文丨千里茜 審核丨春辭

排版丨鹿九

兩個月之前,，AI繪圖讓眾多畫師患上了焦慮癥，而短短的兩個月后,，AI已經開始搶程序員和策劃的飯碗了，在之前預言過的從立繪到建模到配音到對話全部由AI完成的真虛擬皮套人,，最后一塊拼圖也就此湊齊,，它就是ChatGPT。

2022年11月30日,，美國人工智能研究公司OpenAI（該公司同時也研發(fā)了AI繪畫工具DALL-E ）,，發(fā)布了一款基于神經網絡模型InstructGPT（GPT-3.5）的超級對話模型ChatGPT，并迅速在一周內爆火,，作為身經百戰(zhàn)的高強度網絡沖浪選手,，對于對話AI其實已經不陌生了，如今爛大街的QQ機器人,，還有去年火熱的AI寫作等等,。

如果ChatGPT只是千萬對話AI中的一個，那肯定不會在全球范圍內引起如此巨大的反應,，它能夠火起來一定有什么過人之處,。

我們先看個例子，向AI問個簡單的問題,，從0做一個APP出來,。于是AI給了反饋，先用文字做出這個APP所需要的全部功能和大致邏輯,。

進一步詢問功能實現(xiàn)方案,，AI不僅給了反饋,，好家伙，甚至還將具體實現(xiàn)功能的代碼給了出來,。

而進一步詢問,，AI把UI排布，按鈕功能等等功能的代碼和邏輯都給了出來,。

于是一個APP的大致框架就做好了,。

到了這里如果大家還覺得不夠離譜的話，還可以嘗試貼一段連上帝都忘記含義的代碼進去,，AI不僅幫你解答了代碼的含義,，還順手幫你進行了debug。

再簡單點說就是產品經理敲敲鍵盤就能讓AI從策劃到程序包辦了一條產品線,，老板看了直呼內行,，于是含淚開了策劃和程序，這便是ChatGPT在出現(xiàn)一周內爆火的主要原因,，如果說兩個月前畫師擔心自己被取代只是自我調侃,，那今天程序員和策劃是真的害怕了。

但這真的是一個對話AI能夠做到的事嗎,？ChatGPT到底是被吹過了,，還是真的次時代生產工具？我們來繼續(xù)研究一下,。

2015年,，OpenAI公司成立，其聯(lián)合創(chuàng)始人包括特斯拉CEO馬斯克,、著名孵化器 Y Combinator 前 CEO 山姆·奧特曼以及著名投資人彼得·蒂爾等,，創(chuàng)立之初便吸引了大量AI領域人才，并著手對GPT模型的研發(fā),。

但前兩代GPT模型并不讓人滿意,，也沒有引起太多反響，一直到2020年5月,，一篇題為 《Language Models Are Three-Shot Learners》的論文被公開發(fā)表,，第三代GPT模型GPT-3宣布問世，公開宣稱訓練參數超過1750億個（約45TB）是GPT第一代模型的1000倍,，幾乎網絡上所有內容都是其訓練對象,。

GPT-3模型本身通俗來說，依然還是基于大數據,，通過大算力分析大數據從而進行概率關聯(lián),，并生成文字語言，應用領域也自然是文字領域，例如翻譯,，續(xù)寫,，答題等等，從本質上來說并沒有超出傳統(tǒng)神經網絡的理論范疇,。

GPT-3推出的一個月內便引起了推特的瘋狂轉發(fā),，之后數個月內美國多個專家教授和主流媒體的公開發(fā)聲，2020 年 9 月,，《衛(wèi)報》發(fā)表了一篇由 GPT-3 撰寫的文章,，其中 AI 試圖 “說服我們機器人將帶來和平”。神經網絡之父Geoffrey Hinton在GPT-3出現(xiàn)后曾表示“生命,、宇宙和萬物的答案,，其實只是4萬億個參數而已?！?/p>

而到了2021年,，OpenAI基于GPT-3開發(fā)了圖像生成系統(tǒng)DALL-E，也就是之前大火的AI繪圖工具之一,，在原本的大數據分析和文字生成功能基礎上,，融入進了圖片數據分析，進一步發(fā)展出根據自然語言,，分析并生成圖像的功能,。

事實上從目前的發(fā)展過程大家應該能發(fā)現(xiàn)，無論是今年大熱的AI繪圖,，還是已經發(fā)展許久AI對話,，從GPT1到GPT3，AI的發(fā)展并沒有脫離大數據分析,，本質上是原有算法和理論的優(yōu)化，訓練數據量的提升,，以及更重要的算力的提升,。

在此基礎上回過頭來看ChatGPT反而并沒有那么恐怖，也沒有那么“突然”,。

我們從實際表現(xiàn)出發(fā),，ChatGPT確實能夠根據文字需求，提供代碼,，但此時我們發(fā)現(xiàn),，一些簡單功能代碼，AI可以直接給出,，但一些復雜的,，涉及到具體算法時，AI要么會只寫一半，要么只會提供一個大致框架,，具體的函數內容基本沒填,。

從種種跡象上看，我們都能發(fā)現(xiàn),，ChatGPT寫代碼,，本質上還是大數據分析，換句話說AI寫給你的很有可能扒了了例如git hub,，CSDN等地方的現(xiàn)成代碼或者框架,。簡單現(xiàn)成的功能可以照抄，但如果本身提問者所要求的算法比較刁鉆,，那AI可能無法提供完整的代碼了,。而技術問答網站StackOverflow宣布禁止發(fā)布 ChatGPT生成的內容，也在側面印證了這一猜想,。

再看看其他方面ChatGPT的表現(xiàn),，在問題解答方面，ChatGPT的反應速度很快,，能夠立刻丟出你想要的東西,，但很明顯都是根據提問尋找的現(xiàn)成答案，至于在故事續(xù)寫和世界觀構建方面,，則和市面上所見的寫作AI并沒有本質區(qū)別,。

而在數據和事件分析等邏輯思維方面，ChatGPT會具體分析數據的屬性,，例如老鼠生病了吃老鼠藥能治好嗎,，水開了能喝等等，在這一點上則比傳統(tǒng)AI優(yōu)秀不少,。

前Google總部科學家,、出門問問創(chuàng)始人李志飛認為，ChatGPT還是有很多缺點的,，例如ChatGPT大概率不能回答訓練時它沒有看到的最新網頁知識,，例如：提問“《原神》的開發(fā)公司是哪家”，得到的回應不是米哈游而是騰訊,。

換句話說,，ChatGPT目前只是一個不太成熟的siri，小愛同學,?；蛘哒f一個簡化版的搜索引擎。因為它是所有數據照單全收,，并不能像真正的搜索引擎一樣有著過濾功能,。只不過起碼在我們寫代碼的時候,，不用百度慢慢找了，隨便一問就會有現(xiàn)成的結果,，看到一坨屎山也不用費勁去分析,，以前是上帝都不知道沒寫注釋的代碼是什么意思，現(xiàn)在AI替你知道了還幫你修了bug,。

就跟兩個月前的AI繪畫一樣,，ChatGPT的出現(xiàn)只是加劇了內卷，并不會讓高級程序員和策劃失業(yè),，相反作為一個更高效的工具,，能夠有效地讓他們出東西更加高效，在AI給出一個框架之后往里面填和修改即可,，甚至可以讓AI分析自己的新算法邏輯是否可行,。但對于只會死記硬背，復制粘貼,，不會設計和優(yōu)化算法的底層程序員來說,，可能就會被淘汰掉，畢竟當產品經理都會用ChatGPT之后,，稍微懂一點代碼知識就可以做出一個大差不差的東西出來,。

2022年可以說是屬于AI的一年，雖然大劉的《三體》中AI技術被鎖了,，但現(xiàn)實世界中可沒有,，可以預見到的是未來隨著硬件技術的加強，算力將會繼續(xù)提升,，而基于神經網絡的算法也在不斷迭代和優(yōu)化,，AI將會是越來越便捷高效的工具，而我們應該去更好地去利用它,，而不是拒絕它,。