人工智能ChatGPT 走红出圈
OpenAI发布 ChatGPT 后短短 5 天时间，就收获了超过 100 万用户粉丝，一 时间再次引爆国内外对 AI 替代人工的热烈讨论。目前，ChatGPT 开放试用后，大量用户尝试与 ChatGPT 对话，从闲聊、回答日常问题，到生成诗歌、小说、视频脚本，以及编写和调试代码，ChatGPT 展示了其 令人惊叹的“才华”。
ChatGPT能够快速走红是因它能够给出优质的答案、提供高效获取信息的方 式，而强大的语言组织能力，也为用户带来了超出预期的交互体验。ChatGPT 具 有自然语言理解能力和较强的学习能力，能识别用户输入的意图自动生成回复， 并根据用户的输入不断学习，以便在下次对话时更加精准地回复。ChatGPT 令人惊喜的另一个表现在于能够进行文学创作，给其设定一个话题，可以写出小说框 架。普通的文本创作只是最基本的，ChatGPT 还能给程序员的代码 Bug，针对技术问题提供详细的解决方案，同时 ChatGPT 与搜索引擎结合，能够提高用户搜索体验。严谨的对答逻辑，丰富的信息量，甚至和人类相差无几的情绪感知与传递能力。
ChatGPT是什么
ChatGPT是一个基于人工智能技术的聊天机器人平台，它利用GPT模型（Generative Pre-trained Transformer）和自然语言处理技术，能够模拟人类语言交流，与用户进行自然流畅的对话。
ChatGPT的主要功能包括：
1.自然语言理解（NLU）：ChatGPT可以理解用户提出的问题或需求，识别关键词和语法结构。
2.自然语言生成（NLG）：基于用户提出的问题或需求，ChatGPT可以生成相关的回答或内容，让用户得到满意的解决方案。
3.全天候在线：ChatGPT可以随时随地在线，无需等待，用户可以随时与它交流。
4.可智能化学习：ChatGPT可以根据用户的反馈和历史数据，不断优化算法和模型，提升交流的质量和效果。
5.可多语言支持：ChatGPT可以支持不同的语言或方言，满足不同用户的需求。
总之，ChatGPT是一项具有广泛应用前景的人工智能技术，它可以用于各种场景，帮助人们更加便捷地获取信息、解决问题和获得娱乐
ChatGPT的所属身份
OpenAI是ChatGPT的源头公司，公司主要历史如下:
– 2015年，马斯克和Sam Altman等人共同创立了OpenAI nonprofit，使命为确保通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)，即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统，将为全人类带来福祉。
– 2018年，由于特斯拉和AI技术的关联越来越深、外界越发担忧特斯拉将运用 OpenAI的技术实现系统和产品升级，马斯克于2018年离开OpenAI的董事会，转变为赞助者和顾问。
– 2019年，在训练模型的高成本压力下，OpenAI划分出有利润上限的盈利性组织 OpenAI LP。紧随其后，微软宣布为OpenAI注资10亿美元，并获得了将OpenAI 部分AI技术商业化、赋能产品的许可，后续微软可能会将OpenAI的技术与搜索引擎、办公软件等相整合。
OpenAI 2022年营业收入约8000万美元，且据OpenAI预测，2023、2024年营业收入将分别达到2亿和10亿。(路透社)
目前，OpenAI董事会由董事长兼总裁Greg Brockman、首席科学家Ilya Sutskever和首席执行官Sam Altman等人组成。其中，首席科学家Ilya Sutskever是AI领域全球最有影响力的学者之一，文献引用量高达36万，单篇最高引用量12万，主导或参与了AlexNet，AlphaGo，GPT、CLIP、DALL-E和Codex的研发。
ChatGPT简要发展进程
ChatGPT:从0 到 1 的征程
ChatGPT是从 GPT3.5 系列中的模型进行微调而诞生，此前 OpenAI 还设 计了 GPT-1、GPT-2 和 GPT-3 模型。
1) GPT-1:无监督学习
2018年 6 月，GPT-1 诞生。GPT-1 使用预训练+微调两阶段模型完成下游自然语言处理(NLP)任务;使用 BooksCorpus 数据集;处理的有监督任务包括自 然语言推理、问答和常识推理、语义相似度以及分类。但 GPT-1 存在数据局限性 和泛化性不足的问题。
2) GPT-2:多任务学习
2019年 2 月，GPT-2 发布，在 GPT-1 的基础上使用了更多的网络参数与更大的数据集:参数量达 15 亿，数据量达 40GB;旨在使用相同的无监督模型学习多个任务;文章取自于 Reddit 上高赞的文章，命名为 WebText;在生成方面第一次表现出强大的天赋——阅读摘要、聊天、续写、编故事，网上角色扮演等。 但是很多实验表明，GPT-2 的无监督学习的能力还有很大的提升空间。
3) GPT-3:海量参数
2020年 5 月，GPT-3 面世，基于一个更加复杂全面的数据集进行训练，使用 45TB 的训练数据和 175B 的参数量;不使用样本(Zero-shot)、使用 1 条样本 (One-shot)或使用极少量的样本(Few-shot)完成下游 NLP 任务;数据集包括 Common Crawl，WebText2，Books1，Books2 和 Wikipedia;几乎可以完成问题搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成、自动问答等功能。但 是 GTP-3 并不完美，它有时在自然语言推断、填空、阅读理解任务等方面表现得不太好;复杂和昂贵的模型推理受限;训练的语言可能存在性别、民族、种族或宗教偏见。
4) ChatGPT:人工标注数据+强化学习
2022年 11 月，ChatGPT 发布。ChatGPT 是在 GPT 3.5 系列模型的基础上，引入「人工标注数据+强化学习」的 RLHF 模型，不断微调预训练语言模型，旨在让大型语言模型(LLM)学会理解人类的命令，并根据给定的 prompt 给出最优的答案。ChatGPT 专为会话任务设计，实现了在与人类互动时从反馈中强化学习。ChatGPT 在语言识别、判断和交互层面存在巨大优势，依托大量文本数据， 具有类似人类的反应和情境感知。OpenAI 官网明确提示，ChatGPT 准确性不足， 偶尔会一本正经地胡说八道。
从GPT-1 到 ChatGPT 的纵向演变，可以看到 OpenAI 不断朝着自然语言理解这一目标前进，用更大的模型、更先进的架构，为实现通用人工智能开辟路径。
ChatGPT是怎么工作的
ChatGPT是一个基于人工智能技术的聊天机器人，它使用自然语言处理技术来理解用户输入的信息，并生成对应的回答。
当用户输入一条信息时，ChatGPT会首先对这条信息进行分析和理解，包括识别单词、语法、上下文等方面。然后ChatGPT会查询它的数据库和已有的知识库，找到最匹配的回答并通过语言生成技术生成对应的回复。最后ChatGPT将回答发送给用户并等待下一条信息的输入。
为了提供更好的服务，ChatGPT还会不断学习新的知识和技能，并不断优化自己的算法和数据库。
GPT的升级增强了AIGC能力，释放更多潜在市场空间:GPT系列的不断升级，增强了AIGC在编程语言(代码生成、软件行为 生成)、自然语言(新闻撰写、文案创作、对话机器人、创作性文本)等方面的表现，我们离AIGC时代更进一步。
AIGC在内容生成中的渗透率将快速提升，应用规模快速扩增。根据Gartner《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》 ，到2025年AIGC产生的数据将占所有数据的10%，而该比例在2021年不足1%。而量子位智库根据现有技术及需求成熟度预测 ，2030年AIGC市场规模将超过万亿人民币。
ChatGPT 助力 AIGC 破圈
随着ChatGPT 的走红，大家 AI 的认知上升到了新高度，也令整个市场重新评估 AIGC 赛道预期。AIGC 被认为是继 PGC、UGC 之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势，目前已经可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至 3D 模型和代码。对自然语言的理解是 AIGC 发展的一个首要的关键环节。ChatGPT 实际就是基于自然语言的交互式聊天，用户上手成本很低。同时，ChatGPT 引入了一个新的训练方法 RLHF，即在大数据预训练下加强了人类反馈，使其生成内容的范围、有效性、准确度上有了大幅提升。
ChatGPT作为 AIGC 的重要应用，其出现对于文字/语音模态的 AIGC 应用具有重要意义。随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC 有望加速发展，成为多产业智能发展新引擎。ChatGPT 模型的出现对于文字模态的 AIGC 应用具有重要意义，相关受益应用来看，包括但不限于代码机器人、小说衍生器、对话类搜索引擎、语伴、语音工作助手、对话虚拟人等。
经过前几年的技术积累，如今AIGC 已经走到了快速发展的临界点。ChatGPT 利好创新型内容创作者，基于调查研究和访谈类型的内容，是很难被 ChatGPT 所取代的。伴随着 AIGC 汹涌向前的趋势，常规性质的内容创作者或将被技术手段淘汰。但是 ChatGPT 从辅助索引到内容呈现，极大地提高了内容创作者阅读和搜集材料的效率，也刺激着自己的思考与创作体系。AIGC 依然还处于早期阶段，当前在使用体验上有了一定改变，未来将慢慢实现商业化。当前 AIGC 面向 B 端，已经存在一定的商业变现空间。在降本增效大背景下，AIGC 可以帮助很多公司在内容生产环节提高效率。
PGC/UGC/AIGC+
AIGC(AI Generated Content)即AI生产内容，利用AI技术赋能文本、音频、视觉等高自由度、低门槛的内容生产。
内容消费量增加，急需降低生产门槛、提升生产效率，AIGC是大势所趋:
1. PGC、UGC受限于效率和成本，难以满足迅速增长的内容需求。PGC( Professinal Generated Content，专业生产内容，例如爱奇艺)依赖优质的专业化团队完成内容生产或采购，内容生成量级有限、成本较高;UGC( User Generated Content，用户生产内容，例如抖音)依赖大体量的创作用户来实现内容生产，内容生成量级大幅提升、成本较低，但内容质量良莠不齐，高质量内容生成的效率和成本并未发生质变。2.相比PGC、UGC，AIGC(AI Generated Content，AI生产内容，例如GPT系列)具有效率和成本上的优势:
– AIGC效率更高:截止2021年3月，推出9个月后的GPT-3日均文本生成量45亿，而2021年阅文集团新增文字量仅360亿，
仅相当于GPT-3 8天的文字内容生成量;
–AIGC成本更低:目前OpenAI定价最高的文字模型达芬奇(基于GPT-3)为每750词约0.02美元，2021年阅文集团内容成 本为17.74亿元(每750词约37元)，是调用OpenAI的API完成相同文字量生产所需的成本(约672万元)的264倍。
——理想状况下，如果阅文集团将2021年全年文字内容生产量(360亿)交给GPT-3，耗时8天即可完成，节约成本99%+， 毛利率空间几乎100%释放。
百度/搜狗/谷歌等搜索引擎
ChatGPT有望颠覆谷歌等传统搜索引擎
ChatGPT是生成式 AI，一次性找到问题答案更符合当前用户使用习惯。据 Geekydude 和 Geekpark，传统搜索引擎如谷歌旨在通过搜索数十亿个网页并根据相关性和权威性对结果进行排名，帮助用户在网络上找到特定信息;ChatGPT 则是通过 GPT-3 语言模型来生成对对话中用户输入的响应，不仅提供搜索结果列 表，还可以直接给出答案，包括撰写文章、编写/改正代码等行为。ChatGPT 这类 生成式 AI 能够免去用户对搜索结果的手动整理和选择过程，直接为用户提供答案; 生成式 AI 最大的挑战是准确度，而根据 decoder 数据，ChatGPT 在搜索评价上 已经领先谷歌，在特定场景如代码搜索大幅领先谷歌。
微软2023 年 3 月底将 ChatGPT 集成入 Bing 搜索引擎，谷歌搜索引擎 市场份额受到挑战。据 SEJ，微软将 ChatGPT 集成入 Bing 搜索引擎，使 Bing 能够用完整的句子回答搜索查询，而不是提供链接列表，该功能于 2023 年 3 月底推出。据 statcounter，2022-2023 年，谷歌搜索引擎市场占比为 92.08%， Bing 排名第二仅为 3.19%，考虑到微软与 ChatGPT 母公司 OpenAI 已有对话式 编程工具 Copilot 的成果合作案例，将 Bing 集成 ChatGPT 预期进展顺利，Bing 市场份额提升机会较大。谷歌当前已经开启“内部红色警戒”，围绕 ChatGPT 全 面调整明年在 AI 领域的工作，足见 ChatGPT 类生成式 AI 对搜索引擎市场的颠覆程度。
ChatGPT可以应用在哪里
1.语言学和文学研究：GPT可以生成大量文本，帮助语言学家和文学研究者对语言和文化进行研究。
2.自然语言处理：GPT可以用于自动文本生成、聊天机器人等应用，可以大大提高自然语言处理的效率。
3.搜索引擎优化：GPT可以生成优质、高质量的文章和博客，为网站提供更多有价值的内容，从而有助于SEO。
4.电子商务：GPT可以识别、分析和生成商品说明和评论，帮助电子商务网站改进用户体验。
5.医疗保健：GPT可以帮助医疗保健行业自动填写病历记录和病程记录，快速识别罕见疾病和制定治疗计划。
6.金融服务：GPT可以对客户进行自然语言处理和聊天，帮助银行和金融机构提供更好的客户服务。
7.法律服务：GPT可以自动填写法律文件和文件，并协助律师快速处理大量法律文件。
8.教育：GPT可以提供个性化学习内容和反馈，改善教师和学生之间的教育互动。
总之，GPT可以应用于几乎所有需要自然语言处理的行业和领域。
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