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本以为chatgpt只是在圈内中爆火，没想到，经过媒体、大V的解读后，又在普通人中破圈，大量的普通人跃跃欲试。不过，大多数人只是把它当做更高级的天猫精灵来玩，亦或者加强版的搜索引擎。其实，这绝对是低估了chatgpt的能力。我一直认为，chatgpt的出现，可以极大的拓宽一个人的能力边界，能把一个人从低端的重复劳动中解放出来。可以让它来充当我们的外挂大脑。我们没必要恐惧它，只需要学习他，使用他。君子生非异也，善假于物也。那怎么使用chatgpt来提升我们的效率呢？只要你的提问更精确，它给的答案就更快速，更准确。我把他提炼为下面的这种格式：给出命令+限定条件+提出请求比如：（给出命令）现在你是一个起名大师。（限定条件）精通诗经、楚辞、周易、论语、大学等经典名著，并且精通五行八卦方面的知识，请你采用最新的语料库知识。（提出请求）帮我的孩子起一个名字，寓意要积极一点，起名要考虑到五行的相生相克关系。我把具体的要求放在中括号里{男孩，他姓郭，要求三个字的名字，比如郭子仪，请给我20个备选答案}我们看一下chatgpt的表现使用chatgpt来起名这样看起来还不错吧，就算你找大师，大师给的答案也大概如此。利用chatgpt写情书第一次的答案，有一些问题，我们指出来后，重新生成的答案就非常符合要求了。真的是秒杀广大男同胞了（手动狗头）我们来测试一下爬虫chatgpt写程序来爬取图片上面这份代码，我在本地运行了一下，是可以成功运行的，图片真实地址都成功提取到了。不过网站也做了反爬措施，直接请求这个真实地址，会给出403错误。chatgpt写的爬虫程序成功运行以后像这样的问题，就没有必要手动敲代码了，直接发给chatgpt来完成就可以，自己负责监督、修改，直到可以成功运行。当然，即使不用做这种低端的事情，我们还是要懂一些代码，只有你懂了，才能发现问题、解决问题。chatgpt的用法还有很多，我就不一一展示了。国外有人总结了150多种用法，我放在了云文档了。稍后链接放在文末。最后，再说一下账号的问题。因为众所周知的原因，国外网站是不允许访问的。各种手把手教注册chatgpt账号的内容，都被删除。很多人不会注册账号，甚至是懒得注册。也有人在网上搜索chatgpt免费账号，不过免费的都是共享账号，很难长期使用，并且体验也很差，很容易遭到官方的封禁。需要独立的高质量的账号，可以联系up。

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优点: 1.类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入;2.对于归纳总结类的问题已经展现独特的能力，本质上是在汇总多个搜索结果的内容，大大减少搜索时间; 3.对于不熟悉的领域可以迅速给出简明的梳理，帮助快速熟悉;4.持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强; 5.在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义，结合上下文，可以分行业解读。 缺点: 1.数据库内容只到2021年，对于涉及到2022年，或者在2022年有变动的问题无能为力; 2.专业较强的领域无法保证正确率，即使在鸡兔同笼此类初级问题中仍然存在错误，并且英文回答和中文回答存在明显差异化; ⒉.核心问题在于对于自己不熟悉的问题中会强行给出一定的答案，即使答案明显错误，依然会坚持下去，直到明确戳破其掩饰的内容，会立马道歉，但本质上会在不熟悉的领域造成误导。 实际体验从四类问题出发，并对此进行追问 1）对于某名词的直接询问，包含公司、热词、明星、电影等;2）对于某事件或政策的梳理; 3）对于不同行业的对比; 4）专业

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吴晨 / 文 ChatGPT 如火如荼，让人工智能再次成为全球瞩目的显学。在数据保护和隐私上最为保守的欧盟直接泼上一盆冷水，计划更新即将出台的全面人工智能法规――《人工智能法案》，对生成式 AI 生成图像和文本的智能模型制定规则。加强监管的出发点无疑是好的，但该如何监管 AI 是一个动态的过程，问题将伴随进步而生，绝非一则法案可以限定。许多人把 ChatGPT 的横空出世视为又一个 iPhone 时刻，会对商业社会带来一系列本质的变化。另一些人则认为生成式 AI（ChatGPT 背后的技术）是新的 GPT，这里 GPT 的意思是通用技术（general purpose technology）。此前蒸汽、电力、计算机都是划时代的 GPT，也带来巨大的改变，引发生产力革命，推动指数级增长，带动广泛投资。如果 ChatGPT 是下一个 iPhone，那么监管也需要对未来它给商业和社会的本质改变有所预判，而不是简单地对 GPT 的模型加以限制。ChatGPT 至少有三方面的风险值得我们深入思考。首先，它强大的内容生成功能是否会导致假新闻泛滥？目前 ChatGPT 无法判断什么是真实，许多测试都显示它能很自信地给出答案，却不会确保答案的正确性。实际上，假新闻在全球已经是网络恶疾，网络上也没有真实的标准，而且一旦从事实领域进入到认知领域，真实更需要定义，不同认知的人看待事物会明显不同。GPT 的推广必然面临着事实审核的问题，谁来做？需要引入人的判断么？即使加入了人的判断，也可能出现两件情况：第一、人的判断不一定准确；第二、机器很容易形成绕过人的（主流）判断的能力。另一方面，GPT 的广泛应用也会让炮制假新闻变得更加容易，为假新闻的泛滥推波助澜。其次，是否有堕入经验主义的风险。ChatGPT 所依赖的自然语言模型把相关性分析推向极致，却无法真正生成因果性的逻辑思考，其结果仍然是知其然，而不知其所以然。目前来看，GPT 所生成的文本，本身就是训练语料的平均数，在市场推广、客服、销售等应用场景中几乎可以替代人力，但真正出彩的创造力仍然缺乏。换句话说，机器生成的语言仍然是对人类过往经验的复刻，而不是真正的创新。GPT 的广泛应用会生成平庸的海量内容，如果人简单地依赖机器，一个可能的危险就是人类的思考和交流变得更加同质化，原创性的东西越来越少，人类在海量平庸内容面前甚至可能出现思维钝化，思想的自由生长遭遇挑战。相比较通用人类智能（AGI）取代人类的风险，GPT 带来的同质化风险对人类而言更高。第三，从第二点引申出来，也可能产生 AI-native（AI 原住民）的异化。00 后我们称之为数字原住民，因为自从他们懂事就生活在智能设备的环境之中。以此类推，20 后可能是 AI 原住民。问题是，如果拟人式解答问题的小助理随处可在，他们从小就习惯 AI 给予的帮助，是否会失去了培养思考思辨能力的机会？在欧美，GPT 已经给教育体系带来难题，以阅读、分析、表达为培养学生思辨能力的这套教育体系，很依赖学生通过写论文来训练他们的理解、总结和思辨能力。阅读书的一篇章节、写一篇读书笔记、为申请一所大学写一篇论述自己志愿的文章，是学生必备的技能。当 ChatGPT 可以让写作变得那么容易，把知识的总结和组织变得唾手可得的时候，抓作弊，禁止学生使用 GPT 就成了不得之举。但显然，猫和老鼠的游戏没有意义。我们需要思考的是人与机器的差别到底在哪儿，教育需要如何改革以培养原创力。此外，AI 原住民如果从小就习惯于与人工智能作伴，是否会出现 AI 沉迷的问题？伴随着技术的进步，问题会层出不穷。如果生成式 AI 会给人类带来变革式的发展，那么未来对它所带来问题的讨论也将持续不断，这样的讨论最终都将围绕着 " 人与机器的互动中，何以为人 " 这一大命题展开。（作者为《经济学人 ・ 商论》执行总编辑）