真火和虚火的区别,真火是什么

　　[汽车之家 行业]　　能像诗人一样文字创作，模仿数据工程师写代码、甚至替你向心爱女孩表白，这位“朋友”就是近期爆火的ChatGPT，其推出短短两个月，用户就增加至1亿。

　　此前特斯拉CEO马斯克曾在推特发文表示：“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。360集团创始人周鸿t也语出惊人，“ChatGPT可能带来一场新的工业革命，搭不上这班车的企业或被淘汰”。他特别强调，有搜索引擎技术的企业，最有可能搭上这班车。

　　而有搜索引擎技术“加持”的集度，也立马宣布中国版ChatGPT上车。集度CEO夏一平日前表示，集度汽车机器人将融合百度文心一言，打造人工智能交互体验，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。此次文心一言上车，也是全球类ChatGPT技术首次应用于智能汽车产品。

　　ChatGPT的火热，带动相关概念股自1月末开始持续上涨，其也赋予了各领域更多想象空间。但追赶热点是一把双刃剑，曾经火爆全球的元宇宙也经历过从“高烧”到去“虚火”的过程，此次风靡世界的ChatGPT又有几成泡沫？它真能颠覆汽车行业吗？

■当汽车行业被ChatGPT入侵

　　我们熟悉的苹果语音助手Siri和ChatGPT都属于对话机器人领域，但具体看，Siri为苹果产品定制，基于定制的逻辑和回答模板，提供类似个人助手的服务，而ChatGPT是一种更自然的语言处理工具，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话。

　　相比元宇宙概念，ChatGPT真正的突破，或许是迈过了从技术到商业化应用的关键一步，成功出圈进入公众视野之中――只要你会打字，就能与ChatGPT进行对话。

　　这样的应用也可以改变人与汽车的交互方式，使人们能够更好地与车辆进行交互，为驾驶员提供更好的驾驶体验。夏一平认为，无论是手势交互还是按键交互，没有任何一个交互是比语音交互来得更加高效的。

　　“有了高通8295芯片后，已经可以在离线的状态下实现语音流畅交互，而在有了ChatGPT之后，它会更大地延展很多场景。”具体实现什么功能，夏一平暂且卖了个关子，但他提到了一个场景：有驾驶员经常开车时无缘无故打呼叫中心，只是因为开车很无聊，他们想找个人在开车的路上闲聊。或许，在未来集度车上，ChatGPT可以给驾驶员讲笑话，用一种更像人类而非机械般的自然交流。

　　威马汽车首席数据官梅松林也发表观点，“当前汽车智能座舱很像原始的计算机汇编语言，有了chatGPT，智能座舱能一步从‘汇编语言’进化到‘自然语言’。”

　　除了能和驾驶员之间进行交互，ChatGPT还可以参与到汽车的生产设计流程。通过ChatGPT的交互，车企可以更好地理解用户的需求和期望，从而更好地设计和制造符合市场需求的汽车。同时，在生产端，ChatGPT可以在更短的时间内为车企提供更为详实的数据，帮助其优化制造参数，从而提高了生产效率，并降低了生产成本。

　　在用户服务方面，业内也在探讨是否能为车企带来更高效、更全面的体验。比如，让ChatGPT担当一个或多个虚拟销售顾问，帮助用户了解产品信息和解答问题，并且可以实现24小时在线服务。

　　不过在ChatGPT推出不久后，网友们便发现它有许多答非所问的情况。“并没有宣传的那么神，比较像谷歌搜索的高阶版本，有些问题乍一看挺能唬人的，但细看很容易发现问题。”不少网友称。

　　目前来看，ChatGPT并没有连接一个稳妥可靠的知识库，给出答案的精确度取决于预训练样本规模。车市物语也尝试询问了ChatGPT一些基础问题，比如，“我拍不到上海蓝牌，想买车的话，是不是只能选择纯电动汽车？”

　　如果对话人真是ChatGPT经销商销售，想必用户一定很恼火。这代表用户非常认真地读完上述内容，但最后发现基本等于啥也没说。

　　再比如，当问ChatGPT“我家没有固定停车位，哪个品牌的新能源汽车比较适合我？”，给出的答案让人啼笑皆非。系统压根没有提及可以换电的蔚来，以及近年来销量飙升的比亚迪，反而给用户推荐了日产聆风和北汽EU5这些“老掉牙”车型。仔细发现，在2021年底这个时间点，ChatGPT用了“将”字，这意味着眼前这位销售顾问的知识点停留在2021年之前。

　　OpenAI也在其官方资料中说明了ChatGPT的局限性：答案可能是错误的；可能会产生有害的指引或者有偏见的内容；因为数据样本仅限于2021年之前，所以对于世界的认知并不全面。

　　“ChatGPT难以胜任汽车销售岗位。”一位业内人士指出三个理由：一、汽车行业面临频繁的变化，如新车型变更、定价和法规变化，ChatGPT可能难以跟上这些变化，并向用户提供准确和最新的信息；二、由于购车过程的复杂性，用户要考虑的选项和变量太多了，ChatGPT如何根据用户的期望提供个性化建议是一个挑战。三、需要考虑购车的情感方面，用户可能不太愿意与聊天机器人讨论自己的偏好和担忧，而一个人类销售人员更有能力建立信任并与客户建立融洽关系。

■赋予自动驾驶多大想象空间？

　　不过，ChatGPT确实和智能汽车有着千丝万缕的关系。如果查看OpenAI的背景，其共有至少5名联合创始人，其中一位就是大名鼎鼎的马斯克。不过目前他并没有在OpenAI供职，只是以投资人的身份出现。

　　2月9日，特斯拉前AI高级总监安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy）宣布加盟OpenAI。这位毕业于斯坦福的博士，研究方向是计算机视觉，主攻图像识别和理解，曾是OpenAI的创始成员和研究科学家。

　　但OpenAI成立一年多后，安德烈・卡帕斯被马斯克挖到了特斯拉，担任神经网络和计算机视觉专家。5年时间，安德烈・卡帕斯一手促成了Autopilot的开发，因建立了特斯拉的机器学习系统和计算机视觉团队而备受赞誉。

　　实际上，在数据推衍和底层逻辑上，ChatGPT和智能汽车有很大的相通之处。

　　一位汽车分析师认为，ChatGPT可以用来分析大量的驾驶日志数据，以找出驾驶员在特定情境下的行为规律，并用这些信息来训练自动驾驶控制系统，从而提高它们在复杂情境下的决策能力。同时，ChatGPT也可以为汽车配备智能导航系统，实时分析道路状况，提供最快和最安全的出行方案。

　　“以ChatGPT为代表的大模型应用将人类整合、利用海量数据的能力又上了一个台阶，这个基础能力对自动驾驶至关重要。”禾多科技创始人、CEO倪凯同样嗅到了积极的信号，该公司是智能驾驶领域的后起之秀。

　　同样，在毫末智行CEO顾维灏看来，ChatGPT技术思路和自动驾驶认知决策的思路是一致的，人驾自监督认知大模型就是为了让自动驾驶系统能够学习到老司机的优秀开车方法，然后稳定地输出最优解。

　　毫末智行是由长城汽车孵化而来的自动驾驶企业。顾维灏直言，毫末已经展开对于ChatGPT背后的技术研究。比如，在掉头、环岛等困难场景中，应用ChatGPT技术可将通过率提升30%以上。

　　不过，行业内人士对ChatGPT能否有效应用到自动驾驶有分歧。有人提出质疑，ChatGPT主要的特色是具有自然语言处理能力，而自动驾驶更多需要的是图像和数据的处理能力，对算法要求很高，目前利用ChatGPT加速实现L4自动驾驶不太可能。此外，L4级别的自动驾驶完全不是一个技术问题，而更多是一个法律、伦理、政治、社会、经济问题。

　　如果将这个问题抛给ChatGPT，他的回答也十分谨慎，甚至圆滑。

　　同自动驾驶数据隐私保护一样，ChatGPT也面临着隐私泄漏的风险。马斯克虽然给予ChatGPT很高的评价，但他也对AI潜在的安全问题表达了担忧。他强调，AI安全需要立法保护，无论是飞机、汽车还是医疗，任何先进技术都可能威胁人类安全，而AI对于人类来说，则是一个更大的安全隐患。AI潜力巨大，立法刻不容缓。

■中国企业围猎ChatGPT，落地有多难？

　　尽管商业前景仍不明朗，但在国内，围绕ChatGPT的企业之战已经打响。

　　从互联网巨头到初创公司，百度、阿里、京东、网易有道、360等中国企业已宣布将发布聊天机器人产品和服务，或直接将ChatGPT引入业务。

　　比如，京东日前宣布推出产业版ChatGPT：ChatJD智能人机对话平台，即自然语言处理中理解和生成任务的对话平台，预计参数量达千亿级。应用于零售和金融领域，主要用于内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类五个领域。

　　车企自然也不想错过这趟列车。除了前面提到的集度，小米日前也谈到了ChatGPT。“小米在AI大模型方面早有尝试，且是多技术路线并行，而小爱同学就是其典型的大模型落地场景，ChatGPT的成功给小米信心验证了这一方向的正确性，接下来将加大人力、资源方面的投入。”雷军表示，“通过引入更先进的大模型能力，包括探索多模态能力，对智能座舱交互体验提升会有很大助力。”

　　在营销层面，不少车企也要蹭一蹭ChatGPT的热度。比如，长安汽车旗下深蓝品牌公号日前发布一篇“假如把ChatGPT装进长安深蓝SL03””的文章，通过ChatGPT与长安深蓝SL03车机系统的对话，将DEEPAL OS的优势和特点介绍给消费者。

　　短期内，我们能否看到一个公司推出一款中国版ChatGPT？多位业内人士介绍，AI语言生成领域，有不同量级的模型，参数越高，成本也越高。比如，谷歌的LaMDA参数为1350万，ChatGPT模型的参数为1750万，英伟达-微软的MT-NLG模型参数高达5300万。只有大模型才能做到精准度更高，各类问题都能回答。

　　讲故事容易，落地却难多了。应用ChatGPT的费用高昂，它至少包括训练费用、对话使用费、硬件软件费用等。半导体产业分析机构SemiAnalysis估算，一次性训练用约为8.4亿美元，每天的硬件维护费为69.4万美元，每次对话费用为0.36美分。按此估算，ChatGPT一亿的月活用户每个月只做一次对话，每月也至少需要5682万美元（约合3.86亿元人民币）的维护费。

　　一位中国民营车企负责人对车市物语称，“ChatGPT对造车影响不大，但对企业的造车理念会产生一定影响，现在很多车企都在研究ChatGPT，但目前商业化应用在中国还没有办法展开，没法像大厂那样‘烧钱’，只能做demo和演示。”

　　ChatGPT能否在汽车领域大规模商用还有很多不确定性。乘联会秘书长崔东树在谈及ChatGPT称，汽车行业本身还是制造业为核心，电动化是新能源车的始终核心，智能化是机上添花，我们目前核心是造好电动车，同时充分利用ChatGPT等智能化赋能汽车行业发展。

　　面对ChatGPT这个新晋AI网红，我们应清醒认识到，它的商业化路径和安全防护还处于探索初期。它是真火，还是虚火？恐怕这个问题，ChatGPT自己也没有答案。（文/汽车之家 彭斐）

如何用chatgpt提问

ChatGPT介绍

ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。

算法

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。以ChatGPT为例，该模型在大量文本对话数据集上进行训练，并使用自我注意机制来学习类人对话的模式和结构。这使它能够生成与它所接收的输入相适应且相关的响应。

用例

ChatGPT有很多潜在的用例，包括：

作为聊天机器人：ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这可能对客户服务很有帮助，因为其可以提供信息，或者只是为了好玩。

作为一个问答系统：ChatGPT可以进行微调，以回答特定类型的问题，例如与特定领域或主题相关的问题。这对于创建虚拟助手或其他类型的信息提供系统很有帮助。

作为对话代理：ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身。这可能对社交媒体应用程序、游戏或其他类型的在线平台很有帮助。

作为文本生成工具：ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应。这对于为社交媒体、网站或其他应用程序创建内容很有帮助。

总的来说，ChatGPT的潜在用途是有限的。

进一步改进

随着自然语言处理和语言建模领域的快速发展，很难预测ChatGPT将会有哪些进一步的改进。但是，还是有一些潜在的改进领域：

提升模型处理大量复杂输入的容量和能力。这可能涉及到在更大、更多样化的数据集上训练ChatGPT，或者使用更高级的训练技术。

提高模型以生成更自然、更像人类文本的能力。这可能涉及针对特定类型的对话或对话微调模型，或者使用额外的训练数据来提高模型的性能。

向模型添加额外的功能，例如处理多种语言的能力或处理更复杂的任务(如摘要或翻译)的能力。

总的来说，ChatGPT进一步改进的目标是使其更通用、更强大，这样它就可以应用于更广泛的任务和场景。

对人工智能发展的担忧

ChatGPT等先进人工智能系统的开发可能会引起一些人的关注。有些人可能会担心创造高智能机器的潜在后果，比如工作岗位可能会被自动化取代，或者人工智能系统可能变得过于强大，对人类社会构成威胁。此外，有些人可能对机器能够理解并产生类似人类的语言和对话感到不舒服。然而，其他人可能认为像ChatGPT这样的人工智能系统的发展是令人兴奋的，这有可能会给社会带来许多好处。最终，人们如何看待像ChatGPT这样的AI系统的发展将取决于他们个人的观点和信仰。

实际上，这篇文章是ChatGPT自己写的，不是作者写的。向ChatGPT问了以下问题后得到了这些答案。

什么是ChatGPT ?

ChatGPT背后的算法是什么?

ChatGPT的潜在用例是什么?

ChatGPT的进一步改进是什么

人工智能的发展会让人害怕吗?

我们看到，当今人工智能应用的发展速度日益加快。虽然这些对学习各种信息很有用，但它们也可能成为不道德情况的潜在途径，如写假文章和抄袭。因此，我们认为每个在这一领域工作和感兴趣的人都有必要了解这一领域的伦理问题。

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比如：#美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业#，因为ChatGPT生成的文本已经非常接近于人类语言，甚至思路都比很多人更清晰。

不光是大学生，一些打工人也可以来应付工作中一些问题，比如一个程序员，当你让chatGPT写一段程序时，它也毫不畏惧：

ChatGPT会取代程序员吗？

带来便利的同时，很多人也会惊恐，机器人这么厉害了，到时候普通程序员还有出路吗？

带着这个问题，我去问了下ChatGPT。

可以说它谦虚，但是目前来看确实还不能完全取代，不过写一些代码片段更容易了，即使出了bug你还可以让它自我调试。

ChatGPT的搜索能力对于很多不熟悉代码的人还是有帮助的，面对大量的代码和不同的排列组合，要梳理、比较、判断出哪一种更适合自己，这需要时间。ChatGPT可以代替用户到网上搜索代码并按照恰当的方式组合，换做程序员，可能几分钟就写出一套代码，即便到社区搜索，也能很快锁定想要的。现在，这两者之间的差距可以通过ChatGPT拉平”。

另外，对于软件程序，ChatGPT目前只有通用底层的能力，涉及电商、云服务等业务层面的能力尚有欠缺。比如要写一个小程序，是可以借用ChatGPT来找算法、写代码、写脚本（一个代码的片段），但是业务相关的，比如判断使用者是否登录等没有标准答案但需要较大工作量的部分，ChatGPT却无法回答。

2022年12月开始，Quora等知识问答社区充斥大量“ChatGPT会取代程序员吗”的标题。CodiumAI公司CEO Itamar Friedman公开表示，ChatGPT是一个优秀的多面手会话者，就早期的版本来看，它可以处理一堆任务，但并不适合特定任务。在短期内，ChatGPT将使开发人员能够更快地构建，而不是取代它们。

“用JAVA写一个调用RESTful API接口示例”。

一家国内头部人工智能企业的产品工程师李磊（化名）在ChatGPT对话框输入这一指令，十几秒后一串代码回复过来。李磊将其复制到开发环境中，编译了一个具备演示功能的应用程序。

在绘画、作诗、解释经济学理论等玩法之外，ChatGPT开始在一些科技型企业中扮演出一种工具性的角色――解决一些并不难但琐碎的问题。比如，ChatGPT可以协助用户完成一些基础的编程工作，通过根据给定的输入生成相应的代码输出，ChatGPT推出两个月，一些非研发岗的工程师们，正在自发地使用它来写代码、写脚本。

随着社会更多方面迈入智能化，李磊所在公司的生意从互联网企业做到工厂、社区、高校，从一线城市下沉到三四线城市，跨界所带来的问题之一是沟通和融入对方的过程很漫长。

李磊一年要对接百余名客户，他要帮助意向客户们先了解和测试各种人工智能产品，在业务旺季他需要同时对接十几个客户的技术人员，要消耗大量的精力与不同行业客户进行产品演示和接口对接。

身在实验室的开发者们无暇顾及这些落地中的小细节，为了给客户衔接一次产品，工程师需要提前花几天时间写一个代码。李磊不是程序员出身，很多代码记不住，为了提升工作效率，李磊尝试借用ChatGPT快速得到这一套代码，将它归整成一个工具软件（本质是一套简单的代码），帮助客户理解并把设备对接好，也一定程度上省去了自己出差和反复的远程教学。

不熟悉这些编程语言的人，只能去相关的源代码搜索库或者用搜索引擎去搜索代码，面对大量的代码和各式排列组合，要梳理、比较、判断出哪一种更适合自己，通常要花费他几天的时间，ChatGPT能直接提供给他一整套代码，只需稍加规整就能使用。

可以用，但用途有限

一位来自头部互联网公司的程序员李智认为，ChatGPT能解决的问题还是比较有限。

“相比小冰、Siri只能一问一答，ChatGPT可以根据你们对话的逻辑发生调整，做到你来我往。”

有一次程序出了问题，李智尝试让ChatGPT查找某一行代码的错误，ChatGPT很快就找到了，但后来他再让ChatGPT帮助解决程序bug却没有成功。

李智猜测，“区别在于，这一次bug源于业务上的问题，是在特定场景下出现的、不通用的，ChatGPT使用的训练物料都是互联网上现成的，它无法实现特定的功能逻辑，给出一些针对性的方案。”

李智对记者表示，ChatGPT的搜索能力对于很多不熟悉代码的人还是有帮助的，面对大量的代码和不同的排列组合，要梳理、比较、判断出哪一种更适合自己，这需要时间。ChatGPT可以代替用户到网上搜索代码并按照恰当的方式组合，“换做程序员，可能几分钟就写出一套代码，即便到社区搜索，也能很快锁定想要的。现在，这两者之间的差距可以通过ChatGPT拉平”。

李智对基本的编程语言滚瓜烂熟。因此不需要这种方式。

李智认为，ChatGPT并不能编写程序员角度的代码，而是从互联网收集庞大信息库并使用它来生成代码，解决问题还是要靠人。

另外，对于软件程序，ChatGPT目前只有通用底层的能力，涉及电商、云服务等业务层面的能力尚有欠缺。比如要写一个小程序，是可以借用ChatGPT来找算法、写代码、写脚本（一个代码的片段），但是业务相关的，比如判断使用者是否登录等没有标准答案但需要较大工作量的部分，ChatGPT却无法回答。

（应采访对象要求，文中李磊、李智为化名）

内容来源：经济观察报、数据说话、顶级程序员

程序员更多的时间是在调试和修改代码，包括讨论需求同步信息等，然后才是写代码-时间占比最多也就是20%~30%左右，而更时间占比更多的80%左右需要程序员用独立思考能力和批判性思维进行工作，这是ChatGPT目前还做不到的地方。即使ChatGPT可以帮助我们省掉全部写代码的时间，也仅仅是节省了20%的时间。

并且，因为代码是ChatGPT自己生成的，不是程序员自己写的，所以调试和修改时间就会变长。因为调试别人写的代码首先我们自己要去读懂别人的代码。

如果是让ChatGPT写第一代版本，那么后续增加功能的时候，还是需要人工先去读代码，读懂后才能进行下一步编写。

那么如果是人工写第一版本，这个时候再让ChatGPT去调试，那就更不现实了，因为这套代码它或许能懂，但是解决问题有限，无法实现特定的功能逻辑，给出一些针对性的方案，无法实现特定业务需求。

除非你的项目非常小，小到只有几个函数――（但是实际工作中的项目几乎没有这种小项目），否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，ChatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代发也都是另类的风格。然后程序员还要再去调整它写的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。

如果需求突然变更，你只能重新用ChatGPT生成代码，然后继续修改调试，来做到接口一致，类型统一，风格规范……

或许后面你发现，ChatGPT也就是给你个灵感，实际需求代码还是得自己一行行写。ChatGPT智能化程度不够，复杂代码它是真的不会写，虽然ChatGPT很强大，但具体到程序员自己的业务，ChatGPT通常无法理解和进行反馈。

不会！

在短期内，ChatGPT将使开发人员能够更快地构建，而不是取代它们。长期内，人工智能系统将使非程序员的创造者能够使用自然语言指令进行零错误的开发，但仍将需要开发人员，只是角色位置发生一些适应性改变。

通过上述采访以及实践的例子，我们可以了解到ChatGPT的编程能力确实强于大部分普通人，能够帮助新手程序员快速上手和熟悉代码，ChatGPT在实际运作中更多的降低各部门和各合作公司间的沟通成本，以及提升开发人员的效率，减少冗余工作！