一文读懂chatgpt原理 chatgpt使用感受
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在「犯罪」的道路上，人类可能是无师自通的。
ChatGPT 火了，下一秒就有学生拿它来做作业、写论文，你很难说这到底是作弊还是剽窃。
老师很难确定学生的作业都出自自己之手，而人类也无法确定工具的最终形态到底是什么。
面对成本低、效率高的 AI 文字生成工具，仅靠人类的智慧已经很难进行分辨。最顶尖的人工智能公司从「师夷长技以制夷」中学到的经验也用在了这里――它们要用 AI 识别 AI。
OpenAI 是近年风头最劲的人工智能研究室。过去一年你看到的文字生成视频、文字生成图像都有它的身影，ChatGPT 也是它的得意之作。
基本每个月都会发布震惊业界成果的 OpenAI，刚发布的新产品却是一个 AI 内容检测器。
这个检测器目前只能应用于文字内容，争议和批评更多的图像则不在此列。检测器唯一的功能就是从人工智能的角度替你进行判断，看看这段文字是不是人工智能生成的。
目前，只有美国地区的用户可以体验这个检测器的功能，检测器本身也对检测文本进行了一定的限制：
英文文本，检测器和 ChatGPT 在英文外其他语言表现不佳。
需要 1000 个字符，大约 150-250 个左右的单词才能生成更可信的结果。
检测器在儿童撰写的文本内容上同样表现不佳，检测器主要针对成人英文文本进行训练。
最终检测器会在完成判断后给出「很可能、可能、不清楚、不可能、非常不可能」5 种答案。
这个检测器从目前来看也不太聪明。在测试中，有文章末尾显示「本文全文由 ChatGPT 撰写」的内容，检测器仍表示「不清楚」这篇文章是否由人工智能撰写。
这也是检测器目前尚无法从理解文本上进行判别的「证据」之一。
检测器的出现象征意义比实际意义更大，这说明知名的人工智能实验室们依旧在乎内容的真实。
毕竟从 ChatGPT 诞生开始，学校的老师就开始担心学生的作业不再被认真对待，世界上最大的学术出版商声明 ChatGPT 不能被记为作者，还有人担心新技术变为欺诈的工具。
而现在，人工智能实验室想努力辨别内容的创作来源，这本身就是好事。
好事之外，多的是坏消息。
因为这个检测器的成功率有点惨不忍睹――26% 的准确率放在医学领域属于谋财害命一般的存在，就算放在运动领域预估运动员下一个动作能否得分的成功率都没这么低。
OpenAI 在发布这个工具时也承认了这一点。
它有时会「错误但自信地」将人类书写的文本标记为人工智能创造的文本，尤其是当文本与训练数据中的内容有较大差别时。
目前这个检测器还很初级，甚至可以说这是一个「半成品」。
除了 OpenAI 自己提到的儿童内容和非英文内容，有点年头的英文内容也很容易被误判。
已经逝世的知名作家们的作品几乎无一幸免，带有时代特色的表达方式很容易被判定为 AI 作品。莎士比亚就惨遭毒手，他最短的悲剧《麦克白》就被判定为「该文本很可能是人工智能生成的。」
▲ 莎士比亚的作品很可能是 AI 生成的
连创造者 OpenAI 都有点束手无策，辨别 AI 生成内容的道路依旧任重道远。
当然这也很好理解，画作相对文字还要更高门槛一些，通过笔触、风格、水印，大家还能看出 AI 模仿学习的痕迹。
但文字没有「水印」，大家用创作出的文字也非常多样，因为创作者受教育的高低程度和表达风格，在最终文本上有较大差别也是可以理解的。
▲ AI 创造的内容越来越接近人 图片来源：Midjourney
甚至可以这么说，等 ChatGPT 再进一步，可能人类都无法判定这是否是人工智能生成的文本了。因为它就像身边你我会写出来的内容――没有陌生的自创词汇，不会前言不搭后语，内容言之有物。
如果人已经分辨不出内容的源头了，那 AI 就成了未来的希望了。不管是用 AI 生成的内容自动加「水印」，还是检测器经过多次迭代后正确率无限提高，AI 都是更好完成辨别的特殊角色。
除了创造者 OpenAI 在行动，还有不少学者、实验室、大公司都在努力辨别 AI 内容。
一个叫做 Edward Tian 的学生创建了一个网站，想要「检测 AI 剽窃」；Google 为了不在人工智能发展中掉队，据称将上架 6 个 AI 相关应用，其中就有检测应用；抄袭检测器 Turnitin 正在开发自己的 AI 生成文本检测器。
当然，这都属于未来，我们面临的现状是 AI 可以轻松制造大量内容，最终模糊信息源，而身为普通消费者的我们将很难辨别它的生产源头。
还记得我们曾在《她在中文维基百科上胡编了上百万字的古罗斯历史，把俄罗斯人都骗了》写的故事吗？
一个高中毕业生靠着「一腔热情」在维基百科上写了几百万字的历史内容，这些内容甚至流传到了外网，被很多外网内容引用为来源。
如果将这个高中毕业生看作 AI，你就能懂 ChatGPT 的存在对信息可能造成怎样的污染了。
这位高中生 3 年编了百万字历史，AI 的效率只会比他更高。
他用三年生成的内容，随着 AI 的进步可能三天甚至三小时不到即可生成。更低的内容制作成本，AI 只会做得更好，毕竟它本身就是在模仿学习，继续模仿真实的历史生成一段「历史」并不难。
当然，AI 还没有进化到《流浪地球 2》Moss 那样的地步。它还没有意识要去做这件事，有意识也不一定有意愿去做这件事。但 AI 本身就是一种工具，就像用人用刀切菜做佳肴一样，也可能有人持刀伤人。
千万别说没人这么无聊，既然有人一字字都能编出百万历史，那门槛更低的 AI 内容会生成什么故事、用于哪里都是正常的。人类的多样性总是超乎想象，当这种多样碰上了 AI 的高效，信息被污染的情况只会越来越多。
这还只是 ChatGPT 刚出现几个月后人们的想象。
在 ChatGPT 爆火的两个月内，学生就已经自发用这种工具做作业、写论文偷懒，编剧会用它编故事试试出乎人意料的故事走向；文案编辑用它来给自己打工。
在用工具给自己省事这件事上，人连教都不用教。
工具一旦离开工坊，被如何使用就不能由造工匠控制了。
要想影响工具的使用，要么修改工具，要么制造新的工具。
「热点热评」火爆的ChatGPT：创新无极限
最近超火话题,社会热点热评,热点新闻热评,最近很火的热门话题目前还没有一个正式中文译名的ChatGPT，由OpenAI（美国人工智能研究公司）开发，在2022年11月30日发布，推出仅两个月，就席卷全球；他们利用先发优势，在2月2日推出了20美元/月的订阅服务。至2023年1月末，月活用户数量就已突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。之前是抖音海外版TikTok，用时9个月。比尔?盖茨认为，ChatGPT的出世，“不亚于PC或互联网诞生”。作为“生成式AI对话大模型”，ChatGPT的工作原理是：输入日常使用的文字，它利用自然语言理解能力，将其转换为电脑指令，从海量的网页中找到素材，基于大数据集成内容，输出人们能懂的回答。它会深度学习、强化理解，不断丰富自我、改进自我；使用者只要给它若干关键词，它就给你成篇文案；它能够与你对话、互动，协助用户完成回邮件、做翻译、写代码、编视频脚本等等一系列任务，大大提高学习和办公的效率，仿佛“给我一日、还你千年”，而且它会越来越靠谱，这就“厉害了”。创新无极限，尤其是在互联网科技界。谷歌、微软、苹果等科技巨头纷纷加紧布局，谷歌2月7日突然发布了下一代对话AI系统Bard；同一天，中国的百度也官宣了正在研发文心一言（ERNIE Bot）项目，计划在3月完成内测，随后对公众开放。除了开发，使用方面，水滴公司正在内部测试类ChatGPT应用，让智能对话机器人能够以文本或语音的形式，独立完成解答客户问题等工作；研究方面，浙江大学继续教育领域已筹备开出《ChatGPT在金融领域的运用》等相关课程，预计近期可上线。互联网世界，可以迅速让世界“无边界”。创新是一种流变。相比于“元宇宙”，ChatGPT的优势是“简单化趋势”，而 一年多前互联网世界半路杀出的“元宇宙”，是“复杂化趋势”，从研发到使用，都比较麻烦。对于使用者而言，简单方便快捷最受欢迎，你要戴一个智能“头盔”和目镜看“元宇宙”，总是不太方便，难以常态化；这就像拿一双筷子吃饭是最简单最方便的，拿十八般兵器吃饭那就很麻烦。“元宇宙”至今的结果是：由Facebook改名而来的Mata，一年烧掉了137亿美元，市值烧没了2/3，并未成功；而布局“元宇宙”的微软，似乎也耐心耗尽，开始大量裁员。科技创新就是这样，可能成功，也可能不成功或一时不成功，更何况人类在很多领域的发展变化，既有“一代胜过一代”，亦有“一蟹不如一蟹”；互联网创新变革，“高潮未到就退潮”、“泡沫还没吹起来就破了”完全是可能的，但是拥抱变化、不断探索、勇敢进取才是最重要的。今日观之，火爆的ChatGPT确实如同“一夜春风”，但这个风最终是不是能把猪吹到天上的“大风口”，这需要时间的验证。“风口”自然意味着“风险”，但不能因为有风险就裹足不前。ChatGPT不是让“机器”来引导人类，仍然是人类引导“机器”。不久前，以色列总统艾萨克・赫尔佐格在一个网络安全会议上，发表了部分由ChatGPT撰写的演讲，成为了首位公开使用ChatGPT的领导人，但他随后表示“人工智能AI不会取代人类”。当然，越来越发达的人工智能，也早已不是传统意义的“机器”，而是“智器”――智慧机器。不过，机器工具都是“双刃剑”，亚马逊员工已开始使用ChatGPT写代码，而亚马逊则表示并不支持这一做法；高校也担心学生通过ChatGPT写论文，自己就“省时省力”可以偷懒躺平，那可不是真正的学术研究。新领域，新开拓，新创新。历史早已一次次告诉我们：拥抱现代文明，必须具备刻不容缓的观念革命、创新革命。我们要以开阔的胸怀，开放的姿态，关注世界，抢抓机遇，既不盲目跟风，又要跟上步伐。
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chatgpt,chatgpt怎么下载,chatgpt国内能用吗,chatgpt怎么用新华财经北京2月8日电（郭兴华）截至2月8日，A股市场ChatGPT概念板块在一周时间内，上涨超过20%，成为春节后资本市场最火爆的板块。这项源于美国的人工智能创新产品，为何会引爆我国的资本市场？伴随市场热情的高涨，在用户端ChatGPT也面临着“作业论文抄袭”“信息垃圾泛滥”“虚假信息传播”等负面指责。我们正在经历的是资本市场又一轮“泡沫”幻影的概念炒作，还是AI将全面改变社会面貌的临界点？
“隔空画饼”无人问与“嗷嗷待哺”排长队
对比互联网产业前几轮的资本市场泡沫逻辑，新的信息技术出现引发了市场对商业模式创新的极大期待，在滚雪球的财富效应下，资本市场的价值发现功能逐渐转变为资本狂热。这一切的出发点都是基于对未来市场需求的预判，也就是基于对未来市场大饼的美味想象。而当新技术出现没能开辟新的市场需求，或者说对市场需求理解有偏差，即便技术成熟也没有抢占预期的市场份额时，泡沫就出现了。
AI概念在资本市场上也同样经历了起起伏伏，在2019年中国市场上AI投资进入低谷。赛迪顾问数据显示，2017年、2018年人工智能投资数量分别为619件、651件，而2019年这一数据骤降至331件。创新工场董事长兼CEO李开复在2020年曾表示，“有三个AI专家就能估值7亿、靠AI概念忽悠投资人的时代已经过去了。”此后，市场更加看重AI落地场景的市场价值，AI技术的发展更加偏向专用化和项目化，AI逐渐沦为成熟产业的一个插件和配角。
直到ChatGPT横空出世，供不应求。据报道，ChatGPT为人工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，上线短短5天，注册用户数就超过100万（Facebook积累同样数量的用户花了10个月）；上线两个月后，用户破亿，打破了Twitter保持的9个月记录，成为史上增长最快的消费者应用。经笔者亲自测试，目前OpenAI已经暂停了来自中国的新用户注册，部分账号经过开发者包装后，在国内市场租售二级账号，包月30元、50元甚至更高，还不支持多轮对话，并且对答案返回字数有限制。某宝上也有大量ChatGPT账号和镜像账号服务产品售卖，部分产品月销过万。
这次资本市场的想象力落在了现实后面，巨量的市场需求在推动供给侧和资本侧务必要有所动作了。瑞银发布报告感叹道，在过去20年里，根本找不到像ChatGPT这样能够快速累计用户的应用程序。
“聊天模式”降低AI门槛，“通用技术”雏形显现
ChatGPT的使用方式就如同使用社交软件与朋友聊天，不需要具备任何特殊的信息技术操作技能。Chat表示这是一款能够分析、处理、生成自然语言的人工智能模型，其中GPT是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）的缩写。预训练，表示这款人工智能吃掉的数据是提前准备好的，并没有实时联网，因此在回答近期发生的事情时，会常常给出错误的回答。
与一般的AI产品结构差不多，ChatGPT也主要分为模型和训练数据两部分。根据资料显示，GPT的底层模型是基于谷歌公司2017年开发的Transformer模型，也就是字母“T”代表的意思。与一般的神经网络模型不同，T模型可以非常有效地进行并行化操作，这就意味着T模型具有良好的扩展性，如果具备巨大且高质量数据集，将可以训练出超大模型。
每一代GPT模型的复杂度都呈现了指数型的增长。据披露，GPT模型发布了4个版本，2018年6月发布的GPT-1具有12层Transformer，模型参数数量为1.17亿，预训练数据量约5G；2019年2月的GPT-2具有48层，参数量为15亿，数据量约40G；2020年5月的GPT-3具有96层，参数量为1750亿，数据量约45T。2022年11月最新发布的ChatGPT还尚未公布相关数据，估计调用的算力和存储规模将会更大。
目前大量自媒体和网友晒出了ChatGPT的各种用途。第一项做作业，调查显示，截至2023年1月，美国89%的大学生在用ChatGPT做作业。第二项考试，美国SAT和ACT都能拿到不错的分数。第三项辅助程序员Debug，表现居然超过了专业的查找编程错误的软件。此外，写代码、写诗、写歌、写段子、辅助设计、撰写固定套路的文案等等，被不少粉丝称为“万能个人助理”。T模型最初的设计目标就是自动翻译，因此GPT在多种语言环境下都有不错的表现。
通过新华财经的梳理和对比，GPT在以下商业场景都可以取得降本增效的不熟表现。写作助手，辅助列提纲、写内容、拓展思路。程序员助手，写代码、查缺补漏。AI客服，包括专业技术客服，可以提供更接近真人的问答服务。AI电话推销，更高效的沟通效率，筛选目标客户。问题排查，辅助现场维修施工人员确认故障原因。与绘图AI结合，还可以提供辅助绘图的输出能力。
“负面效应”可控，“降本扩容”将激活周边业态
ChatGPT遭到了投诉主要分为两个方面，“信息垃圾”和“能力限制”。“信息垃圾”的不良影响包括，AI作业、AI论文之类的学术欺诈和同质化的AI内容充斥网络带来的信息迷雾。此类问题目前已经迅速得到了回应，目前已经有成熟的工具可以用来检测一段文本是否由AI生成，类似学术论文的查重功能，不少博客网站和学术期刊已经禁止刊发AI自动生成的文章了。
针对能力限制的投诉主要包括，回答中出现了事实性错误，输出了偏见或歧视性的内容，或者对2021年以后发生的事情不了解。这些问题可以借助模型层级、参数的调整，以及借助与搜索引擎技术的结合，来给出更完美的答案。GPT经过与亿万网友的互动迭代进化后，随着投入进一步加大，这些问题都将逐步得到解决。
ChatGPT让业界意识到通用AI技术已经突破了大规模商用的临界点，资源迅速向AI赛道集聚，上下游产业都将获利。北美时间2月6日（周一），谷歌母公司宣布当天将开始内测竞品BARD，预计几周后面向公众开放。北京时间2月7日（周二），百度公司也宣布类似产品“文心一言”预计3月份完成内测并正式上线。北美时间2月7日（周二），微软发布了新版搜索引擎，采用了OpenAI的最新技术，技术上相比ChatGPT更为先进。
除了独立研发外，对AI相关项目的投资力度也在加大。英国《金融时报》2月3日报道，谷歌已向人工智能初创公司Anthropic投资了近4亿美元，后者正在研发测试ChatGPT的竞争产品。微软宣布扩大同OpenAI的合作，将向OpenAI投资数十亿美元。《华尔街日报》报道称，脸书母公司Meta也计划2023年在数据中心上额外投入40亿至50亿美元，全部用于人工智能。数据显示，亚马逊部署的机器人数量正在快速增加，每天增量达到1000个左右。
对于ChatGPT热潮带来的投资机遇，机构普遍认为，2023年有望成为AIGC发展大年，ChatGPT将为计算机基础设施、算力等上游技术、代码机器人等下游带来巨大需求。此外，除了NLP模型涉及的硬件资源投资将增长，类似百度知道、知乎的高质量可用于训练的数据集的价值也将凸显。
传媒、电商、影视、娱乐等多项数字化程度高、内容需求丰富的行业也将取得更大的发展。数字经济学家陈晓华认为，AIGC未来将成为互联网乃至元宇宙重要内容生产基础设施。此外，在相对专业的领域，搜索引擎、客服回复信息的瑕疵可能导致法律风险，针对AIGC纠纷相关法律咨询和服务的需求也将增加。陈晓华指出，AI生产内容是否侵权很难进行判定，当前国家层面的AI立法正处于预研究阶段，如何在国内进行技术落地的初期同时保证合规是目前AIGC发展的一个难点。（郭兴华，系中国经济信息社区块链首席分析师）
编辑：王春霞
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