01
让马斯克都惊呼的ChatGPT，有多牛？
最近一款人工智能聊天应用ChatGPT，让马斯克都震惊了。
马斯克公开表达了对ChatGPT的力挺，认为“我们离强大到危险的AI不远了”、“厉害的吓人”。
这个软件火了以后，国内一堆人马上去玩，有人抛出很多无厘头问题，还有人问出比较专业性的问题，ChatGPT居然都能给出回答。
很多时候，它也有错的时候，表现的还是有点像人工智障。
比如把红楼梦的内容，说成是《封神演义》。 
甚至还乱点鸳鸯谱，把贾母许配给贾宝玉。
对于一些很主观的问题，比如问“特朗普和李斌谁做的番茄炒蛋更好吃”、“李白和莎士比亚谁更厉害”，回答往往很套路,“因人而异”、“不好做判断”、“各有各的好”等等，显然很难让提问者满意。
但比起它的失误，网友显然更关心的是它的智能。
ChatGPT被人称赞为目前最聪明的机器人，是网友过誉了吗？从实际情况看，并没有。
首先是它反应迅速，不管问什么问题，写诗，写小说，还是写较为复杂的代码，都能分分钟解决，秒出答案，而且回答还算靠谱，绝不存在过去AI卡壳、死机等问题。
其次是它的回答精准性。
从一些日常生活中的基础问题，到更有专业性的代码、论文，它都能给出不错的回答，小说没有语病，写的程序也没有问题，让专业人士看了都挑不出毛病。
它更是成了打工人的摸鱼工具，工作周报、辞职信、升职报告、公文等都能轻松化解。
更牛的是，ChatGPT还能化身情感导师，教人社交，找女朋友，给人排忧解难，化解心理健康问题。
如此智能，有人甚至喊出让ChatGPT替代搜索引擎的口号。
一位网友对谷歌搜索和 ChatGPT 提出相同的问题，如“如何在 Latex 上写一个微分方程？”，两个学生同时比赛，显然，ChatGPT 是获胜的那一方，二话不说就给出了标准答案，而另一边谷歌引擎还在输出废话文学。
在国外，推特上很火的帖子还声称“Google is done”（谷歌要完了），在国内，也有一堆人表示哀叹，“又该有不少人失业了”。
如此看来，ChatGPT的智能化程度，的确深得很多全球人的认可。
02
OpenAI 背后的产业，水有多深？
谁能做出这么强大的ChatGPT？
这还要从美国人工智能实验室OpenAI推出的语言模型系统GPT-3说起。
很早以前，这个系统就曾构建出两个人工智能之间的对话，谈论如何成为人类。
如今，GPT-3经过不断进化，成了如今风靡全网的ChatGPT，不仅在大量网友的“疯狂”测试中能迅速回答，甚至让设计师、记者编辑、程序员等从业者都感受到了威胁。
ChatGPT如此先进的背后，离不开其公司Open AI在模型能力上的死磕，并持续将人工智能作为主业发展。
2018年起，OpenAI就开始发布生成式预训练语言模型GPT，这也是如今ChatGPT的雏形。
此后几年OpenAI每年都会更新，比如2019年推出GPT-2，拥有更高的数据质量和更大的数据规模，不过，在音乐和讲故事等方面表现很不好。
直到发布GPT-3，这款软件诞生以后就开始有了火爆的趋势，Open AI首席执行官Sam Altman在社交媒体上披露，用户已经突破了100万。
如今，GPT-4还未到来，这一次发布的ChatGPT，被视为是基于GPT-3的微调版本，即GPT-3.5。
OpenAI表示，ChatGPT采用的模型使用了“利用人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方式，包括了：人类提问机器答、机器提问人类回答，并且不断迭代，让模型逐渐有了对生成答案的评判能力。
而且相比GPT-3，ChatGPT的主要提升点在于记忆能力，可实现连续对话，极大地提升了对话交互模式下的用户体验，说白了就是人类的情绪和语气更丰富了。
不仅是文字回答，甚至还能根据网友给出的文案，画出某个人的头像。
不过，如此智能化的代价就是烧钱。
ChatGPT及尚未出炉的GPT-4都面临训练成本过大的问题。有人指出，对于智能机器人是否收费是个两难决策：
如果继续免费，OpenAI会无法承受，但一旦收费，又会劝退不少用户。
有人关注ChatGPT的商业化，并在推特上向OpenAI总裁奥特曼提问，“ChatGPT每回答一个问题的成本是多少？”
老板坦诚回答：“每次对话的平均费用可能只有几美分，我们正试图找出更精确的测量方法并压缩费用。”
也就是说，你跟机器人对话一次，公司就要花掉1元左右的成本，然而目前AI还并未有任何商业盈利模式，可想而知，做AI，前期只能是漫长的投入。
03
国内大厂为何做不出 ChatGPT ？
国外有谷歌、Meta，国内有百度等，都没少在AI上下了功夫。
然而像ChatGRT这样智能的聊天机器人，在国内还是很少见到。
国盛证券区块链研究院在研报中表示，ChatGPT在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎，ChatGPT或许在未来会改变我们获取信息、输出内容的方式，AIGC有望成为数字经济时代驱动需求爆发的杀手级应用。
ChatGPT让我们看到了另一种可能性，那就是背后的AIGC模式已经进化到相当智能的程度。
所谓AIGC，即AI Generate Content，利用人工智能技术来生成内容，在如今Web 3.0时代加速到来，人工智能产生内容并不鲜见，比如之前火爆全网的AI绘画也是如此。
可以说，和此前Web1.0、Web2.0时代的UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容），AIGC成了新一种内容生产方式。
OpenAI创始人奥特曼曾说过：“十年前的传统观点认为，人工智能首先会影响体力劳动，然后是认知劳动，再然后，也许有一天可以做创造性的工作。现在看起来，它会以相反的顺序进行。”
随着AI绘画、AI聊天等创意类技术的崛起，很多人都嗅到了巨大的商机。
《埃德蒙·贝拉米》及其创作机构Obvious联合创始人皮埃尔-福特雷尔。
国内公司比如百度，在今年7月的世界大会上，百度创始人李彦宏就曾表示，“AIGC或许将颠覆现有内容生产模式，实现以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生产速度，去生成AI原创内容。”
就在前不久，英国的DeepMind公司还发布了新的人工智能聊天机器人Sparrow，目的是“与用户交谈，回答问题，并在必要的时候使用谷歌来查找证据，解释其回复”。
此外，谷歌、Meta也相继推出人工智能聊天机器人。
这么多对手都在做机器人，为什么只有ChatGPT能脱颖而出呢？答案还是不断烧钱，加顶尖的研发团队才能到达这样的技术高度。
此前业内传言微软对OpenAI的新一轮注资即将落地，届时其估值预计超过200亿美元，对AI的巨额投入也能持续。
而相比国外公司，国内大厂的投入显然还是谨慎了些，他们更倾向于投资AI公司而非全情投入。
不过，ChatGPT还需要继续进化，目前只是在大众面前很智能，在专业人士面前，仍然不算完美。
比如，对于一些比较主观或刁钻的问题，ChatGPT造出的还是大量套路化生成的答案，这些答案通常乍一看没什么错，但如果细致检查，或者一些专业知识的人详细阅读，就能分辨出是错误的，亦或质量不高。
ChatGPT也表示：“因为AI生成的答案不总是准确或相关的，可能会导致Stack Overflow上混淆错误答案，误导在寻求帮助的用户。”
很多用户在体验时也发现，ChatGPT目前还是只能处理比较基本的任务，类似于百度百科，至于人们更复杂的口令、更复杂的要求，它给出的回答，显然还是不能让人满意。
但无论如何，ChatGPT在大众市场中的火爆，的确还是给行业带来信心，霍金曾表示机器人的进化速度可能比人类更快，未来AI还会变成什么样子？会不会更加智能？我们依然保持关注。
参考资料：
《别被火爆全网的ChatGPT“骗了”》，深燃
《对于ChatGPT，我有很多种感情，但唯独不包括害怕》，钛媒体；
《ChatGPT被“玩坏”，美图大涨45%，AIGC赛道风口来了？》，中国基金报
《「深度」ChatGPT的前世今生：风靡全网的“最强AI”是如何做到这一切的？》，界面新闻
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