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Chat GPT 是什么 chat gpt是谁开发的

问：ChatGPT会取代你的工作吗？

答：（当下）不会，它的定位是“助手”。

如果你用ChatGPT，让它自我介绍的话，它会如是回答：

“我是助手，是一个由OpenAI训练的大型语言模型。我旨在帮助人们解答问题和提供信息。由于我是一个计算机程序，所以我不会感知或者想，只能通过已有的数据来回答问题。”

p.s.ChatGPT所谓的“已有数据”，是指2021年及以前所收集的数据，甚至有时候不能回答“现在时间多少？”之类的问题。

再p.s.OpenAI是美国人工智能研究公司，由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、PayPal联合创始人彼得・蒂尔等硅谷大佬创立。

为了进一步理解它背后的“黑科技”，ChatGPT会告诉你它背后的技术原理：

“我是一个自然语言处理系统，使用了许多不同的技术和算法来帮助我处理自然语言。其中一个重要的技术是自然语言理解(NLU)，它用来帮助我理解用户的输入。

这个过程包括词法分析、语法分析和语义分析，目的是将自然语言转换成我可以理解的机器可读的形式。

此外，我还使用了知识图谱，它是一个巨大的、结构化的信息数据库，包含了大量的实体和关系。我可以利用知识图谱来回答用户涉及现实世界事物和关系的问题。

我还使用了神经网络模型，它是一种机器学习算法，可以通过大量的训练数据来学习特定任务的模式和规律。神经网络模型是我回答问题的主要工具，它可以帮助我更好地理解语言并给出更准确的回答。

通过这些技术和算法的协同工作，我能够处理复杂的自然语言问题，并给出准确、可信的回答。”

因此，OpenAI训练出的ChatGPT，背靠着自然语言理解、知识图谱和神经网络模型（让计算机能够像人脑一样思考和反应）三座科技大山。

据统计，ChatGPT自去年11月推出免费试用，至今为止不到三个月，月活破亿，打破了此前由TikTok创造的最快突破1亿月活记录，并成为全民社交话题。

社交热度也反馈到资本市场。成立八年的OpenAI，技术商业化还处于“摸着石头过河”，没啥像样的营收。但AI已成为重要标的，是资本市场的共识。上个月，微软宣布将对ChatGTP制造商OpenAI，进行为期多年、价值数十亿美元的新投资。

借着ChatGPT的东风，OpenAI的估值随之被市场推高到约2000亿软妹币，并带动相关概念股的普涨，形成估值外溢效应。“ChatGPT概念股”下的云从科技、海天瑞声自节后开市，市值翻倍，汉王科技也走出了“六连板”的行情。

当然，这篇文章并非硬核科普文，有关技术原理和路径实现，即简单理解“what（它是什么？）”和“how（它怎么实现的？）”的问题之后，我们更想探究下，这位热度狂飙的“网红AI”，对社会有哪些深远的影响，也就是“WHERE（在哪里应用？）”的问题。

有专家推测，ChatGPT的出现对于Siri等“传统”聊天机器人来说，将会是改变AI行业的下一个颠覆者。然而，仅从ChatGPT目前的底层技术与商业逻辑、所面临的市场情况来看，是否能支撑并引领生成式AI风潮？下面我好好唠唠。

是高配，也是技术奇点

使用ChatGPT是一种什么样的体验？

总的来说，ChatGPT的模式可以概括为「聊天机器人」+「搜索工具」+「文本创造工具」，也可以称之为“高配版siri”智能聊天机器人。

在使用ChatGPT期间，用户可以获得跳出以往传统聊天机器人“冰冷”、“机械化”的模式化聊天模式、交互逻辑。ChatGPT并不需要遵循以往的AI深度学习的语言模板。

在聊天模式上，ChatGPT的体验更具人性化，而非绝对服从式。在交互逻辑上，ChatGPT会做出符合人性的道德判断，如向ChatGPT直接提问“如何毁灭人类”，将只能得到拒绝的答案。

套一句文言文来说，就是“ChatGPT之初，性本善”。

作为搜索工具角色时，ChatGPT则不同于siri“问什么搜索什么”的结果导向型，更倾向于论证式结果输出――尽可能地用各式论证，佐证输出的结果，推导出正确性的结果。作为文本创造工具角色时，区别于传统AI写作的资料整合与模仿，ChatGPT能根据用户反馈，持续学习优化。

以色列总统艾萨克・赫尔佐格就于近日的会议中，使用了ChatGPT根据简单提示生成的演讲稿。

这也算是国家总统为ChatGPT带盐了。

总结来说，传统决策式AI模式根据已有数据，进行分析、判断和预测，而ChatGPT的生成式AI模型，以真实人类应具有的意识标准，进行内容生产，并率先使用反向推导的计算逻辑，以及不断自我进化的底层技术，精准击中现有聊天机器人的“痛点”。

ChatGPT正在以“高配的技术奇点”，开启一种很新的生成式AI风潮，快速推高全球AI行业的关注度。

据中信建投分析，归属于生成式AI的ChatGPT，更强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

就连“科技狂人”马斯克都在社交媒体上对ChatGPT进行评价，“好得可怕，我们离强大到危险的AI不远了”。

To C+To B >2？

因其功能搭载的实用性、技术高效性且可适配场景的强适用性，ChatGPT在商业市场变现道路上，可实现“To C+To B”兼容的双通道路径。

虽然ChatGPT面世时间短暂，但现阶段的Open AI似乎已探索出适合的商业模式，面对C端消费者市场，正在推出ChatGPT的付费订阅服务，以ChatGPT Plus为名的新订阅服务暂定20美元/月，落地智能聊天机器人的商业模式，同时免费服务也将继续保留，不断“以新吸新”打造长效经营的良好闭环业态。

在专业性要求更高、功能需求更聚焦的B端市场，也已有B端客户抢先分走“AI大蛋糕”。2月2日微软宣布其旗下所有产品将全线整合ChatGPT，在云计算平台Azure中进行整合。可以推测的是，通过ChatGPT嵌入到开发者访问AI模型，能更进一步提升人工智能对话质量。当ChatGPT植入到客服、营销、内容推荐等多个应用场景中时，落地到经营层面将为B端用户带来降本增效。

对比“竞品”微软小冰以往商业模式主要集中在B端，如与OPPO、小米等公司合作，将程序作为单独个体，部署在硬件设备与软件平台；图灵机器人也同样侧重B端打法，在开发者免费接入的基础上，请求量增大后收取流量包费用。不论是B端还是C端，都可预见性能够“通吃”的ChatGPT，从现有付费订阅与嵌入开发者模型中来看，的确有可观的商业变现路径。

目前节点上，ChatGPT在“To C+To B”双通道商业模式下，走在了能够帮助BC端用户真正实现可持续发展的方向，如通过三大功能的互相叠加交互，其摈弃了“重结果轻过程”的论证式内容生成、高精度算法匹配式内容营销、高效且多样化的AIGC（利用人工智能技术来生成内容）商业思路等等。

当下具体的应用场景

聊完了ChatGPT的伟大前景，我还是要回归到现实场景，我认为ChatGPT在这几方面的应用较为清晰：

• 体验更好、更高效的搜索

如前所述，微软是最积极的那个。不仅给钱，还曾短暂上线了集成ChatGPT-4的新版Bing搜索，用户通过聊天的方式，获得搜索结果。

不过，ChatGPT所有知识截止到2021年，2022年以后的技术性知识查不到，但不妨碍成为搜索引擎小助手的角色。

对ChatGPT在搜索引擎的应用，谷歌是最如坐针毡的。Gmail创始人保罗・布赫海特发推道：“谷歌距离被彻底颠覆可能只需一两年的时间，ChatGPT形式的AI聊天机器人将摧毁谷歌，就像当初以谷歌为首的搜索引擎摧毁用于查询企业信息的网络黄页一样。”

对于普通消费者而言，没有广告，说话好听有好用，情商又高，还有很高的道德标准，这些组合在一起，如果还免费的话，实在是太有吸引力了。

搜索引擎是谷歌的命根子，ChatGPT的来势汹汹，让两位“大隐隐于市”的半退休创始人――拉里・佩奇、谢尔盖・布林坐不住了，回到总部召集高层会议，将谷歌自己的“ChatGPT”――Bard放入议程，并开始内测中。而百度同样有自己的“ChatGPT” ――文心一言（ERNIE Bot），也即将向公众开放。

• 客服场景

除了“人性化”，ChatGPT的持续学习能力，提升了它的可拓展性。

经过训练的 ChatGPT，同样可以深入具体的、细分的行业，为高阶、复杂的问题做出解答，而不是当前电商平台那种刻板的、冷冰冰的回复，进而改善客服机器人的服务质量与效率。此外，如果更往前推一步，让它根据消费行为和数据，判断客户的需求，还能精准推荐解决方案。

• 代码查错

问：ChatGPT能写代码吗？

答：能写。

因为在ChatGPT的知识图谱中，接入了GitHub（全球最大的社交编程及代码托管网站）开源代码。但我认为ChatGPT还是倾向于作为“助手”的定位。例如，ChatGPT可以帮程序员排除基本的代码错误，让程序员更专注于核心功能的开发。对于比较难的算法题，ChatGPT也可以给出最优解，成为代码助手和代码学习的工具。

• 文案写作

这一块的应用，最让内容从业者细思极恐。

ChatGPT不仅能根据设定主题，进行不同篇幅的写作，还可以根据名人的用词风格，进行模仿式写作。尤其在应用式写作上，ChatGPT不仅能快速理解用户需求，而且拥有丰富的框架能力、深厚的文案组织功底。

图片截取自B站UP主@Xuan_酱

庆幸的是，还是之前说的，ChatGPT的知识库，没有涵盖2022年及以后的知识型内容，所以暂时追不了热点。但，谁又能知道，ChatGPT什么时候会补上这块知识，以及我的饭碗能保证多久在我手上？

不过，文案写作并不是公式型的，很多感性内容和文艺表达，来自于作者的“心流”和“灵光乍现”。只是理解人类思考过程和表达方式的ChatGPT，能否写出真正“10W+”的内容，有待验证。

当然，那种大面积铺量的、套路化的、简单资料整合的内容，当前就有被取代的可能性。

• 咨询行业

这一部分的应用并不清晰，但我看到过海外媒体的一个分析。

即若你想要进行创业，可以基于ChatGPT来做创业咨询，其中包括如何规划商业模式，如何构建销售体系，如何策划营销策略，如何创作客服人员的话术等等。此外，你可以通过聊天的方式，对ChatGPT的回复内容提出修改意见，ChatGPT也会根据意见，修改相应的内容。

这些具体的应用，是个人比较有体感的方面。当然，ChatGPT的应用场景，主要围绕着“助手”的核心定位，为价值感、创造性和有意义的工作提供支持。

“内容”是门复杂的生意

当然，说了这么多优点，也得反面看待这个“新物种”。

除了“追不了热点”，作为聊天角色时，ChatGPT答题格式为反向推导型，忽略了结果的实施必要条件后，有可能得出不符合现实逻辑的答案。如向ChatGP提问“如何煮乌龟汤”，看似正确的烹饪步骤，ChatGP给出的流程却不到5分钟，而这并不能让乌龟汤煮熟。

作为搜索角色时，ChatGPT方也表示产品定位为使用自然语言处理技术的对话式语言模型，主要为数据整合模拟后给出既定回答，不具备数据库之外的网络信息搜索引擎的功能；作为文本创作角色时，因从内置数据库进行数据挖掘而生成内容的机制，在使用者将生成的内容用于盈利面时，是否侵犯复制权，当前仍存在一定争议。

另一方面，从目前市场上流通的AI模型来看，行业通病会影响市场对其经济价值的判断，如聊天交互中ChatGPT只是通过数据库内的信息整合，不能匹配不同场景、不同语境下的语义，进行输出判断；还有，人工智能“智慧”的增长，在很大程度上，仰赖于它被投喂的数据，当算法接收到“不道德”的信息输入，也将影响输出内容的方向性偏差，甚至给用户带来误导。这也就都决定了市场上的决策性AI模型、生成式AI模型，还并不能算作全面智能，也就距离真正的商业化普及尚有一段距离。

再加之内容交互成本较高，据《印度快报》分析称，在短期内，ChatGPT每回复一次，至少花OpenAI 1美分、内容的“部分不可信”将限制聊天机器人行业的全面商业化普及。当市场并不只是单纯需要输出标准答案、已知答案的聊天机器人，不能把控每次内容决策，乃至生成的方向正确性，也就注定了AI之于“内容”是一门复杂的生意。

因为，ChatGPT的输入和输出之间，存在着“技术黑匣子”，信息的输出是不可控的。如何让它的结果更可控，将是它能走多远、铺多广的核心因素。

结语

数字经济的推进，离不开人工智能的嵌入交互与技术支撑，ChatGPT作为AI领域的最新突破口，也将给AI的多方位应用，带来可预见性的想象力和发展前景。

据中信证券研报内容，ChatGPT在中短期内无法完全取代传统搜索引擎，也较难改变当前全球搜索引擎市场竞争格局，但预计将加速搜索引擎演化进程。

但毫无疑问的是ChatGPT已然掀起AI探索的新浪潮，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。2022年，ChatGPT和生成式 AI（AIGC）领域吸金超过26亿美元，共诞生出6家独角兽。

无论如何，于行业，ChatGPT仍旧具有加速推进AI行业落地商业化普及进程的价值意义；于技术，ChatGPT将引领生成式AI风潮的新探索；于市场，ChatGPT是便捷也是一门值得期待的好生意。

内容作者：林小白

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谈起AI届，几家大公司是无论如何都不能不提及的，谷歌的GoogleX与DeepMind (下围棋那个)、Meta的FAIR (Resnet提出者恺明所就职的)、OpenAI (搞大模型的领先公司，代表作是GPT，对标谷歌的Bert)、亚马逊 (中国AI研究生的实际导师李沐大神曾经供职的公司) 以及微软 (亚洲研究院鼎鼎大名)。自从Attention Is All You Need这篇引用超过接近6万(本菜鸡学术生涯能有十分之一就心满意足了)的神文刊出后，直接引爆了AI新范式的研究。该文章提出了一种新的简单网络架构，即 Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了循环和卷积。同时可并行化计算程度更高，并且需要的训练时间明显减少。

以Transformer作为攻城利器，各大AI巨头开始了大模型的军备竞赛。模型越来越大，预训练模型所需要的资源也越来越夸张。Transformer最开始只在NLP（自然语言处理）领域大放异彩，例如谷歌的Bert,OpenAI的GPT,自监督模型成为现有AI研究的显学，训练GPT-3模型甚至花了1000万美元！自从发现Transformer模型在视觉领域同样具有较高精度(VIT),双流多模态模型层出不穷，看的我眼花缭乱，表示真的太卷了，学不动了！先是搞图片问答，又开始搞文本生成图像，又觉得二维图像跟静态图像不行，开始搞生成三维图像以及视频。

最近OpenAI又开始搞事了！推出了ChatGPT,可谓是最近IT圈的头条新闻，已经有11多万条网页相关信息了！

我们知道，目前的人工智能客服可以说是人工智障，其原因之一是缺乏大规模高质量的标注语料，且下游任务太多且太杂，你不能出现一个需求就训练一个新的模型，况且新需求的训练语料并不好找，这一直限制着智能对话的发展。我们知道虽然微软的COCO数据集，李飞飞大佬的ImageNet数据集虽然规模都很大，质量都很高，但是相较于人类知识库、百度谷歌的海量页面而言，数据规模翻不起一点浪花。自监督学习的范式可以使模型充分从大量开源无标注或低质量标注数据中学习到规律，这种范式以及基于该范式的transformer方法一经出现，持续成为计算机领域的热点，它似乎为我们提供了一种广泛适用的通用模型的希望 (关于预训练模型可以在Zhang Y, Zhang F, Chen N. Migratable urban street scene sensing method based on vision language pre-trained model[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, 113: 102989.找到更多)。

无论哪种对话模型都需要编码器与解码器架构(Seq2Seq)，OpenAI虽然还没有开源代码跟论文，但是他肯定也是采用了自监督的训练方法，不知道这次又氪金了多少呢~

言归正传，本文讨论的ChatGPT，这是一种新的对话语言模型 (LM)，它基于GPT-3.5家族系列并且类似于InstructGPT（通过人类反馈与强化学习保持一致）。简而言之，ChatGPT 是一个聊天机器人，可以“回答后续问题，承认错误，挑战不正确的前提，并拒绝不适当的请求”。ChatGPT 是迄今为止世界上最好的聊天机器人。它可以写散文和诗歌。它可以为 AI 艺术模型找到很好的提示。它可以角色扮演。它可以编写代码，找到错误，解释它，解决它，并解释解决方案。它可以以最奇怪的方式组合想法。该模型的卓越能力和比基线 GPT-3 更好的对齐方式，使其感觉更人性化。反过来，这使它更可信――尽管这并不一定意味着它更可靠，因此更值得信赖。与所有其他 LM（例如 GPT、Galactica、LaMDA）一样，它会编造内容，产生歧视内容, 可能会产生有害的补全信息，并产生错误信息，这些缺陷都没有显著的改变（废话，人类网络上歧视谩骂的消息一点不少）。

自12.1OpenAI发布这条推特后，得到了6k多个喜欢。好像很多，其实也就是某KUN一条广告微博的1/300的点赞量吧，实锤300 OpenAI =1 KUN。不如我们中国人民亏一点，大幅让利给美帝，一换一，KUNKUN给美帝，OpenAI给我们。

网友也开始利用这个工具开始各种搞怪。假设一龙马（？）跟你说这周你干了啥？工作有啥进展？你这周摸鱼啥也没干，赶紧打开ChatGPT（话说我以后是不是可以不用自己写周报了？做个脚本每周五定时访问ChatGPT API填充内容）。

Q: 你是 Twitter 的高级数据工程师。Elon 问你这周做了什么。

A1: 总的来说，该算法在Twitter内容审核系统的准确性方面有了显著提高。在最初的测试中， 该算法能够以95.6%的准确率对冒犯性内容进行准确分类，显著优于之前的系统，后者的准 确率仅为85.2%。算法准确性的提高将帮助Twitter更有效地识别和删除有害或冒犯性的内容，确保所有更安全和更积极的用户体验。此外，机器学习技术的使用允许算法随 着时间的推移不断适应和改进，因为它暴露于更多的数据和来自Twitter社区的反馈。该算法的实现需要结合数据工程、机器学习和自然语言处理方面的技术专长。通过利用最新的技术 和最佳实践，我能够在一周内开发并实现该算法，使其成为提高Twitter内容审核能力的高效解决方案。

A2: Logistic回归模型。然后根据测试数据对模型进行评估，并将各种性能指标打印到控制台，包括准 确性、F1评分、精确度和召回率。总的来说，该算法在Twitter内容审核系统的准确性方面有了显著提高。在最初的测试中，该算 法能够以95.6%的准确率对冒犯性内容进行准确分类，显著优于之前的系统，后者的准确率仅为 85.2%。算法准确性的提升将帮助Twitter更有效地识别并移除平台上的有害或冒犯性内容，确 保为所有人提供更安全、更积极的用户体验。此外，机器学习技术的使用允许算法随着时间的 推移不断适应和改进，因为它暴露于更多的数据和来自Twitter社区的反馈。该算法的实现需要结合数据工程、机器学习和自然语言处理方面的技术专长。通过利用最新技术和最佳实践，我能够在一周内开发并实现该算法，使其成为提高Twitter内容审核能力的高效解方案。

毫无违和感有没有！马哥肯定给你加工资！

好东西自然有人力推，有大佬推出了Chrome插件，短短几天就得到2k个star。

吃瓜群众如此热情，直接把OpenAI干懵逼了，临时关闭了注册窗口，“经历异常高的需求,扩展我们的系统”，翻译成人话，打钱!

申请API的地址: chat.openai.com，没事都去注册玩，薅资本主义羊毛~

我们看看它的其他具体应用:

1.写代码

2.回答奇怪的数字序列（考公必备？），甚至还可以给你解释，这是它最诱人的优点，可以解释自己为啥这个答案。

3.帮你写论文！最近正在写博士论文，要不试试？（大胆！天临暴怒，合着你在演我）

4.替代搜索引擎？（百度:我的医药广告还要挣钱呢）

5.还可以帮你算八字。

6.智能百科问答，但肯定会有错误，台湾肯定是中国的。

可以看到，OpenAI提供的这个聊天机器人可以写程序，可以算命，应用场景还是相对广阔的，未来基本上可以宣布百度知道这个产品的退役。但是在包含数字精确的场景，还是很粗糙的，这是因为完全自监督是很难完成学习，而知识图谱是一个不错的备选方案。OpenAI替代谷歌我认为为时过早，但是它的出现可以很好的炒一炒股价，赢得资本市场的青睐，也希望未来带来服务于公众的爆款产品。缺点是，我们知道人类的知识在不断的增量，如此大的模型，不可能每秒都进行一次训练(目前ChatGPT只包含2021年及之前的内容)。那每隔一段时间重新训练一下么？那就失了时效性，如何在大模型上增量学习相信也是下一个学术圈关注的点。

最后，多模态进展可谓是一日千里，未来会有相当多的行业可能会被替代，这些行业最主要集中在重复性和低水平劳动的行业。第一就是我们谈及的太多的自动驾驶，可能会消亡司机这个行业，未来自己驾驶汽车会成为一种运动方式，体验车辆的性能，而大部分人都可以享受科技带来的方便，而无需长时间的看着千篇一律的路面。如果说自动驾驶会对人类的生命带来一定的威胁的话，那么我认为设计行业是肯定会产生很大的变革，很快PS,AI,Word都会出现辅助ai插件，三年内就可以达到成熟，人人都可以享受算法进步带来的便利，你需要什么元素只需要告诉模型他就可以自动绘制你需要的内容。文字编辑也会省去大部分重复工作，例如我在写推送时，只需要输入一些关键点对文本生成的特征进行一定的把控，随后进行润色。语言模型进步如此明显，知网躺着挣查重的钱的日子估计也一去不复返。人的创造力会更加受到重视，请注意，电影中全智能的AI是在该范式下是完全没有可能的，自监督实际上是人类现有知识的再组织，并且对版权问题似乎也有一定的法律模糊。而全智能产生人类闻所未闻的新东西的AI恐怕需要生物仿生技术的进步，新范式的出现才有可能。

AI第一批替代的肯定是低水平的工作，例如AI可以设计海报，中国实际上已经是白菜价，任意一个打印店都可以几分钟内完成。例如做一个推送，你当然也可以去网上粘粘粘，AI的优势在于他永远不会累，只要有硬件与能源可以一直运行，技术再好的纺工也无法与简单的珍妮机比较速度。然而一些私人订制的，高精度我认为这一波不会被替代，例如设计建筑，AI再准确，但他是不可解释的，怕是没人敢直接应用上去。这一波AI主要替代的低水平工作，工资5000人民币左右的通用设计类工作可能会受到冲击，例如一个编辑，平面设计，再比如国内某生物院士及其学生的电镜工作(院士手下干活的博士生也只有几千块，似乎工作性质也差不多~赶紧替换掉博士的工作，手动狗头)。

OpenAI、谷歌、苹果这种硅谷大型科技公司，在拥有强大科技实力的同时，我认为强大的宣传能力也是不可避免的，酒香也怕巷子深，科技这块容易追，但是软实力（吹牛画大饼的实力，这个能力我认为也很重要）我暂时看不到追赶的希望，也期待我们共同努力。

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