ChatGPT能取代程序员吗 chatgpt是ai里程碑吗
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这几天关于ChatGPT的新闻满天飞，以前不止一次做过带算法的项目，都说这个算法平台会越来越“聪明”，但是需要标注。但是看多了类似的项目，对于算法的能力就有了深深的怀疑。标注的曲线就是在95%的基础上增长到96%。
算法里最稳定的应该是印刷体的文字识别，然后是表格的文字识别，最难的手写体识别；语音是纯英文和纯普通话，混在一起识别都不行；在语言理解NLP上，长段的文字需要几百个专业人士整理数月文字，才能训练一个v1.0版本的未毕业秘书。
我一度认为，在人工智能领域，再过几十年也不会有什么改进了，最多是对老东西修修补补，比如终于能识别一种手写体了，然后又能识别一种方言之类的。
按现在算法能力商业化的平均水平，实际上ChatGPT只要能达到平均水平就可以进行商业化。
预测理由：面向语文编程，让每个人用一句话写一个RPA流程。
之前有人尝试过问ChatGPT，如何用UniPath（国外RPA服务商）写一段OCR识别的流程。本来没什么期待，不过ChatGPT还真的写出来了（正确性还比较简陋）。
这个流程让我意外的是，现在的RPA的服务商在国内已经非常卷了，国外相互收购也是特别的多，不过流程定制和简化交付的问题，一般都很难解决，目前已经实现的最便捷的操作就是“托拉拽”，但想想就还是难用。未来的方向也就是所谓的流程挖掘，但是目前也是前路茫茫。
如果ChatGPT可以通过语言实现功能的自动化，那未来真的能够诞生全自动化的流程编写了，到时候一句话就可以实现比如自动化电子签章，或者短时间紧急业务的批量化处理。
这个效率是逆天了，当然现在看起来离实现还有点点远，不过确实行业瓶颈突破没准是一个方向。
预测理由：面向决策者分析数据，一句话生成分析图表，表简答题变成选择题。
现在的数据想要完整的呈现，是需要漫长流程，从决策者要数据，到生产数据，再整理到BI上，没有3个以上的人完不成。
假设ChatGPT可以完成AI自动化的需求分析，以及AI数据建模和自助的数据集的整合呈现，那真的是把数仓完整的用起来了。现在国内的业务和国外最大的不一样就是定制多，这也是行业在快速变化以及行业缺乏统一建模标准的原因。这也导致了定制化服务的需求特别多，如果ChatGPT知道如何理解业务需求，同时知道数据建模口径，以及如何优化SQL，那ChatGPT可以同时替代好几种业务。
短期内可能可以尝试优化SQL，或者自助编写SQL，长期看AI数据建模和理解也无需求如果能实现，就又是一个行业颠覆性变化的重要节点。
预测理由：大陆可以生长，故事可以千人千面，延长游戏生命周期。
现在艾尔登法环、荒野、旷野之息等等游戏虽然好玩，但是每个人玩的是一样的剧本，只是接任务触发的先后顺序不一样而已。一个游戏的生命周期取决于DLC有多长，以及玩家什么时候厌倦这一款游戏。
不过有了ChatGPT，这一切可能又会不一样了，游戏的剧本可以随时交给ChatGPT，随时写下去，每个人可以从扮演法师、战士、弓箭手、盗贼、白手起家等职业，变成一个可以自己捏脸、自己写故事设定的“元宇宙游戏”。这个实现的是角色扮演游戏的小时付费。
数不清的网游可能不需要版权授权，甚至可能是玩家自己设计了游戏，然后放在某个什么上做售卖，玩游戏变成了网剧编辑的感觉。
预测理由：让有房者自助体验设计氛围感，以及带来的设计+购物新体验最近几年，家装行业实际上发展是比较快的，加装可能是最容易实现3D化以及自助装修的。
设计师在这个行业里一方面有商品信息和货源，另一方面有家装配色搭配的能力，以及客户需求的理解能力，同时这个行业也是目前视觉呈现数字化程度最高的行业场景了。
如果ChatGPT在家装上能有发展，实际上他应该替换的是设计师的家装配色的学习能力，以及和顾客的交流需求的能力。而商品货源信息都是现成的，3D呈现也是现成的。设想一个场景，就是在家里的电视上，几个家庭成员就你一句我一句的把改善型住房的内部装修搞定了。
这样的体验会不会是未来的一个方向呢？
预测理由：市场大小决定了技术发展，数字营销规模是最有可能影响ChatGPT未来产品能力发展的领域。
如果ChatGPT卖的是调用量，那么被调用次数最多的潜在领域，还是数字营销。如果每一次调用意味着一次决策行为，那么购买的决策行为是发生最频繁、最有ROI转化可能性的领域。
新的数字营销技术可能是什么呢？比如搜索框的改变，对话导购形式的购物替代搜索？再比如更复杂的流媒体内容推荐？比如广告语在不同类型人群里的不同展现？
最后一个脑洞猜想大家看看有没有可能补齐的，我这里就不过多YY了。
算法的商业化走到今天，我们可以看见在通用行业的ASR、OCR、NLP这样的标准能力，也能看到类似商品推荐、意图识别、人货匹配、广告营销的能力，也有制造业配补调、销量预测、切箱算法这样的供应链能力，甚至一些声纹检测、图像诊断、图像安检等等。似乎除了广告领域以外，每个行业都看着欣欣向荣，实际上规模不行，交付质量不行，甚至把噱头吹一吹的市场能力也差点火候。
技术和应用的不成熟，让算法这个前几年含金量很高的两个字，现在变得人人都摇头。“算法成本高不可攀，效果可能不如请两个实习生，实习生还能帮忙跑个腿打印文件。”这是最近听到最多的一句话。现在除了最基础的算法能力，大家还没有任何争议的商业化外，其他的可能是现要求可以把“高并发”做好，把“数和BI”做好就谢天谢地了，没有甲方奢求有性价比高的算法。后来，补齐算法能力缺口的竟然是人力本身。
几年前打着替代人力的算力，如今为了补齐效果，只能提出“人机耦合”。人机协同就是想自动驾驶也需要人做兜底，随时把着方向盘。人机协同就是，机器干不好的那5%需要人工盯着干预。特别有意思的是人力的这5%的成本可不比100%的成本低。
其实还有很多其他潜在的应用场景，比如文档归纳、文档补全、家庭陪伴、IoT智能升级、甚至出各种试题和试卷等等，只要和创作标准化相关的，可能都是潜在的应用场景。
当摩尔定律突破了纳米级的限制，当人工智能有了更多的场景，当产品研发生产达到盈亏平衡点，算法的奇点就会到来。
稀奇先生，公众号：稀奇星球，人人都是产品经理专栏作家。
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近期OpenAI发布了全新的聊天机器人模型ChatGPT，没想到一经上线，就因其高质量的回答、高效获取信息的方式、以及上瘾式的交互体验而迅速出圈。
不少体验过的人都惊呼，ChatGPT可能一举消灭记者、程序员和搜索引擎。
就连马斯克也忍不住发推表示，ChatGPT厉害得吓人，我们距离危险而强大的AI不远了。最近这个周末因没有跟踪ChatGPT新闻的“纽约时报”，甚至直接遭到了的马斯克发推“奚落”。
图：TED负责人Chris对纽约时报没有报道ChatGPT表示震惊，马斯克也在下面奚落纽约时报应该改名叫“社会正义时报”。
用户数据上，上线还不到一周时间，12月5日OpenAI CEO就在推特上宣布，ChatGPT已经达到了百万用户。
什么是ChatGPT？
ChatGPT是OpenAI发布的聊天机器人模型，它的交互界面简洁，只有一个输入框，AI将根据输入内容进行回复，并允许在一个语境下持续聊天。
自从发布以来，ChatGPT可谓出尽风头，无论是让它写首押韵的诗、检查代码的bug、回答科学问题、对推特未来的发展提出建议……通通不在话下，它回复的内容每次都是随机的，但总体保持着一定的专业性和信息量，具备很强的参考意义。
比如，知识讲解。
比如，写小说。
目前已经有网友尝试让ChatGPT参加美国高考；写小说；诱骗ChatGPT规划如何毁灭世界；甚至让ChatGPT扮演OpenAI，在系统内构建ChatGPT套娃。
为什么这么强大？
据浙商和国盛证券研报，ChatGPT相比以往的主要提升点在于记忆能力，ChatGPT可以储存对话信息，延续上下文，从而实现连续对话，这在对话场景中至关重要，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。
具体而言，此次新加入的训练方式被称为“从人类反馈中强化学习”（ReinforcementLearning from Human Feedback，RLHF）。这一训练方法增加了人类对模型输出结果的演示，并且对结果进行了排序。具体操作上，人工智能训练者扮演对话的双方，即用户和人工智能助手，提供对话样本。在人类扮演聊天机器人的时候，会让模型生成一些建议辅助训练师撰写回复，训练师会对回复选项打分排名，将更好的结果输回到模型中，通过以上奖励策略对模型进行微调并持续迭代。
ChatGPT相比前辈模型还具有以下特征：
1）可承认错误，若用户指出其错误，模型会听取意见并优化答案。
2）可质疑不正确的前提，减少虚假描述，如被询问“哥伦布2015年来到美国的情景”的问题时，机器人会说明哥伦布不属于这一时代并调整输出结果。
3）因ChatGPT采用了注重道德水平的训练方式，ChatGPT在减少有害和不真实的回复上改善显著，如拒绝回答寻求霸凌他人方案的问题，指出其不正义性。
此外，ChatGPT的背后离不开大模型、大数据、大算力。
ChatGPT成为AIGC里程碑的背后，是算力发展和数字时代形成的大数据所共同支持的大模型训练，才能实现目前的效果。由OpenAI研发的ChatGPT是微调后的GPT-3.5系列模型，有着多达1750亿个模型参数，并在今年年初训练完成。
模型训练的背后离不开大数据的支持，OpenAI主要使用的公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集。在算力方面，GPT-3.5在Azure AI超算基础设施（由V100GPU组成的高带宽集群）上进行训练，总算力消耗约3640PF-days（即每秒一千万亿次计算，运行3640个整日）。
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谷歌会收录中国的网站吗,谷歌会收录中文和英文站点吗?,谷歌收录提交入口,谷歌收录情况查询读创/深圳商报首席记者 陈小慧
能与人类“对答如流”，会写策划方案和调研报告，甚至写诗都不在话下……最近，一款聊天机器人模型ChatGPT火爆整个互联网，相关话题频频登上热搜，仅上线2个月活跃用户就破亿。
一石激起千层浪。ChatGPT的出现不仅让谷歌、苹果等科技巨头“急了眼”，市场上也掀起了一波ChatGPT的抢注潮。2023年2月4日消息，以色列总统艾萨克・赫尔佐格发表了部分由人工智能撰写的演讲，成为首位公开使用ChatGPT的世界领导人。
“在我从事技术工作的30年里，ChatGPT是我从未见过的技术扩散。”微软CEO纳德拉表示，“这就完全等于是工业革命。”
“这是颠覆性的，一个新的时代正在来临。”业内人士表示。
ChatGPT为什么火了？为什么说它是颠覆性的？“ChatGPT会抢谁的饭碗”这类担忧是否意味着许多行业将被取代？连日来，记者采访了多位科技界人士和行业专家。
“给我感觉太像人了”
ChatGPT，是人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够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。
早在2017年，OpenAI就发布了GPT-1，是一个能够生成人类文本的语言处理模型。2020年， OpenAI发布了 GPT-3，也就是现在火遍全网的GPT-3.5前身。虽然发布之初，GPT-3因可以帮助人类编代码、做搜索引擎回答，短暂火过一段时间，但使用者往往是专业领域人士，并没有掀起热潮。直到2022年11月底，GPT-3.5的诞生，就像一条“鲶鱼”搅动了整个市场。上线短短5天，ChatGPT-3.5的注册用户数就超过100万，上线2个月活跃用户就破亿。根据Sensor Tower的数据，从上线开始算，到达1亿月活，TikTok花了大约9个月，Instagram花了大约两年半，而ChatGPT只用了60天。
“个人觉得之前AI的应用门槛比这个高，ChatGPT的平台是直接对话就能实现‘调教’，普及起来很快，所以每个人都能用，。”中国（深圳）综合开发研究院产业经济研究中心、副主任研究员陈雯璐在接受记者采访时表示。
记者从某公众号入口登陆ChatGPT平台后，输入关键词需求，几乎没有任何反应时间，ChatGPT就能立马生成回答。这样的“低门槛”让网友们跃跃欲试，一名家长在ChatGPT提问，“孩子沉迷ipad不爱学习怎么办？”ChatGPT的回答有理有据：“首先，要给小孩子制定合理的作息时间表；其次要夸奖他们做得好的表现……”有网友表示，这样的回答几乎“吊打”了90%的家长。
不仅会聊天，还能写规划。有网友让ChatGPT写一篇关于长江中下游城市群现代化战略规划，输入相关背景预设，ChatGPT立马就“出炉”了一份涵盖论文大纲、重点要点回顾等内容的长篇规划。更“惊艳”的是，它还能按照李白的文风写诗，还能写rap。
“给我的感觉太像人了。”“很多内容改改都能用”不少网友评价。
“短期内ChatGPT的发展方向可能成为每一个人的工作学习以及生活的助理，反过来又进一步充实它自身的算法。”陈雯璐说。
核心是算力的极大提升
事实上，人们不是第一次接触这样的人机对话人工智能产品，但没有一个像ChatGPT这样掀起巨大的波浪。
“我的感觉是质变，人工智能开始有了生命，真正是有智能在里面。”思为科技创始人彭双全近日在接受记者采访时表示。彭双全说，ChatGPT是通过基于人类反馈的强化学习进行训练的。具体来说，一是收集演示数据训练监督策略，从提示数据集中抽取提示输入并人工给出期待输出，此数据用来微调GPT-3.5；二是收集比较数据训练奖励模型，人工对模型输出的答案以及人工答案按照符合程度进行排序，此数据用于训练奖励模型；三是使用近端优化策略优化奖励模型，在提示数据集中抽取新的提示输入，PPO模型由监督策略初始化，模型根据提示输出后由奖励模型计算奖励值，PPO使用奖励值更新策略参数，然后更新PPO，持续迭代优化。
从参数上看，ChatGPT的量级几乎没有产品能够达到。长期深耕人工智能翻译领域的新译科技创始人、董事长田亮告诉记者，ChatGPT的算法没有改变，但是算力大大提升。“它的参数量超过1750亿，目前我们还很难训练这么大的参数。”田亮表示。这个参数是什么概念？田亮告诉记者，以翻译为例子，一个几百万的参数和一个上百亿参数训练出来的翻译产品，明显参数更大的后者语义更准确，表达更地道，断句更具人性化。
但这样的参数级别训练价值高昂。有数据显示，训练一次ChatGPT模型的成本为460万到500万美元。事实上在成立之初，ChatGPT也因高昂的研发和训练费用一度受阻，后来微软伸出“援手”，注资10亿美元，才让训练成本大大降低。
“这轮变革核心还是算力的不断提升及成本的不断下降，击穿了阈值，生产力的提升带来生产关系的巨变。这次变化和2011年移动互联网的浪潮非常类似，首先是技术的变革，而后会带来商业的变革。”彭双全说，ChatGPT用海量数据验证了生成式AI这个路径是难而正确的。
4.版还会更“惊艳”
彭双全告诉记者，目前ChatGPT3.5用的还是之前的数据，经过市场一轮实践，它还会不断充实算法。有消息透露，目前ChatGPT4.0版本正在内测中，“经过算法优化和加入新的数据后，ChatGPT4.0版还会更加‘惊艳’，更新后值得期待。” 彭双全说。
自2022年11月上线以来，人工智能公司Open AI的估值已经高达290亿美元。ChatGPT的火爆让微软、谷歌、苹果这样的科技巨头摩拳擦掌。微软表示，将会把ChatGPT整合进微软的应用。谷歌于日前官宣承认正在开发ChatGPT的竞品。百度也将推出一款类似于ChatGPT的产品，项目名字确定为文心一言，三月份完成内测后面向公众开放。
不少公众号还抓住市场热度提出付费内容。在某文化类公众号，ChatGPT固定流量用完后就需要收费，600条问题需要20元，2000条要50元。
谈及ChatGPT是否会取代许多行业带来失业潮，不少专家和业内人士表示并不会这么彻底。“像摘要、机器翻译、内容创作这些内容推理的场景都会应用到，但有些场景离不开人。”
田亮说。但彭双全也指出，未来人类如果不产生独立思考和创新，可能会被挑战。
“这次的ChatGPT效应也让我们认识到，科技行业投资不能短线，是个长期累积的过程，科研不是一蹴而就的事情。”田亮表示，ChatGPT的火爆证明了训练达到一定程度，会收敛到可商用的模型，改变原来标注低效的方法，这有利于加快文本领域商业化落地。不仅如此，原来的这些问答机器人、智能客服、机器翻译等都会被重新定义。
审读：谭录岗
