ChatGPT横空出世，上线个月用户就破亿，成为全世界用户最快破亿的产品，而且日活量也已突破1000万。

  此前马斯克曾在推特发文表示，ChatGPT好得吓人。苹果也在ChatGPT的影响下，将于下周举行年度内部AI峰会。

  而Google Gmail的创始人Paul Buchheit则在推特上表示，像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人将像搜索引擎杀死黄页一样摧毁谷歌。

  可以说，各大网络公司都感受到了来自ChatGPT的影响。今天，与ChatGPT有关的多个话题也登上热搜。

  那么到底什么是ChatGPT，它能给我们生活带来哪些改变，以及它能否代替人类思考，本文将试着回答一下这几个问题。

  ChatGPT本质上就是一个全新的智能聊天机器人模型，是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

  它能够学习和理解我们人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动。

  如果仅仅能完成到这一步，它还不足以让我们感到惊艳，有些客服机器人、苹果Siri也具备了简单的聊天功能。

  ChatGPT的惊艳之处在于，它不再仅仅局限于基本的聊天功能，不再是娱乐为主，而是迭代变成了一个生产力工具。

  它看上去是在和你进行聊天互动交流，但其实它还可以帮你撰写文章邮件、调研报告、视频脚本，也可以写诗和编程，还能调整修改bug。

  而在美国，由ChatGPT代写作业，慢慢的变成了大学的一种现象。调查发现，89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业。

  与此同时，多家学术期刊禁止将ChatGPT列为合著者。也就是说，已经有人使用ChatGPT进行学术写作。

  总之，ChatGPT能够实现很多工作，同样是AI，ChatGPT在创造力上也比2016年击败李世石的AlphaGo上升了一个层次。

  现在很多短新闻、新闻快报已经有很多是机器自动生成的。而今随着ChatGPT的火爆，AIGC，也就是AI Generated Content，AI来生产内容的时代即将到来。

  原来机器、电脑等工具的发明，都是被用来代替简单的重复性工作。但如今AI已经具备强大的学习能力和创造新兴事物的能力，不仅仅可以完成重复性工作，同时也能玩出一些新花样。

  AIGC不仅仅是ChatGPT，还包括AI作图、AI建模、AI生成音乐等等。

  2022年底，AIGC作为AI领域的重要突破，入选美国《科学》杂志发布的2022年度科学十大突破。

  而随着微软对OpenAI的投资与合作，微软正在推进OpenAI的工具商业化，计划将包括ChatGPT、DALL-E等AI工具整合进微软旗下的全部的产品中，并将其作为平台供别的企业使用。

  可以想象，如果将来微软Office与ChatGPT打通，并与搜索引擎连接起来，在使用Office过程中可以直接调用ChatGPT和搜索引擎，那么对很多文字工作者来说，可能既是效率的提升，也是能力的提升。

  硅谷著名的投资人查马斯（Chamath）就认为，随着大模型的功能越来越强、成本慢慢的升高，AI领域有一定的概率会形成一种独特的商业模式，叫做模型即服务，英文简称是MaaS（Model as a Service）。

  所谓模型即服务，简单理解，就是大公司开发出了一套AI模型，这是一个底板。这套底板基础很扎实，但是对于专业领域，那些具体的、特别专业的工作，它还需要再深入学习。

  而MaaS模式，指的就是把这个基础算法的培训过程，分成两段。基础开发阶段由巨头完成，他们是模型的创造者；而第二个阶段，则由细致划分领域里的公司来完成。

  按照MaaS模式，科技巨头在将来会对外开放这些AI模型的调用接口。吸引一些规模较小，但是对行业理解更深的玩家，付费使用这一些接口，并将模型打磨成真正满足行业需求的应用。

  巨头承担了巨额的模型开发成本，但可以从别的行业中，收取模型接口使用费，而且避免了过度聚焦到某个特定行业带来的风险。同时，细分行业里的人，也不用从头研发，可以用更低的成本来使用AI模型。

  产业链上游来看，ChatGPT的火爆，将进一步增加算力、算法、数据标注、自然语言处理、人工智能生成内容等5方面的上游需求度。

  算力方面，中金公司多个方面数据显示，ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days，即假设每秒运算一千万亿次，需要连续运行3640天，训练大模型需要强大的算力。

  数据标注方面，ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度，这代表着在未来的AI领域，优质的数据源和强大的标注能力，将成为行业的基础设施。

  对于ChatGPT的下游应用场景，则大多分布在在智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等方面，海外已经有成功的落地案例。

  2023年1月，美国新闻聚合网站BuzzFeed宣布将依托OpenAI为其用户互动栏目Quizzes制作和个性化各种小测试。ChatGPT会生成一系列提问，再根据自己的回答产生用户独有的、可分享的文章。

  而不久前，META向BuzzFeed支付了数百万美元，以让BuzzFeed为Meta的平台生成内容，并培训平台上的创作者。

  可以预见，在不久的将来，ChatGPT和AIGC将影响到我们生活的方方面面。

  正像历史上很多新技术的出现替代了人工一样，ChatGPT的出现也会替代很多人工工作，但ChatGPT会不会彻底代替人类来思考？或者说替人类做主？

  简单来说，就是开发人员会给模型提出各种可能的问题，并对反馈的错误答案进行惩罚，对正确的答案进行奖励，以此来实现控制ChatGPT的回答。

  RLHF解决了生成模型的一个核心问题——alignment(对齐)，即如何让AI模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。

  但是由于人类价值观的多样性，ChatGPT很难保持和人类价值观保持对齐，或者说它并不知道该和谁保持对齐。如果非要对齐价值观，则有很大的可能性取决于人们对它的“投喂”。

  比如前几天有人让ChatGPT分别写诗赞美特朗普和拜登，ChatGPT对赞颂特朗普的要求严词拒绝，理由是不干涉党派政治、保持政治中立。

  但面对赞美拜登的要求，ChatGPT却给出了三大段的回复，赞美拜登是我们的领袖，有一颗真诚的心，富有同情心、善良、智慧等等。赞美之词都快溢出屏幕了。

  而进一步的测试表明，ChatGPT成功地写出了赞美近几十年来历任美国总统的诗歌，但轮到尼克松总统时，它又一次拒绝了。理由也是要中立，创作内容时要坚持公正和道德的标准。

  这说明ChatGPT的内容生成，目前其实是取决于人们的投喂，想要和人们的价值观对齐，它可能还没有get到人类价值观的复杂性。

  而人类价值观复杂的背后是自由意志的存在，人到底有没有自由意志，首先是一个逻辑问题，而不是一个技术问题。

  我们可以观察研究大脑和神经系统的各种生理机制，但却未必能够由此得知思想和意志到底是怎么样产生的。

  正如德国哲学家海德格尔举的一个例子，钟表显示着时间，我们观察这些钟表，我们看见了表盘和走动着的指针，但并没有看见时间。

  我们能打开或彻底检查这只表，时间在哪里呢？我们大家可以打开一个人的头颅，发现那些相互联结的神经元，但他的思想并不在那里。

  我们可以编写一段代码，模仿人类的思考和语言，但人类的自由意志并不在代码之中。

  人类自己对自由意志和思想的研究都还没有彻底搞明白，更不用说将其反过来运用到AI领域，让其来模仿人类了。

  所以，ChatGPT将来可能会成为一款成功的商业工具，可以为人类服务，但说它可以彻底取代人类思考，具备自己独立的自由意志，恐怕还为时尚早。

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