ChatGPT爆發|不要神化，不要害怕[ChatGPT]？
聲明:本文來自微信公眾號“深燃”（ID:shenrancaijing），作者 | 李秋涵，編輯 | 魏佳，授權轉載發布。
當新的工具出現時，學會使用它。
電影《瘋狂的石頭》的導演寧浩，曾在公開場合分享過這樣一段經歷。
他從小喜歡美術，為此學了十年畫，特地退學上中專在美術專業學“畫電影海報”，還沒有就業，隨著打印機的發明、普及，這成為了一門被淘汰的手藝。這段被時代“拋棄”的經歷，成為他后續電影里的創作母題之一。他總覺得，自己在不斷地追逐著某些東西，卻仍會害怕，自己一不留神，就被奔流著的浪潮無情甩下。
類似的焦慮，正在當下大規模上演，因為ChatGPT來了。
“哪怕是作為伴隨著新技術成長的90后，看到人工智能發展到這個階段，還是會緊張刺激到發抖”，有網友這樣表示。
ChatGPT，一款AI聊天機器人系統。有網友讓它寫詩、寫小說、寫小紅書格式文案，也有網友用它寫代碼。總之，上能寫論文、寫代碼，下能閑聊、打發時間，能達到什么效果，取決于你如何使用它。
這是一款重磅產品。2022年11月才推出，在兩周內就吸引了超過百萬用戶。根據外媒信息，一位瑞銀分析師預估，ChatGPT在2023年1月達到了1億月度用戶，在兩個月內完成了TikTok大約九個月才完成的用戶增長。
并且這不只是一款產品，而是一個系統，第三方公司可以接入使用。向ChatGPT母公司OpenAI還要投資數十億美元的微軟，就已經應用上了，在2023年2月8日，宣布將GPT-4模型（ChatGPT所用模型升級版）集合至Bing及Edge瀏覽器里。
它對信息的處理與創作能力，讓人們驚嘆，也讓一大堆打工人陷入了恐慌。包括文字工作者、數據分析師、客服、文秘等10多個職業，都被視為要被搶飯碗的重災區，射程實在有點廣。
關于ChatGPT的信息已經滿天飛。本文還是試圖解答幾個基礎問題，什么是ChatGPT，有哪些厲害之處;它能改變什么，又改變不了什么;為什么不要害怕ChatGPT。
一些問題或許沒有標準答案，但可以肯定的是，就如國外網友形容ChatGPT到來時所提到的那樣，“這就像你醒來時聽到了第一次核爆炸的消息，你還不知道該作何反應，但你知道世界將不再一樣。”
ChatGPT有什么不一樣?什么是ChatGPT?
“ChatGPT是一種大型語言模型，通過對大量語料的訓練，學會了生成文本的技能。它的語言表示能力非常強”，這是ChatGPT給深燃的回答。
ChatGPT里的Chat，即指聊天，GPT是Generative Pre-trained Transformer的縮寫，指“生成式預訓練Transfomer模型”，術語有些專業，可以理解為能通過大規模預先訓練，處理巨量語言材料，從而獲得的自然語言處理的能力。迭代起來，有GPT-1、GPT-2，GPT-3版本，ChatGPT背后的模型是GPT3.5版本。
硅谷工程師楊陽之前試用過GPT3，他告訴深燃，當時沒那么人性化，現在的ChatGPT更有適用性，做了溝通方面的優化，使用起來離人更近了。
深燃與ChatGPT的問答
技術太枯燥。我們先從應用角度來看它實現的改變。
聊天機器人其實不是新物種了，AI客服、Siri、小度、小愛已經應用在我們的生活里，但ChatGPT和它們有著質的不同。
比如，1.在訓練數據方面，ChatGPT是基于大量的網絡文本數據進行訓練的，因此具有更高的準確性和更廣泛的適用性。2.在模型大小上，ChatGPT是一個非常大的模型，具有更高的處理能力和更強的學習能力。3.語言理解能力上，它可以對人類語言中的復雜語法和語義，進行更精細的理解。
總之，比它們更厲害。清華大學計算機科學與技術系長聘副教授黃民烈甚至表示，ChatGPT已經超出80%甚至90%的人的對話能力了。
接著，再從技術角度來看它有哪些進展。
資深AI產品經理、刷屏科普文章《萬字長文:AI產品經理視角的ChatGPT全解析》的作者馬丁告訴深燃，“ChatGPT將通用人工智能放在了每個用戶面前”。
首先是它在技術上已經具備了通用人工智能的雛形。他舉例，以前的AI，做摘要、翻譯、閑聊對話這些任務，每一個都得要有不同的模型。但ChatGPT所代表的GPT技術不同，實現了對世界知識的通用理解，可以來支持大部分語言類任務。
從它蔓延到其他多模態領域，比如圖像、音頻、視頻等，全領域AIGC（AI生成內容）成為可能。
其次，ChatGPT把人機交互的門檻，打到了最低點，能讓普通用戶能參與。“每個時代的人機交互都有門檻，最開始的電腦，我們都需要用代碼才能和機器交互，后來過度到了圖形用戶界面，都是需要人類來適應機器，即我們得去學代碼、學Windows”，馬丁表示，而ChatGPT則實現了體驗上的顛覆，機器第一次在適應人類，“我們只需要會思考、能說話、打字，就能命令它”。
最后，值得關注的還有ChatGPT背后Prompt（指通過樣例引導AI思考，而不重新訓練模型）方向的潛力。以前在大模型上做垂直方向的優化，往往要采集大量數據進行算法二次訓練(即微調)。而現在通過Prompt模式，使用少量數據就能引導AI發現自己的能力，而不需要重新訓練，例如在它思考問題前加一個前綴“你一步一步想一下，再給出答案”，效果就會明顯提升。
Prompt模式的成熟，降低了ChatGPT落地于各個垂直應用的成本，這能讓下游的應用爆發式增加，令GhatGPT更快融入我們的生活。
不僅如此，現在的ChatGPT還在持續進步。
據OpenAI官網，GPT模型參數數量（可以理解為喂養模型的語言材料）在不斷提升。GPT-1是1.17億，GPT-2有15億，到了GPT-3，已經飆升至1750億。現在，OpenAI還在繼續研發GPT-4，《紐約時報》報道提到，它將在2023年第一季度的某個時候發布。這意味著ChatGPT的準確性和功能還能再提高。
不過楊陽表示，或許GPT-4就成長到頭了，因為“人類歷史上創造出的優秀資源就這些了”。
深燃與ChatGPT的問答
這是一個劃時代的節點。
過往在我們的認知里，和創作、創意有關的內容，機器是替代不了的，但ChatGPT一定程度上打破了這種認知。
英諾天使基金合伙人王晟用工業革命舉了一個例子。工業革命之前，工人做的事是，把一種物質，比如鋼鐵、木頭，通過工具和自己的技能，對這個物質進行改變，創造出一個商品，后來機器出現了，“改變物質這個事，就被機器干了，工人就大量失業了。”
其實現在的情形是類似的。一些白領的工作圍繞“信息”打轉，比如寫一個東西，也是先拿到很多信息原料，通過自己的技能以及工具，比如電腦、寫作軟件等，加工后產生出新的信息，“這和工業時代的改變，沒有太大區別”，王晟表示。
一個簡單粗暴的理解是，現在ChatGPT把一些人加工處理生產信息的這件事干了。
內容從PGC（專業生產內容）走向UGC(用戶生產內容)，再到AIGC(AI生產內容)，AIGC在代碼、圖像、視頻、游戲等領域都有極大落地應用空間，能提升創作效率，和降低創作成本。
ChatGPT影響的兩面性ChatGPT的強大，的確會讓人恐慌。
在ChatGPT火之前，還出現了元宇宙、Web3等爆火概念，但和它們不同的是，ChatGPT有著明確的應用場景，并且大規模應用起來沒有那么難。
王晟就提到，“OpenAI本身是一個模型公司，不是一個應用公司，所以它提供了一個底層的能力，各種企業都可以將其接入放到自己的工具里，比如放到人工智能客服里、家電里，用這種生態的方式來推動產業，是最快的”。
并且目前來看，成本也不是太大問題。根據美國方舟投資的報告，2020年完成一次GPT-3訓練需花費460萬美元，但這一成本有望以每年70%的速度下降。訓練成本的下降將有助于為大規模的商用提供支撐。
報告還提到，到2030年，人工智能能將知識工作者的生產力提升4倍以上。在百分百采用的情況下，人工智能可以增加全球勞動生產率約200萬億美元，這遠超知識工作者約32萬億美元的工資總額。
當然，現在的ChatGPT還不完美。
比如OpenAI的首席執行官Sam Altman就發推文說，“現在任何重要的事情都依賴它是錯誤的” “在穩健性和真實性方面，我們還有很多工作要做”。
ChatGPT需要提升的空間還有很多。比如理解多樣性和包容性，還需要更加細致地研究如何讓模型更好地理解多元文化和性別、年齡等，以不存在偏見。還得降低魯莽回答的風險，由于ChatGPT的回答是基于大量預先訓練的文本數據，存在錯誤或不適當回答的風險。還需要提高對上下文的理解，改進交互體驗。除此之外，它還面臨一些政策法規上的爭議。
深燃與ChatGPT的問答
這也讓ChatGPT的大規模商業化需要一定時間。但這似乎已經沒有那么重要，“道”已經出現，剩下的交給“術”，一切問題的解決，也只是時間問題。
一個簡單的例子，一些學生用ChatGPT寫論文、寫作業，讓ChatGPT受到爭議，OpenAI最近就推出了AI生成內容識別器，希望能平息人們的一些批評。盡管這工具還“不完美”，但已經給出了一個解決的辦法。
所以，大規模應用ChatGPT的時代，是會來臨的，或許比想象的還快。
但ChatGPT的出現具有兩面性。
一方面，它提高了效率。
比如，寫一篇文章，給出關鍵詞，在引導下，ChatGPT就能生成一篇還不錯的文章。
一些公司已經開始行動了。2023年1月26日，美國版“今日頭條”BuzzFeed就宣布，與OpenAI開展合作，使用ChatGPT創作新聞內容。
IT研究與顧問咨詢公司Gartner在2022年的一項研究預測顯示，到2027年，聊天機器人將成為約25%的公司的主要客戶服務渠道。
在ChatGPT背后，AIGC的產業想象空間也是巨大的。根據招銀國際報告，在需要高效處理大量客服需求、創意性內容行業，以及標準化生產行業里，ChatGPT有較大的應用空間。在比如歸納性文字工作、代碼開發相關工作、圖象生成領域及智能客服等，AIGC也有很大的產業化前景。
除此之外，機器人、自動駕駛、醫療服務、高端制造等產業，都高度依賴模型訓練、圖像識別等AI計算能力，AIGC也有較大的應用前景。
但一方面，“一定會造成一些人的失業”，不論是資深技術人員，還是投資人，都給了深燃明確的回答。
ChatGPT影響的職業，包含了客服、電話銷售、文字工作者、律師助理、數據分析師等。
在馬丁看來，盤點所有場景不現實，因為時時刻刻都有新的場景被發現。盤點對職業的影響也沒有那么大的意義，更好的方法是從這場技術變革的底層邏輯出發，即內容創作的生產力提升，來看帶來的影響。
以文章寫作為例，一些初級的稿件，直接用ChatGPT就能完成，但更深度的創造類內容，比如萬字長文，還暫時無法取代。但ChatGPT可以帶來幫助，比如一個人寫一篇長文需要五天，其中四天在查資料，現在直接用ChatGPT，收集資料可能只要一兩天。
作為職場人，“可以思考自己的工作產出是否是低質的，無需思考分析的?如果是，那么被替代的概率就越大”，他表示。
它讓內容創作中的“創作”也分出層級，如果只做基礎、初級的工作，一大部分人會被取代，而更深層次、更高級的創作，目前還暫時取代不了。
學會利用ChatGPT關于技術的發展與應用，一位技術人員給深燃做了一個比喻:就像你在一個站臺上，聽到一輛列車的呼嘯聲逐漸靠近，終于，它來了，但等它到來的那一瞬間，它就已經從你眼前過去，永遠地駛向前了。
ChatGPT的出現，或許就是這樣的時刻。
這是殘酷的。不論你抗拒與否，浪潮始終會向前。但為什么說不要害怕ChatGPT?
我們再回到ChatGPT概念本身。本質上，它是一個工具。工具起到什么作用，在于人們如何使用它。
“它不會真的要了你的命。如果新的技術來臨真的會讓你失業，說明你現在做的事情，可能沒那么有價值”，楊陽表示。
他舉了一個例子。他身邊有認識的導演，已經在開始運用AI繪畫工作了。拍攝影視作品時，導演需要概念圖、需要分鏡來先視覺化，會有很多溝通和繪畫成本，但在有了AI繪畫后，他能以低成本的方式，把心里想到的東西畫出來。“也許不夠精美，但在概念圖階段，已經夠用了。AI繪圖就已經是生產力的一部分。”
“我現在就把它當搜索引擎用。想明白它的工具屬性，如果你想到辦法用它，你的生產力就比周圍不用它的人高”，楊陽表示。
生產力的提升，可以激發更多創造力和需求。
這里也可以舉很多例子。比如，當一個游戲NPC（非玩家角色）接上ChatGPT后，應對玩家的特點給出不同反應，玩家的游戲體驗能比現在更豐富。比如正式的會議記錄，需要先錄音，再整理成稿子錄到數據庫里，如果接入了ChatGPT，它跟著開會，內容直接同步到系統里，未來想要調取某場會議的內容，使用ChatGPT，能很快解決，這讓會議記錄也變得不一樣。
又比如人們一直在討論的元宇宙。“假設元宇宙的發展方向是創造一個虛擬世界，現在一個3A級的游戲大作，需要很長時間才能做出來，那元宇宙需要的工作量就更大了，這不是人類現在可以解決的，但AI可以解決。一旦生產力提升了，無數的需求就會出現”，楊陽表示。
ChatGPT的應用下，AI開發人員、數據科學家、AI顧問、AI產品經理、AI安全專家都會是被需要的崗位。
只是有些殘酷的是，“以前公司可能需要五個畫插畫的人，現在一個人就夠了”，楊陽也承認，工具的出現，會淘汰一部分人。王晟也提到，肯定會產生失業現象，“中短期新的工作機會還沒有被創造出來時，技術會先取代很多崗位。”
深燃與ChatGPT的問答
但這不代表就沒有了出路。長期來看，這也讓人能真正的擺脫繁瑣的勞動，從事更有創造性的內容生產。
如果想要趕上ChatGPT浪潮，楊陽建議，一個新技術的產生，如果不了解，也要試著去理解。其次，面對一個工具不知道該干什么時，要學會看說明書，結合自己的能力，找到適合自己的用法。
這在過往中也有很多例子可參照。比如互聯網出現的時候，發郵件就能通信，郵遞員們也曾覺得自己要失業了，但互聯網誕生了淘寶，催火了快遞。
馬丁也舉了一個例子，“照理說，電腦可以匯集這么多信息，就不需要那么多的數據處理員了，但后來發現，這類需求反而暴增了，只是用的技術不一樣了。”
更重要的是，這樣的浪潮，抗拒是沒有用的。上世紀90年代，在推行電子化辦公前，人們不會用電腦沒有問題，但現在已經不太可能。“以后不用AI工具也是不現實的。你要像當初學習電腦一樣，學習這個新工具，這是一個新的生產工具”，馬丁表示。
他們都提到，未來，娛樂產業或會空前繁榮。
不過未來，誰知道呢?
OpenAI的首席執行官Sam Altman在一次公開場合表示，“我覺得有意思的是，如果10年前問人們，AI將怎樣帶來影響，多數人會很有信心地說，首先它將取代工廠藍領的工作，卡車司機等，然后將取代低技能的白領工作，然后是高技能、高智商的白領工作，比如程序員。也許永遠不會取代那些創造性的工作。現在的發展正好相反。”
“這說明預測未來是多么困難。這也說明人類可能不夠了解自己。”他說。
在寧浩的故事里，沒法畫電影海報，最后他改學了攝影，成為了知名導演。但被時代拋棄的焦慮從來沒有離開過他。他曾說，“在這種快速變革面前，每個人都面臨被淘汰的焦慮，這當中沒有人是淡定的。只能努力，跟頭把式地跟著跑。”
勇敢一點，當新的工具出現時，學會使用它。即便ChatGPT，也一樣。
