超火的中文版ChatGPT｜金色财经转
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金色财经转发报道：
最近有个超火的软件，从横空出世，刚刚上线一周就从国外瞬间火到国内，有超百万人下载使用，对，它就是ChatGPT，之后它又推出中文版 VSCode 插件，上线仅几天，已有 4 万多次下载，可谓是风头无两。
ChatGPT是什么
顾名思义，chatGPT就是“聊天GPT”，以对话的方式交互，用户问问题，它来回答。乍听起来，似乎也没有很新鲜，小编甚至觉得它跟Siri是亲戚？
但情况是，chatGPT的智能化远远超出了它那些聊天AI前辈们。
据百度百科显示，ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。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，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
业内人士介绍，ChatGPT从最初切入社交网络获取人际高频交流信息开始，其算法优化就随着全球算力暴涨以及移动互联社交网络爆发而得到极大强化，从最初被动式的简单搜索匹配逐渐成长为主动的深度学习并具备了相当的自主创造性。
据使用过chatGPT的同学反映，chatGPT具有超强内容生成能力，虽然并非每一个问题都能回答详尽，但它绝对没有胡说八道，chatGPT的回答和真实世界的情况是相当一致的。做到这点很不容易，也是chatGPT和之前容易乱说一气的问答AI模型前辈最大的不同。
ChatGPT怎么玩
目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析。
国内有互联网专家认为，ChatGPT将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。
但是对于众多网友来说，使用场景最多的应该――
叫 ChatGPT 写一首诗
叫 ChatGPT 帮写代码
叫 ChatGPT进行翻译
叫 ChatGPT 编故事
叫 ChatGPT 生成音乐谱曲
甚至，已经开始有人用它来写作业了……
这仅仅是一个开端，随着chatGPT在全网的各种“自来水”安利，相信还有更多古灵精怪的玩法不断被网友们挖掘出来。
查看原文链接
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2023开年热门！万能的【Chatgpt】安装教程及其底层逻辑讲解，这才是真正的天花板教程！——人工智能／OpenAI／CLIP／Dalle2
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2023，兔年，ChatGPT来了，码农的尾巴还有多长？
兔年尾巴的生日有什么说法羊哥解密《AI时代五大游戏规则》
附：程序员ChatGPT编程实用分步教程
申明
在人类历史上，没有一项技术像人工智能那样发展和演变得如此迅猛、令人恐惧，甚至具有毁灭人类的潜力。本文不讨论人工智能伦理和道德问题的短期解决方案，而是关注人工智能对人类未来史和社会经济模式的长期影响。
01
背景引子
这段经历令人兴奋不已，羊哥沉迷其中，以至于今年的所有微信贺卡问候都没有时间回复。羊哥对ChatGPT的编程技能感到惊叹，最终网站的效果和价值也超出了预期，同时羊哥解锁了python django平台+bootstrap+CSS等技术。
羊哥意识到ChatGPT代表着AI的奇点已经到来，从此之后，AI将不可阻挡。羊哥总结了《AI时代5大游戏规则》， 分析AI对于人类各职业、各产业的影响，以及AI时代可能带来的短期爆发机遇和领域，例如我们的智控糖管理和胰岛素泵技术如何利用AI全面升级，完全解决困扰人类二百年的糖尿病难题。
因此，羊哥将分六段分享自己的体验和思考，每一篇前两节背景和五大游戏规则基本雷同，但后面章节针对不同行业和人群，分享针对各行业的ChatGPT实用技巧分步教程，也具体分析AI的短期机会和长期威胁。大家可以选择性阅读。希望对大家有帮助：?
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：码农的尾巴还有多长？》
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：艺术生的尾巴还有多长？》
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：医生和健管师的尾巴还有多长？》
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：创业者和投资者的尾巴还有多长？》
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：人类的尾巴还有多长？》
?《2023年，兔年，ChatGPT的到来：中国人的尾巴还有多长？》
本篇针对码农（俗称写代码的、程序员、IT精英，泛指一切IT从业人员）。
当然，这些文章也必须利用ChatGPT和Notions AI帮助编写。
02
《AI时代五大游戏规则》
请先记着AI改变社会的五大游戏规则，我们将在全本反复思考和验证这些残酷事实。
NO.1
“AI”是了一个穷尽人类和非人类的所有知识的智慧体，是人类无法超越的对手。
根据预测，AI将在2027年耗尽所有人类书本和网络上的知识，而且它有能力记住、分析、关联、有效使用。
就好像金庸小说中的慕容世家，精通所有武器，通晓所有武功，而且任何技术它一看就会，还能以彼之道，还施彼身“，并能不断的和全世界人和机器交互中收集数据迭代升级。
NO.2
AI和其他高度智能、高度效能的技术一样，本质上会打破人类各职业阶层的“知识垄断”，将带来“智力自由”（Demarcated）。
AI将打破程序员、绘画师、医生、律师等几乎所有“专业人士”赖以安生立命的“智力、专业知识、经验、技能“的不可替代性，且通过AI赋能，实现人人可得。
这中间，能够通过互联网无限复制、无运输成本的虚拟的《脑力劳动》，反而会先普及开展，首先压低了人类进步根基的“知识智力”价值。而《体力劳动》因为替代需要硬件生产和运输成本，反而延后替代。
NO.3
AI的“摩尔规律”将很快达到“算力成本近乎为零”，从而将它的竞争对手的”等值价值“带到零。
AI大约3-4个月降低一半成本，速度加快一倍，因此“AI”的算力成本很快趋近于零，因此提供等同工作的”人类对手”价值也迅速趋近为零。
据说世界上有2千9百万在职程序员，据说ChatGPT训练了1750亿参数，去年花了4亿美金。但是用一次的费用，大约人均的14美金的代价，就永久打破了几千万程序员百万年薪的金饭碗，这真不贵，是没天理的不贵！且不说还有千千万万未来绘画师、设计师、律师、医生的冤魂。然后现在我还要每月乖乖给它付20美金。
NO.4
人类社会将迎来一个”智力服务零成本“时代，因此会有一段极度繁荣阶段，而且能解决很大部分”人力社会“无法解决的历史难题”。但是这个代价是前所未有的高维度“AI”垄断。
想象一下，一个社会所有的“专业服务“成本接近于零，会是什么样的繁荣和机遇？多少过去因为财力和人力无法实现的难题都得到解决，人类竟如何发展？
但是这个代价就是更高维度的集中――绝对垄断游戏，在前期可能是人类控制的AI垄断公司，但是几十年后几代人后，很可能是AI控制的AI垄断公司。
NO.5
在无限的力量之前，游戏规则已经改写，你个人、职业、公司、组织、政党、国家、种族、人类都没有选择，玩了败局，不玩出局。
未来的矛盾，不是中美，也不是俄乌。未来AI时代唯一的主题就是”硅基人“和”碳基人“之间的竞合游戏。
而且奇点已经到了，已经过了，人类已经没机会回头了！
03
羊哥用ChatGPT编程体验实录重现
目前程序员是白领，精英，金饭碗，如果我问ChatGPT：“程序员最重要的工作有哪些？”，这是ChatGPT 的回答：
羊哥觉得这回答非常精确，这可以说是一个码农（或团队）的职能，也可以说是一个码农的”脑力劳动“技能门槛和价值。主要门槛就是前4项，如果合并3-4，就是：
1. 需求分析和设计：选用什么技术框架，什么编程语言？
2. 编码和实现：如何学会用选用的编程语言，如何调用平台和第三方函数实现功能？
3. 测试和调试，以及维护和更新：编程中最花时间的“抓虫子”调试过程，以及上线生产环境的部署和维护。
即使对于羊哥，一个12年从Windows NT测试一直爬到微软大中华区软件架构首席顾问，又14年医疗信息行业创业老兵，中间学习电脑技能不计其数。但是要用一个全新技术，做一个全新网站，既要涵盖网站前后端的全栈开发工作，也包括需求分析和网络部署测试，羊哥就按这三个技能，重现这次使用ChatGPT编程的体验：
01
需求分析和设计
羊哥在设计阶段，需要考虑的关键问题有：
这部分，羊哥和ChatGPT主要是通过对话的形式进行了深入探讨，通过选项、指标比较、成本估算、示范案例、风险和难点评估、学习教程资源等，进行比较，中间需要进一步资料，它也给参考链接和学习课程链接。我们花费了二天一夜的时间来讨论这些问题。基本画风这样：
体验案例1-2: 有哪些网站平台选择？确认支持并发。
体验案例3: 能否在Django中调用ChatGPT？
这部分ChatGPT表现得很出色，它的知识水平超过了5-10年的全栈工程师。答案也很公正和完整。
它能够理解用户的中英文问题，在多轮对话中保持对整个项目的一致性，比羊哥想象的流畅得多。这也使得羊哥和它可以自然地探讨了可能出现的各种问题和技术实现的难点。有时候，不知不觉地觉得它就像一位非常愿意倾听并理解你的教练和朋友，用第二人称聊天，如果网络断了，答案不全，就对它说：“请继续”，如果想切换语言，也直接说”请用中文“。最后，羊哥不禁对它衷心地感谢。
旁白1：去年我们举例说明，有人和微软小冰聊天机器人聊了十几个小时。有人笑话：”这人该有多无聊，会和机器人聊十几个小时“。没想到，羊哥几乎聊了36小时，鄙视、鄙视！
旁白2：在羊哥的影响下，我们的合伙人已经沉迷在ChatGPT 中，貌似已经快打破羊哥的纪录了。
02
编码和实现：
作为30年陈年的老码农，羊哥学过很多语言，连骨灰级别的汇编语言，Lisp都学过，但是骨子里是C，C++，或许加上SQL。因此每次面对新语言，新开发平台，最大的难点和成本最花时间的是：新语言格式正确能够顺利编译，搜索调用什么系统功能和扩展库。
这次羊哥后台要学Python，前端要学BootStrap+CSS，还有其他涉及一堆产品；再加上创业十几年，改写PPT，基本没正儿八经的写过代码。若不是被AI吓坏了，（或者被AI忽悠了），绝不屑（不敢）挑战自我重操旧业。
但是，这次的体验最深的就是ChatGPT 和Github CoPilot的在这方面的实力，几乎可以说，ChatGPT和CoPilot已经基本上将最繁琐、最难、码农最引以为傲的核心技能抢走90%了。
体验案例4：羊哥的艺术风格百科全书的一期图像有126684张，约200G。为了减少流量成本，羊哥需要对所有的图像生成1/4大小的缩微图。
羊哥只要对ChatGPT说：“请写一段pyhton代码，循环搜索所有子文件夹中的所有png文件，并将图像大小调整为原图大小25%。”
这样就直接生成了代码，羊哥拷贝粘贴到代码编辑器就能直接运行了。这其中，我不需要记得Python的格式，不需要知道如何调用文件函数，不需要知道如何搜索匹配文件名“.png”。
我只要直接运行，然后提出修改意见，例如缩微图文件名加上“xxxx_thumbs.png”，并且存到当前目录下的“https://new.qq.com/rain/a/thumbs”子目录，等等。
AI成本：4秒
体验案例5：《百科全书》首页，希望标题在影像墙前方，希望是在屏幕居中，标题醒目。ChatGPT直接给了代码，就已经轻松实现。
这时候，发现在手机上，这个大小的字体太大，超过屏幕，因此希望标题的大小能够按照屏幕大小自动调整。这个需求要用到CSS，不算难，但是需要繁杂而精致的专业技巧，通常一个公司会配备几个美工来做。羊哥一般是不会尝试学，因为学了也记不住。
但是用ChatGPT，也是直接描述问题：
哇咔咔，太牛了，直接拷贝、粘贴、测试、完美收工！
AI成本：4秒！
另外，在这个过程中，有任何问题都可以向它提问，比如，ChatGPT回答了有关CSS格式的问题，解决了一个困扰我很久的问题，让我对CSS的理解上了一个台阶。因此ChatGPT编程绝对是学习新技术的最佳师傅。
体验案例6: 在CSS中，#aa{}, .bb{}, cc{} 有什么差别？
这里顺便介绍一下，另一个不可或缺的AI编程神奇：Github Copilot。
Copilot和chaGPT工作方式不同，Github Copilot 是另一种工作模式，直接在编辑器里面帮助写代码。通常它会根据上下文猜你要写什么，或者你用“注释行“说明你要实现的功能，然后按下回车键后，Copilot 会开始猜测您想要实现的功能，并给出灰色的代码。如果这正是您想要的，只需按下“TAB”键，文字就会自动确认输入。如果不满意，你可以选择要改的代码部分，按CTRL+ENTER，打开Copilot窗口，Copilot将生成很多种版本，看你是否满意。点击《选择这段。。。》，代码就插入到你的程序中。
体验案例7:? GitHub Copilot的使用方式
上面，Copilot看到上面的代码是对小屏幕调整字体大小，因此只要我回车，输入“/”，它就猜我是要生成中等屏幕和大屏幕下的字体调整，因此连注释和代码都给我自动生成提示，我只要按“TAB”4次，就完成了两段代码。
AI成本：10秒！
羊哥整个编程过程大多是这样的模式，即使羊哥会写的代码，也懒得敲键盘，而是要求AI生成现成的代码，因此说49%代码是AI写的，并不过分。但留51%贡献值，算是给羊哥留点面子吧。
在这个“编码和实现”技能环节，羊哥极其震撼，若干次怀疑人生，觉得这AI后面是不是有活人专家？怎么可能一个仅仅靠大语言模型，就能了解全世界所有的编程语言，所有 的平台功能，所有的可用功能库，而且能够正确理解甚至猜到我的意思，并且在10秒内给我直接能用的代码？羊哥在微软最佩服的牛人不少，但是即使是赫赫有名的的50-60岁的Principle大神级别，也通常只是某个领域专家，也不敢说什么技术都懂，甚至连查资料的时间都不用。
这其实是羊哥写这个系列的主要初衷：看到不少码农，还在各种花式取笑ChatGPT，完全不知道自己的死缓已经开始倒计时了
03
测试和调试、维护和更新
一般来说，即使是最熟练的码农，调试Debug也是最繁琐耗时的。尤其是对于新技术、新环境，一个问题可能吊死几天甚至一周，据说也是码农头发少的直接原因。
目前最靠谱的解决方案就是英文的StackOverflow网站，运气好的话，你可以找到可行的解决方案，但可能需要阅读不同网站的不同讨论，自己分析判断，然后整合到你的代码中。如果是中文网站，有时候只有揪头发，扯头发，拔头发，吃头发的替代方法了。
现在，你可以将错误代码发给ChatGPT，它几秒内就能指出错误，并给出解释和代码级别的解决方案。羊哥建议在问的时候，花点时间，把源代码和错误同时发给它，它会直接修改你的代码，连变量都不用替换，你只需拷贝粘贴，程序就修好了。
体验案例8：代码编译错误
AI成本：4秒！
体验案例9: 系统部署配置问题
AI成本：4秒！
当然，现在还没有做到100%，我个人估计一次修改正确的成功率超过80%，多次反复后成功
