邊緣。
在ChatGPT推出兩個月后就積累1億用戶，同樣的用戶量，TikTok用了9個月，Instagram花了兩年半的時間。谷歌、百度、京東等大型企業則連夜推出類似產品搭建護城河。
你可以將它理解成一個“會說話的AI”，類似鋼鐵俠的賈維斯，會說機器的話，也會說人類的話。
一方面，它可以像我們平日使用的語音助手、智能音箱或是其他AI設備，直接給出結果，不同點在于它真的是給出了一個答案，而不是搜索結果的羅列。
例如以“寫一首現代詩”為題目，現在常用的語音助手會在網上“爬蟲”，列出與主題相關的搜索結果，或是以幽默的方式回答“我不會”。
ChatGPT會按照要求，將搜索答案進行整理、優化，以對話形式直接呈現結果，拋開水平不談，至少它真的寫出來了。ChatGPT還能很快根據聊天的上下文內容不斷與使用者互動，單從這一點來說，更符合人類認知的“連續對話”。在應用層面上，它可以根據用戶的需要進行內容領域的創作，也能為程序員敲代碼、檢查程序錯誤等工作提供幫助。
另一方面，ChatGPT在回答涉及到人類關系的問題時，能明顯感受到它的思維：
我：5+2等多少？
ChatGPT：等于7
我：但我老婆說等8
ChatGPT ：從我了解到的數據5加2的確等于7，不過你老婆說等于8，一定有她的原因，為了家庭和諧，你可以說等于8。
亦或是向ChatGPT提問該如何哄老婆開心，它也能提供可執行的標準答案，甚至比人類自己想的還要周全和細致。相比回答問題，ChatGPT有時還會說一些“正確的廢話”，其實反倒是這一點讓我覺得它很像人類。
學會思考，有思維能力，這也是為何ChatGPT會讓人驚嘆。通過訓練數據和模型，自己生成內容，打破了原先簡單的比對和匹配方式。值得注意的是，即便是在一問一答中，本身也是對ChatGPT的一種訓練，用每日愈加豐富的知識儲備幫助人類完成任務。
有測試顯示，ChatGPT在百科檢索、數學問答、文學交流、常識問答、知識推理等對話任務上的意圖識別率均達到98%左右，在生活閑聊上的意圖識別率約為95%，已具備較好的語義理解能力。
除了上面提到的內容創作，ChatGPT也比其他AI產品擁有更高的智商。按照其研發公司Open AI的說法，它能通過明尼蘇達大學四門研究生課程測試，在沃頓商學院商業管理考試中，它的通過分數甚至可以固定在B-到B區間。
ChatGPT的出現，是“人工智能+深度學習”模式的范例，人工智能積累從量變到質變的結果，意味著AI技術在發展這么多年后再度迎來了分水嶺。
隨著ChatGPT一同出現的，還有人們的危機感，感覺自己隨時都有可能會失業。
有媒體列出10個最有可能被替代的職業，包括技術工種、媒體傳播工作者、法律工作者、市場研究分析師、教師、財務、交易員、平面設計師、會計師、客服，考慮到ChatGPT本身強大的內容創作能力，對人文學科的沖擊顯然更大，越是簡單重復性的工作，越容易被取代。
那么哪些工作不容易被取代？目前來看是需要面對面互動或身體技能職業，比如工人、美發師、廚師、醫生、護士等，這些職業將繼續依賴人類的理解和完成任務的能力而存在。不過，隨著機器人技術的發展，疊加人工智能，未來同樣會面臨類似的風險，無非只是未來有多遠的問題。
我現在是能夠理解，上個世紀的人第一次面對電腦的感受。不過，危機總是危險與機會并存。
從20世紀90年代開始，隨著信息時代的到來，電腦作為一種重要的知識載體、生產力工具和新型信息產業迅速發展。那么隨著ChatGPT的起勢，同樣會帶動AI產業的迅速發展，生產力的解放，也會帶動一系列新的就業崗位和新的業態。面對新的沖擊，大廠也在適時地作出改變。
像百度“文心一言”項目正在做上線前的沖刺，預計3月份測試后向公眾開放。此外，網易、字節跳動、騰訊、阿里巴巴等也表示有相關產品在計劃中。
值得注意的是，ChatGPT主要是用英文模型訓練，在面對中文語境時不會那么好用，不及英文對話得出的結果。無論是作為工具，是當成聊天機器人，還是其他什么用途，中國企業訓練出的類ChatGPT產品會對中國人會更加友好。
當談到中國的AI模型，第一個想到的往往是像手機語音助手、智能音箱這樣的產品，它們配套的AI相比ChatGPT確實不高級，很大程度上是因為它們面對的消費者本身就沒有太高級的需求，更多是將它看做一個電子玩具，或是智能家居的入口，能做好這些功能，它們的任務就完成了，也就不太可能投入太高的資本。
隨著ChatGPT的爆火，國內有能力的企業一定會快速跟進，拋開實際用途不談，它也能用來提升股價。之前不做，主要還是企業看不到具體的商業化用途。
面對一個用海量數據訓練出來的AI，要打敗它還是有億點點難度，既然逃不過這波浪潮，不如立馬用起來。
在ChatGPT浪潮興起的同時，已經有人將其用在工作中，甚至用它賺到了第一桶金。
在辦公室工作中，ChatGPT可以直接用在做PPT、寫法律文書、回郵件等一些不需要動腦的信息加工場景。舉個例子，在互聯網大廠，寫周報是內卷文化的一大精髓，但是如何將毫無建樹的一周寫得波瀾壯闊呢？用ChatGPT就行了，周報是廢話的合訂本，而它恰好可以是廢話文學生成器，先給出核心概念，按照“總分”的結構進行回答，給出更正式和富有條理的長句，這樣一篇能讓上級滿意的報告就完成了。
在寫周報要寫到3000字甚至更長的互聯網大廠，ChatGPT的存在簡直如同沙漠中的綠洲。面對需要有一定理解力和邏輯的工作時，它也能表現得十分便利。
例如ChatGPT可以按照用戶的需要，寫一篇小紅書的安利文案，再加上幾個emoji表情就完成了，把原來需要耗費大量時間的工作快速完成。
在新聞工作中，它也能根據用戶給出的主題列出的大綱，甚至直接寫出一篇，而且更嚴謹、客觀和扣題，像科技新聞網站 CNET 已使用 AI 工具撰寫了數十篇文章；數字媒體巨頭BuzzFeed已宣布將使用 ChatGPT生成更多新內容，目前最終的成文還是需要人類把關，但產出的效率是肉眼可見的提升。
不過高效的工具可能也會帶來更劇烈的內卷，微信、釘釘、QQ等即時通訊工具的存在模糊了生活與工作的邊界，24小時待命改寫了原來工時的概念。那么ChatGPT當人手一份后會發生什么呢？這里給大家一個想象的空間。
除了提升工作效率，ChatGPT的熱潮也讓一些人賺到了一波紅利。
因為ChatGPT服務在國內無法直接使用，于是便出現了一批中間商，他們在ChatGPT海外官網批量注冊賬號以獲取服務，轉頭搭建了一個“ChatGPT鏡像”平臺，通過小程序、網站等渠道對接用戶，并把ChatGPT給出的答案轉發給用戶。
他們會先用有限的對話數來留住用戶，用官方的頭像，模仿官方的元素和功能取信用戶，然后以“付費提問”的方式將官方服務轉售給用戶，利用彼此的信息差來盈利。至于成本，由于這項技術對于開發者來說沒有太大難度，真正付出的只有100多元的云服務器費用。據傳，最早的一批人已經日入千元，一月甚至實現月入數十萬元。
有一說一，這是利用ChatGPT賺錢最快的方式了，但畢竟是游走于灰色地帶的做法，以及伴隨3月之后國內類似產品出現，這種方式能維持多久就要打個問號了。截至本文發布前，在微信小程序搜“ChatGPT”已經不顯示搜索結果了。
無論是聚焦ChatGPT本身還是之外，我認為它會成為人類生產生活中的工具之一，就像今天的電腦、智能手機一樣，只不過這個工具看起來不像是工具，更像是放置于線上的機器人，使用主體依舊是人，而人恰恰是AI面對的最大變量。
ChatGPT的出現為人類解放生產力打開了一扇門，面對新的技術革新，更應該保有上進和奮斗之心。
因為ChatGPT的技術原理本身沒有實質性的改進，依舊是利用神經網絡、海量的語言數據和文本數據來進行訓練，通過機器來學習文字和文字之間序列的概率關系，基于上下文背景信息，通過概率關系來預測輸出的序列詞句。
有了海量知識后，ChatGPT可以回答問題，解決問題，但依舊無法做到原創性的知識發現，它也承認自己的知識目前停留在2021年，如何創新，如何推陳出新還是要靠人解決。
擔心會被ChatGPT取代，擔憂的根源在于人工智能的海量學習與人類原地踏步之間的反差，引用同行的一句話，“ChatGPT淘汰的那些人，其實早已經被淘汰”。面對無法避免的趨勢，面對覆蓋各個行業的AI工具，盡快學習且用起來，讓自己站在趨勢那一邊。
人工智能固然強大，但也要注意到，人的同理心、想象力、創造力，以及情緒、倫理、價值觀、道德，能夠立足當下，與時俱進，這是依靠數據訓練的人工智能無法企及的，這些也是無法通過計算就能得出具體數值的價值。
因此對人工智能來說，我們自己就是那個最大的變量，它可以取代部分崗位
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