AI革命：Chat GPT的崛起和挑戰
最近關於Chat GPT的新聞很多，比如人們開始用Chat GPT寫論文，Chat GPT的用戶數達到1億；Google推出Bard來與Chat GPT競爭；微軟將Chat GPT整合到所有產品中；未來推出的GPT4.0；CatGPT的病毒傳播，它可以用貓的風格回答問題。
ChatGPT是OpenAI開發的聊天機器人，你可以向它詢問很多事情。
例如解釋復雜的話題，如解釋為什麼我讓父母失望，或者詢問更技術性的問題，比如，怎樣能讓我比我兄弟繼承更多的財產。
當然，作為一個自以為是的IT狗，我首先問它的問題是誰是***，它回答了，請看下圖。
當然了，其實更多的人正在使用它來寫論文，起草電子郵件，甚至編寫代碼。
Chat GPT有很多限制，比如，問它『不帶字母『b』的顏色』時，它給出的答案是錯誤的。
我推測這種把顏色和單詞字母聯系起來的語言資料非常有限，因此會出現這種一本正經胡說八道的情況。
ChatGPT是一種預訓練的大型語言模型，抓取大量的互聯網文本並進行訓練，而訓練的數據材料基本上是在2021年以前。
因此，它不會了解最近發生的事情，它沒有訪問互聯網的權限，而隻會根據已經獲取過的數據來預測答案。
比如下面的問題就沒法獲得答案。
ChatGPT回答問題的方式是根據前面的內容去預測後面的文本，而且加入了強化學習進行最後輸出效果的微調。
使得最終整體展現出了非常好的表現。
ChatGPT最近已經達到了1億用戶，已經成為了一個超級現象級的產品。
ChatGPT在2022年11月30日剛剛推出，僅僅在2023年2月3日就已經達到了1億用戶數量。
這在信息技術史上是前所未有的成功。
不過ChatGPT的應用在目前也面臨一些問題。
例如，ChatGPT很多學生在使用它完成作業甚至作弊，因此目前很多學校和教育機構已經明令禁止使用ChatGPT。
有報道稱Chat GPT能夠通過法學院、商學院和醫學院的考試，而這正是三個非常依賴業界聲望和正直操守的行業。
另外，工程技術人員使用ChatGPT提高了工作效率，比如程序員壘代碼的效率提高的同時，也帶了一些困擾。
有些Amazon的員工正在使用ChatGPT來編碼，但是公司告訴他們不能這樣做，他們正在向ChatGPT提供機密的內部文件，並且警告他們不要與ChatGPT分享這些信息，因為Open AI會存儲所有這些數據。
GPT的技術背景
為什麼人工智能突然變得如此強大？這是怎麼發生的？答案都在Transformer模型的發明，它引發了業界構建大型語言模型規則的轉變。
順便說一句，這個圖對我來說沒有意義，但它讓我們看起來特別厲害，所以我把它放在這裡。
在Transformer出現之前，最好的自然語言處理模型主要是RNN和LSTM。
2017年，Google Brain發表了一篇名為『Attention is All You Need』的論文，提出了一種稱為Transformer的簡單神經網絡模型，它基於自注意力機制。
我並不完全理解它，所以我會假裝沒有時間解釋它。
不過這個模型相比原先序列預測模型最大的優勢是，它可以將訓練高度並行化，這意味大型公司和研究機構可以投入更多的硬件，更多的GPU，讓訓練變得更快，同時能夠處理更多的語言素材。
從那一刻起，人工智能領域就變得瘋狂了，他們不斷地往模型中添加更多的數據和參數，模型效果變得更好；於是這些公司就做了更大的模型，加入了更多的參數，然後灌入更多的數據。
這個過程中，研究人員制造了越來越龐大的預訓練Transformer模型，例如Google的Bert和OpenAI的GPT。
他們爬取了整個互聯網以獲取盡可能多的文本數據，維基百科和Reddit這些優質內容網站是最先被盯上的。
這張圖顯示了每個模型有多少參數，可以看出目前，科技公司正在指數級地增加模型訓練參數的數量。
因此，OpenAI不斷改進他們的GPT模型，就像孫悟空每次到達新的超級賽亞人形態時一樣。
圍繞通用語言AI，微軟與谷歌的博弈
Chat GPT技術的發展非常引人註目，因為它讓普通人也能夠非常容易地和AI進行交互。
OpenAI實際上在幾年前就已經開發並訓練GPT-3模型了，如今他們將這個技術整合並打包到ChatGPT中。
總體看來，這種整合使模型輸出的內容看上去變得更加用戶友好，使得它在網絡上迅速走紅。
初次使用到這個技術的人們都感到非常震驚，認為ChatGPT必將取代搜索引擎。
不過這不太可能很快發生，至少目前ChatGPT不能提供最近的信息。
盡管如此，即使整體搜索量隻是減少一點點，對於Google來說也是個重大問題，因為他們80%的收入來自廣告，而其中大部分來自搜索。
大家都認為Google很快會發佈類似的技術，因為他們在人工智能領域一直走在時代的浪尖上。
可是事實上Google卻表示他們早就有Lambda了，這基本上就是Chat GPT，但發佈它可能會有非常大的公司聲譽風險，他們必須比初創公司更保守地推進新技術的應用《此話術國內互聯網公司可學》。
微軟通過在2019年投資OpenAI的10億美元，使自己在這場AI博弈中處於非常有利的地位。
OpenAI能夠利用微軟Azure雲服務的計算能力來訓練和運行他們最新的人工智能模型，而微軟則可以將OpenAI的技術整合到產品中。
如果OpenAI取得成功，微軟也將會獲得成功。
在對AI初創公司投資上，Google投資了近4億美元給OpenAI的競爭對手Anthropics，但這與微軟最近追加投資給OpenAI的100億美元相比實在是微不足道。
雖然說Google說不願意發佈自己的Chat GPT，但它最後還是食言了。
宣佈發佈Chat GPT的克隆版本Bard AI。
不幸的是，在發佈會當天廣告中的一段錯誤信息，使得谷歌的股價重跌了一千億美元。
微軟針對Googel這場發佈會，則發佈了內置Chat GPT的新版必應，開始與Google核心的搜索業務直接競爭。
在這場AI戰爭中，微軟和Google是主角，其他科技公司的似乎都主動淪為配角，Meta對ChatGPT技術持關務觀望態度，稱其並不特別創新。
Netflix則在忙於打擊密碼共享，無暇顧及AI。
國內的一眾科技公司貌似隻是開發佈會，搞PPT。
普通人應該如何面對人工智能的變革
作為普通人，在面對ChatGPT這樣的技術時，我覺得應該盡快了解，學習並將其融入到你的工作流程中，因為它們可以幫助你處理日常工作中很多繁瑣和復雜的部分。
如果你在工作中有一些問題或者需要查信息，你不必為這些東西不停百度和谷歌。
而隻需將你的問題描述給到ChatGPT，就可以獲得巨大的先發優勢。
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如果是程序員，你可以通過Co-Pilot《采用ChatGPT類似技術進行輔助編程》邊學習邊編寫代碼。
在未來人和AI一定會深度融合，在工作和生活中互相補充，逐漸成為一共生的關系，或許未來我們最終將成為一個半機器人。
作為一名專業人士，你的工作將是給AI提出合適和恰當的問題並分析答案，然後根據答案形成方案並執行，最終解決業務問題或者技術問題。
這會成為未來工作模式的常態。
通用人工智能在這方面的創新才剛剛拉開序幕。
對於大多數人來說，ChatGPT短期內不會完全取代任何人的工作。
像大多數技術創新一樣，變化可能看起來很激烈。
但如果你持開放態度，有時間去學習並接受它，而不是抵制它，那麼你會最終受益的。