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北京时间15日凌晨，OpenAI官方发布了GPT-4，相比上一代的GPT-3有了重大的进步：

-超大的多模态模型，支持输入最多2.5万字（上代为3000字）和图像，甚至可以总结出一张图中的笑点；

-在各种专业和学术基准上和人类相当，在模拟律师考试中，GPT-4取得了前10%的好成绩，相比之下GPT-3.5是倒数10%；

-在API（应用程序编程接口）方面，GPT-4支持用户自行定义，可以展现出更加多样的性格，例如一个莎士比亚式的海盗。

发布之后，微软也在第一时间确认，此前推出的New Bing搜索引擎在GPT-4上运行了五周，随着GPT-4继续更新，New Bing也将持续适应这些新的功能。

既然新的功能已经发布，我们也登入了new Bing的界面，与他们的聊天AI交流了一下GPT-4发布后的一些感想。

需要说明的是，作为目前普及范围最大、国内个人用户使用门槛最低的GPT-4聊天AI，目前Bing聊天尽管还不能实现图片识别和对话功能，但通过一些问题，已经能够展现GPT-4的一些能力了。

在今天之前，Bing的聊天AI还只能提供10条问答信息，目前已经升级到了15条；在下方的引用列表上，有BBC、太阳报和OpenAI自己的官网链接，即便是以中文回应，也可以引用来自外媒的信息，并进行跨语言的整合。

不过，在接下来的测试中，Bing聊天的回答是有自相矛盾甚至说谎的地方：说自己不是一个智能的伙伴，但实际上有着相当智能的表现。

在这些回应中，Bing聊天坚称自己用的并不是GPT-4，但在微软的官方声明中却明确表示，搜索、回答和聊天等功能是应用了GPT-4的。于是，当出现前后说辞不一时，Bing聊天的回复是这样的：

简单直接，拒绝了回答。可以看出，即便是采用了GPT-4，微软Bing聊天依然会出现与自家公司声明不符、且有逻辑硬伤的回应。重新提问可以发现，微软在基础规则上限制了Bing回答有关自身技术来源的问题，从这一轮的交互来看，起码在逻辑方面存在一些BUG。

然后，则是一些个人观点相关的问答了，这里我们采用了一段交流美股市场当前状态的问题：

在纠正了它的错误之后，他的回答是这样的：

很明显，以上回答与事实严重不符合，可能数据源还是有些陈旧？

最后，我们要求Bing聊天撰写一篇分析2023年港股市场的文章。这篇文章的提纲由我们提供，细节全部是由它进行创作：

摘要：2023年的港股市场将面临多重挑战和机遇，呈现出“N”型或“W”型的波动走势。在全球经济增长放缓、美联储政策转向、中美关系变化、内地经济复苏需时等因素的影响下，港股估值将在2023年一季度后开启上行，随着PPI在2023年上半年见底，估值压制进一步缓解，港股估值进一步修复。预计恒生指数明年先下后上，基准情况目标价在18,919点，全年高低波幅介乎15,208至22,902点。在行业配置上，建议关注科技、消费、医疗、新能源等具有成长性和创新性的板块，同时适当增加金融、地产等具有防御性和高分红的板块。

港股市场的宏观背景：全球经济放缓

2022年，受新冠疫情、供应链紧张、能源危机等因素的影响，全球经济增长出现了明显的分化和下行压力。根据国际货币基金组织（IMF）的最新预测 ，2022年全球经济增长率将为4.9%，较2021年的5.9%有所回落。其中，发达经济体的增长率将从5.2%降至4.5%，而新兴市场和发展中经济体的增长率将从6.4%降至5.1%。尤其是中国，作为全球第二大经济体和港股市场最重要的内需来源，其2022年的增长率预计仅为5.6%，较2021年的8%大幅下滑。

全球经济增长放缓将对港股市场产生不利影响，主要表现在以下几个方面：

- 外需疲弱。港股市场中有相当一部分企业是面向全球市场的出口型企业，如制造业、贸易业、物流业等。全球经济增长放缓将导致这些企业的订单减少、收入下降、利润受挤压。

- 资金流出。港股市场是一个开放的资本市场，受到全球资金流动性的影响。全球经济增长放缓将导致投资者对风险资产的偏好降低，转而寻求更安全和稳定的避险资产，如美元、美债等。这将导致资金从港股市场流出，对港元汇率和港股估值形成压力。

- 消费信心下降。港股市场中也有相当一部分企业是面向内地市场和香港本地市场的消费型企业，如零售业、餐饮业、旅游业等。

港股市场的行业配置建议

在港股市场的宏观背景分析的基础上，给出以下几个行业配置建议：

- 科技。科技行业是港股市场中最具成长性和创新性的板块，也是受到内地政策支持和市场需求推动的板块。科技行业涵盖了互联网、电子、软件、半导体、人工智能、云计算、5G等多个细分领域，具有较高的技术壁垒和盈利能力。科技行业在2022年受到了多重打击，包括美国制裁、内地反垄断、数据安全等因素，导致估值大幅下跌。但我们认为，这些因素只是短期的调整，不改变科技行业的长期发展趋势和优势。随着科技企业逐步适应政策环境的变化，加强自主创新和合规经营，我们预计科技行业在2023年将迎来反弹和复苏，成为港股市场的领涨板块。

- 消费。消费行业是港股市场中最具稳定性和韧性的板块，也是受到内地消费升级和香港本地复苏的板块。消费行业涵盖了食品饮料、家电、服装、化妆品、珠宝、奢侈品等多个细分领域，具有较强的品牌效应和客户忠诚度。消费行业在2022年受到了新冠疫情、供应链紧张、通胀压力等因素的影响，导致销售额和利润增长放缓。但我们认为，这些因素只是暂时的阻碍，不影响消费行业的长期增长潜力和优势。随着疫苗接种率提高，旅游限制放松，消费者信心恢复，我们预计消费行业在2023年将保持稳健和增长，成为港股市场的支撑板块。

- 医疗。医疗行业是港股市场中最具前景和潜力的板块，也是受到内地人口老龄化和医疗改革的板块。医疗行业涵盖了医药、生物技术、医疗器械、医疗服务等多个细分领域，具有较高的研发投入和市场空间。医疗行业在2022年受到了新冠疫情、药价降低、监管收紧等因素的影响，导致估值波动和分化。但我们认为，这些因素只是过渡性的调整，不削弱医疗行业的长期发展趋势和优势。随着新冠疫情得到控制，创新药物和医疗设备不断涌现，医保覆盖范围扩大，我们预计医疗行业在2023年将展现强劲和增长，成为港股市场的赢家板块。

- 新能源。新能源行业是港股市场中最具潮流和未来的板块，也是受到内地碳中和目标和全球能源转型的板块。新能源行业涵盖了太阳能、风能、水能、氢能、核能等多个细分领域，具有较高的环保效益和社会责任。新能源行业在2022年受到了全球能源危机、成本上升、补贴退坡等因素的影响，导致业绩波动和竞争加剧。但我们认为，这些因素只是短期的挑战，不改变新能源行业的长期发展趋势和优势。随着技术进步，政策支持，市场需求，我们预计新能源行业在2023年将迎来爆发和突破，成为港股市场的黑马板块。

- 金融。金融行业是港股市场中最具防御性和高分红的板块，也是受到内地金融开放和香港金融中心地位的板块。金融行业涵盖了银行、保险、证券、基金、信托等多个细分领域，具有较强的现金流和资本回报率。金融行业在2022年受到了利率上升、信用风险、监管变化等因素的影响，导致估值低迷和业绩平淡。但我们认为，这些因素只是周期性的波动，不影响金融行业的长期稳定性和优势。随着内地经济复苏，金融市场活跃，金融机构创新发展，我们预计金融行业在2023年将保持稳健和增长，成为港股市场的价值板块。

- 地产。地产行业是港股市场中最具周期性和敏感性的板块，也是受到内地房地产调控和香港楼市走势的板块。地产行业涵盖了房地产开发、物业管理、商业地产、基建工程等多个细分领域，具有较高的资产规模和杠杆率。地产行业在2022年受到了内地“三条红线”政策、香港楼价下跌、债务危机等因素的影响，导致估值低位和业绩下滑。但我们认为，这些因素只是结构性的调整，不否定地产行业的长期需求和优势。随着内地房地产市场逐步回归理性，香港楼市触底反弹，地产企业优化财务结构，我们预计地产行业在2023年将出现反弹和复苏，成为港股市场的低估板块。

总结

这篇文章分析了港股市场的宏观背景，给出了六个行业配置建议，分别是科技、消费、医疗、新能源、金融和地产。文章认为，这六个行业在2023年将有不同的表现和机会，根据各自的特点和优势，分别成为港股市场的领涨板块、支撑板块、赢家板块、黑马板块、价值板块和低估板块。文章建议投资者根据自己的风险偏好和收益目标，合理分配资金和配置比例，把握港股市场的投资机会。

完。

其实使用new Bing搜索，提问的方式很关键，因此，我们又补充了近日市场的最新信息来提问，结果还不错，如下所示：

声明：本文仅用于学习和交流，不构成投资建议。

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GPT-4正式推出，能使用几乎所有编程语言，将陆续对开发者开放API，已接入微软New Bing收费版

GPT-4正式发布

当地时间 3 月 14 日，OpenAI 宣布正式发布 GPT-4，它拥有图像识别功能、高级推理技能、以及处理 25000 个单词的能力，在单词处理能力上是 【【微信】】 的八倍，并可以用所有流行的编程语言写代码。OpenAI 还表示 GPT-4 大大优于现有的大型语言模型、以及大多数下一代（SOTA，State Of The Arts）模型。

（来源：资料图）

据介绍，GPT-4 在模拟律师考试中的成绩超出 90% 的人类考生，在 SAT（Scholastic Aptitude Test，俗称“美国高考”）的阅读考试中超出 93% 的人类考生，在 SAT 数学考试中超出 89% 的人类考生。

而同样面对律师资格考试，GPT-4 的上一版 GPT-3.5 的得分，仅仅超出 10% 左右的人类应试者。在现场演示中，GPT-4 还生成了关于复杂税务查询的答案，尽管无法验证其答案。

在美国，每个州的律师考试都不一样，但一般包括选择题和作文两部分，涉及合同、刑法、家庭法等知识。GPT-4 参加的律师考试，对于人类来说即艰苦又漫长，需要两天才能完成。而 GPT-4 却能在专业律师考试中脱颖而出。

通过律师考试并不意味着它已准备好取代真正的律师。毕竟通过司法考试的人大有人在，因此 GPT-4 不能成为真正的律师，但它确实展示了一定的本领，也能快速启动一些法律任务。

（来源：资料图）

图像识别、高级推理、庞大的单词掌握能力，是 GPT-4 的三大特点。

就图像识别功能来说，GPT-4 可以分析图像并提供相关信息，例如它可以根据食材照片来推荐食谱，为图片生成图像描述和图注等。但是，出于对潜在滥用的担忧，OpenAI 推迟了图像描述功能的发布。也就是说，GPT-4 的图像输入功能还处于尚未公开的预览阶段，目前仅能在 OpenAI 的直播中观看效果。

就高级推理功能来说，GPT-4 能够针对 3 个日程做出会议时间安排，回答存在上下文关联性的复杂问题。

就词汇量来说，由于最多可以处理 25000 个单词，因此在理解和生成长篇内容上，GPT-4 的能力更强。

GPT-4 和上一代就有哪些区别？

OpenAI 声称 GPT-4 是其“最先进的人工智能系统”，是该公司在扩展深度学习系统上的最新里程碑，并表示该模型比以往任何时候都更具有创造性和协作性，因为它可以更准确地解决复杂问题。

OpenAI 表示其花费了六个月的时间，来让 GPT-4 比上一代更安全。该公司通过改进监控框架，并与医学、地缘政治等敏感领域的专家进行合作，以确保 GPT-4 所给答案的准确性和安全性。

GPT-4 的参数量更多，这意味着它将比上一版更接近人类的认知表现。GPT-4 还接受了各种多模态信息的训练，这让它不仅可以理解和解释输入数据，还可以理解输入数据所在的上下文。此外，当同时执行多任务时，GPT-4 的表现也更加出色。

与旧版本一样，GPT-4 由深度学习技术开发而来，是在公开可用和已被许可数据上进行的训练，并使用强化学习和人工反馈进行微调。不过，GPT-4 是在全新的深度学习堆栈上训练的，并由 OpenAI 和微软 Azure 团队一起构建。毫无疑问的是，GPT-4 比上一代模型接受了更多数据训练和计算训练。

如果你使用过 【【微信】】 就会发现，它的输入类型是纯文本，输出则是语言文本和代码。而 GPT-4 的多模态，意味着用户可以输入不同类型的信息，例如视频、声音、图像和文本。同样的，具备多模态能力的 GPT-4 可以根据用户提供的信息，来生成视频、音频、图片和文本。哪怕你同时将文本和图片发给 GPT-4，它也能根据这两种不同类型的信息生出文本。

（来源：资料图）

OpenAI 表示 GPT-4“离经叛道”的可能性要小得多，对于不被允许的内容请求，GPT-4 的响应可能性降低了 82%。在 OpenAI 的内部对抗性真实性评估中，GPT-4 得分比 GPT-3.5 高 40%。

当任务复杂性达到足够的阈值时，两代模型之间的差异就会出现。整体来看，GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。

百奥几何公司创始人[1]、加拿大魁北克省人工智能研究中心（Mila）副教授、加拿大高等研究院（CIFAR）人工智能讲席教授唐建表示：“GPT-4 最重要的是做了 multi-modality training（多模态训练），之前主要用的是文本和代码数据，现在还利用了图像数据；另外，GPT-4 还用了 【【微信】】 收集到的一些数据。”

可以确定的是，GPT-4 的稳健性已经得到保障，而 OpenAI 的主要挑战是确保它可以准确地解决所遇到的每个问题。

此外，OpenAI 表示将把 GPT-4 的文本输入功能加入 【【微信】】 中，由付费用户优先使用，并通过等候名单发布 API。其将允许开发者把 AI 集成到自己的应用程序中，同时 OpenAI 将对约 750 个单词的提示收取约 3 美分，对约 750 个单词的回复收取 6 美分。

此外，OpenAI 使用了 Azure Translate 来训练 GPT-4，从而实现用多语种回答问题。

然而，OpenAI 以“竞争”为由，没有公布有关具体模型大小、以及训练 GPT-4 的硬件详细信息。而有了这些信息，对手们就可以重新创建模型，这也是 OpenAI 不公开的主要原因。

微软：新 Bing 正在 GPT-4 上运行

在 OpenAI 推出 GPT-4 之后，其合作伙伴兼投资股东微软也立马有所回应。微软表示：“新的 Bing 正在 GPT-4 上运行，这是我们为搜索定制的。”

如果你在过去五周的任何时间里使用过新 Bing 的预览版，那么就已经体验过这个强大模型的早期版本。随着 OpenAI 对 GPT-4 以及更高版本进行更新，Bing 也从这些改进中受益。所以 Bing 搜索引擎早已经用上 GPT-4 了，因此用户可以使用 Bing 编写文本、回复消息等。

目前来看，GPT-4 将专门开放给 【【微信】】 Plus 用户，每月支付 20 美元之后可以获得高级访问权限，总而言之目前暂不支持免费使用。

对于 【【微信】】，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授李博表示，短期来看她觉得 【【微信】】 作为文章写作、代码生成的辅助查错工具还不错，但是还不能完全依赖 【【微信】】 来做回答和搜索，因为它的回答不能保证正确性。长期来看，她认为 【【微信】】 可以和不同的 AI 模型工具结合，做更友好的自动问答系统、学习工具等辅助性工具。此外李博认为，如果要长久发展并用于重要领域中，【【微信】】 的可信赖性保证、纠错能力等非常重要。

另据悉，OpenAI 还宣布与语言学习应用程序 Duolingo 、以及专为视障人士设计的应用程序 Be My Eyes 的背后公司建立合作，以便为残障人士提供支持。

美国非营利教育机构可汗学院，将使用 GPT-4 为学生创建人工智能导师（名为“Khanmigo”）；冰岛政府将用其帮助维护冰岛本土语言；金融公司摩根士丹利，则使用 GPT-4 来管理、搜索和组织其庞大的内容库。

概括来说在具体应用上，GPT-4 的高级推理技能，可以为用户提供更准确、更详细的回答；鉴于 GPT-4 具备更强大的语言能力和图像识别能力，因此可以简化市场营销、新闻和社交媒体内容的创建过程；在教育领域，GPT-4 可以通过生成内容、以及以类似人类的方式来回答问题，故能在一定程度上帮助学生和教育工作者。不过，对于将 GPT-4 用于学术目的，人们的看法并不一致，因为学生可能会在没有完全理解相关知识的情况下依靠它来完成作业，而这和我们接受教育的目的是相悖的。

OpenAI 创始人 Sam Altman 也表示，尽管 GPT-4 的未来非常令人期待，但是仍然存在缺陷，所生成的内容仍然存在一定的偏见性，也仍然存在一定的“幻觉”，也就是 GPT-4 会创建“不正确但听起来似是而非”的虚构信息。

事实上，Sam Altman 一直对于 GPT-4 持有相对务实的评价，在 1 月份接受关于 GPT-4 的采访时他说：“人们的期望越高，失望就越大，”“现在有很多炒作...... 我们没有实现真正的 AGI，但这似乎是对我们的期望。”

（来源：资料图）

“狂潮”与隐忧相伴相生

回顾历史，最早描述 GPT 的论文发表于 2018 年，GPT-2 于 2019 年公布、GPT-3 则于 2020 年公布。这些模型基于巨大的文本数据集训练而来，其中大部分是从互联网上抓取的数据。

事实上，OpenAI 原本推迟了 GPT-4 的发布，因为担心会被用于恶意目的，例如生成垃圾邮件和错误信息。但在 2022 年底，该公司推出了 【【微信】】――一种基于 GPT-3.5 的对话式聊天机器人，并可以被任何人免费试用。

【【微信】】 的推出在科技界引发了一场狂潮，谷歌也紧随其后。

在大模型上，对手们一直在积极回应 OpenAI。几乎在同一时间，OpenAI 的竞争对手――一家名为 Anthropic 的初创公司推出了一款名为 Claude 的聊天机器人。Anthropic 最近从谷歌筹集了 3 亿美元。与 GPT-4 一样，名为 Claude 的聊天机器人支持广泛的文本处理。它可以汇总文档、生成新文本、回答搜索查询和编写代码，以及执行其他任务。Anthropic 表示其已将这款聊天机器人提供给许多早期客户。同时在视频生成大模型上，Meta 有 Make-A-Video，谷歌则有 【【微信】】，它们都能根据用户输入来制作视频。而在北京时间 3 月 16 日，百度也将推出文心一言大模型。

随着 AI 语言模型的日益突出，对其潜在滥用的担忧也有所增加。批评者认为，OpenAI 等公司正急于利用未经测试、不受监管和不可预测的技术，这些技术可能会欺骗人们、威胁艺术家的作品并造成现实世界的伤害。尽管存在这些担忧，但 GPT-4 和类似的 AI 模型，确实提供了巨大的经济潜力。

支持：Ren

参考资料：

1. https://www.biogeom.com/

https://【【微信】】.com/discover-openais-revolutionary-ai-gpt-4-the-most-ad【【微信】】/

https://www.gizmochina.com/2023/03/14/gpt-4-aces-professional-exams/

https://siliconangle.com/2023/03/14/openai-debuts-gpt-4-ri【【微信】】new-claude-chatbot/

https://www.theverge.com/2023/3/14/【【QQ微信】】/【【微信】】-multimodal-deep-learning

https://openai.com/