本文目录一览：
- 1、chat- cgt是什么？
- 2、GhatGDP对人类的影响？
- 3、和你的差距,后面怎么说
- 4、百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？
- 5、ChatGPT面世具有何意义？
- 6、chat bot是什么？
chat- cgt是什么？
ChatGPT（对话生成技术）是一种机器学习技术ChatGPT和智能旅游：利用AI技术实现个性化、智能化旅游服务，可以根据输入的文本ChatGPT和智能旅游：利用AI技术实现个性化、智能化旅游服务，自动生成高质量的文本输出ChatGPT和智能旅游：利用AI技术实现个性化、智能化旅游服务，它能够模仿人类的塌掘对话行为ChatGPT和智能旅游：利用AI技术实现个性化、智能化旅游服务，使机器能够与人类进行自然的对话。
ChatGPT技术的出现，确实会对底层程序员的就业有一定的影响。
由于它可以自动生成高质量的文本输出，传统的底层程序员慧御，尤其是一些编写文本信息的底层程序员，将会受到一定程度的影响。
同时，ChatGPT技术也可以用来自动生成文本，这将会对某些文本编辑和撰写的底层程序员造成影响。
然而，ChatGPT技术也不是完全取代底层程序员的技术。
它可以模仿人类的对话行为，但也有很多不足之处，尤其是它在输出质量上的不足。因此，底层程前衫岩序员仍然有必要进行校对、修改、编写等工作，以保证文本的高质量。但不会导致底层程序员全面失业。
自动化技术，包括人工智能，一直以来都在改变劳动力市场，导致一些工作被自动化，而另一些工作需要更高级别的技能。
因此， ChatGPT 的出现可能导致一些具体的程序员工作需求减少，但同时也会带来新的工作机会，例如人工智能开发、数据科学、以及相关的领域。
此外，人工智能需要大量的高质量数据、高级算法以及深入的人工智能知识才能构建和实施。因此，即使在自动化技术的影响下，仍然需要高级程序员来开发、部署和维护人工智能系统。
因此， ChatGPT 的出现不会导致底层程序员全面失业，但可能对一些具体的工作造成影响，需要程序员通过不断学习和提高自己的技能来应对这些变化。此外，ChatGPT技术并不能完全取代底层程序员的所有工作，而只能取代其中的一部分，因此它不会导致底层程序员的大规模失业。
总而言之，ChatGPT技术确实会对底层程序员的就业有一定的影响，但是不会导致底层程序员大规模失业。
底层程序员仍然需要运用其他技能，进行校对、一方面，ChatGPT可以帮助底层程序员完成重复性的任务，减少他们花在这些任务上的时间，使他们有更多的时间和精力去完成更加复杂、更有挑战性的任务。
另一方面，ChatGPT也可以为底层程序员提供支持，帮助他们快速解决问题，使得项目的开发效率大大提升，为企业的发展做出积极贡献。
此外，借助ChatGPT，底层程序员可以更加容易地接触到新技术，从而更好地掌握专业知识，提高职业技能水平，为企业带来更多的利益。
总之，ChatGPT的出现不会导致底层程序员失业，反而会给他们带来更丰富的工作内容。
GhatGDP对人类的影响？
作为一种人工智能技术，ChatGPT在很多方面对人类都有着积极的影响。
首先，ChatGPT可以通过智能对话与人类进行交流，为人们提供更为智判斗能化的服务和支持。例如，在客服、医疗、金融等领域，ChatGPT可以提供更为高效、精准、便捷的服务，使人们的生活更加便利和舒适。
其次，ChatGPT可以通过学习和训练不断提升自身的搏冲大能力和水平，为人类带来更高效、更精准的解决方案。例如，在自然语言处理、机器翻译、智能写作等领域，ChatGPT可以利用大数据和机器学习等技术，为人们提供更为智能化的解决方案，提高生产效率和质量。
最后，ChatGPT也可以促进人类对人工智能和科技的认知和理解，推动人类在技术和科学领域的发展和进步。通过与ChatGPT的交互和沟通，人类可以更好地了解人工智能技术的发展趋势和应用领域，为未来的科技创新和社会进步提供更多的想象空间和创新思路。
当然，在使用ChatGPT的过程中也可能存在一些基竖风险和挑战，如隐私保护、数据安全等问题。因此，我们需要在推广和应用ChatGPT技术的过程中，不断加强技术研究和法律监管，确保ChatGPT技术的健康发展和人类的安全和利益。
和你的差距,后面怎么说
和我这个AI助手的一个显著的差距就是，Chatgpt是一种自然语言处理技术，可以让计算世厅机自动进行对话，相当于让机器更加聪明和智能化。它使用深度学习技术来理解和模拟人类对话的过程，并且可以不断地从对话中学习和提高自身的智能水平。而我这个AI助手，虽然也可以回答一些简单的问题和提供基本的服务，但是它的功能和实现方式远不如Chatgpt那么高端和复杂。Chatgpt这种技术在很宏神多领域搜绝隐都有着广泛的应用，包括搜索引擎、智能客服、智能语音助理等，可以帮助人们更加便捷和高效地获取信息和进行交流。
百度文心一言是什么？你对文心一言有什么期待？
百度文心一言是每日更新的一句古诗词，旨在激发读者的思考，增强文人文魂。我期待文心一言能够带给我更多美好的文学体验，更深刻的文化意境，以及更多有趣的历史故事。
进入3月中旬，全球科技巨头再次竞相亮相大语言模型赛道。
一周之内，开发出ChatGPT的美国初创公司OpenAI，对OpenAI投入巨资的科技巨头微软，以及中国互联网龙头企业百度，相继发布了在大语言模型（LLM）领域的最新动态。这也再次引发了全球对该领域的关注。
当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4，它比GPT-3.5的问答质量和技术都有明显提升。
3月16日下午，百度开启新一代大语言模型、生成式AI产品文心一言测试，从而成为第一家加入该赛道竞争的中国企业。
在发布会现场，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏通过问答的形式，展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等五个使用场景。几个小时后，微软宣布，将把GPT-4接入Office全家桶，新名为“Microsoft 365 Copilot”。
正如财经E法在2月17日发布的文章（OpenAI独家回应｜ChatGPT为何不向所有中国用户开放注册？）所述，中国内地和中国香港的手机号均无法注册ChatGPT账号。此外，虽然OpenAI的应用程序编程接口（API）已向161个国家和地区开放，但不包括中国内地和中国香港。
一方面，业界普遍关注，在AIGC（生成式人工智能）势不可挡的科技浪潮中，谁将成为下一个弄潮儿？另一方面，在中美科技竞合的敏感期，各方亦颇为关注百度迈出的第一步带来的涟漪，以及中国企业该如何应对。
01“真的ready了吗？”
3月16日，李彦宏身着白衬衫和运动鞋演讲。开场就直面疑问，“最近一段时间，很多朋友问我，为什么是今天，你们真的ready了吗”？
李彦宏的回答是，虽然百度已投入AI研究十多年，为发布文心一言做了充分准备，但“不能说完全ready了”，因为文心一言对标ChatGPT、甚至是GPT-4，门槛很高，还“有很多不完美的地方”。但他强调“一旦有了真实的人类反馈，文心一言的进步速度会非常快”。
李彦宏解释，之所以选择当天发布，是因为市场有需求：客户和合作伙伴都希望能早一点用上最新最先进的大语言模型。
如何理解李彦宏所言的“对标GPT-4的门槛很高”？
当地时间3月14日，OpenAI公布了其大型语言模型的最森衫新版本——GPT-4。值得注意的是，GPT-4是大型的多模态模型，即能够接受图像和文本类型的输入。而GPT-3.5只能接受文本输入。
在演示视频中，OpenAI总裁兼联合创始人格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)用笔和纸画了一幅网站草图，并将图片输入GPT-4。仅1到2秒后，GPT-4就生成了网页代码，制作出了与草图高度相似的网站。根据OpenAI发布的实验数据， GPT-4模型相较前一代GPT-3.5已取得了巨大的进步，在许多专业测试中表现出超过绝大多数人类的水平。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林认为，文心一言未来还有待全亮拿面开放来获得用户检验。无论是通过B端API还是直接向C端用户开放，用户体验口碑都是硬道理。当前ChatGPT没对中国用户开放，在国内市场，百度将获得先发优势。
对OpenAI和百度的产品均做过测评的艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示，GPT系列大模型，包括GPT-4与文心一言本质上都是同一类产品，只是它们各自的数据覆盖范畴和数据模型的积累长短不一。从短期看，OpenAI的产品准备时间相对更加充足，智能程度暂时领先一些。但是对文心一言而言，能在这么短的时间内训练出这样的一个产品，也是非常了不起的。
同时，张毅也对百度做出更好产品更有信心，他的理由是，从人工智能、大数据、大模型的人才储备来看，中国会更有优势。
中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端则认为，与海外竞争对手相比，百度最大的优势是立足本土，构建了语言和文化层面此键腔理解的护城河。
作为中国公司研发的大语言模型产品，文心一言的中文理解能力备受关注。重要原因是，此前很多评论人士认为，ChatGPT的中文问答能力不如英文问答能力强。
李彦宏表示，作为扎根于中国市场的大语言模型，文心一言具备中文领域最先进的自然语言处理能力。在现场展示中，文心一言正确解释了成语“洛阳纸贵”的含义、“洛阳纸贵”对应的经济学理论，还用“洛阳纸贵”创作了一首藏头诗。
李彦宏称，文心一言的训练数据包括：万亿级网页数据，数十亿的搜索数据和图片数据，百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。
受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。
法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。
此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”
在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。
李彦宏称，文心一言的训练数据包括：万亿级网页数据，数十亿的搜索数据和图片数据，百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等，这让百度在中文语言的处理上能够独一无二。
受访专家也指出，由于汉语的特殊性，中国企业在研发大模型时面临的难度更大，但若突破了，也会在提供本土服务时，具备更大的优势。
法国里昂商学院人工智能与商业分析教授丁文璿日前对媒体指出，语言对话模型训练，需要让机器对文字产生理解，英语比中文稍微容易一些。丁文璿解释，中国人工智能技术所处理的中文语言，大多都是象形词，而英文是解释性的，相较而言词语也并非特别丰富。
此外，上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心助理教授林洲汉认为，未来大语言模型大概率会往多模态、交互式的方向发展，进一步将视觉、语音、强化学习等领域的技术综合进来。李彦宏也表示：“多模态是生成式AI一个明确的发展趋势。未来，随着百度多模态统一大模型的能力增强，文心一言的多模态生成能力也会不断提升。”
在多模态生成方面，李彦宏展示了文心一言生成文本、图片、音频和视频的能力。文心一言在现场用四川话朗读了一段内容，并根据文本生成了一段视频。但李彦宏透露，文心一言的视频生成成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。
发布会前后，百度的股价经历了大落大起。3月16日，港股百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元。截至收盘，百度股价跌幅为6.36%，报125.1港元。但百度股价在美股势头强劲，当日百度美股开盘低开高走，振幅超7%。截至收盘，报138.16美元，涨幅为3.8%。3月17日，百度港股表现强势，盘中一度大涨超15%。截至当日收盘，百度港股涨幅为13.67%，报142.2港元。
文心一言宣布开启邀请测试一小时内，排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家，申请产品测试网页多次被挤爆，百度智能云官网流量飙升百倍。
文心一言的市场热度持续飙升，资本市场也给予了价值重估。张毅认为，这也代表了公众对大语言模型/生成式AI “既期待，又担忧，然后是希望”的心情。
02谁都不能错过的科技革命
事实上，“真的ready了吗？”并不仅针对百度，也是伴随此轮“ChatGPT”热潮以来，公众普遍的疑问。
李彦宏观察到，从2021年开始，人工智能技术开始从“判别式”向“生成式”转变。
创新工场董事长兼CEO李开复3月14日在一场趋势分享会上表示，AI 2.0时代的第一个现象级应用，就是以GPT-4为代表的AIGC，又称生成式AI（Generative AI）。李开复表示，AI2.0 是绝对不能错过的一次革命，它将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。他还表示，AI 2.0也是中国在AI领域的第一次平台角逐机会。
受访专家普遍认为，此前全世界的AI企业都遇到了一个极大的问题：即使技术储备十分丰富，AI应用并没有给它们带来丰厚的收益。造成这一问题的原因在于，AI产品的应用主要集中在B端（企业用户）和G端（政府用户），AI产品在进入企业或机构时往往流程复杂，这在某种程度上会限制AI产品在市场上的快速扩张。
因此，张毅认为，AIGC的产品应用方向在C端更有可能产生巨大的商业机会。他分析说，在美国市场，此前C端市场被谷歌、亚马逊、Meta等企业抢占，让微软压力非常大，更需要一款产品来扳回一局。在中国市场，百度的优势和谷歌一样，都有强大的搜索引擎对数据的抓取能力，以及储存、整理、分析能力的基础。中国本身拥有十几亿人口的巨大市场，百度完全可以做得很优秀。
“百度和微软、谷歌本质上是两个不同市场的竞争，所以我相信文心一言以及系列产品也一定会跑出来。”张毅说。
李彦宏坚称，文心一言不是“中美科技对抗的工具”。但他也承认，ChatGPT 的成功，加快了百度推出该产品的进度。
百度CTO王海峰表示，人类进入AI时代，IT技术的技术栈可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、在这四层进行全栈布局的人工智能公司，在各个层面都有领先业界的自研技术。例如，高端芯片昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心预训练大模型以及搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用。王海峰认为，百度全栈布局的优势在于，可以在技术栈的四层架构中，实现端到端优化，大幅提升效率。
文心一言与ChatGPT一样，都使用了SFT（模型微调）、RLHF（从人类反馈中进行强化学习）以及Prompt（提示）作为底层技术。此外，文心一言还采用了知识增强、检索增强和对话增强技术。王海峰表示，这三项是百度已有技术优势的再创新。
陈端认为，在当前技术创新的集成性越来越高的当下，全栈式布局的单一公司在内部技术研发统筹能力和后期商业化进行中的协同能力上具有比较优势。
信心很重要，但差距无法忽视。
在本月初的两会期间，中国科技部部长王志刚在回应ChatGPT相关的问题时，用足球打比方，指出中国还有很多工作要做。“踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西（足坛巨星利昂内尔·梅西）那么好也不容易。”
王志刚指出，中国在这方面也作了很多布局，在该领域的研究也进行了很多年，并且有一些
成果，“但目前要达到像 OpenAI 的效果可能还要拭目以待”他补充道。
王志刚说，ChatGPT出来以后，引起了大家的关注。实际从技术本身源头来讲，它叫做NLP、NLU，也就是自然语言处理和自然语言理解。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法，计算方法有进步。同样一种原理，做得有区别。比如大家都能做出发动机，但质量是有不同的。
然而，无论是ChatGPT还是文心一言，其背后的大语言模型是核心竞争力。北京大学王选计算机研究所研究员赵东岩告诉财经E法，国内大模型在数据、训练方法和费用投入方面和OpenAI还有一定差距。
一位科技系统人士则对财经E法指出，客观而言，中美目前在该领域的基础研究成果差距较大。这些基础研究成果包含自然语言处理（NLP）、数据库、GPU产品，“美国切断GPU芯片（的供应），（中国的）算力就跟不上”。
大型算力的核心在于高性能GPU芯片。北京航空航天大学软件学院助理教授周号益告诉财经E法，在GPU芯片等计算硬件上，中国与国际的差距在十年左右，硬件水平会严重制约大语言模型以及科学计算类模型的发展。
周号益认为，在技术和模型上，中国的科技公司与OpenAI并没有代差，差距仅在五年以内，在一些较小的技术领域差距只有2-3年。在数据采集方面，以GPT-3大模型为例，其训练的语料中中文只占5%，中国科技企业对中文语料的积累具有一定优势，因此极有可能在中文领域实现突破。
03巨头下一步：构建生态
对于以ChatGPT为代表的大语言模型赛道如何实现盈利，是各方公认的难题（ChatGPT爆火的冷思考：盈利难题与治理挑战）。
开发出ChatGPT的OpenAI仍是一家亏损中的创业公司。而2023年1月，投资银行摩根士丹利（Morgan Stanley）的一份分析报告称，ChatGPT的一次回复成本大约是谷歌搜索查询平均成本的6倍-28倍。
但腾讯研究院高级研究员曹建峰和经纬创投前副总裁庄明浩都认为，ChatGPT能带来多少盈利，并不是OpenAI关注的重点，重点是基于它的模型能长出什么样的服务和应用，从而构建起一个生态系统。“ChatGPT的发展需要一个产业生态，比如它和微软相关应用的融合就是很好的思路。”曹建峰说。
当地时间3月15日，微软副总裁兼消费者首席营销官余瑟夫·梅迪发文表示，新版必应搜索引擎已经在 GPT-4 上运行。另据OpenAI披露，GPT-4是在微软Azure AI 超级计算机上进行训练的，并将基于Azure 的AI基础架构向世界各地的用户提供 GPT-4服务。
谷歌则宣布开放其大语言模型PaLM的API接口，并推出面向开发者的工具MakerSuite。通过PaLM API 接口，开发者们可以将PaLM用于各种应用程序的开发。MakerSuite则可以让开发者快速对自己的想法进行原型设计，并且随着时间的推移，该工具将具有用于快速工程、合成数据生成和自定义模型调整的功能。
微软迅速跟进。当地时间3月16日，微软宣布将把GPT-4接入Office全家桶。新功能名为“Microsoft 365 Copilot”。
李彦宏则在发布会上表示，文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，将助力金融、能源、媒体、政务等千行百业的智能化变革。
根据文心一言的邀请测试方案，3月16日起，首批用户可通过邀请测试码，在文心一言官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。此外，百度智能云即将面向企业客户开放文心一言API接口调用服务。该服务于3月16日起开放预约。
截至3月18日早11点，排队申请百度智能云文心一言企业版API调用服务器测试的企业用户增加到9万家，百度收到关于文心一言合作的咨询 6588条。
陈端认为，这一轮的竞争，不仅是商业主体的竞争，实际上也是关乎下一轮国家数字竞争力的竞争。所以，百度的当务之急不完全是技术层面的研发，也需要引领更多初创型企业、生态合作伙伴加盟生态阵营。
在陈端看来，中国在构建生态系统上具有优势。陈端指出，中国的移动互联网经过多年发展，应用层生态化的配套创新已经非常成熟。应用层的很多中小微创业团队，在过去配合移动互联生态做了大量的局部、垂类场景端的创新，把过去的这种模式以及底层基础设施从移动互联迁移到大模型领域依然适用。
04中小企业还有机会吗？
面对大语言模型的浪潮，中国企业该如何抓住机遇，避免风险？
在中国，布局ChatGPT的企业有两种类型：第一种是传统的互联网大公司，第二种是一些初创企业。
陈端认为，目前市场上的初创公司已经错过了布局大模型的初始创业阶段。陈端分析说，
重新打造生成式AI企业，跟时机、底层的生态支撑度，还有创始人自身的阅历、经验、视野、个人IP的自然调动能力都是息息相关的。此外，大模型在前期的投入，不管是算力还是其他的成本，以及时间窗口都很重要。
陈端表示，目前，百度有能力把自己的其他的产品与文心一言协同，就像微软把Office与GPT-4协同推出Copilot，而“创业者单纯去拼大模型却没有配套生态，这是很成问题的”。
张毅也认为，对于能够有资金、实力支撑的企业来讲，单独构建大模型产品可能会更受资本和创业者的青睐。但对于中小企业来讲，依托文心一言的开放平台去嫁接自己在细分领域的应用，也是一个不错的选择。
因为要做出大语言模型，需要长时间，以及巨额资金的投入。
OpenAI成功的背后，是微软多年来的巨额投入。美国时间2023年1月23日，微软宣布将对OpenAI进行为期数年、价值数以十亿计美元的投资。在2019年和2021年，微软曾向OpenAI两次投资。2019年的投资为10亿美元，而2021年的投资未公开金额。
AI公司“彩云科技”的创始人袁行远在接受36氪采访时指出，要想跑通一次100亿以上参数量的模型，至少要做到“千卡/月”这个级别，即：用1000张GPU卡，然后训练一个月。即使不用最先进的英伟达A100，按照一张GPU五万元的均价计算，1000张GPU意味着单月5000万的算力成本，这还没算上算法工程师的工资。
“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。”李彦宏在发布会上表示，深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。大模型训练堪称暴力美学，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练任务都耗资巨大。
百度提供的数据显示，百度近十年累计研发投入超过 1000 亿元。2022 年百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%。但百度并未透露大模型研发在核心研发费用中的占比。
李彦宏在发布会上表示，百度对文心一言的定位，是一个通用的赋能平台，金融、能源、媒体、政务等千行百业，都可以基于这个平台来实现智能化变革，实现效率提升，创造巨大的商业价值。李彦宏认为，大模型时代将产生三大产业机会，分别为新型云计算公司、进行行业模型精调的公司和基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。
李彦宏断言，对于大部分创业者和企业来说，真正的机会并不是从头开始做ChatGPT和文心一言这样的基础大模型，这很不现实，也不经济。基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务，这可能才是真正的机会。目前，基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景，已经涌现出很多创业明星公司，可能就是未来的新巨头。
“大模型、生成式AI最终的产品形态还不得而知，所以这条路注定是长跑，需要整个科技界在资本、研发、模式创新上密切、持续地跟跑。”张毅说。
李开复认为，AI2.0会最先应用在能容错的领域，而毫无疑问最大的应用领域现在是内容创造。每个领域都可以把原有的App重写一次，创造出更赚钱的商业模式，最终AI2.0的生成能力会把成本降的几乎到0。
ChatGPT面世具有何意义？
ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。
ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人，“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力，极大地拓宽了其应用场景；同时还加入了道德原则，使ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答，有效提升用户对话时的互动感。
1956年夏季，“人工智能”这一术语被正式提出，它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后，IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，更是进一步仿含拍拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说，这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。
但是自概念提出至今已有六十余年，除了科幻电影中的各种想象之外，普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术，也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进老岁行个性化推荐，线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率，但这些应用并没有将用户纳入交互之中，在这一过程中，用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。
而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会，也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义，意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。
Chat GPT未来可应用场景
1、独立应用：Chat GPT本身强大的自然语言处理能力，可以让当前有点「人工智障」的智能客服，语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等，其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索，让搜索效率进一步提高。
2、AIGC联合应用：当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合，就能产生无限可能。例如视频生成网备羡站QuickVid，用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题，QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本，再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。
基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频，同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像，并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。
chat bot是什么？
ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。
但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”
其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大槐并派规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和铅贺元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。
但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？
第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？
跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。
但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要蔽笑openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。
第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。
不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。
只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：
