智能聊天有那么神吗 chatteing

Chatbots有多火？

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。

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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：

chatDNT有用吗？

外行人总是以为程序员是写代码的，因为总是看到他们面对屏幕上的代码在敲键盘

但是真的当过一个合格程序员就会知道，写代码的时间占比也就20%。

其它80%的时间里 超过 50%是调试和修改代码，30%是沟通协调，包括讨论需求同步信息等等。

即使chatGPT很神奇，可以帮助省掉 所有的写代码时间，那么也就节省了20%的时间。

除非chatGPT可以保证代码完全没有bug可以直接发布，那么才能省掉 50%的调试修改时间，但这可能吗?

由于代码是chatGPT生成的，不是程序员自己写的，那么调试和修改时间会变长，因为调试别人写的代码首先要去读懂别人的代码。

可能综合算下来，未必节省什么时间。

除非你的项目小到只有几个函数，否则要考虑多个模块之间的代码接口设计，类型定义，编码风格统一的问题，chatGPT可不保证这个，即使需求不变它每次生成的代码都风格迥异。

你还要去调整所有的代码，来做到接口一致，类型统一，风格规范。

但是突然需求变更了，你只好重新用chatGPT生成代码，然后继续修改调试，做到接口一致，类型统一，风格规范。。。

也许你最后会发现，chatGPT也就是给你个灵感，实际代码还是自己一行行写的。

ChatGPT会取代人工吗？

ChatGPT不会完全取代人工。

首先，ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。

其次，ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。

关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：

我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。

在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。

chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。

AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要