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原标题:中国版ChatGPT争夺战已经打响_思想百科

朱明思想:争分夺秒!对标ChatGPT,中国版ChatGPT争夺战已经打响_思想百科

(此图片来源:网络)

全球科技企业,关注ChatGPT,也带火了AIGC(人工智能内容自动生成技术),一夜之间似乎都成了ChatGPT的“提线木偶”,短期目的至少是为了赶上这波AI技术红利。中国部分AI企业,也在对标ChatGPT做产品,并加紧导入相关产业的产品布局、技术研发和有条件实施多元用途的各种商业场景。AIGC代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁,正推动人工智能迎来下一个时代。AI,人工智能,一般分为三个发展阶段:计算智能、感知智能、认知智能。其中,认知智能是指机器具有主动思考和理解的能力,不用人类事先编程就可以实现自我学习,有目的推理并与人类自然交互。

OpenAI的ChatGPT横空出世,在业界掀起了人类智能领域内的惊涛骇浪,人工智能再次成为人们的关注热点。在外界看来,ChatGPT势必将成为AI行业的下一个爆点。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,使用了Transformer神经网络架构,也是GPT-3.5架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力,尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语料库包含了真实世界中的对话,使得ChatGPT具备上知天文下知地理,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。ChatGPT属于AIGC(AI生成内容)的一个典型应用。AIGC(AI生成内容)被认为是继PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容)之后的新型内容创作方式。

AIGC,全称为AI-Generated Content,指基于大型预训练模型、生成对抗网络GAN等人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容(文字、图像、音视频、代码等)的技术。目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式,生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,极大推动数字化内容生产与创造。

谷歌公司CEO桑达尔?皮查伊周四表示,谷歌将在“未来几周或几个月内”推出像 LaMDA 这样的基于人工智能 (AI) 的大型语言模型。此外,谷歌超20亿投资ChatGPT竞品Anthropic,对抗微软。

银河证券认为,随着ChatGPT的技术日渐成熟,AIGC将在电商虚拟主播、教育、金融、医疗、影视娱乐等多场景爆发。中国认知智能的开拓者拓尔思(300229)表示,万能的大模型不存在!数据+算法+算力三大核心要素,决定AIGC产出质量。

(此图片来源:网络)

投资逻辑

主要是下游应用端的AIGC(人工智能内容自动生成技术)剪辑,AI绘画,以及海量内容素材,一般是数据、绘图(图片)、文字、符号、音乐、文本、搜索和系统集成一体化的平台类公司语义智能的探索和布局等。

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上游下游

上游需求端,主要是算力算法、数据标注、自然语言处理(NLP) 等;

下游应用端,主要是代码机器人、格式文本衍生器(文章)、搜索引擎、伴图(绘图)、伴语(语言、文字)、伴音(语音)和聊天机器人(对话机器人)、虚拟机器人等。

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风险投资

数据分析服务提供商PitchBook的数据显示,2022年(数据截至2022年12月6日),生成式AI领域的风险投资达21亿美元,融资事件超过100起。生成式AI领域的风险投资逐年增长。在2020年至2022年间,该领域的风险投资增长了425%。

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相关风险

涉及底层技术不完备、商业模式不清晰以及AI伦理风险等。微软联合创始人比尔・盖茨承认:ChatGPT确实还不完美。百度CEO李彦宏说的那样,“把酷技术变成好产品,这一步是最难的”。马斯克此前如此评价ChatGPT:“厉害到吓人,我们离强大而危险的人工智能不远了。”

中国版ChatGPT

争分夺秒!中国版ChatGPT争夺战已经打响。腾讯研究院正式发布了《AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代》的报告中指出,AIGC将作为生产力工具,不断推动聊天机器人、数字人、元宇宙等领域发展。是对标ChatGPT做产品,还是做细分领域的ChatGPT?本文列举如下几家公司(附图:市场表现)。

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百度

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阿里

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腾讯

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360

(此图片来源:东方财富网)

网易有道

(此图片来源:网络)

本文总结

AI替代人工劳动,即替代或取代人类一部分人力的具象劳动和一小部分人力的普通抽象劳动,是人类社会文明发展的大势所趋。目前AIGC(人工智能内容自动生成技术)可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式,生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,极大推动数字化内容生产与创造。

毫无疑问的是,人类迈向高级社会发展形态的进程中,随着广泛的社会活动和科学实践的新发展,新科学技术运用的日益繁荣,未来越来越多的工作领域,涉及越来越多的工作岗位,被后续社会发展的高级AI所替代或取代,但只能是人类需要发展进化的一部分工具型的AI,或者说是基础性工作的AI,而不是大部分,更不是全部。

AI的三大优势能力:强大的数据处理能力;极度的专注力;高效运用的多任务并行处理能力。高级的AI,在多任务中的并行处理能力,即算法智能等处理能力远超人类。红杉资本在一篇名为《Generative AI:A Creative New World》(生成式AI:一个充满创造力的新世界)的文章中表示,生成式AI,让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,这涉及数十亿人的工作,未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。

本文援引媒体网站 Insider 在与专家交谈和进行研究后,整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单:

1、技术类工作:程序员、软件工程师、数据分析师;

2、媒体类工作:广告、内容创作、技术写作、新闻;

3、法律类工作:法律或律师助理;

4、市场研究分析师;

5、教师;

6、金融类工作:金融分析师,个人财务顾问;

7、交易员;

8、平面设计师;

9、会计师;

10、客服人员等。

诚然,AI人工智能,也不是万能的!人类需要进一步强化精神追求的“意欲”抽象价值流动,放大地球格局,进入高级社会形态。对于人类的高级抽象能力(思维、情感、意识等),AI一般是不具备的。人类战胜AI的诸多机会,必然是与抽象数字化的情感(意识和思维)共鸣相关的高级工作领域,诸如原创设计类、综合管理类、个性化抽象艺术类以及创造性思想类(意识和思维)工作领域。人类抽象职业化的优势主要是:需要具备思维(逻辑、推理、认知等)、情感和意识(意念)等;需要具备环境适应能力、视觉(传达与表达)和语言辨识能力(辨识真伪)以及人际交流能力(沟通、表达、演绎与逻辑、推理、认知)等。

故此,AI或高级AI,必然难以取代人类和高级人类,而人类可以创造AI或高级AI,创造微观的自然属性的新基因,创造灵魂(含孪生),创造灵魂宿主(灵魂的灵魂,一种高级的抽象物质),显著性抽象流动,万物归流......

2023.02.10(综合)朱明

点击输入图片描述(最多30字)

【著者简介】

朱明(Zhu Ming,1967年10月21日 ~),中国思想家、“流家思想”(Liujia Thought)创始人、艺术家和世界经济哲学家。被誉为“中国抽象国画之父”、“世界经济哲学之父”、“现象经济学之父”。

Ming Zhu, October 21, 1967 - Encyclopedia of Thought

Ming Zhu(1967.10.21-):A Chinese thinker,artist,world economic philosopher and the founder of "Liujia Thought". Known as the “father of Chinese abstract painting”,the “father of world economic philosophy” and the “father of phenomenological economics”.

朱明:(1967.10.21~),中国上海崇明人,民间思想家,艺术家,世界经济哲学家,“流家思想”(“朱明思想体系”)创始人,中国流艺术理论和价值流动论的创始奠基人,专栏作家,智库专家。被誉为"中国抽象绘画之父"、"世界经济哲学之父"、"现象经济学之父"。朱明是“流家思想”(Liujia Thought)即世界人文艺术经济哲学思想的“朱明思想体系”(中国流艺术 价值流动论)奠基创始人,中国书法和抽象绘画里程碑式艺术人物,“上海书画三杰”之一, 21世纪当代经济学奠基人,《朱明智库》(ZMTT,思想博客、网站、微信公众号、各种知名网站自媒体矩阵等的简称)、“思想百科”(Thought Encyclopedia,各种知名网站自媒体矩阵)创始人,上海流家文化传播有限公司和上海流家艺术品经营有限公司的创始人、法人。研究本体论、本质论、真理论、认识论、自由论、文明论与宇宙论等思想的奠基创始人朱明的两大真理性世界发现:一是,朱明价值流动论,简称世界经济哲学,又称朱明经济学,发现并揭示了世界的本质――“价值流动”;二是,朱明中国流艺术理论,即抽象国画(世界绘画)理论,发现并揭示了世界艺术的本质――追求艺术极限的“心象艺术”。2015年,朱明行走天下,以字行,以画行,以文行,自由主义者,文明主义者。人类格局――大浪淘沙,劣质淘汰,优者胜出,杰出流芳;你若影响,你是人脉。宇宙格局――流家思想:道是唯一,术是无穷;道生一,一生万,万物归流。

【参考链接】:

公共互联网资料和相关百科与文库等资料

https://www.163.com/dy/article/HT7CJ9M505418JHM.html

https://view.inews.qq.com/wxn/20230131A069O100

https://www.toutiao.com/article/7197605544381874747/

https://new.qq.com/rain/a/20230206A05MOZ00

https://www.toutiao.com/video/7198343314842747426/

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1757369183178463739&wfr=spider&for=pc

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https://finance.eastmoney.com/a/202302092632497931.html

https://news.10jqka.com.cn/20230210/c644758326.shtml

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https://www.yidianzixun.com/article/0m6RKGPx

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https://www.yidianzixun.com/article/0m1Zt9rV

https://new.qq.com/rain/a/20230123A027VO00

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截至2月10日,已经宣布拥有类似ChatGPT技术储备、准备发布和已经发布类ChatGPT产品服务的国内大厂包括:阿里巴巴、腾讯、华为、字节跳动、京东、360、科大讯飞、快手、网易有道等,超过10家互联网巨头纷纷进入了热门的ChatGPT领域。

腾讯官方和研究院也先后对外表示鹅厂在ChatGPT相关技术早有布局,并隐隐表示自己的AIGC大模型并不比OpenAI等国外科技公司差。腾讯官方对媒体的说法是在ChatGPT相关方向上已有布局,专项研究也在有序推进。

腾讯的混元大模型集CV(计算机视觉)、NLP(自然语言理解)、多模态理解能力于一体,先后在MSR-VTT,MSVD等五大权威数据集榜单中登顶。2022年5月,腾讯“混元”AI大模型在CLUE(中文语言理解评测集合)总排行榜、阅读理解、大规模知识图谱三个榜单同时登顶。12月,混元推出国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型,并再次登顶自然语言理解任务榜单CLUE。混元用千亿模型热启动,最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型HunYuan-NLP 1T的训练,整体训练成本为直接冷启动训练万亿模型的1/8。

国内的百度宣布将于3月初推出“文心一言”,据了解,该产品将于三月份完成内测,面向公众开放。

紧随其后,阿里巴巴公布阿里版聊天机器人ChatGPT正在内测阶段。而京东副总裁何晓冬也表示,京东在ChatGPT领域拥有丰富的场景和高质量的数据。未来京东也会不断结合ChatGPT的方法和技术点,融入到产品服务中来,推动人工智能的产业落地。

忽如一夜春风来,千树万树梨花开。一时间,大厂不杀入ChatGPT领域,似乎就落后于时代了。

相比百度的技术研发储备,阿里和字节跳动可能是另外两个较早布局的玩家。 2月9日,阿里的达摩院版ChatGPT在内测中预先曝光。该新产品具备多种功能,包括知识问答、人工智能绘画、代码生成、小说续写、文案撰写和写诗作词等。

在人工问答的水平方面,达摩院版ChatGPT已经实现了相对真实的回答,同时也能实现多轮问答。实际上,在2022年5月,阿里公布了相应的能力,在AIGC方面,随着超大规模多模态预训练模型M6的发布,生成的实景图片已经非常逼真。

ChatGpt很香,但分得一杯羹并不容易

和国际大型科技公司普遍适度布局更远基础技术的情况不同,目前国内 14 家科技公司的研发支出主要方向仍是主营相关业务技术。

为吸纳技术人才,股权、薪资、福利成为当下各大科技公司研发支出的重要组成部分。2022 年全球企业研发投入 30 强的情况显示,华为第四、阿里巴巴第十七、腾讯第十八。

但虽然入场的玩家多,大家的产品大多都只能触及ChatGPT的皮毛,360创始人周鸿t就坦言,虽然在数据和语料方面并不落下风,但预训练大模型依旧需要时间来打磨。在ChatGPT领域,美国超过了我们,中国公司和科研人员需要加速追赶。

前阿里云大模型负责人杨红霞也评论了目前互联网公司热衷于做ChatGPT的现状。她表示:“仅有参数规模达到100B以上的大模型才有足够的实力来提供高质量的对话回答。”

毕竟ChatGPT也是在国外用了接近10年的时间,从英伟达的StyleGAN模型能自动生成图片,到DeepMind的DVD-GAN模型能生成连续性视频,再到OpenAI的Chat的GPT模型生成自然能语言文本,一步一个脚印走过来的。

国内在基础模型本身和训练充分的程度上都有着不小的差距,再加上GPU芯片被卡脖子,算力无法匹配训练强度,很难在短时间内完成汽车电动化般的弯道超车。

此外,还有一些企业被认为是跟随潮流追风口,比如汉王科技。根据半年报,该公司相关的文本大数据业务营收仅占总营收的14%,同比还有下降趋势。

甚至有一些企业并没有采取任何行动,但受益于ChatGPT热潮,通过炒作 ChatGPT 概念实现了股价的暴涨。越来越多的企业都在积极使用 ChatGPT 技术来提升自身业务。

想了想,为什么会造成这种局面?国内公司普遍比较稳健,缺钱,怕风险,很少会长期投入到看不见回报的事情。投业务也好,投公司也好,都一样。

反观美国微软公司连续在2019年和2021年先后向OpenAI投资,并且在ChatGPT发布后又继续投资数十亿。这笔资金可以让OpenAI放心进行独立研究,开发出强大的人工智能。

除此之外,中国互联网大厂即使有钱、有技术能力,背后的性质和愿景跟 OpenAI完全不同,目前还很难自主研发出ChatGPT这种产品。从更宏观的角度来看,科研氛围、社会性质等也有原因,这里就不细说了。

大多数互联网企业一直在追求“风口”,像之前的流量入口、电商、O2O、共享经济、金融等,最近一年又开始新一轮的“人工智能”风口,包括电商属性的阿里、游戏社交属性的腾讯,都在云、人工智能技术、无人驾驶方面频频发声,但是这一次风口与以往不同,人工智能需要长久的投入积累和技术沉淀。也是在这样大环境下,华为、百度、大疆等一些技术属性更强的企业以一个新的面貌和角色重新受到社会的关注和期许。

中国的互联网标签,,不再是单纯的看市值、用户量、使用时长,而是更多关注企业的技术能力、对基础产业改造力和影响力,这就要考验各家企业,谁能真正地掌握技术,并且能够正确的运用技术。

今年ChatGpt的大火,让国内互联网不得不走出舒适区,承担更多“科技强国”的先锋角色。虽然会面临很多困难,但我们应该庆幸这种变化的发生。

总之,国内技术想要追赶美国,不仅需要各大企业有足够的格局长期投入经费和研究精

力,还需要大环境更加支持科技创新。

发布于:河北省

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作者丨牧歌

编辑丨坚果

关于ChatGPT的全民大讨论仍在继续,甚至已经有人惊呼,ChatGPT出现的意义,不亚于互联网或者个人电脑的诞生。

居高不下的热度面前,以及可能颠覆行业的革命性创新,也使得各方势力都迫不及待的想要分一杯羹。

据螺旋实验室不完全统计,已经有多家互联网大厂及科技公司表态,将于近期加入到ChatGPT的军备竞赛之中。

百度:在今年3月完成类似ChatGPT的项目“文心一言”(ERNIE Bot)的内部测试,百度版ChatGPT将嵌入到百度主要的搜索服务中。

阿里巴巴:阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人,目前处于内测阶段,或与钉钉生产力工具深度结合。

网易:有道AI技术团队已投入到ChatGPT同源技术(AIGC)在教育场景的落地研发中,目前该团队已在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试应用。

科大讯飞:2022年12月份已进一步启动生成式预训练大模型任务攻关,类ChatGPT技术今年5月将率先落地AI学习机产品。

360:旗下的人工智能研究院从2020年开始,就在包括类似ChatGPT技术在内的AIGC上有持续性投入,截至目前仅作为内部业务自用的生产力工具使用。正计划尽快推出类ChatGPT 技术的demo(试用版本)应用。

京东:一直在ChatAI 和AIGC赛道上推进,但更聚焦2B行业,近期将有进一步突破,包括在这一赛道上推出下一代产品。

快手:快手正在开展大规模语言模型相关的研究,并启动了相应专项,覆盖LLM模型训练、文案自动创作与生成、对话系统开发等领域。

蓝色光标:正在积极试用ChatGPT技术,自有虚拟人苏小妹已经介入了AI多轮对话,AI作诗能力已经进入技术测试阶段,未来会结合AIGC和终端交互做更多数字化拓展。

昆仑万维:与奇点智源合作,将在今年内发布中国版类ChatGPT代码开源,防止大公司技术垄断。

而ChatGPT自身,是如何看待这些虎视眈眈的竞争者,对于当下的财经及科技热点又有怎样的洞悉,带着这些问题,我们与ChatGPT展开了一场对话,部分内容摘录如下:

1

螺旋实验室:目前百度、阿里、科大讯飞、网易、360都在推出类ChatGPT的产品,你觉得哪一家在市场竞争中最有机会?

ChatGPT:?作为一个独立的AI模型,我不能对市场竞争的结果做出评价。各家公司的技术能力和市场策略都有可能影响市场竞争的结果。

但是,我可以说明的是,各家公司在推出类似ChatGPT的产品时,需要注意的是:技术的创新性和稳定性、产品的易用性和可扩展性、对用户需求的理解程度等。

总的来说,市场竞争的结果取决于公司对技术和市场的综合考虑。

2

螺旋实验室:你如何看待小爱同学、小度和Siri,你比它们高级在哪?

ChatGPT:?作为一个人工智能模型,我不会有主见或偏见。但是,我可以说,OpenAI的GPT系列(其中包括我)是目前最先进的语言生成模型之一,并且已经在多个方面,如文本生成,对话生成和语言理解方面取得了显着的进展。相比于小爱同学、小度和Siri等语音助理,GPT模型具有更强大的语言处理能力和更高的准确性。然而,语音助理和GPT模型都有各自的优势和限制,因此它们的适用范围不同。

3

螺旋实验室:有人说有了ChatGPT后,搜索引擎活不过两年,对此你怎么看?

ChatGPT:?我认为这种说法是不现实的。搜索引擎和语言模型,如ChatGPT,都有各自的优势和适用场景。搜索引擎可以快速提供大量相关信息,而语言模型如ChatGPT则更加擅长在更简单和具体的问题上回答问题。

此外,语言模型和搜索引擎的发展趋势也不同。随着技术的不断提高,语言模型将变得更加智能和实用,并在更多的场景中被使用。但搜索引擎的重要性也不会因此降低,它仍将是一个重要的信息获取工具。

因此,我认为搜索引擎和语言模型将并存并发展,并不会对对方造成根本性的影响。

4

螺旋实验室:有人说你的出现将带动新一波AI替代人工劳动的热潮,对此你怎么看?

ChatGPT:?作为一个AI模型,我不会有主观意见。不过,我可以告诉您,AI技术的出现确实会对一些工作产生影响,但不一定会完全取代人力。

AI技术可以帮助人们自动化一些重复、繁琐的工作,提高工作效率和质量。但是,对于需要创造力、想象力和人际沟通能力的工作,人类仍然是不可替代的。因此,我认为AI技术的发展将带来一些职业的变化,但并不意味着人类工作将被完全替代。

最重要的是,我们应该考虑如何让人类和AI技术共存,使用AI技术来帮助人类解决问题,而不是把它们视为竞争对手。

5

螺旋实验室:目前中国的造车新势力中,哪些车企会成为最后的赢家?

ChatGPT:?很难预测未来哪些造车新势力会成为最终的赢家。市场竞争非常激烈,公司的成功取决于多种因素,包括技术创新、市场策略、资金实力等。

需要注意的是,造车产业是一个高度竞争的、需要长期投入的产业,需要具备强大的科技实力、资本实力和长期稳定的经营能力才能在竞争中脱颖而出。

因此,无论是造车新势力还是传统汽车厂商,都需要不断提高自身实力,推广创新产品,不断提高客户满意度,才能在竞争中获得更多的市场份额。

6

螺旋实验室:特斯拉会继续降价吗

ChatGPT:?我作为一个AI模型,并不能预测市场情况和公司的价格走势。特斯拉的价格是由诸多因素影响的,包括市场需求、生产成本、竞争对手的情况、政治和经济形势等。

但是,一般来说,公司会通过降价来提高销量,以满足市场需求和促进业务增长。因此,特斯拉在未来是否会降价,还需要根据市场情况和公司的发展策略进行判断。

7

螺旋实验室:对于比特币以及其他虚拟货币你怎么看,是骗局还是革命?

ChatGPT:?对于比特币和其他虚拟货币,不同的人有不同的看法。

一方面,有人认为比特币是一种革命性的技术,它使用了区块链技术,可以创造一种去中心化、安全、透明的货币体系,具有很高的潜在价值。

另一方面,也有人认为比特币是一种骗局,它的价值是人为制造的,不具有实际价值,并且存在被操纵的风险。

总的来说,比特币和其他虚拟货币是一种新兴的技术,它的未来价值和发展前景仍然有待观察。建议投资者对虚拟货币有充分的了解,并谨慎评估投资风险。

8

螺旋实验室:众所周知目前很多职场人都有中年焦虑,那么互联网人在35岁后如果真的被裁员了怎么办?

ChatGPT:?35岁后如果遭到裁员,可以考虑以下几种途径:

学习新技能:互联网行业是一个技术导向的行业,随着技术的不断更新和发展,适应新技能的能力对于互联网人来说尤为重要。通过学习新技能,可以提高自己的竞争力,并有助于获得新的工作机会。

考虑自主创业:在互联网行业中,自主创业是一种很好的途径,也是很多互联网人选择的职业途径。通过自主创业,可以有机会把自己的技能、经验和热情充分发挥出来,实现自我价值和财富实现。

转型职业:对于互联网人来说,可以考虑转型其他相关的行业,如教育、咨询、金融等。通过转型职业,可以在其他领域发挥自己的价值,同时也有助于提高自己的职业素养和职业技能。

这些都是一些可以考虑的途径,但是在选择职业道路的过程中,最重要的是要考虑自己的兴趣和爱好,选择一条适合自己的职业发展道路。

结语:

通过和ChatGPT这些问答对话,螺旋实验室注意到了一个极为有趣的细节,那就是对于一些涉及到鲜明立场的问题时,ChatGPT会首先阐明自己的中立身份。这可能是基于人工智能自身的技术限制,但换种角度来看,这似乎也像是人类社会中“明哲保身”的处世哲学。

那么进一步思考的话,这是开发者有意设置的,还是AI在不断学习中形成的认知呢。如果是后者,那么这事儿可就更有意思了。