ChatGPT 是一种新的人工智能技术，可以使人们与自然语言进行交互。 它使用机器学习算法来理解用户的输入，并根据对对话的理解生成响应。 ChatGPT 可用于许多不同的应用程序，例如客户服务、虚拟助理，甚至在线游戏或社交媒体平台中的自动聊天机器人。
1 月 30 日消息，从推出至今 2 个月期间，AI 聊天机器人 ChatGPT 给行业带来的话题不断。
ChatGPT 聊天对答如流，能够撰写流畅的文章，生成有效的计算机代码，解决人文艺术类学科问题，翻译文本，甚至它的回答通过了知名大学的法学研究生考试、商业管理考试……
免费又好用的 ChatGPT 成功火出 AI 圈，进入普通大众视野。
话题不断 ChatGPT 有多神？
去年 11 月 30 日，人工智能公司 OpenAI 发布聊天机器人 ChatGPT。和 OpenAI 此前推出的产品不同，这次 ChatGPT 采取了开源开放、免费用的模式。
免费又好用， ChatGPT 不到一周就聚集了超过 100 万用户，其圈粉速度之快震撼整个 AI 产业界。
ChatGPT 的大火，让 OpenAI 吸金能力飙升。
2019 年微软曾向 OpenAI *** 10 亿美元，以换取 OpenAI 技术的独家许可。现在，OpenAI 的估值飙涨至 290 亿美元。
ChatGPT 在全球爆红还震动了 AI 界的大佬谷歌。
ChatGPT 推出不足 1 个月后，谷歌 CEO Sundar Pichai 在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并称围绕 ChatGPT，全面调整 2023 年谷歌在 AI 领域的工作。
更夸张的还有 ChatGPT 的“加持”能力。
就在几天前，美国版头条公司 BuzzFeed 宣布计划利用 ChatGPT 创建者 OpenAI 来生成和个性化其部分内容并增强其体验后，其公司一直不温不火的股价 2 天涨了近 3 倍。
技术没有突破性创新
纷繁的信息背后，ChatGPT 所代表的 AIGC（AI generated content）技术水平到底达到了怎样的高度？
根据 OpenAI 官网的介绍，ChatGPT 基于 GPT-3.5 预训练大模型创建，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：人类提问机器答、机器提问人类回答，不断迭代，让模型具备对生成答案的评判能力。
相比 GPT-3 大模型，ChatGPT 的主要提升点包括：能记住之前的对话，可实现连续对话，更符合真实的人类对话情景，能承认错误、会拒绝不适当请求；新训练增加了代码理解和生成的能力，ChatGPT 具备与编程相关的基础知识。
回顾 OpenAI 的技术路线，自 2018 年开始，OpenAI 陆续发布了 Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列预训练语言模型。
GPT-1（2018 年发布）、GPT-2（2019 年发布）、GPT-3（2020 年发布）的参数分别达到 1.17 亿、15 亿、1750 亿。此后，OpenAI 投入大量精力，通过代码训练和指令微调来增强 GPT-3。ChatGPT 被视为是基于 GPT-3 的微调版本，即 GPT-3.5 创建的。
所谓外行看热闹，内行看门道。
在 AI 技术界的大拿们看来，ChatGPT 不是什么新鲜事。谷歌、Meta、DeepMind、国内的百度等公司都有推出类似技术水平的“聊天机器人”服务。
Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 就认为，就底层技术而言，ChatGPT 并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中，它是革命性的，但是它就是一个设计得很好、组合得很好的产品而已。
在 Yann LeCun 看来，ChatGPT 使用的 Transformer 架构是以自监督的方式预训练的，自监督学习可以追溯到 OpenAI 出现之前，而 Transformer 是谷歌的发明，这是 GPT-3 等大型语言模型的基础。ChatGPT 使用的人类反馈强化学习（RLHF）的技术，也是由谷歌 DeepMind 实验室开创。
谈到 ChatGPT，百度技术委员会主席吴华同样认为“ChatGPT 不是一种技术的颠覆式创新”，但是，吴华表示，“它是一种交互方式的革新。”
吴华认为，ChatGPT 在展现方式上，让用户更容易去交互，能以自然语言的方式去交互，这对大家来说有一个“革新性”的认识。ChatGPT 在用户界面和交互上的创新模式，“对我们也有启发”。
事实上，对一项新技术应用而言，与使用群体的交互方式的创新，也能带来领先优势。这在软硬件产品领域一直得到验证。硬件领域，例如从按键到触控、再到语音控制，交互形式的每一步革新都催生出新的行业竞争格局。软件领域更是如此，更好的交互体验更能轻松赢得用户青睐。
现在，对国内用户而言，使用 ChatGPT 仍有很多限制门槛。
国内科技大厂埋头研发 AIGC 技术多年，借着 ChatGPT 的东风，现在是时候加大力气研究一番如何让 AIGC 这项技术能飞入寻常百姓家，让普通用户用起来。
“ChatGPT+”打开想象力大门
ChatGPT 的爆火，让普通人感受到 AI 带来的便利，行业里衍生出“ChatGPT+”效应。
微软 CEO 纳德拉透露，计划将 ChatGPT（聊天机器人）、DALL-E（文生图） 等人工智能工具整合进微软旗下的产品中，包括 Bing 搜索引擎、Office 全家桶（包含 Word、PPT、Excel 等）、Azure 云服务、Teams 聊天程序等。
有不具名员工透露亚马逊云科技部门的一个小型工作组开始测试 ChatGPT 在客户支持问题方面的表现，并发现“做得非常好”，此外在为数据库工程师编写故障排除指南方面也“非常出色”。
也有用户把 ChatGPT + Stable Diffusion（AI 文生图工具） 结合使用。即先要求 ChatGPT 生成随机的艺术 prompt，然后把 prompt 作为 Stable Diffusion 的输入，生成一副艺术性很强的画作。
还有人提出“ChatGPT+WebGPT”，WebGPT 为高阶版网页爬虫，从互联网上摘取信息来回答问题，并提供相应出处。“ChatGPT+WebGPT”产生的结果信息可以实时更新，对于事实真假的判断更为准确。
针对 ChatGPT 在解答数学题方面的拉垮表现，计算机科学家、Wolfram 语言之父 Stephen Wolfram 发文表示，正在将 ChatGPT 与自己的 Wolfram | Alpha 知识引擎结合起来用，因为后者具有强大的结构化计算能力，可以实现完美互补。
这些“ChatGPT+”效应的出现，其实质也是 AI 业界喊了这么多年“AI 赋能”。
“ChatGPT+”能给现有的产品和服务带来哪些新玩法和新体验，无疑是值得期待的。ChatGPT 的成功，也给更多在探索 AIGC 商业化落地的企业提供了参考和借鉴。
激动与观望同在
尽管 ChatGPT 让 AI 技术界人士激动，但是学术界对 ChatGPT 表现出警惕。
ChatGPT 免费又好用，可以根据简单提示生成几乎任何主题的原始文本，引起了学术界对剽窃的担忧，担心 ChatGPT 会帮助学生在考试中作弊。
这种担忧也并非没有必要。
近期 Study.com 向 1000 名 18 岁以上学生发起的调查显示，48% 的学生用 ChatGPT 完成小测验，53% 的学生用 ChatGPT 写论文。年轻人对新技术的接受速度远超想象。
近期，巴黎政治学院宣布禁止使用 ChatGPT，因为 ChatGPT 可以生成连贯的文章或者论文，以防止学生欺诈和剽窃。
更早之前，全世界第二大程序员交友网站的 Stack Overflow 官方发文禁止用户用 ChatGPT 直接生成“垃圾答案”，否则封号。
百度创始人李彦宏说，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。
微软 CEO 纳德拉说，当前 AI 将引发一场波及全行业的“平台转移”，就像过去 15 年向移动设备和云计算平台上转移一样。
每一项新技术进入人们的生活时，总是伴随着兴奋和质疑。那么就让 ChatGPT 们 多飞一会儿！
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