【ChatGPT技术应用分享】ChatGPT到来个人如何应对

随着ChatGPT的到来，有些事情收到了一定的冲击，有人兴奋有人焦虑，作为一个普通个人，我们该如何应对，我谈谈个人的看法。首先申请，我不是人工智能专家，所说观点也只是一家之言，只能作为抛砖引玉的探讨。

我将从以下几点谈谈这个话题：人工智能的起源发展、大概原理、如何不焦虑、如何跟上时代。

首先总结下我的观点：AI虽然到来，我们受到了冲击，此时更需我们镇定从容，不被外界杂声干扰，积极拥抱AI，聚焦做好自己所在领域的事情，长期坚持思考，坚持输出有价值的内容。

人工智能的起源发展

根据我的了解，人工智能起源于图灵测试，这些年的发展经过了：机器学习、神经网络、transformer、再到gpt-1、gpt-2、gpt-3、gpt-3.5等等。人工智能的发展要求大致分为3个要素：算法、算力、大数据。

前些年受限于算力和大数据，人工智能一直不温不火的好些年，近几年由于算力的大幅度提升和互联网产生的大量数据，使得人工智能的发展突飞猛进，以至于产生了gpt这样的生成式预训练模型。

其实我们想让ChatGPT做的事情，核心有两个，一个是理解自然语言，明白人的意图;另一个是产生自然语言的文本，满足人的要求。

目前AI可以做哪些事情呢?基本是这几个：

• 替代重复性的有套路的工作
• AI聊天、作画、简单编程、套路型写作
• 知识的提炼和推理

接下来再说说AI大概的原理。

大概原理

ChatGPT是基于语言模型的自然语言处理系统。语言模型不是逻辑框架，不是生物学的反馈系统，而是由数学公式构成的模型。

既然是语言模型，那么他基本是可以干三件事儿：

• 信息形式转换。这是将信息从一种形式转换为另一种形式，无论是语音识别还是机器翻译，都属于这一类。
• 根据要求产生文本。现在ChatGPT做的主要工作，像回答问题、回复邮件、书写简单的段落，都属于这一类。
• 信息精简，把更多的信息精简为较少的信息。为一篇长文撰写摘要，按照要求进行数据分析，分析上市公司的财报，都属于这方面的工作。

既然是语言模型，那么就可以被训练出来，人类给定计算机大量的数据，再结合数学模型，然后再微调参数，基本就可以得出一个语言模型了，只是现在可用的语言模型算法越来越复杂，参数越来越多，已经没多少人能彻底搞懂他了。

基于这样的原理，目前来讲，ChatGPT他不是懂知识，只是输入的数据多了，联系上下文计算出现的概率，这样就容易猜出正确的结果了。所以ChatGPT的回答也不是基于事实的，而是基于语言模型的。

这种模型会来带AI的弊端。一是垃圾输入垃圾输出，如果人类给AI输入大量的垃圾信息，那么训练出来的模型就是垃圾模型，回答的问题也是垃圾答案。二是没有数据，对于没有数据的情况，AI无法回答或者瞎编或者循环车轱辘话。当然，我觉得还有一个更大的弊端，就是如果将来有政客刻意去操控AI，训练处特定的模型，而且那个模型被广泛使用的话，那么相当于很多人的思想都被操控了。

我一直好奇，AI的边界到底在哪里，他最终能做哪些事情，由于不是这方面专家，没有各方面证据，不好下结论。但是我参考了吴军博士的课程，他说：“ChatGPT的边界是人工智能的边界，而人工智能的边界是数学的边界，数学是有边界的。”，至于数学的边界到底是个啥，我还真搞不懂。吴军博士还说：“计算能力增加，原来可以计算的问题会算的更快，瞬间解决，但是不可算的还是不可算。”。至此我还是没能搞懂AI的边界到底在哪里。

如何不焦虑

“焦虑”，大大的焦虑扑面而来。ChatGPT没到来时，大家已经很焦虑了。这一波ChatGPT到来直接将大家的焦虑感瞬间拉满。纠其原因：自媒体在贩卖焦虑。我觉得是现在不负责任的自媒体太多了，为了涨粉、为了卖号、为了卖课等等，总之将自己的金钱建立在大众的焦虑之上，这种行为实属不可取。还有些人总想着乘着这波浪潮大干一票，实际上你没有算法、算力、大数据，你又能干啥呢?难道只是对接一个接口?难道只是转卖几个账号?难道只是卖几个课程?

当然我也不是说大家啥都不用干，有兴趣的还是可以多了解下人工智能方面的专业知识，不至于被网上的各种信息给带偏了，除此之外，该干啥干啥。

纵观这几十年，有太多的技术被炒上天了，但是几十年过来了，我们不还是那样生活吗?就像AI几十年前就有了，万变不离其宗，只是因为模型优化了，训练的数据集边多了，消耗的计算资源和电力多了。

或者换个角度看待历史：每一次的技术革命，在存储和处理信息这个能力上，都把人甩的越来越远。但这也是对人的一种解放，我们不用在低水平的劳动上消耗时间精力，转而可以投入到更具挑战性的工作中去。所以转念一想，这反而是好事儿。

现身说法：ChatGPT刚出来的时候，我心里也有些焦虑和兴奋，早早的注册了账号，早早的学了些课程，生怕被时代抛弃，后来发现，这玩儿对我没啥坏影响，反而提升了我的工作效率，加快了我学习知识的步伐。让我有时间学习更多的知识，让我少加班，让我有更多的时间陪伴家人，这不是很香吗?

最后再谈谈“涌现”，“涌现”的概念大意是：个人无意识只会简单的规律，但是大量无意识个体集聚成规模后，就会产生集体意识，能完成复杂的任务。我们人类的大脑，实际上就是无数个执行简单信号传递任务的神经元，通过相互连接形成的一个 “涌现” 系统。那么当 AI 能够实现多任务处理，还具备了足够大的规模后，很难说又会产生出什么新东西来 —— 这种产生某些 “意外” 的可能性。

现在很多人大谈“涌现”，诚然这种可能性存在，但是未免过早，现在忧虑，就有点杞人忧天了。我的观点是：机器是有规律的机械运动，而人脑或者动物闹不是机械运动，而是随机性的。机械运动就算神经元多了，也未必会出现“涌现”，暂时不要杞人忧天，做好当下的事情。退一万步讲，就算出现涌现，那也不是我们普通人能控制的，天塌下来不是有高个子顶着嘛。

如何跟上时代

1、AI时代，我觉得被AI取代的工作有三个特点：

• 从事不费体力的套路性工作
• 不动脑子的工作
• 不产出信息的工作

所以，越是到了各种智能工具不断出现的时候，做事情越来越遍历的时候，从事创造性的工作也就越来越重要了。

2、利用好AI这个好助手，积极拥抱AI，利用助手提高做事效率，提升学习效率。

3、最重要的，做好自己的事情，无论时代怎么变化，各项事情总是要有人去做，简单的也好，复杂的也呗。不要杞人忧天，避免套路性的工作，避免规律化的工作，避免重复性的工作。让自己编程创造者、内容生产者、思考着，让自己做AI的项目经理，让AI按照我们的意图去完成任务。

完结

最后衷心希望朋友们能：减少焦虑，不被外界杂声干扰，聚焦自己和当下，聚焦做好自己所在领域的事情，长期坚持思考，坚持输出有价值的内容。