chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。
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2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。
2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。
chatGPT的规范使用
2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。
但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。
财联社1月28日讯（编辑 周子意）它可以帮助程序员撰写代码，它可以帮助学生完成论文，它通过了MBA、律师和医疗执照考试，它能够做的事情很多，包括但不限于写小说、编诗歌、定制食谱、撰写商业演讲…
人工智能聊天机器人ChatGPT的发布，为全球科技行业并带来一波新的浪潮。自它发布的两个月以来，它不停地被炒作、夸大、质疑，一直被业内人士挂在嘴边。
ChatGPT是一种被称为大型语言模型的人工智能（AI）程序，它内部存有来自互联网的数十亿个单词，然后再由人类进行改进。
该程序是由美国公司OpenAI公司推出的，目前该公司正打算推出一款更高级的版本。
人们对这款AI程序的态度可以说是褒贬不一，除了兴奋和狂热之外，不少人对此持有谨慎和辩证的观点：
这种输出是原创，还是只是人类已创建内容的混搭？如果这种AI辅助工具的使用变得无处不在，那么对社会将产生什么后果？在该技术下，又有哪类行业会成为未来的赢家？
原创与否？
在一档名为The Crypto Mile的节目中，全球广告传播巨头WPP的首席AI官Daniel Hulme表示，“ChatGPT的发布是一件大事。这是一个所谓的大型语言模型，该模型将是革命性的。”
“它本质上使我们朝着所谓的通用人工智能（AGI）领域又迈进了一步，在AGI领域，机器表现得像真正的人类。”
当被问及这项技术是否只是对人类创造力的复杂模仿时，Hulme却表示，“它绝对是在创造新内容。”
“我最近问它对我有什么了解，它对我的经历、我的工作经验做出了一些推断，这些内容目前在互联网上不存在。它在利用自己的预测能力和逻辑，试图做出新颖的推论。”
造成失业与动荡？
Hulme还提到，人类社会在不久的将来出现“经济奇点”的可能性。“经济奇点”是人工智能专家Calum Chace创造的一个词，即AI技术本质上会造成社会的大规模失业。
Hulme认为，AI技术的发展可能会导致巨大的社会动荡，因为经济无法再平衡。这是Hulme对未来15年的担忧。
他还警告，人工智能的颠覆性力量可能会自动取代人们今天从事的许多工作，所以社会需要从中找到平衡，避免潜在的社会动荡。
事实上，有一类思想流派认为，人们可以利用这些技术来消除商品创造过程中出现的摩擦，这种摩擦通常意味着劳动。
对于此类观点，Hulme并不反对，他也认为，“应该尽可能地将食品、医疗保健、教育和能源领域自动化”，而关键在于时机问题。
“如果我们时机合适，就有可能让所有这些东西都是免费的。人们可以把成本降低非常之多，以至于人们生活在一个富足的世界里，出生在一个不必支付食物费用和教育费用的世界里。然而，如果我们的时机出现偏差，人类社会很可能会出现巨大动荡。”
ChatGPT的回答
当把“ChatGPT是否会导致大规模失业”这个问题抛给ChatGPT本身，它给出了什么回答？
这款AI程序答道，“采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。
“然而，使用ChatGPT和其他语言模型也可能创造新的就业机会和新的行业。值得注意的是，历史上的技术进步总是导致劳动力市场的变化，但没有导致大规模失业。”
未来趋势
如果未来AI应用如预期的那样出现饱和，哪些行业将成为最大的赢家，又有哪些行业会沦为输家呢?
对于这个问题，Hulme提到，各行各行当下对人工智能的两个定义。其一是，让计算机去做人类能做的事情，ChatGPT就是一个很好的例子。
其二，有一部分组织将人工智能定义为“目标导向地适应行为”，即能够非常迅速地适应不断变化的世界。Hulme认为这部分行业组织将会是未来真正的赢家。
也就是说，衡量未来是否成功的标准是个人或组织迅速适应快速变化的世界的能力。
科技公关机构Makeraves的创始人Shagun Karki Chetri指出，每个内容创作者都应该学习如何利用AI来创作内容。
Karki Chetri非常生动地将那些“不适用AI的公司”比作“必须自己走路去上学的孩子”，他们会到达学校，但是他们错过了父母开车带来的所有好处。
目前，微软已在ChatGPT上投入了大量资金。2019年，微软向ChatGPT所有者、人工智能公司OpenAI投资了10亿美元。在新增投资后，微软拟定推出的新版本搜索引擎Bing得到了ChatGPT技术的加持。
有市场人士猜测，微软的搜索引擎Bing可能会在竞争对手中获得技术领先优势。
另一边，作为全球范围内最知名的搜索引擎公司，谷歌并没有坐以待毙。据悉，谷歌将发布他们自己的ChatGPT版本，名为Sparrow。
此外，新媒体公司Buzzfeed近日宣布，计划使用ChatGPT技术在其网站上创作部分内容。
ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。
但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”
其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。
但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？
第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？
跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。
但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。
第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。
不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。
只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：
