ChatGPT——2023年年度熱詞先預(yù)定了，雖然今年才過去三個月，但ChatGPT已經(jīng)刷爆了網(wǎng)絡(luò)平臺，全球網(wǎng)友都在熱烈討論ChatGPT究竟是什么？有什么用？以后會對我們產(chǎn)生什么影響？

去年年底，OpenAI發(fā)布了GPT-4，這個消息一出，引起了互聯(lián)網(wǎng)和科技圈的高度關(guān)注，畢竟曾經(jīng)人們也以為喬布斯和蘋果只是一家普通的手機公司，沒想到后來卻引起了一場全球互聯(lián)網(wǎng)的變革。

GPT-4發(fā)布之后，推特上有一位0代碼基礎(chǔ)的用戶，在GPT-4的加持下，僅僅20分鐘，就做出了曾經(jīng)風(fēng)靡全球的經(jīng)典游戲《貪吃蛇》。這位用戶在推特上分享了他制作游戲的過程，只需要三步。

第一步便是要求GPT-4為自己提供一個貪吃蛇的游戲代碼。

第二步到Replit平臺上注冊一個賬號，并搭建好《貪吃蛇》運行需要的環(huán)境。

第三步就是將GPT-4提供的游戲代碼復(fù)制到Replit平臺，然后點擊運行，游戲里面的貪吃蛇竟然真的開始跑起來了，而且全程無BUG。

這個案例驚呆了智能AI行業(yè)的大佬，畢竟一個0基礎(chǔ)的小白只需要20分鐘，就做出了一款游戲，雖然這只是最簡單最基礎(chǔ)的游戲，但如此高的效率和準確率，竟然只是一款A(yù)I智能軟件生成的。

ChatGPT究竟是怎么誕生的呢？它會是下一個互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)口浪尖嗎？還是和前兩年的元宇宙一樣，絢爛過后逐漸被人們遺忘呢？

1950年，一位名叫艾倫圖靈的英國數(shù)學(xué)家發(fā)表了一篇論文，名叫《《計算機械和智能》。在這篇論文中，艾倫圖靈提到了一種判斷機器是否擁有人工智能的一種方法，那就是將一個人和一個機器分開，人可以用鍵盤等工具向機器提問或者聊天，然后測試的人需要判斷出和自己聊天的對方也同樣是人還是機器。如果有超過30%的測試者不能確定出對面是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人工智能。

而這項測試也被后人稱為“圖靈測試”。

圖靈測試的實驗提出之后，當時很多的計算機科學(xué)家都非常感興趣，開始了各種智能AI的研究之路。

1966年，麻省理工一位教授發(fā)明了一個名叫Eliza的機器人，身份是心理治療師，能夠通過和它的聊天來幫助一些心理有疾病的人們。比如下面這一段對話：

Eliza: “我是心理治療師，請問有什么問題。每次說完話，請按兩次回車鍵。”

患者：“你好嗎？”

Eliza：“還不錯，跟我講講你自己。”

患者：“我感覺好孤獨，好憂傷?！?/p>

Eliza：“為什么你感覺好孤獨，好憂傷？”

患者：“家人和朋友都不關(guān)心我?！?/p>

Eliza：“跟我講講你的家庭。”

當時這段對話讓人們以為Eliza真的具備了和人們溝通聊天的能力，實際上，這只是開發(fā)者在背后設(shè)置的一些非常簡單的代碼。

比如，程序檢測到你輸入的文字里面有食物，比如面包，饅頭，紅燒肉等等，機器人就會回復(fù)你“吃了嗎？”“你餓了嗎？”“你覺得它的味道怎么樣？”等等。

這種根據(jù)關(guān)鍵詞回復(fù)的智能AI到現(xiàn)在還有很多地方都在用，比如購物軟件上，你購買了東西又需要退貨，溝通的時候，只要檢測到退貨兩個字，就會自動回復(fù)一個退貨流程。這種匹配模式雖然稱不上非常智能，但確實減少了很多重復(fù)低效的工作。

但是光靠這種模式，通過圖靈測試肯定是不現(xiàn)實的，就算給機器人設(shè)計了再多的問題答案，也不可能窮盡所有人的問題，然后設(shè)計答案，畢竟人的想法天馬行空，在聊天或者提問的時候，更不可能根據(jù)你設(shè)置的答案來提問。

后來，在2000年左右，智能AI行業(yè)提出了新的概念——機器學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)作為新一代的智能機器人，開發(fā)者不像上一代給它設(shè)置各種問題或者關(guān)鍵詞的答案了，而是給它一堆現(xiàn)成的例子，讓它自己學(xué)習(xí)。

比如同樣的聊天，人們問它吃飯了嗎？它剛開始會不知道怎么回答，但是到后來，它接觸了大量的類似對話，就開始慢慢模仿人類的語言習(xí)慣，比如它會試著回答，“不，晚餐會出去吃”“中午吃太多，現(xiàn)在沒胃口”等等。只要通過和它對話過的，都會被記錄在它的數(shù)據(jù)庫里面，然后它會進行不斷地學(xué)習(xí)。

就這樣，一直學(xué)習(xí)到了2010年，AI行業(yè)又推出了新的模式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這項模式推出，可以說智能AI又前進了一大步。這也就是ChatGPT的前輩。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單來說，就是機器人想模擬人腦。人的大腦擁有很多神經(jīng)元素，人的判斷和各種舉動都是通過神經(jīng)向大腦傳遞信息，再做出行為。

而發(fā)展到當時的人工智能也漸漸具備這種能力，比如，看見一個人的臉，人工智能就能迅速做出判斷這個人是誰。

而像現(xiàn)在的人臉識別，聲音識別，指紋識別，自動駕駛等等，都是基于這一代的人工智能發(fā)展。

然而，這一代智能AI雖然更為先進，可以通過人臉，指紋，聲音等各種方式做出判斷，但是在文字方面，卻發(fā)展得非常不順利。

畢竟，長相，聲音，指紋等，每個人都不同人工智能可以靠每個人不同的特征來識別不同的人。而文字大家使用的都一樣，同樣的一句話，一樣的文字，人工智能便沒辦法識別這句話究竟是誰發(fā)出的。

2015年，馬斯克等一眾大佬投資了10億美金，成立了一家非盈利的人工智能公司OpenAI，而這也就是ChatGPT的母公司。

當時幾位大佬成立OpenAI，并且將它定義為非盈利組織，就是想著根本沒打算靠這個賺錢，存粹是為了推動人工智能這項技術(shù)的發(fā)展。

2018年，馬斯克發(fā)現(xiàn)自己的特斯拉里面的自動駕駛等也需要涉及到一些人工智能的技術(shù)需求，為了避免利益沖突，馬斯克便退出了OpenAI的董事會。

而同樣也是2018年的6月，第一代GPT正式誕生。

這一代的GPT-1基本上就是整合了之前幾代人工智能的優(yōu)點，既有機器學(xué)習(xí)的文字處理能力，又有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。

2019年，OpenAI推出了GPT-2，這一代的GPT只是加大了學(xué)習(xí)能力，而學(xué)習(xí)數(shù)量，畢竟全球這么多數(shù)據(jù)，都需要資金的支持。

比如，人工智能學(xué)習(xí)一百個參數(shù)，需要花費100塊錢，但是，它要學(xué)習(xí)200個參數(shù)，花費肯定不止200塊錢，因為它是在前面100個參數(shù)的基礎(chǔ)上再增加100，費用自然也是成倍的增長，可能就是400，500甚至1000。

OpenAI為資金，就從一家非盈利組織變成了一家封頂?shù)臓I利組織，而封頂收益就是一百倍。

比如，向OpenAI投資了100元，盈利之后，最高只能獲得一萬，多余的都歸OpenAI用于研發(fā)。

而這項改變也引來了科技巨頭公司微軟的注意，2019年，微軟向OpenAI投資10億美元，用于繼續(xù)研發(fā)這項技術(shù)。有了資金的支持，ChatGPT的參數(shù)自然也是成倍的往上漲。

2018年推出的GPT-1，參數(shù)是1.2億。2019年11月的GPT-2，參數(shù)是15億。而到了2020年6月，GPT-3出世，而它的參數(shù)達到了1750億。

這一代的GPT在當時引起了一陣轟動，無論人們問它什么，它都能回答兩句，只是這種方式非常不穩(wěn)定，有時候回答得好，有時候回答得不好。

比如谷歌的AlphaGo，它是一款下圍棋的人工智能，它就擁有非常明確的目標，那就是下棋，贏了就算達成目標。而GPT是人工智能的聊天軟件，聊天好壞這根本沒有一個明確的定義。

為了解決這種不穩(wěn)定的情況，2022年3月，OpenAI推出了GPT-3.5，加入人工反饋的機制。就是在對話過程中，如果有什么不滿意，可以進行反饋。

這時的GPT就像一個記憶力好，學(xué)習(xí)能力強的小孩一樣，不斷地學(xué)習(xí)各種參數(shù)，有不對的，大人再教它應(yīng)該怎么回答。

經(jīng)過一系列的優(yōu)化，終于，2022年11月，GPT-4誕生了，也就是我們現(xiàn)在所說的ChatGPT。

ChatGPT一經(jīng)發(fā)布便迅速火爆全球，5天用戶數(shù)量就突破百萬。僅僅兩個月月活數(shù)量達到了1個億，成為史上最快突破一億的軟件，排名的第二的TikTok 達到 1 億用戶用了 9 個月，而第三名Instagram 則花了 2 年半的時間。

曾有一名北密歇根大學(xué)的學(xué)生，用ChatGPT來寫自己的論文，導(dǎo)師覺得過于完美，一點錯誤都沒有，調(diào)查之后才知道這是ChatGPT創(chuàng)作出來的論文。

而這還并不是個例，根據(jù)調(diào)查顯示，美國有89%的大學(xué)生都會用ChatGPT來寫作業(yè)，因此紐約所有的公立學(xué)校都屏蔽了ChatGPT。

ChatGPT的出現(xiàn)雖然方便了人們，但也出現(xiàn)了很多弊端。現(xiàn)代人們花了幾百年建立的教育體系，被ChatGPT輕松解決掉了，以后人們都不用學(xué)習(xí)了，有問題都直接問ChatGPT嗎？

畢竟ChatGPT剛出來不久，暫時還沒有形成一套完整的規(guī)范來管理。就像現(xiàn)代交通規(guī)則，大家都知道紅燈停，綠燈行，但是突然有一天，所有的車都可以飛了，一時之間，沒有相關(guān)規(guī)定來限制什么時間段，哪些車輛可以飛等等。

總體來說，人類文明需要發(fā)展，社會也需要進步，科技越來越先進是必然的，只是科技依舊是一把雙刃劍，用的好便能披荊斬棘，一往無前，用不好傷人傷己也未可知。