不要误会，我不是针对你，我是说在座的各位 ……
上知天文、下知地理的聊天机器人
ChatGPT，对话截图流传整个互联网——没跟它聊过秦皇汉武、新冠病毒的人生，是不完整的。
就在亚洲球队接连失利、告别 2022 卡塔尔世界杯之时， ChatGPT
给出了一个振奋人心的答案。也许，在某一个平行世界里，我们曾有两次入选世界杯正赛的辉煌。
这几天，每个人都看了太多 ChatGPT
的惊艳表演，无论是写论文，还是写代码，它都一气呵成，游刃有余。但它的回答依然具有一定的局限性，也不乏错误。如果你知道正确答案，不妨随意浏览。如果你不知道的话，还是慎重一点好。
ChatGPT 的深远意义在于，它拉高了世面上所有文章的下限。
绝大多数泛滥于各个渠道的文章，其准确性、知识性和逻辑性都远逊于 ChatGPT 。 「众所周知
」，互联网上有大量人力，要么做标题党，要么生产水文，要么炮制庸俗的话题。Google Webmaster 的趋势分析师 Gary
Illyes 称，互联网上六成的内容是重复的。
但是，AI 写的文章再好，终究只是「短平快」的资料整合。
写作者不应该满足于 ChatGPT 这种赛博「影子写手」的套路；读者应该去追求更深入、更有质量的报道。
圣诞老人和圣诞树
ChatGPT 特别擅长处理一些生活难题，比如家庭纠纷、情感问题等。
上个星期就流传一张 ChatGPT 帮人解答「妻子气恼丈夫嫌圣诞树太贵不买」的截图，ChatGPT
先拉架，说有事好商量千万不要情绪化，再给出解决方案——要么俩人自己动手做一个圣诞树，惠而不费；要么出门旅行，就不用在家死磕圣诞树的贵贱。
这个套路完全符合心理学理论：安抚情绪，站在说话人一边，然后理性地给出一些切实可行的办法。从这个角度看，ChatGPT
堪比最贴心的可爱朋友。
「圣诞」是十二月份的高频问题。Shopify 高管辛西娅 · 萨瓦德就对 ChatGPT「破防」了。ChatGPT
帮她给儿子解释圣诞老人：「我写信是为了让你知道，我不是一个真实的人，而是一个你父母出于爱告诉你的故事的角色。」
「你的父母给你讲了关于我和我的精灵的故事，以此给你的童年带来欢乐和魔法。他们希望你相信其中蕴含的精神和假日的魔力。」
文中充满感情地写道，「父母对你的爱和关心是真实的。他们为你创造了美好的回忆和传统，希望你的童年变得特别。」
两则「圣诞」的故事，实际上突显了ChatGPT
作为新一代「聊天生成预训练转换器」的真正能力：尽量全面、得体、有信息量地像人类一样，回答人类提出的问题。
顺着人类心思作答
ChatGPT 来自 OpenAI 研究实验室，由 GPT-3.5 系列模型提供支持，包括 3.5 之前的模型版本，都使用
Azure AI 超级计算基础结构上的文本和代码数据进行训练。
要注意的是，当前人们使用的预览版没有连接互联网，它的任何回应都来自离线训练模型。你问它「今天天气如何」，它是不知道的。
GPT-3.5 系列模型最重要的变化，是建立在人类真实反馈基础上的调校。这是一种新使用的 AI
训练方法，标记者会在模型中书写期待的回复，按照期待的回复为标记的答案排序，通过排序来奖励模型。在持续迭代的过程中，输入奖励模型，得到优化参数。
ChatGPT 的训练步骤
打个比方来说，就像你在参加期末考试，按照整个学期学习的内容来填写考试卷子，答对了，得高分，名次靠前，回家可以得到父母买的最新超级马里奥乐高。如果是语文考试，你知道判卷老师喜欢鲁迅，写作文时不忘来一句「在我的后园，可以看见墙外有两株树，一株是枣树，还有一株也是枣树」之类，还有解锁更多奖励的机会。
加入大量的、人类期望的标记反馈后，就相当于一种「倾向性引导」。按照同一个机制说话，就能得到奖励。由此，ChatGPT
极大超越了自己的前身 GPT3，后者只能根据问题干巴巴地回答关键词的「定义」，而 ChatGPT
已经可以「顺着人类的意思」说话。
机器学习和人脑学习，大体是一致的。这也是五六年前，人工智能忽然飞速进步的原因：深度学习模型卷积神经网络，就是类似于人工神经网络的多层感知系统取得了突破。
不同的神经层接受、处理不同的信息，层层递进，得到一个关于某事物的「正确」的描述。计算机模拟这一过程，开始「学习」人的「识别」「认知」能力。
「奖励」也是类似的。大多数情况下，人类所做的一切有益于生存的活动，体内都会分泌一些奖励物质如血清素、催产素、内啡肽和内源性大麻素，让大脑感觉「快乐」。
得到系统判定的高分，对 AI 而言就是「奖励」。
写作是一种尊严
ChatGPT 已经完全具备了优秀客服的一切素质。相比人们最常遇见的「亲这边建议您再说一遍」的傻瓜客服机器人，ChatGPT
绝对可以令所有消费者心花怒放，找回不再高血压的上帝感觉。一切需要客户服务的行业，都有可能在该技术的进步下受益。
除此之外，ChatGPT 也是很好的效率工具。
比如搜索。有些人认为它已经足够代替谷歌等搜索引擎，可能过于绝对。首先，ChatGPT
对资料的整合，是建立在「对话」基础上，多了很多起承转合的废话，会浪费搜索者的时间。其次，ChatGPT
并不绝对保证真实性，还不提供资料来源，搜索者甚至无从多方面考证。在保真的前提下，某些需要知识搜索、查验的行业有望使用
ChatGPT。
或者说，数据库更庞大、连接互联网的 GPT-4 将是能和搜索引擎巨头比肩的大杀器。
比如写作。不只是 ChatGPT，GPT-3
写论文就已经很出色。它们会在非常典型的托福大作文的写作思路下，安排自己搜集的资料，有板有眼，非常规范，但确实不存在「创见」。
在写代码方面， ChatGPT 堪称福音。如果在浏览器上装一个 ChatGPT 插件，随时咨询代码问题，很可能在通向阿里 P8
的大道上少走很多弯路。
Jonas Degrave 展示如何将 ChatGPT 变成一个 Linux 终端，并直接从 Web
浏览器中与虚拟机进行交互（手动狗头）
比如绘画。ChatGPT 可以和最近大热的 Stable Diffusion 联动。用
ChatGPT 形成一段符合自己要求的文字，再把文字输入给
StableDiffusion，出来的画作一般比自己直接输入描述好看很多。可能还是 AI 更懂 AI 吧—— ChatGPT
的描述更细致，更容易被提取。
作为一名职业写作者，ChatGPT 等可以「冒名顶替」人类写作的
AI，就像赛博「影子写手」，促进人们反思创作的意义。
某种意义上，ChatGPT 是问答类网站、知识付费的另一种面貌。你想快速知道一种技能、一条信息，ChatGPT
立刻不假思索地回答你。阅读和知识可以通过非常便利、简约的技术获取，而不是通过较长的、曲折的学习过程获得。和搜索引擎不同的是，甚至不用自己筛选信息，分辨源头，ChatGPT
都帮你做好了。
对于创作者而言，这是很大的挑战。快、直接就是目的，五分钟看完一部电影，十分钟讲解完一部名著。ChatGPT
是顺应时代需求的技术，但它不应该是创作的目的。
无限猴子定理表明，如果把一只假想的猴子放在打字机前无限长的时间，猴子最终会写出莎士比亚作品。图中的猴子正在写《Macbeast》（麦克兽），戏仿莎士比亚的《Macbeth》（麦克白）
赛博「影子写手」创作的文章，很快就会充斥各个媒体和渠道，很多人无从分辨它与人类写作者的区别。之前 Stable
Diffusion 画的《空间歌剧院》，还拿了奖，一开始评委也不知道是 AI 画的。
这是很正常的现象，或者说，AI
的高质量文本，足以流通，也足以令人称道。但如果人类创作者满足于此，可能就再也没有《麦克白》的诞生。
ChatGPT，以及此前发布的
Notion.ai，都能帮创作者快速生成草稿或提纲，把节省下来的时间和精力放在写作的细节和深度上，创造更有价值的作品。
有了 AI，我们不早一点创作伟大的作品，才是说不过去的。
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