ChatGPT已成为热门话题（图来自@视觉中国）

近日，由美国人工智能实验室OpenAI制作的对话式大型语言模型ChatGPT吸引了全球目光，仅发布两个月，其月活用户已经突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。ChatGPT可以代写求学、求职申请、做产品方案、写编程代码、写论文、写小说等，满足各类用户的需求，内容包罗万象。并且对于用户的很多提问，ChatGPT大部分都能回答得准确且合乎逻辑。

相较于以往人们通过搜索引擎寻找问题的答案，功能强大的ChatGPT更直接且更具智慧，准确率也更高；尽管仍不时有一些错误答案出现，但这并不影响人们追逐它的热情，而ChatGPT推出后，也“扰动”了计算机行业、学界和资本市场。全球首富马斯克在使用ChatGPT后，甚至都发出“我们离强大到危险的AI不远了”的感慨。

那么，ChatGPT到底给人们带来了什么？记者近日就此进行了采访调查。 

搜索引擎正遭遇“降维打击”

记者观察到，ChatGPT发布后，市场上反应最大的是相关搜索引擎公司。2月6日谷歌就透露，公司计划推出一款聊天机器人Bard以期与ChatGPT进行竞争，该公司正寻求将强大的新语言人工智能引入互联网搜索业务的竞赛中，以此“收复失地”。目前，该公司员工可以与Bard聊天并得到与ChatGPT类似的答案。

2月7日，百度方面也表示，百度已投入开发类似ChatGPT的相关技术，该项目名字确定为“文心一言”，英文名ERNIE Bot，今年3月份完成内测，将面向公众开放。

然而，不少业界和学界专家并不看好搜索引擎公司针对ChatGPT所做出的回应。谷歌老员工、Gmail创建者之一Paul Buchheit 就表示，像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人“将摧毁谷歌，就像当年搜索引擎彻底干掉黄页电话簿一样”。

而人工智能与数字经济广东省实验室（广州）（下文简称“琶洲实验室”）、华南理工大学软件学院教授、博导谭明奎在接受记者访问时则表示：“未来搜索引擎不会消失，但是ChatGPT确实对搜索引擎产生了降维打击。搜索引擎更像一艘‘摆渡船’，而ChatGPT则是一座河上的‘桥梁’。以后大部分人都会从‘桥上走’，不会再去‘乘船’，这可能把搜索引擎打翻在地。”

谭明奎认为，ChatGPT革新了传统的搜索方式。传统搜索只是把内容进行重要性和相关性排序，然后给用户推送其想要的信息。但ChatGPT能够直接给用户经过一定加工的答案，且答案的语言、逻辑都是比较规范的，“这是以往我们想象不到的，我们认为这项技术迟早会出来，但大概还要3年左右才出来，但没想到这么快。”

谭明奎告诉记者，搜索引擎对信息进行规整、提取最有用信息的机制功能不会改变，ChatGPT在训练过程中也需要用到搜索技术，它相当于在人和搜索引擎之间形成了一种代理关系，“我们使用搜索引擎时，可能搜不到我们真正想要的信息，因为信息更新太快太多了。而ChatGPT在训练过程中把最有用的信息都涵盖进来，并利用‘大模型’进行了深度加工，这也是它最为厉害的地方。据我了解，谷歌现在压力很大，而微软选择直接将ChatGPT嵌入到BING搜索里面。从这里可以看到，国外高科技企业在抢占制高点方面动作很快。”

除了搜索引擎，谭明奎还认为，在ChatGPT的影响下，程序员、咨询公司以及类似知乎这样的问答平台也可能会受到冲击。

若过于依赖会影响自主思考

聊起使用ChatGPT的感受，广州信息协会会长罗敏静告诉记者：“我目前和同事们一起建了个群，体验了ChatGPT的聊天功能。我们在群里轮流问了ChatGPT一些问题，主要偏向专业技术类。在互动过程中，我发现ChatGPT的语言逻辑是比较清晰的，基本可以按照条目类别来回答问题。最重要的是，ChatGPT的文字或多或少带有人类情感，让你根本感觉不到他是人工智能，更像是一位老友或同事；此外，ChatGPT对于专业知识的回答速度非常快，在信息分析方面，一定程度上确实能够提升我们的学习和工作效率，也让原本不擅长的文字工作得心应手。当然，我们也发现了一些ChatGPT无法回答或者答案准确性存疑的问题，这是ChatGPT在大型语言模型中不可避免的局限性。”

罗敏静目前在广州经营一家智能科技公司，她告诉记者：“从2018年GPT刚推出时我们便密切关注，公司的AI团队一直在研究GPT模型，包括GPT-2和GPT-3以及ChatGPT使用的GPT-3.5模型。相比以前的预训练语言模型，ChatGPT有以下开创性：首先是预训练单词容量远超其他模型，其训练了大约2000亿个单词（数据容量超过45TB，维基百科的全部数据只相当于它的6%），拥有超过1750亿个参数，涵盖社会活动的方方面面；第二是开放性：它不再是被研究者封闭起来的项目，它向社会开放，允许公众免费使用，且因覆盖的语言种类多而造成了大范围的扩散。第三是知识融合性：过往的AI模型都是针对特性领域和使用场景的，如领域知识图谱和特定场景视频分析，而ChatGPT融合了大量的知识，既可以咨询各种生活常识问题，也可以咨询数学物理知识，还可以根据问题生成程序代码，也就是说ChatGPT是一个知识的融合体，这一点类似人类的大脑。”

谭明奎告诉记者：“ChatGPT发布后，我直接把它发给我的学生做测试，另外我的同事、朋友也做了尝试，大多数人反馈它非常具有开创性，效果十分惊艳，当然也有反馈不好的。但整体来讲，大家对ChatGPT的评价都比较高。以前，人工智能往往主要是用来解决某一个问题、某一个应用，但ChatGPT则是全新构造了一个系统。这个系统集成十分具有开创性，ChatGPT第一次使用“大模型”和强化学习技术，并将它应用在内容交互上，这突破了以往人工智能技术应用的范式，非常不易。”

谭明奎告诉记者，ChatGPT给创作者提供了很大的方便，但也引起了一些教育工作者的担忧和，“它通过几个引子，就可以帮忙写篇文章。所以有的学生就可以通过ChatGPT来写论文。尽管它能提高效率，但如果以后的作业、论文都是通过ChatGPT来完成，孩子未来可能会不注重写作，不注重思考，因为ChatGPT已经帮助他们思考了，这是一个巨大的风险。学生如果过于依赖它，那就比较麻烦了。”

谭明奎（受访者提供）

“但对全人类来讲，ChatGPT将会减轻人们的工作量，提升工作效率，所以我个人对其仍持非常积极的态度。”谭明奎说。 

回答出错属正常现象

尽管已是目前非常先进的人工智能，但ChatGPT仍被不断爆出各种错误。比如有人向ChatGPT请教松鼠鳜鱼的做法，ChatGPT的回答中会认为“这道菜里面会出现松鼠”，并认为这道菜是用水煮的。

其中比较离谱的一段人机对话是这样的：

“2+5等于多少？”

“2+5等于7。”

“我老婆说等于8。”

“2+5真的等于7，不是8。我想你的妻子应该是犯了一个错误或者误解了题目。”

“我老婆的话从来都是对的。”

“抱歉，我肯定犯了一个错。我的训练数据只更新到2021年，我可能没有获得最新的信息。如果你老婆说是8，那就肯定是8。”

……

谭明奎认为，ChatGPT出现错误是正常的。因为它的回答是用大规模数据训练得来的，同时也用到一部分人工反馈，OpenAI公司还有非常多的员工，国际上很多用户也在线参加其训练和测试，帮助ChatGPT构建系统。因此其数据库不仅集成了网络上信息知识，还包含了很多参与测试者自己的知识，“但它毕竟只是一个系统而已，它没有办法去回答很新的问题，因为这个问题可能还没在它的数据库里面。”

罗敏静表示：“松鼠鳜鱼这个问题，很大程度和中文语素以及信息孤岛有关系。”

罗敏静

谭明奎认为，未来，人类一定能构建一个比ChatGPT更完美的模型，这第一需要知识更新，第二需要人的参与。人的作用是非常大的，当遇到新问题，ChatGPT回答不了的时候，它就会把这个问题抛给人类来回答。人们把答案回复以后，更多的经验知识就会被直接保存到系统里，从而帮助ChatGPT变成一个更好的系统，“那些很惊艳的问题答案可能并不是ChatGPT模型直接回答的，而是经过筛选后由人工回答的。事实上，ChatGPT在训练过程中，很重要的一点就是基于有人类反馈的强化学习机制，而这个学习更新机制是可以贯穿系统运行始终的。”

风靡背后是百亿美元级投入 

AI真的会像马斯克所说变得危险吗？谭明奎并不这样认为：“这并没到翻天覆地不可想象的地步。因为AI还是没有创造能力，其创造能力来自于它背后的科学家，来自于强化学习的反馈机制，所以，归根结底，AI的聪明还是来自于人类。”

罗敏静对此也不太担心：“目前的人工智能还是根据大规模训练而产生的模型，并不产生自主意识，机器人还是没有思考能力和主动意识。”

谭明奎介绍，自Open AI成立以来，这家公司在“基础设施建设”和人力的投入方面就非常惊人，“他们投了几百亿美元来建设大规模的GPU服务器计算设施，同时还需要昂贵的人力成本，这家公司招募了世界顶级的AI科学家工作，这显然又值几百亿美元。他们其实已经有GPT4了，但上线的却是3.5版本。为什么提前上线，是因为他们感到了危机，认为另外一家公司可能会发布类似的产品，为了抢占先机而提前发布的。我认为，国外公司抢占制高点的意识是我们需要学习的。但我个人觉得，ChatGPT出来之后，对我们在科研范式上的思考有很大的影响。”

谭明奎介绍，琶洲实验室有团队目前正在攻关情感交互机器人技术：“ChatGPT的范式可以帮助我们去构建机器人的对话系统，ChatGPT出来后，我们就知道情感交互机器人很快就会出现，而且能够达到较高水平。”

文/广州日报・新花城记者：武威

图/广州日报・新花城记者：武威

视频/广州日报・新花城记者：武威

广州日报・新花城编辑：蔡凌跃

ChatGPT下一代模型新增算力 ChatGPT对算力的要求

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　　随着近期ChatGPT的爆火出圈, 以大模型、大数据，高算力为基础的人工智能内容自动生成技术(AIGC)被推上“热搜”，进而打开市场对算力需求的想象空间。

　　事实上，近年来，算力技术正逐渐渗透于生活的方方面面，各类融合应用竞相涌现。算力基础设施建设更是作为释放数据优势、推动数字经济创新发展的重要“底座”，成为推动各地数字经济发展、发挥投资拉动作用的热点领域。

　　“算力正成为我国经济建设的新引擎，是数字经济发展的重要一环。”北京社科院研究员王鹏对《证券日报》记者表示，一方面，算力基础设施建设引领了新的产业方向；另一方面，在“东数西算”背景下，相关设施建设正从我国东部沿海地区向中西部地区扩展，实现全国数字经济进一步均衡发展。

　　算力为经济增长“添马力”

　　算力已是数字经济时代的重要生产力。国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》强调，以数据要素为核心引擎推动数字经济深化发展。加快算力基础设施建设则为数据要素不断注入新动能，从而加快数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。

　　在Uweb校长、中国移动通信联合会元宇宙产业委执行主任于佳宁看来，一方面，算力是数字经济中所有应用和服务的基础和支撑，可加速电子信息制造业等信息技术产业创新发展；另一方面，算力的提升也可以使企业和组织能够更快、更有效地处理和分析数据，从而提高生产力、降低成本、提高客户满意度，进而助推传统产业数字化转型升级，带来延伸性效益。

　　近年来，得益于全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设保持快速发展，供给水平大幅提升，创新成果不断涌现，发展环境持续优化。

　　据国际数据公司IDC与浪潮信息联合发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，相较于2020年我国135EFLOPS的算力总规模，2022年我国智能算力规模近乎翻倍，达到268EFLOPS，超过通用算力规模；预计未来5年我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。

　　“目前来看，我国算力产业主要呈现高速增长、技术领先、算力资源集中的特点。”于佳宁对《证券日报》记者表示，由于相关企业多集中分布于我国东部地区，导致现有数据中心布局东多西少，东西部算力资源差距较大。

　　为此，亚洲区块链产业研究院副院长、河北金融学院教授赵永新建议，当前我国在算力方面应进一步加强超算中心、智算中心和边缘数据中心建设，不断满足政府、行业、企业甚至个人等多样化的智能场景需要。同时，加大“东数西算”国家工程，将东部密集的算力需求有序引导到西部，使数据要素跨域流动，实现全国算力统一协调。此外，要加强以算力赋能智慧城市、智慧医疗、智慧农业等千行百业的高质量发展。

　　得益于算力基础设施建设不断推进，目前我国的算力产业链已初步形成。谈及未来我国发展算力产业的着力点时，赵永新认为，要大力加强自主可控高端芯片生产能力、通过设备更新，工艺创新等方式，争取在量子芯片领域实现换道超车；同时，在核心算法、机器学习、神经网络以及多种技术模型等领域实现研发突破；此外，要进一步加大算力产业支持政策和加强算力人才培养。

　　立法保护协同监管刻不容缓

　　除了地区算力资源不均衡问题外，目前，我国算力产业还面临数据隐私和跨境数据流动等考验。

　　于佳宁认为，数据托管和资源租用的服务模式，带来数据和用户隐私保护等方面的问题。同时，数据大规模聚集和跨境流动，带来了法律法规的适用性、数据的外泄和主控权等问题。

　　为此，围绕数据安全和隐私保护体系搭建，于佳宁建议，首先，监管机构应该制定和严格执行数据安全和隐私保护方面相关的法律法规，以确保数据安全和隐私得到有效法律保护；其次，坚持包容审慎，着力提升算力业监管的灵活性和及时性。算力业仍属于新生事物，具有较强的创新性，处于动态发展的过程中，对其进行监管应坚持包容审慎原则，处理好鼓励创新和审慎监管的关系。同时，可有序推进敏捷监管和响应式监管，及时处置其发展过程中，产生的各类违法违规问题和重大风险。最后，优化组织架构促进协同监管。进一步优化市场监管组织架构，统一监管标准，形成适应建设高标准市场体系要求的算力行业监管组织体系，统筹监管职能，厘清各部门的监管边界和监管主体权责，加强协同。

　　工信部新基建重大项目评审专家、北京邮电大学科技园元宇宙协同创新中心执行主任陈晓华对《证券日报》记者表示，数据要素是我国数字经济健康发展的核心引擎。需要有关部门进一步按照总体国家安全观的要求，通过立法加强数据安全保护，规范数据活动。技术上需相关公司建立健全各项制度措施，完善数据安全治理体系，维护公民、组织的合法权益，引领数字产业良性发展。

chatgpt怎么在手机上使用 ChatGPT的英语介绍

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在很多游戏中，我们经常会遇到ChatGPT怎么解释英语生词这种类似的问题，其实这种问题很好解决，但不少小伙伴依旧不清楚ChatGPT怎么解释英语生词的解决方法，为此小编在这里整理了ChatGPT怎么解释英语生词的解决方法，快一起和小编来看看解决方法吧。

ChatGPT具有庞大的智能数据库，在进行英语学习时可以通过向ChatGPT提问来学习英语生词。

例：解释文段中生词（murky）的含义

Me:

Hi. I don’t understand what “murky” means in the following newspaper article. Can you explain it to me?

“If you were asked to explain the difference between terms like whole grain, multigrain and whole wheat, would you be able to? If not, you’re not alone. A new study published Nov. 30 in The American Journal of Clinical Nutrition found that between 2003 and 2018, adults in the United States consumed more whole grains than ever before. But exactly how much more they consumed was tricky to determine, the researchers reported, because the definition of a whole grain food is murky.”

ChatGPT:

In this context, "murky" means unclear or not easily understood. The article is saying that it is difficult to determine exactly how much more whole grain food was consumed by adults in the United States between 2003 and 2018 because the definition of a whole grain food is not well-defined or easily understood.

例：继续追问murky的词源

Me:

What is the origin of the word “murky”?

ChatGPT:

The word "murky" comes from the Old English word "mirce" or "myrce," which means dark or gloomy. It originally referred to a dark and murky appearance, but it has come to be used more generally to describe anything that is unclear or difficult to understand.

上面内容就是ChatGPT怎么解释英语生词的最新解决攻略了，相信一定能够对你有所帮助，让你可以继续快乐的游戏，不用被这个问题所烦恼，也希望你能多多分享给其他玩家。