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。

(资料图片)

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。

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。

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」。

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。