不要誤會，我不是針對你，我是說在座的各位 ……
上知天文、下知地理的聊天機器人
ChatGPT，對話截圖流傳整個互聯網——沒跟它聊過秦皇漢武、新冠病毒的人生，是不完整的。
就在亞洲球隊接連失利、告別 2022 卡達世界盃之時， ChatGPT
給出了一個振奮人心的答案。也許，在某一個平行世界里，我們曾有兩次入選世界盃正賽的輝煌。
這幾天，每個人都看了太多 ChatGPT
的驚艷表演，無論是寫論文，還是寫代碼，它都一氣呵成，遊刃有餘。但它的回答依然具有一定的局限性，也不乏錯誤。如果你知道正確答案，不妨隨意瀏覽。如果你不知道的話，還是慎重一點好。
ChatGPT 的深遠意義在於，它拉高了世面上所有文章的下限。
絕大多數泛濫於各個渠道的文章，其準確性、知識性和邏輯性都遠遜於 ChatGPT 。 「眾所周知
」，互聯網上有大量人力，要麼做標題黨，要麼生產水文，要麼炮製庸俗的話題。Google Webmaster 的趨勢分析師 Gary
Illyes 稱，互聯網上六成的內容是重複的。
但是，AI 寫的文章再好，終究只是「短平快」的資料整合。
寫作者不應該滿足於 ChatGPT 這種賽博「影子寫手」的套路；讀者應該去追求更深入、更有質量的報道。
聖誕老人和聖誕樹
ChatGPT 特別擅長處理一些生活難題，比如家庭糾紛、情感問題等。
上個星期就流傳一張 ChatGPT 幫人解答「妻子氣惱丈夫嫌聖誕樹太貴不買」的截圖，ChatGPT
先拉架，說有事好商量千萬不要情緒化，再給出解決方案——要麼倆人自己動手做一個聖誕樹，惠而不費；要麼出門旅行，就不用在家死磕聖誕樹的貴賤。
這個套路完全符合心理學理論：安撫情緒，站在說話人一邊，然後理性地給出一些切實可行的辦法。從這個角度看，ChatGPT
堪比最貼心的可愛朋友。
「聖誕」是十二月份的高頻問題。Shopify 高管辛西婭 · 薩瓦德就對 ChatGPT「破防」了。ChatGPT
幫她給兒子解釋聖誕老人：「我寫信是為了讓你知道，我不是一個真實的人，而是一個你父母出於愛告訴你的故事的角色。」
「你的父母給你講了關於我和我的精靈的故事，以此給你的童年帶來歡樂和魔法。他們希望你相信其中蘊含的精神和假日的魔力。」
文中充滿感情地寫道，「父母對你的愛和關心是真實的。他們為你創造了美好的回憶和傳統，希望你的童年變得特別。」
兩則「聖誕」的故事，實際上突顯了ChatGPT
作為新一代「聊天生成預訓練轉換器」的真正能力：盡量全面、得體、有信息量地像人類一樣，回答人類提出的問題。
順著人類心思作答
ChatGPT 來自 OpenAI 研究實驗室，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 超級計算基礎結構上的文本和代碼數據進行訓練。
要注意的是，當前人們使用的預覽版沒有連接互聯網，它的任何回應都來自離線訓練模型。你問它「今天天氣如何」，它是不知道的。
GPT-3.5 系列模型最重要的變化，是建立在人類真實反饋基礎上的調校。這是一種新使用的 AI
訓練方法，標記者會在模型中書寫期待的回復，按照期待的回復為標記的答案排序，通過排序來獎勵模型。在持續迭代的過程中，輸入獎勵模型，得到優化參數。
ChatGPT 的訓練步驟
打個比方來說，就像你在參加期末考試，按照整個學期學習的內容來填寫考試卷子，答對了，得高分，名次靠前，回家可以得到父母買的最新超級馬里奧樂高。如果是語文考試，你知道判卷老師喜歡魯迅，寫作文時不忘來一句「在我的後園，可以看見牆外有兩株樹，一株是棗樹，還有一株也是棗樹」之類，還有解鎖更多獎勵的機會。
加入大量的、人類期望的標記反饋后，就相當於一種「傾向性引導」。按照同一個機制說話，就能得到獎勵。由此，ChatGPT
極大超越了自己的前身 GPT3，後者只能根據問題乾巴巴地回答關鍵詞的「定義」，而 ChatGPT
已經可以「順著人類的意思」說話。
機器學習和人腦學習，大體是一致的。這也是五六年前，人工智慧忽然飛速進步的原因：深度學習模型卷積神經網路，就是類似於人工神經網路的多層感知系統取得了突破。
不同的神經層接受、處理不同的信息，層層遞進，得到一個關於某事物的「正確」的描述。計算機模擬這一過程，開始「學習」人的「識別」「認知」能力。
「獎勵」也是類似的。大多數情況下，人類所做的一切有益於生存的活動，體內都會分泌一些獎勵物質如血清素、催產素、內啡肽和內源性大麻素，讓大腦感覺「快樂」。
得到系統判定的高分，對 AI 而言就是「獎勵」。
寫作是一種尊嚴
ChatGPT 已經完全具備了優秀客服的一切素質。相比人們最常遇見的「親這邊建議您再說一遍」的傻瓜客服機器人，ChatGPT
絕對可以令所有消費者心花怒放，找回不再高血壓的上帝感覺。一切需要客戶服務的行業，都有可能在該技術的進步下受益。
除此之外，ChatGPT 也是很好的效率工具。
比如搜索。有些人認為它已經足夠代替谷歌等搜索引擎，可能過於絕對。首先，ChatGPT
對資料的整合，是建立在「對話」基礎上，多了很多起承轉合的廢話，會浪費搜索者的時間。其次，ChatGPT
並不絕對保證真實性，還不提供資料來源，搜索者甚至無從多方面考證。在保真的前提下，某些需要知識搜索、查驗的行業有望使用
ChatGPT。
或者說，資料庫更龐大、連接互聯網的 GPT-4 將是能和搜索引擎巨頭比肩的大殺器。
比如寫作。不只是 ChatGPT，GPT-3
寫論文就已經很出色。它們會在非常典型的托福大作文的寫作思路下，安排自己搜集的資料，有板有眼，非常規範，但確實不存在「創見」。
在寫代碼方面， ChatGPT 堪稱福音。如果在瀏覽器上裝一個 ChatGPT 插件，隨時諮詢代碼問題，很可能在通向阿里 P8
的大道上少走很多彎路。
Jonas Degrave 展示如何將 ChatGPT 變成一個 Linux 終端，並直接從 Web
瀏覽器中與虛擬機進行交互（手動狗頭）
比如繪畫。ChatGPT 可以和最近大熱的 Stable Diffusion 聯動。用
ChatGPT 形成一段符合自己要求的文字，再把文字輸入給
StableDiffusion，出來的畫作一般比自己直接輸入描述好看很多。可能還是 AI 更懂 AI 吧—— ChatGPT
的描述更細緻，更容易被提取。
作為一名職業寫作者，ChatGPT 等可以「冒名頂替」人類寫作的
AI，就像賽博「影子寫手」，促進人們反思創作的意義。
某種意義上，ChatGPT 是問答類網站、知識付費的另一種面貌。你想快速知道一種技能、一條信息，ChatGPT
立刻不假思索地回答你。閱讀和知識可以通過非常便利、簡約的技術獲取，而不是通過較長的、曲折的學習過程獲得。和搜索引擎不同的是，甚至不用自己篩選信息，分辨源頭，ChatGPT
都幫你做好了。
對於創作者而言，這是很大的挑戰。快、直接就是目的，五分鐘看完一部電影，十分鐘講解完一部名著。ChatGPT
是順應時代需求的技術，但它不應該是創作的目的。
無限猴子定理表明，如果把一隻假想的猴子放在打字機前無限長的時間，猴子最終會寫出莎士比亞作品。圖中的猴子正在寫《Macbeast》（麥克獸），戲仿莎士比亞的《Macbeth》（麥克白）
賽博「影子寫手」創作的文章，很快就會充斥各個媒體和渠道，很多人無從分辨它與人類寫作者的區別。之前 Stable
Diffusion 畫的《空間歌劇院》，還拿了獎，一開始評委也不知道是 AI 畫的。
這是很正常的現象，或者說，AI
的高質量文本，足以流通，也足以令人稱道。但如果人類創作者滿足於此，可能就再也沒有《麥克白》的誕生。
ChatGPT，以及此前發布的
Notion.ai，都能幫創作者快速生成草稿或提綱，把節省下來的時間和精力放在寫作的細節和深度上，創造更有價值的作品。
有了 AI，我們不早一點創作偉大的作品，才是說不過去的。
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