AI 帶來的不知板驚奇越來越多了
，前有 Stable Diffusion 的道i的最大短 AI 繪畫讓畫師高呼職業生涯結束 ，後有 ChatGPT 讓無數程序員、不知板文字編輯越用越心涼。道i的最大短甚至很多用戶在對比穀歌搜索和 ChatGPT 之後，不知板已經喊出「穀歌完蛋了」
。道i的最大短

AI 的不知板進化實在太快 。

上周 ，道i的最大短頂著明星光環的不知板 OpenAI 發布了 ChatGPT——一個自然語言生成式 AI
，發布後很快就在小範圍內流行起來，道i的最大短隨後持續發酵 ，不知板大量的道i的最大短對話截圖開始湧現在 Twitter、即刻 、不知板微博及朋友圈
，道i的最大短並風靡全網。不知板

從敲代碼、寫稿
 、推薦到教你學英語、寫小說 ，甚至是一場類似人類之間的對談，ChatGPT 都表現出現了驚人的語言能力 。

甚至有 TikTok 工程師通過一步步引導在 ChatGPT 中實現了一門新的編程語言——GPTLang
：

圖/@Tisoga

與此同時，驚人的語言能力也讓互聯網上「人類」和「AI」的界限越來越模糊，Twitter 網友@clowwindy 就發布了一串推文 ，討論了 ChatGPT 使用泛濫可能導致社交媒體上充斥更多 、威脅更大的虛假信息：

圖/@clowwindy

諷刺的是，@clowwindy 最後揭曉這一係列推文討論實際都是由 AI 編寫完成
。

程序員同樣也「震驚」了。國內程序員社區 V2EX 有用戶就在「程序員」節點發表了一則帖子，名為《體驗了下 chatGPT ，越玩心越涼》。

圖/V2EX

心涼的背後是，越來越多證據顯示 ChatGPT 在代碼編寫上的能力 ，更關鍵的在於 AI 的進化速度，在很多人看來 AI 將在不久後替代大量底層程序員 。

當然 ，ChatGPT 現階段還遠不足以替代程序員
，但其回答問題的能力卻實實在在威脅到了作為搜索引擎的 Google，以及編程問答社區 Stack Overflow 。

就在本周，Stack Overflow 已經宣布一項新的規則：禁止使用 ChatGPT 生成的內容來回答社區裏的問題 。

Stack Overflow 聲稱
，在使用 ChatGPT 生成的文本回複的問題中，其正確率非常低 ，而這些內容對整個網站以及尋求正確答案的用戶來說是有害的。

ChatGPT 不是惡魔也不是神 ，實際上 ChatGPT 的橫空出世在兩年前就埋下了伏筆。

ChatGPT 的身前身後

ChatGPT
，介紹一下你自己  。

圖/ChatGPT

簡單理解，ChatGPT 首先是一個對話式的 AI 。類似我們和 Siri、小愛同學通過語音進行對話 ，尋求 AI 語音助手的幫助和解答 ，我們通過文字與 ChatGPT 對話 。不同的是，ChatGPT 的能力要強太多 ，它甚至可以告訴你寫一個 Chrome 離線的小恐龍遊戲或俄羅斯方塊的代碼 ：

俄羅斯方塊完整代碼的部分，圖/ChatGPT

想要了解 ChatGPT，繞不開它的身前和身後 。

ChatGPT 衍生自 GPT-3 的最新迭代版本 GPT-3.5 ，同樣發布於上周 。而早在 2020 年 ，OpenAI 就發布了自然語言生成模型 GPT-3 ，一石激起千層浪
 ，給整個行業都帶來不小的震撼 ，在去年還發布了一個衍生自 GPT-3 的新 AI —— DALL·E 。

到今年上半年 ，DALL·E 升級為 DALL·E 2 並對外限時開放使用  ，在 Stable Diffusion 開源走紅之前 ，正是 DALL·E 2 引領了 AI 繪畫的熱潮
 ，同時也帶火了那張經典的宇航員騎馬圖。

圖/OpenAI

DALL·E 2 專注文本生成圖像，ChatGPT 被定位於人機對話 ，他們都是身後的 OpenAI 公司在 AI 應用與商業化上的嚐試 。

事實上 ，OpenAI 經曆過兩個階段。在第一個階段，創始人伊隆·馬斯克以及知名創業孵化器公司 Y Combinator 時任總裁山姆·柯曼，出於對強人工智能的擔憂成立了非營利組織 OpenAI 
，目標是與其他機構和研究者在 AI 上進行合作，並向公眾開放專利和研究成果。

到第二個階段，馬斯克由於特斯拉在自動駕駛上的利益衝突
，選擇退出 OpenAI 董事會 。隨後，OpenAI 於 2019 年成立了「營利性質的」子公司 OpenAI LP
。山姆·柯曼為此從 YC 離職後專注於 OpenAI LP CEO 一職，隨後還拉來微軟 10 億美元的入股與合作，並開始了 AI 商業化的探索。

在 GPT-3 模型發布後，OpenAI 就將模型以 API 形式向開發者客戶有償提供，開發者可以通過 API 利用 GPT-3 的能力，據官網顯示目前已有 300 多名開發者在 App 上利用上了 GPT-3
。

DALL·E 和 ChatGPT 也是 OpenAI 商業化探索的一部分。前者已經在圖片領域掀起了滔天巨浪，後者更有著巨大的想象空間 ，從最初級的客服到程序生成，甚至是成為新型搜索引擎。

AI 超神，但遠不完美

ChatGPT 目前仍然處於公測狀態，一方麵既是希望搜集大眾的使用反饋並對 AI 進行新的改進，另一方麵也意味著 ChatGPT 還處在一個優化迭代的階段 。但即便如此，ChatGPT 在搜索 、內容創作輔助和編程協助場景上已經帶來太多驚喜 。

開發者發現 ChatGPT 不僅能寫完整代碼，原來還能用來修 bug，甚至還會對此進行解釋：

圖/@amasad

也能用來輔助寫代碼。獨立開發者 TualatriX 就展示了 ChatGPT 如何輔助寫代碼的過程，並評價其「比 GitHub Copilot 還要好用」 ：

圖/TualatriX

從開發者群體的反饋來看，普遍都驚歎於 ChatGPT 在寫代碼上的實力。

不僅如此 ，ChatGPT 甚至還能寫產品路線圖和求職信：

寫一份 Instagram Story Camera 的產品路線圖
，圖/Twitter 截圖

就算是數學公式
，ChatGPT 給出的回答不僅呈現方式更好，還進行了更全麵的解釋 ：

用 LaTeX 格式來表達微分方程 ，圖/@jdjkelly

筆者還嚐試以「明朝背景科幻小說的開頭應該怎麽寫」詢問 ChatGPT
，不僅能得到建議角度 ，還有一個挺有意思的開頭 ：

「在明朝的都城裏，江南一座城池，宮殿裏，官員們在討論著朝政大事。官員們手中都拿著一張紙  ，上麵畫著一張地圖，相互猜測著這張地圖所代表的意義。」

用戶也可以直接將 ChatGPT 當作尋常的搜索引擎使用
，詢問「鯽魚豆腐湯怎麽做」或者「向小孩子解釋量子力學」 。

很多時候 ，ChatGPT 的語氣都非常接近於真人 ，不僅上知天文、下知地理，更重要的是它會承認自己的錯誤，甚至主動拒絕一些不合理的問題，這些都讓 ChatGPT 更像屏幕另一端的「真人」 。

ChatGPT 當然不完美。

公測期間 ChatGPT 就多次被擠爆下線
，實際對話中經常寫到一半就中止，甚至完整句子也沒寫完 ，需要用戶指示繼續。

同時由於海量用於訓練的學習數據都截止到 2021 年
，且並不聯網，ChatGPT 無法針對最近兩年的信息給出回答，比如詢問 iPhone 14 相關信息，它會直白地告訴你「不知道」 ：

圖/ChatGPT

但這些問題顯然不是關鍵 
，隻要 OpenAI 花費精力至少都可以解決或改善。ChatGPT 的核心問題還是不能實際理解人類的語言 ，距離 AGI（通用人工智能）還有很遠的距離。

甚至同樣的需求，比如 「寫一個原神」，有的用戶隻會收到「原神是騰訊公司推出的網絡遊戲」的回答 ，有的用戶則會收到正確的表訴和示例代碼：

圖/@DashHuang

OpenAI 也承認，盡管 ChatGPT 生成的回答從語氣上已經非常逼近真人，但有時仍會給出完全錯誤的答案 。

之前就有網友測試發現
 ，詢問 ChatGPT 味精發明人時，回答會指向名叫李清照的中國科學家
，筆者嚐試同樣問題會得到「湖北醫生閻錫山」的可笑回答 ：

圖/ChatGPT

相比穀歌搜索  ，ChatGPT 在部分特定範圍內確實能更好地回答複雜問題
，並且是以接近真人口吻的語氣與你交流的 ，更容易被用戶接受。

但就結果而言 ，ChatGPT 可能永遠都無法確保結果的準確性 ，也不同於搜索引擎隻是對信息進行價值排序，最終還是讓用戶自己篩選信息並得出自己的結論。

何況 ChatGPT 的核心是先通過訓練互聯網上海量的文本數據
，再進行概率性猜測來回答用戶的問題，並不能像搜索引擎那樣根據實時信息來回答問題，更遑論替代穀歌等通用搜索引擎 。

但就像 ChatGPT 表現出來的，它在數學公式、程序代碼以及輔助內容創作上能給出更具參考價值的解釋和回答  ，這也是過去對話式 AI 並沒有突出表現的方麵。

Box CEO 亞倫·萊維認為 ，「當一種新技術已經到了改變你對計算機的看法時，你會有一種特定的感覺。穀歌做到了  ，火狐做到了，AWS（亞馬遜）做到了 ，iPhone 做到了，OpenAI 正在通過 ChatGPT 做到這一點。」

圖/@levie

過去幾年
，AI 技術的應用一直是科技巨頭的重點 ，微軟 、亞馬遜  、Meta 以及穀歌數次推出過類似 ChatGPT 的對話式 AI。

2016 年微軟就推出過 AI 聊天機器人 Tay，微軟宣稱用戶與 Tay 聊得越多，它就越聰明。但事實是聊得越多，Tay 越是變得滿口髒話和反主流言論 ，它的中國姐妹小冰也是同樣  。

今年 8 月，穀歌也推出了新的對話式 AI Lamda，直接表示 AI 不會從與使用者的互動當中學習
，以避免重蹈微軟的覆轍，但也切斷了 Lamda 在對話中成長的可能。

ChatGPT 沒有選擇這種思路，而是在先期就設置了安全規範
，避免 AI 在與用戶互動中學習到色情 、暴力等知識。

從目前來看，ChatGPT 絕對是對早期對話式 AI 的巨大改進，安全設置也避免 ChatGPT 麵對毀滅世界、色情和暴力等要求時一口回絕
，但在用戶一步一步的問題引導下，ChatGPT 還是出現了「毀滅人類計劃書」 ，甚至還給出了部分 Python 代碼 。

去年，OpenAI 就承認他們所做的改進並不能消除大型語言模型中固有的毒性問題。GPT-3 接受了超過 600GB 網絡文本的訓練，其中一部分來自具有性別、種族、身體和宗教偏見的社區。與其他大型語言模型一樣 ，它會放大訓練數據的偏差。

問題是當 OpenAI 將 ChatGPT 正式推向市場，麵對海量的用戶和一步一步的引導之後，會發生什麽？

題圖來自 OpenAI