2022年11月30日，美国人工智能公司正式上线聊天机器人程序。仅仅两个月时间，的月活跃用户达到1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
是微软参与有投资的初创公司。微软也扩大与合作，投资了数十亿美元推出新的搜索引擎和浏览器，但暂时只有有限度的桌面版，没有移动版本。搜索引擎将通过结合人工智能和新的大型语言模式，允许用户与搜索引擎聊天，以获得更详细的搜索查询答案，浏览器则增加了聊天和撰写功能，日后用户可以得到更准确和完整的查询结果。
微软形容，是公司15年前推出云计算以来最让人感到兴奋的技术。分析预期，微软引入人工智能后，市占率有望提升9个百分点。
比尔·盖茨评价称，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。马斯克在使用后的感受是“好到吓人”，甚至称“我们离强大到危险的AI不远了”。
到底是什么？爆红掀起AI浪潮，该欢迎还是担心？本文摘编自中国通信标准化协会互动媒体标准推进工作委员会副主席包冉先生的分析解读——
与传统AI聊天机器人有何区别？
第一个最大的区别就是，真正懂得阅读理解。传统的所谓聊天机器人都是写死的，“请按键”，实际上在今天看来，它们都是非常生硬的，称不上人工智能，属于“人工+智能”。
而现在的，也就是GPT模型为代表的“自然语言处理”应用，能够真正结合上下文来揣度出人真正的意思。比如你在问一道菜的时候，它会“想”，你是不是在要搞一个party；当你在搜索一篇学术论文的时候，它会“想”，你到底是为了应付交差一个常规的论文作业，还是要认认真真地做一项学术研究，这些都有可能根据你输入的上下文来揣度你的真实意图。
第二，GPT到了版本3以后，它的训练模型中加了一个认错的功能，尝试过的朋友应该也看到过这一点，你如果非常强调说“你错了、你就是错了”，一时半会儿会蒙，蒙了以后它就会说“可能是我错了，我再去查一查”。
查询的结果往往是，如果你真的是在一些非常基础的、常识性的问题上跟它拗着干，会提醒你，它没有错。但如果是在一些社会的人文风俗，或是其他未有定论的领域，也可能会被你带偏，因为你所说的每一句话和输出的反对观点，就是它训练的新语料，因为它是基于大语料、大语言模型的。
第三，我觉得车载GPT和传统的不一样的地方在于，它一定会具备情绪的感知，比如你的喜悦、悲伤、不耐烦。有人说没看到这一点，不要忘了，今天的是基于GPT3~3.5这个模型版本开发的，而的下一个要奔4.0，已经在训练过程中了，4.0训练的语料模型参数是十万亿到百万亿的级别，目前基于的3.5训练参数只有1750亿条语料。因此，这样的模型参数中间的差距有多大，它未来对人类的情绪感知会有多么敏感，想想就知道了。
离大规模商用还有多远？
已经开始了。最大规模的商用就是微软的搜索引擎，然后接入了。再给大家说一个可能现在属于冷知识的事——的推出其实还有一个目的，希望有一种轻量级的、特别容易被非技术网友使用的工具来为GPT4.0的超大规模语言的模型的训练来攒资源。
你现在和聊天，你以为它是陪着你聊天，实际上你是在陪着它、为它贡献下次训练所需要的语料而已。这种语料的训练，一定能会为它正式大规模商用奠定基础。
搜索引擎显然已经有实力了。不单是微软的Bing，谷歌也发布了自己的Bard，是基于对话应用语言模型（LaMDA）的实验性人工智能程序，目前已经开展测试。
第二种应用还是微软，因为微软是的大股东，后来总计投资了110亿美元，微软的套件应该也会全面引入。
大家可能记得有一个图标叫word，“你也是个成熟的软件，该学会自己写文稿了”这个表情包可能会变成事实，它真的会利用这种先进的大语言模型，来使文学创作、文案创作、公文创作、表格等变得更加自动化和智能化。
会抑制人的学习创造能力吗？
在很大程度上会的，在另外一部分的维度上是促进的。
为什么在很大程度上是会的？不客气地说，能够轻易被这样的人工智能所高效替代的人类工作，无论是学习还是研究，只能证明这些事应该被替代。这里面可能绝大部分都是无用功，为了做论文而做论文、为了毕业而应付一篇论文，为了评职称而应付一篇论文，诸如此类。
而真正有创造性和创新性的工作，在正态分布上永远是极少的，毕竟爱因斯坦只有一个，霍金也只有一个。
在过去，恰恰是绝大多数在学术上没有天赋的普通人，很难凭借自己的努力在学术上做出成就来。但是如果能够使用这种人工智能工具做辅助，是不是有更多的学术界人士，或者更多的普通人，能够真正加入到学术研究和创新的领域中，这点我持非常乐观的态度。
会导致失业吗？
任何一项新技术诞生都会导致失业。比如，如果你是一名非常基层的码农，可能会面临失业。但同时又会有新的职业产生。比如现在已经诞生的职业叫“AI描述师”，任何一个AI，你要想让它高效工作，就得用精准的提示词来进行工作的安排。
在这一点上，是否相关专业经验完全天差地别。如果你会编程序，你给它的提示词一定是精准的，你就有获得这份新工作的竞争力。
所以，搞技术的朋友们也不用着急，可以往AI描述师（AI数据集描述语言架构师——编者注）的岗位转移，因为以后大量的基础性编程实际上都是无需人工参与的。事实上，发展到今天的编程也是这样，模块化、对象化、组件化，人工参与的东西越来越少。
323AI导航网发布
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