ChatGPT的“火爆”到被“叫停”，想看懂这种反转，答案可能在这

GPT是
Generative-Pretrained-Transformer(生成预训练转换器)，是人工智能文本生成器，已被数万开发者用于300多个不同的应用程序，每天输出45亿词。而ChatGPT是在GPT基础上的应用，GPT就是老爸，ChatGPT就是儿子。它能干什么？只要能用文字表达的事它全都能干。

你说这玩意怎么突然就横空出世了，之前也有聊天机器人，怎么就感觉它就要颠覆世界了。它会对我们造成什么影响？会冲击哪些行业呢？虽然咱不是什么人工智能方面的专家。

但是可以把相关的碎片信息都给串起来一起来聊一聊这个聊天机器人。

聊天机器人1.0机械时代

1950年，计算机科学之父，人工智能之父的艾伦·图灵，也是我们软件工程专业的祖师爷，提出了一个很有哲理的叫做模仿游戏——图灵测试，吸引了很多计算机方面的科学家参与。

1966年，MIT实验室里发明出来一个聊天机器人叫Eliza，他给Eliza的设定是个心理治疗师。

1995年，Eliza之后又出了新版本Alice，功能更强大了，日常那些对话基本都可以应付。不过本质上它们的原理都是基于信息模式匹配，输入一个关键词，调出一个预设好的方案。这种匹配模式可以说是机械性的回答。

聊天机器人2.0智能时代

后来，语言学习里边一个新的流派——机器学习，基本理念呢就是让机器去学习，换句话就是，不预设具体的方案，没有规则和回答，而是提供大量的例子，让机器去寻找其中的规律，模仿人类逻辑认知的过程，机器自动生成符合话题的回答。

2001年，出了一个叫做SmarterChild（更聪明小孩），用机器学习里边当时比较先进的模型来让聊天变得更自然。

2007年，SmarterChild这家公司被微软收购了。

2010年，机器学习里边的一个领域开始兴起——人工神经网络（Artificial Neural Network）。

人的大脑靠超过100亿个神经元，通过网状链接来传递信息，虽每个神经元都很简单但是它们组合起来，就可以形成非常复杂的信息系统。人工神经网络模拟人脑的形式，输入信息后经过若干个隐藏神经节点的判断，像神经元似的输出信息。但是它需要两样东西做支撑，大量的数据和强大的算力。到了2010年，随着互联网的普及，大量的数据有了，算力呈现持续指数级别的提升，才让神经网络开始能应用，比如比特币，人脸识别，自动驾驶，阿尔法围棋。

2017年，谷歌的一篇论文提出来了一个新的学习框架叫做Transformer，具体的机制就比较复杂，咱也不懂就直接略过，但它可以让机器同时学习大量的文字，就好像电路一样，由之前的串联方式变成了并联方式，机器训练的速度大大提高。现在很多自然语言处理模型其实都是建立在它的基础架构之上的，其中ChatGPT里的最后的T都是指这个Transformer。

2015年,马斯克、彼得·蒂尔等注资10亿美元成立了一家非盈利组织叫OpenAI,也就是ChatGPT的母公司。

2018年，OpenAI根据2017年谷歌推出的Transformer基础上研究，推出了一个新的语言学习模型——generative pre train transformer就是GPT。之前的语言学习模型基本都需要人去监督，但这个GPT就基本不需要，只要一堆数据放进去，通过大量的计算就能学会。

2018年，OpenAI推出了第一代GPT，1.2亿个参数。

2019年，OpenAI推出了第二代GPT2，15亿个参数。从非盈利组织转型为收益封顶的盈利组织。微软注资10亿美元，给它建了一个全球第五的超级计算机

2020年，OpenAI推出了第三代GPT3，1750亿个参数。

不过这机器训练出来的GPT3有的问题答的很好，有的问题就差强人意，而这个问题就在于不管再怎么加大参数量，提升和改善都非常有限。这个时候OpenAI在训练中加入了一个人工反馈的机制，专业术语呢就叫人工反馈的强化学习。用ChatGPT的时候感觉它有时候特贫特能说，其实这都是因为训练它的人就喜欢它这么说。要是训练它的人是个特别幽默的人，那估计拆ChatGPT就整天给你讲段子了，顽梗估计超过脱口秀。

2022年3月，OpenAI推出了GPT3.5，11月推出优化版本Chat GPT。

2023年1月，微软给OpenAI再注资100亿美元，估值达到了290亿美元。

这个Chat GPT现在不是火了吗?相关的概念股都火的一塌糊涂，什么微信、百度、阿里巴巴都跑步进场，要想看什么直接用ChatGPT一搜就出来了，不光给你专业分析师的评级，目标价的预测，还有这个股票积极或消极的信息，全都给你整理出来，只要是你关心的，资金面技术面基本面，全都给你整齐活。它还不光是把这些信息免费给你整理出来，还包括可视化的图像，更加直观。它确确实实已经颠覆了大多数人，包括我在内对聊天机器人的认知，所以在短短的两个月内，ChatGPT的月活就突破了1亿人,扩张速度史上最快,前无来者也还不夸张啊，就ChatGPT这么强的颠覆性，产品本身给人们带来那个震撼已经远远超过那些数据的变化。

那这个ChatGPT是怎么做到，它的神奇之处在哪里？就你不管在什么领域问它问题，它都能吭哧吭哧给你生成一大堆信息。

简单来说啊，类似GPT这种大型的语言模型，它本质上就是在这计算下一个词，下一句话该出现什么的概率，也就是我们阅读时，某个词意思不明确，我们来根据上下文来猜意思。就比如它说到了我很____，要往下接，那数据库有海量的词，比如“我很开心”，“我很健康”，“我很着急”，“我很饿”等等。其实它的每个回答，原理就是这么简单粗暴，但是当它学习内容足够多，达到上千亿的参数和文字，通过这模型找规律之后，就能形成了一个非常庞大的网络。你不需要告诉它什么叫编程，它看多了就懂得编程写代码，让它写代码完全就成立流水线的工作，就像视频脚本的编写或者生成一个网页。

可ChatGPT的本质是一个语言模型，就是在学人说话，那它知道它自己说的是什么意思吗？至少目前这个版本还完全不懂，像是个记忆力特别好但是什么都不太懂的幼儿，在那学大人说话让我们以为它好像什么都懂了。表面上看它说的非常像人类，但经常会犯一些逻辑性的错误，比如抽象概念的理解，像人类的伦理啊道德啊，怎么看待人类啊。对ChatGPT来讲，对不对并不是那么在意，更在意的是它说的内容像不像人聊天时那么回事。

如果为AI机器能像人类一样思考吗，倒不如问说AI机器能做人类做的事吗？Chat GPT的一个重大突破就是极大的提升了人类和机器之间沟通的效率。人类之间沟通信息的方式主要是文字，但电脑是用代码，那之前人类就得迁就着电脑，有什么事我都得先学写代码，然后把代码翻译成一个电脑能理解的语言在让机器执行。ChatGPT的特点不在于它说什么，而在于能去按你说的执行这些任务，非常准确的理解你的问题，结合语境从庞大的数据库里边提炼出来最恰当的信息。另外它还有了一个强大的接口，那很多事情就可以更轻松的交给机器去做，比如AI股票分析，AI编程，AI视觉生成等等，每个人就能通过AI直接赋能，不需要自己长期训练技能就能满足各种需求。

ChatGPT的颠覆性一下子开启了许多的可能性，直接引爆了科技圈。首当其冲的就是谷歌搜索，作为全球搜索市场垄断者，搜索业务带来的广告收入能占到总收入60%。横空出世的ChatGPT挑战谷歌可以说是一种降维打击，作为AI领域的领先者，被逼得内部亮起红色预警（Code Red），股价直接蒸发1000亿美元，关键却是自己搞的Transformer框架，自己种的因长出对它自己来说的苦果，而谷歌之前的发展策略却一直是合情合理的，各中因果各位看客自己可以细细品味。

这场AI战争也绝不仅限于这两家公司，但凡和AI沾边的股票都开始狂涨，像AI聊天、AI作画、AI编程啊。其实早在前两年AI就已经迎来了井喷式的发展，AI方向的融资额,2021年就开始起飞了，每年都是10多亿美元,但到2023年一开年，微软先砸100个亿美金，资本已经尽其所能开始跑步入场。

这个东西啊发展的这么快，它会不会导致很多人失业呢？它会导致谁失业呢？会不会导致你失业呢？

在人类的历史上，技术革命其实就那么几次，时间可以追溯到原始社会的“火的使用”，然后就是“蒸汽机的使用”，接着是“电的使用”，然后是“核能的使用”。每一次技术革命的根本其实就两个字“效率”，不同的技术使人们更高的效率使用能量，提高生产力是历史的前进方向。就这种技术革新，它永远都是一把双刃剑，它可能会创造出来更多的工作，就失业率也不一定降，总体的GDP还会升，但是短期内哈，它肯定会导致一部分人失业。

那咱们怎么能尽可能的不让自己失业呢？甚至说能够利用这个AI工具，来提高自己的生产力呢？

AI的到来的一个划时代的意义就是认知的革命，我们不超过AI，只有两条路，一条就是消灭AI，另一条就是超越AI。但是技术的进步也无法阻挡的，我们只能超过AI，而超过AI就要发挥人的特性——创造性。不断提升自己的认知能力，让人充满创造能力，得尽量避免那种套路性的工作。电脑刚出来的时候能解决重复性工作，搞个电路板，插上电就可以进行机械重复的工作，再比如汽车，油门一踩就不停向前。那现在不光是那种重复性工作被取代了，连套路性工作也将被取代，比如有一些闭着眼睛就能写的代码，那种一天能写20条的网文或者公司一些特别基本的财务报告等等。只要某些工作依赖于熟练度，等熟练度提高了，闭着眼睛都能干的，都是套路性的工作。等AI学会这些套路，那眼睛都不用闭了，AI全都给你包了。

其实不光是失业这块，因为它的颠覆性太强，人类如果没准备好，会给社会的方方面面造成了巨大的冲击。

比如学校教育，现在美国18岁以上的学生有九成用过ChatGPD帮他写作业。不是说这个东西不能用它帮忙，但是现在的教育体系还没有准备好让ChatGPT进来,这个颠覆性就像一把双刃剑，搞不好就动摇了教育的初衷。像学校一时也拿不出更好的解决方案让ChatGPT融入到自己现有的体系，那就只能直接先都给禁止。

再比如商业，AI写的内容，画的画到底算谁创作的，版权算谁的，这些其实都是很棘手的问题。这种生成式AI之后到底能发展什么样，其实谁也说不准。就像ChatGPT团队最最开始的时候也没有什么特别多的目的，就是纯粹把数据放进去让机器学习，弄出来之后才发现原来这么厉害，还能跟搜索连接上。大家其实也都是摸着石头过河，所以你也不知道突然哪天在AI在哪个领域突然就开窍了呢？

所以啊，我们身处这个最坏的时代，也是最好的时代，我们有幸能见证AI这么神奇的发展，别说还挺激动人心的呢！