“ ChatGPT 通过了谷歌面试 。真走”

“ ChatGPT 参加了美国 SAT 考试，饭碗成绩中等。帮问编剧k1体育官方在线直播”

“ ChatGPT 独立创作了一个侦探小说。律师”

这两天，程序 ChatGPT 大火，真走即便我们对 AI 的饭碗幻想早已麻木，但随着一个个这样的帮问编剧新闻成为头条，还是律师不免感到焦虑，似乎不做点什么，程序我们就会成为时代的真走弃儿。

不夸张地说，饭碗它的帮问编剧出现，已经把网友分成了两个阵营，律师一个是程序存活派，一个是取代派。

美国媒体 Business Insider 甚至已经整理出一份“ 死亡笔记 ”，宣称程序员、金融分析师、律师与记者会最先受到冲击。

我们身边各行各业的人，是怎么看待 ChatGPT 的？有些行业，真的进入死亡倒计时了吗？作为普通人的我们，能做点什么？

今天咱就拉个圆桌会，把他们都请来聊聊看法。

在教育圈，ChatGPT 身上最火的一个标签就是「 代写论文 」。

但一名计算机学院的大四学生小波奇（化名）说，他身边没有这样的情况，“?我们会用它来翻译论文、提炼参考资料的信息或者写个摘要之类的，辅助一下自己，但没有人直接用它写?” 。

一来是因为 ChatGPT 不靠谱，时不时出现一些小问题，不能盲目轻信；二来毕业论文也是检验自己学习成果的一个过程，没必要为了省事欺骗自己。

其实，虽然用 ChatGPT 写论文的确存在操作空间，但像斯坦福大学等已经在严查了，k1体育官方在线直播斯坦福团队推出了 DetectGPT ，用来判断文本是否由机器生成，以此严查、打击学生利用 AI 舞弊。

小波奇表示，他最常使用 ChatGPT 的场景是写作业和查 bug，“ 大学不是所有东西都有标准解答，就算有答案，细节没明白也没人一直讲给你听 ”。

每次代码运行错误时，ChatGPT 都会迅速帮他找出问题所在。

最关键的是，如果没有明白，还可以要求它进一步讲解。

这段时间由于临近毕业，小波奇还在用它准备面试。

方便之处在于，它能迅速帮忙搭建起思路框架，小波奇再基于此进行润色。

一条龙服务，还能帮忙翻译英文?

ChatGPT 在他的校园生涯中也的确搞过 “ 破坏 ” 。

去年期末有场开卷考，试卷以开放题和论述题为主，出的题目类似于“ 请根据你所掌握的物联网知识，设计一个生活产品，具有创新性。描述你设计的产品的主要功能、所采用的网络架构、具体使用的传感器。并阐述你设计的产品的创新点在哪里。”

老师认为这种题目没有标准答案，给学生电脑也没用，只有通过自己思考来完成，结果直接被 ChatGPT 给降维打击了（ 尽管是开卷考，但仍不推荐效仿 ）。

对于他来说，ChatGPT 不是作弊器，更多时候是一位回复超快，逻辑清晰还特别耐心的超级老师。

“ 每次用完我都想说句谢谢 ”。

赵纯想是一位独立开发者，在他最新的 App 「 转山 」里，你可以看到一个有趣的特别鸣谢：ChatGPT

作为一位写过 iOS APP 开发教程的老开发，他大量使用 ChatGPT 助攻开发的原因不是不会做，而是为了提高效率。

有次，他要写一个 swift 函数，用于返回一个 Ullmage 的视觉主色。

如果自己去做，技术上虽没难度，但操作很繁琐：要动脑子想代码思路，要查图片主色的定义的资料，要通过搜索引擎查有没有相关颜色框架，还要考虑要不要引入这个框架。

于是他选择交给 ChatGPT ，“ 3 秒就做完了 ”。

自此之后，脏活累活他都会交给 ChatGPT 干，自己则腾出时间更多地来考虑创意层的事，成功解放了一部分生产力。

ChatGPT 也给他搞出过不少纰漏，比如曾经漏掉了一个排序描述符，导致运行程序一直崩溃，好在整体没有大问题，他添加了一行代码进去就解决了。

在他看来 ChatGPT 并非百分百值得信任的对象，“ ChatGPT 最擅长不懂装懂。算法原因，它只关心这个答案看起来像不像个满意的答案，它没有智慧和事实判断的能力 ”。

程序员们对 ChatGPT 的疑虑不仅在它的代码会有纰漏。

另一位程序员程博表示：“?它完成你需求的前提是，你能精准用机械语言表达自己的需求，如果你提问方式不对，或者不够精准，都不一定能拿到自己想要的结果”。

最为关键的是，它无法完成复杂业务，只能解决一个个具体的问题。

像「 做出一个时间管理 APP 」，这种太笼统话 AI 是听不懂的，需要人类层层分解，最后给他类似 “ 写一个 AE 特效表达式，实现 0-2000 的数字滚动 ” 这样具体任务，它才能 “ 听懂 ” 并且写出代码。

在他们看来，目前的 ChatGPT 绝对无法替代人类。

如今，Chatgpt 已经可以用《 老友记 》主角口吻创作剧本对白，甚至独立创作一个简短的侦探小说了。

但他能抢走编剧们的饭碗吗？

不乱是一位从业十几年的资深编剧，曾参与过《 春风十里,不如你 》的剧本创作，在他看来，在中国，这个行业现阶段是不太可能被 Chatgpt 撼动的。

关于编剧行业被 AI 替代的话题，其实几年前就被讨论过一次了。

不乱记得当时有个大厂的负责人跑出来说：我们要开除所有人工编剧，全面引入人工智能，结果他在论坛里被喷了一通，最终失败离场。

在他看来，编剧还不算一个文字创作行业，更像是一个命题作文，制片方给出要求，编剧按照历史背景、方向、风格、体量和节奏创作故事大纲和分级大纲，剧本的 70% 就已经完成了。

比起创作，了解制片方的需求才是关键，在这一点上，AI 是很难代替人工的。

当然，不乱也认同，Chatgpt 也许可以承担大量基础工作（ 比如给每个路人甲生成一个人物小传 ）。

但他也觉得，和提倡集体创作的美剧相比，和编剧中心制的韩剧相比，国产影视们普遍缺少健全的编剧制度，编剧在制作中权重很低。

不乱说在《狂飙》里，编剧的名字都要排在字幕的五十多位出现?

虽然 AI 可能代替这部分工作，但节省下来这点成本微乎其微，还比不上给主演们多避点税。

当然，不乱觉得，Chatgpt 也有可能最终迭代到一个超人的境界，甚至产生主观人格。

如果真的有这么一天，他觉得，人类的情感和经历所创造出的不可名状的共鸣，会是职业最大的护城河，人类的情绪，终归会拯救他的饭碗。

那么 ChatGPT 这玩意，又会不会取代律师呢？

毕竟它的数据库里，没准儿能包含全世界所有法律法规，甚至是所有民事、刑事纠纷案例。

只要快速检索相关词条，再根据实际情况总结归纳，最后应该就能给出一份完美的合同、协议方案了吧？

为了搞清楚这件事，差评君又找来了两位律师朋友，阿飞律师和冯律师。

开始，阿飞律师先是出了两个简单的题目，让我拿去试试 ChatGPT，分别是：

给出所有基本信息后，拟定一份借贷合同，结果如下。

以及一份公司员工的股权激励计划，让 ChatGPT 自己拟定入股条件、及触发退股条件。

算了会儿之后，ChatGPT 给出了它的回答。

看完后，阿飞律师的评价是：别说，还整挺好，该有的都有了。

于是，一瞧这个 ChatGPT 有点上路，另一位冯律师便给它上了亿点强度，问了一个咱都看不太懂的问题。

其实说白了，就是假定一个较为复杂且特殊的情况，再让它给出一份合规的税务方案。

而这次的 ChatGPT 想了半天，最后只给出了一段没啥参考价值的标准式“ 官方回答 ”，显然是超纲了。

也就是说，对于现有的模板框架合同，ChatGPT 直接能从库里掏出一个给你。

但一旦涉及到“ 对现有模式以外的探索 ”，它就拉了胯了。

相当于音乐里的套和弦，能随便套一首《 学猫叫 》出来，但要是想整一首《 娘子 》，那 CPU 烧了都够呛。

除此以外，针对不同案件，每份诉讼方面的文件也都有不小的差别。

例如答辩状、证据清单、质证意见等文件，都需要根据海量的证据来编写。这些证据往往复杂多变，还每次都不一样，基本很难梳理出一个通用逻辑，去让 AI 识别。

所以，将其当做一个类似于 Alpha（ 律师专用效率软件 ）的工具来使用，充当一个律师助理或文秘的角色，努努力或许还有戏。

用冯律师的话说，就是：“ 律师是法律在人与人之间的桥梁，而这里面的人，才是关键 ”。

别的不说，至少在律师这一行中，总是能出现人类自己都无法预测的事，更不用提机器了。

如果跳脱不出这一层，那 AI 再强，最多只能是桥梁下的桥墩子。

ChatGPT 概念火起来后，现在被唱衰最多的，恐怕就是翻译行业。因为人工智能不限语种，不怕专业词汇，甚至不需要休息，并能保证语义基本准确。

所以，现在网上便有了大量的“ 劝人学翻译，天打雷劈 ”观点，感觉 AI 取代翻译工作者的结局，已经注定。

但差评君了解的两个翻译从业者，现在对这事并没啥焦虑的。

因为 AI 翻译软件（ Trados、languange x 等 ）推出多年，始终被当做提高效率的工具，之所以没能取代人工，就是差在最后的校对环节，而这恰恰又是最重要的。

当然，或许这也和两人的翻译类型有关。

他们一位是在日本 SEGA 负责日译中的达君，另一位则是老朋友，国内本地化发行商轻语的 R 君，均来自游戏行业。

在进行游戏汉化的过程中，常会涉及到不少文学化、口语化的处理，这都需要一定的文学素养，并熟悉两个国家不同的文化特点。翻译只是最低标准，更多的是二次创造。

比如，在游戏《 极乐迪斯科 》中，轻语翻译人员就把小混混夹克上印的“ Pissf****t ”字样，翻译成了“ 弱水三千只取一尿饮 ”，把“ Fuck the World ”翻译成“ 花花世界我一人干翻 ”，显然 ChatGPT 还办不到。

R 君说，他们曾汉化过一款外国人做的“ 狄仁杰推理 ”游戏。拿到游戏时，汉化人员需要根据语意，把里面的 i 换成朕、微臣，把 thank you 换成谢主隆恩等等，这种不同文化导致的主语差异，类似的还有更多。

再举个简单的例子，像达君在日译中时，“ 我 ”字，就分为老人的我，和小孩的我。这类事单看可能影响不大，但创作剧情是有特殊性的，AI 也不一定分得清，放到游戏剧情里，玩家看到之后就很容易出戏了。

不过话虽如此，达君也表示，现在的 ChatGPT 翻译尴尬、过于书面化，是因为没有足够训练样本，以后再研究研究，说不定真能比肩人类。

那

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（原标题：“中文版ChatGPT”之我见）

AI大模型重要的是基础能力，一开始就把训练中文能力作为目标的意义不大。

很多人在体验ChatGPT时都遗憾它似乎对中文世界的知识没有那么熟悉，不太会背古诗，对中国名人张冠李戴，甚至对很多中国人广为人知的历史、名著强行胡说八道，而相应地对欧美世界的历史、社会常识就好得多。所以，大家都在呼吁中文版ChatGPT在哪里。我自然也有这种期盼，但我个人认为，只有做出一个英文能力超过ChatGPT的模型才可能同时更好地实现中文能力。因为模型的基础能力强，才能吊打一切，而语种只是上层表达。如果英文不能超越或持平ChatGPT，单单提升中文能力是远远不够的。

有证据表明，大模型学习到的基础能力是超越语言跨越语种的“高级知识”，很多研究论文都有阐述，我这里仅说一些我的直观感受：

1、RLHF论文中的训练数据英文占比99%+，西、法、德语还占了剩下的大部分，中文估计就是0.0x%这个级别，效果大家都体验到了。中文和其他小语种能力的提升同样也非常显著，这很强有力地证明了这种训练方法是让模型学到了跨越语种的隐含信息；

2、ChatGPT为对话模型做了很多防止有害信息、承认自己不知道、尽量公正客观等限制。其中一个方法是预先的prompt提示语。我认为，且也有一些蛛丝马迹表明这个prompt提示语只是用英语写的，但很明显它对所有语种都有效了。

3、很多人都发现ChatGPT中文回复时偶尔有翻译腔的情况，这固然可能是训练中翻译数据的直接结果，但从宏观上也能看作是“高级知识”跨语种适配的体现。

再回到开始的“中文能力”。其实熟背古诗、对中国历史文化倒背如流只能算是“中文能力”的细枝末节，技术上也不特别困难，国内很多中文训练足够的模型都能做到。但是大家想一想，这次ChatGPT火爆的原因可不是能熟背知识，而是能理解提问者意图，然后流畅地生成新的相关文字内容、虽然内容可能是错的，但很少自身矛盾。这对于之前的NLP模型来说可太难了。

举个例子，我曾用ChatGPT改写顾城的现代诗为古诗，虽然它生成的古诗并不怎么样，但是却能牢牢地扣住原诗内容，绝不跑题。我还可以明确地告诉它“第三句太现代化，再增加些古风，请重写”。这种交互对于以往所有的计算机程序都是不可想象的。所以，真正的中文能力是指：对语言的理解和应用，而不仅是熟知中文知识。

中文的语言数据集需要艰苦卓绝的整理工作

垃圾信息问题。很多人不知道自动生成文本信息的技术在中文互联网早就泛滥成灾，但大多只管生成数量完全不在乎质量。比如SEO搜索垃圾生成、水军机器人、电商评论机器人、各文库/知道自动改写、论文防查重“技术”等等。你只需用中文搜索稍不常见的词就能体会到垃圾信息的体量和威力。这些中文垃圾信息是完全不能出现在训练数据中的。很不幸，我在测试一些国产大模型时都或多或少发现了互联网垃圾体的影子。英文互联网当然也有垃圾问题，但仅从搜索信息来看似乎要好很多。

移动互联网发达的意外之害。中国移动互联网的繁荣成功不可否认，但现在意外地发现这对于中文信息的开放共享是个灾难。各位是不是对“下载App继续阅读”深有体会？还有微信王国中各种海量的号。从十几年前开始，各个领域优质用户产生的优质中文数据只有通过移动渠道/登录账号才能访问，还会把原有开放互联网上的信息删除或者加上层层限制。我甚至怀疑目前在互联网上能公开扒取到的语言数据已经不能完整反映中文世界的客观信息，并且对于微信、百度、知乎、小红书、各电商、教育平台等各相对优质数据的所有者，它们能联合起来共享么？

中文标注数据集匮乏。相信很多NLP的长期从业者深有体会。海量数据的自监督训练阶段结束后，那些之前积累的各种人工标注语言数据的监督训练才是画龙点睛那一笔。ChatGPT除了自己请人标注，也用了已有的共享数据集。可惜的是，中文里这种数据集太少了。标注工作枯燥乏味而且很难出亮眼成绩，不过是为他人做嫁衣。我们经常羡慕别人重大突破时天才的灵光一闪，但是勤勤恳恳做基础整理工作的老黄牛们同样重要，我们也很缺。

训练中文版ChatGPT的可能正确方式

训练仍然要以英文为主。不得不承认，作为世界语言以及相对开放的互联网环境，英文信息尤其是高质量信息处于统治地位。2022年，某项统计显示，互联网上开放信息的中文占比仅1.3%，而英文占比63%，其中高质量部分优势更大，比如论文，包括中国人在内的各非英语国家，一旦做出较大科研成果几乎肯定先发英文论文，后续也未必有中文翻译，维基百科、StackOverflow、Reddit等资源也是中文只能羡慕的存在，而我们获取英文数据可能还更加容易。另外，英文本身是和代码及大多外语是同源，而象形单音节的中文略显孤独，这可能也是个问题。总之，既然已经证明了英文为主的道路畅通，最理智的做法是先走着。

其次以程序代码为辅。英语为主汉语为辅？不，不，第二重要的应该是程序代码。有一些研究者认为，ChatGPT展现出了初级推理能力要归功于其使用代码作为语言数据训练，进化出的初级逻辑思维链在中文上也有体现，说实话，我并不确信这个推论，但很值得想象。即使此结论不正确，大模型拥有写代码的能力也极其重要，比如使用外部工具，为无限能力扩展提供了接口。 代码数据的重要性对我们不是个好消息，ChatGPT应该用了github汇聚的全世界代码库，包括私有库，我们如何获取高质量的代码数据是个大问题。

顶住诱惑激进清洗数据。中文数据贵精不贵多，GPT3收集训练数据45TB，清洗后为570GB，仅保留了1.2%。中文数据清洗保留比例可能还要少个数量级，很考验数据工程师的心理承受能力。辛辛苦苦收集的数据，你只让用0.0x%？我拍脑袋认为，训练集中有3~5%的中文数据就足以改进ChatGPT缺乏中文知识的情况了，甚至在上述推论下，中文也没必要追求体量上超过西班牙语、法语、德语。后续监督、对齐、联网阶段还可以针对中文做优化。

最后声明，我不能算是NLP的实际从业者，因此以上是不负责任没有顾忌的纸上谈兵。

（李闯系中国金融认证中心（CFCA）技术专家、中国电子银行网专栏专家。）

文章仅为个人投稿，不代表所在公司的观点和立场。

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