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#AI的神奇用法
周末试用了一下chatGPT，还是挺惊艳的，谈一下个人的使用体验。
之前用过不少大模型的对话机器人，整体感觉在多轮对话上做得还不够，一般10-20轮对话下来就“露馅”了，前言不搭后语，人设发生混乱，都是比较常见的。这次chatGPT最牛逼的一点是，能够在多轮对话中保持逻辑的通顺和连贯，这个逻辑既包括理解提问者的逻辑，也包括答案中的逻辑。另外，chatGPT看似是个聊天机器人，但实际上并没有针对“聊天”这个场景做太多优化（类似小冰那样在“对话”层面上加很多策略，能够让聊天更加娱乐化，体验更好）。整体上，它更像是一个较为理性的“助手”角色，通过一对一的沟通来帮你解决问题。
我个人最关注的，其实还是chatGPT有哪些实际价值，是否有潜力辅助乃至替代某些职业。如果说机器人更多是用来代替“初级体力劳动者”的，那么我对chatGPT的定位更多是用来代替“初级脑力工作者”的，具体来说，包含以下这些：
创作类：总的来说，可以达到九年义务制教育的及格水平。
* 写作文：用闺女的小学语文作文题试了一下，记叙文的描写合格，议论文的观点自洽，结构完整，能达到初中生的水平；
* 格式化内容写作：政府公文、演讲稿、公关文、产品发布通告等等，能达到中规中矩的水平，但不会特别出彩。尝试着让它写一些二十大学习心得，写得还算有模有样；
* 新闻写作：目前拒绝连接互联网，拒绝获取实时内容，所以问他“最新的世界杯比赛结果”或者“预测一下世界杯冠军”这类问题都得不到答案；
* 虚构类创作：可以写打油诗、歌词，可以创作小说或游戏的大纲和梗概，并沿着大纲进行剧情的拓展，剧情过于俗套时可以开一些脑洞，被要求在给定的情节中，可以做一定水平的细致描写。适合作家用来找灵感，也适合网文作者用来注水（有逻辑地注水，很实用）；
* 非虚构类创作：抛出一个明确的观点，能写出前后连贯的八股文，勉强能达到发公众号的水平，但就不要指望阅读量和传播了；
* 其他：搞笑的是，居然还有人用chatGPT去写喂给Dall-E的prompt，这也算是不同领域机器人之间的协同了...
专业类：最大的问题是事实经常搞错。另外过于专业的内容无法胜任。这可能是由于训练集过泛造成的，如果在一些指定的领域里做finetune后效果应该会好很多。具体来说：
* 翻译：能做一些翻译，效果感觉不如DeepL；
* 科研：问了几个领域比较前沿的技术，基本给出的都是初级科普水平的答案，再多问就答不太出来了；
* 金融：我自己尝试问了很多行业调研、企业财报相关的问题，都被拒绝说无法回答。但看到有别人用它来问一些资产负债表里的内容，也能得到答案；
* 投资：看到有人试着写商业计划书，以及给VC的pitch文案；
* 人力资源：看到有人尝试着写简历、写招聘文案、拒信和新员工欢迎信，本质上也都是格式化类的内容写作。还有人试着用它来写周报和年终总结，但由于缺乏实质性内容，也都是套话，最终效果中规中矩
* 法律：尝试着写了一些法律文书，比如顾问协议、借款合同之类的，格式看起来像模像样，但不知道实际上是否符合规范；
* 销售：可以写一些销售话术，通过增加“有煽动性的”、“有说服力的”这种形容词可以让文字的风格更加强烈；
* 客服：能够写非常成熟的客服邮件，用来应付各种刁难的用户责问，还可以选择不同风格。当然，这一块已经有很好的其他解决方案了；
* 编程：看到有人尝试，不知道效果如何。
助理类：
* 闲聊：能够流畅地完成多轮对话，但沟通的距离感较强，亲和力不够，不知道是不是人设的缘故；
* 日常问答：做菜、保健、医疗、生活常识，都能给出相对比较实用的答案，能给出一般电器的操作步骤；
* 出行规划：试着做了一份7天游埃及的行程，中规中矩，但搞错了一些基本事实（比如认为埃菲尔铁塔在埃及），能够根据需要做行程的修改，但结果并不是很令人满意；
* 子女教育：能回答类似“适合10岁女孩读的历史、科幻类英文小说”这种问题，给出的推荐还算靠谱；
* 购物推荐：能给出一些不错的购物推荐。
有人说，chatGPT会取代Google和百度，目前看来，虽然都是“获取信息”，但由于ChatGPT是生成性质的，目前没有办法给出信源，所以缺乏透明度和可解释性。如果说Google是个满腹经纶的老学究，那么chatGPT更像是一个“万事通”朋友，目前看来还无法完全替代。Github上有人写了个浏览器脚本，输入同一个query，将二者的结果放在了同一个界面下进行左右比较，还挺有趣的。
另一个很大的问题是成本。Sam Altman在Twitter上说，目前chatGPT的成本大概是每次几美分，相比之下，google的成本恐怕要低3个数量级（十年前的一篇文章里提到，google每次搜索摊销下来使用0.0003千瓦时的电力，按0.06美元/千瓦时计算，就是1.8*10^-5美元）。为了cover这个成本，商业模式恐怕也需要做一些调整。由于不再需要用户选择，获取信息的方式更为直接，无法通过提供更多选项来赚钱，免费模式恐怕难以为继。
目前的chatGPT只是初代，OpenAI的Sam Altman向用户征集“下一版最想要增加的功能”，我看到了以下一些获赞较多的建议（不包含“开放API”这类没有营养的）：
* 在回答中包含出处链接，或者在回答中区分“生成内容”和“复制黏贴内容”；
* 屏蔽主观想像，只保留客观事实的指令；
* 能根据指定的内容做finetune；
* 支持对互联网的连接，支持内容的实时更新；
* 在回答中支持包含图片和视频；
* 与DallE等生成工具更好地融合；
* 增加“长期记忆”，记住历史上的所有对话；
* 去掉“safe mode”（目前很多政治不正确的敏感词和超纲内容会触发统一的安全答案）。
最后说两句个人的感受。我自己用过之后，最大的感觉是大量的初级（乃至中级）脑力工作者都必将会被替代掉，因而自然而然的问题就是“AI时代需要什么样的人才？如何教育自己的孩子，使其更好地在AI时代生存？” 李开复老师曾经对此有过一个系统性地论述，他将所有的职业按照“是否需要同理心”以及“是否需要创造力”分成了四个象限，其中“不需要同理心+不需要创造力”的工作是最先被取代的，例如客服、电话销售、保安等等，而“需要同理心+需要创造力”的工作是最后被取代的，例如心理治疗师、市场营销类负责人、CEO等。然而目前看来，所谓“创造力”的壁垒似乎也没有那么高（就好比围棋里所谓的“棋感”一样，最终被证明就是算力），随着chat-GPT的进化，普通人似乎也有很大机会让模型生成一些看似完成度较高的作品，那么竞争力在什么地方呢？我个人认为，可能答案在于“审美”，是判断生成内容到底是否“有品位”的能力，是知道如何对一个生成的作品进行打磨、如何提建议来让它定向进化的更好的能力。换句话说，你不仅仅要知道一部作品是不是“好”，还要知道它“为什么好？好在哪里？”，以致于知道“它是如何被创造出来的”，这就是评论家和艺术家的区别吧 ~ 因此，在教育方面，个人觉得“审美能力”、“和AI共同创作的能力”、“同理心以及沟通能力”、“终身学习的能力”可能是新时代最为重要的几种能力。
以上。
2022.12.5
周末试用了一下chatGPT，还是挺惊艳的，谈一下个人的使用体验。
之前用过不少大模型的对话机器人，整体感觉在多轮对话上做得还不够，一般10-20轮对话下来就“露馅”了，前言不搭后语，人设发生混乱，都是比较常见的。这次chatGPT最牛逼的一点是，能够在多轮对话中保持逻辑的通顺和连贯，这个逻辑既包括理解提问者的逻辑，也包括答案中的逻辑。另外，chatGPT看似是个聊天机器人，但实际上并没有针对“聊天”这个场景做太多优化（类似小冰那样在“对话”层面上加很多策略，能够让聊天更加娱乐化，体验更好）。整体上，它更像是一个较为理性的“助手”角色，通过一对一的沟通来帮你解决问题。
我个人最关注的，其实还是chatGPT有哪些实际价值，是否有潜力辅助乃至替代某些职业。如果说机器人更多是用来代替“初级体力劳动者”的，那么我对chatGPT的定位更多是用来代替“初级脑力工作者”的，具体来说，包含以下这些：
创作类：总的来说，可以达到九年义务制教育的及格水平。
* 写作文：用闺女的小学语文作文题试了一下，记叙文的描写合格，议论文的观点自洽，结构完整，能达到初中生的水平；
* 格式化内容写作：政府公文、演讲稿、公关文、产品发布通告等等，能达到中规中矩的水平，但不会特别出彩。尝试着让它写一些二十大学习心得，写得还算有模有样；
* 新闻写作：目前拒绝连接互联网，拒绝获取实时内容，所以问他“最新的世界杯比赛结果”或者“预测一下世界杯冠军”这类问题都得不到答案；
* 虚构类创作：可以写打油诗、歌词，可以创作小说或游戏的大纲和梗概，并沿着大纲进行剧情的拓展，剧情过于俗套时可以开一些脑洞，被要求在给定的情节中，可以做一定水平的细致描写。适合作家用来找灵感，也适合网文作者用来注水（有逻辑地注水，很实用）；
* 非虚构类创作：抛出一个明确的观点，能写出前后连贯的八股文，勉强能达到发公众号的水平，但就不要指望阅读量和传播了；
* 其他：搞笑的是，居然还有人用chatGPT去写喂给Dall-E的prompt，这也算是不同领域机器人之间的协同了...
专业类：最大的问题是事实经常搞错。另外过于专业的内容无法胜任。这可能是由于训练集过泛造成的，如果在一些指定的领域里做finetune后效果应该会好很多。具体来说：
* 翻译：能做一些翻译，效果感觉不如DeepL；
* 科研：问了几个领域比较前沿的技术，基本给出的都是初级科普水平的答案，再多问就答不太出来了；
* 金融：我自己尝试问了很多行业调研、企业财报相关的问题，都被拒绝说无法回答。但看到有别人用它来问一些资产负债表里的内容，也能得到答案；
* 投资：看到有人试着写商业计划书，以及给VC的pitch文案；
* 人力资源：看到有人尝试着写简历、写招聘文案、拒信和新员工欢迎信，本质上也都是格式化类的内容写作。还有人试着用它来写周报和年终总结，但由于缺乏实质性内容，也都是套话，最终效果中规中矩
* 法律：尝试着写了一些法律文书，比如顾问协议、借款合同之类的，格式看起来像模像样，但不知道实际上是否符合规范；
* 销售：可以写一些销售话术，通过增加“有煽动性的”、“有说服力的”这种形容词可以让文字的风格更加强烈；
* 客服：能够写非常成熟的客服邮件，用来应付各种刁难的用户责问，还可以选择不同风格。当然，这一块已经有很好的其他解决方案了；
* 编程：看到有人尝试，不知道效果如何。
助理类：
* 闲聊：能够流畅地完成多轮对话，但沟通的距离感较强，亲和力不够，不知道是不是人设的缘故；
* 日常问答：做菜、保健、医疗、生活常识，都能给出相对比较实用的答案，能给出一般电器的操作步骤；
* 出行规划：试着做了一份7天游埃及的行程，中规中矩，但搞错了一些基本事实（比如认为埃菲尔铁塔在埃及），能够根据需要做行程的修改，但结果并不是很令人满意；
* 子女教育：能回答类似“适合10岁女孩读的历史、科幻类英文小说”这种问题，给出的推荐还算靠谱；
* 购物推荐：能给出一些不错的购物推荐。
有人说，chatGPT会取代Google和百度，目前看来，虽然都是“获取信息”，但由于ChatGPT是生成性质的，目前没有办法给出信源，所以缺乏透明度和可解释性。如果说Google是个满腹经纶的老学究，那么chatGPT更像是一个“万事通”朋友，目前看来还无法完全替代。Github上有人写了个浏览器脚本，输入同一个query，将二者的结果放在了同一个界面下进行左右比较，还挺有趣的。
另一个很大的问题是成本。Sam Altman在Twitter上说，目前chatGPT的成本大概是每次几美分，相比之下，google的成本恐怕要低3个数量级（十年前的一篇文章里提到，google每次搜索摊销下来使用0.0003千瓦时的电力，按0.06美元/千瓦时计算，就是1.8*10^-5美元）。为了cover这个成本，商业模式恐怕也需要做一些调整。由于不再需要用户选择，获取信息的方式更为直接，无法通过提供更多选项来赚钱，免费模式恐怕难以为继。
目前的chatGPT只是初代，OpenAI的Sam Altman向用户征集“下一版最想要增加的功能”，我看到了以下一些获赞较多的建议（不包含“开放API”这类没有营养的）：
* 在回答中包含出处链接，或者在回答中区分“生成内容”和“复制黏贴内容”；
* 屏蔽主观想像，只保留客观事实的指令；
* 能根据指定的内容做finetune；
* 支持对互联网的连接，支持内容的实时更新；
* 在回答中支持包含图片和视频；
* 与DallE等生成工具更好地融合；
* 增加“长期记忆”，记住历史上的所有对话；
* 去掉“safe mode”（目前很多政治不正确的敏感词和超纲内容会触发统一的安全答案）。
最后说两句个人的感受。我自己用过之后，最大的感觉是大量的初级（乃至中级）脑力工作者都必将会被替代掉，因而自然而然的问题就是“AI时代需要什么样的人才？如何教育自己的孩子，使其更好地在AI时代生存？” 李开复老师曾经对此有过一个系统性地论述，他将所有的职业按照“是否需要同理心”以及“是否需要创造力”分成了四个象限，其中“不需要同理心+不需要创造力”的工作是最先被取代的，例如客服、电话销售、保安等等，而“需要同理心+需要创造力”的工作是最后被取代的，例如心理治疗师、市场营销类负责人、CEO等。然而目前看来，所谓“创造力”的壁垒似乎也没有那么高（就好比围棋里所谓的“棋感”一样，最终被证明就是算力），随着chat-GPT的进化，普通人似乎也有很大机会让模型生成一些看似完成度较高的作品，那么竞争力在什么地方呢？我个人认为，可能答案在于“审美”，是判断生成内容到底是否“有品位”的能力，是知道如何对一个生成的作品进行打磨、如何提建议来让它定向进化的更好的能力。换句话说，你不仅仅要知道一部作品是不是“好”，还要知道它“为什么好？好在哪里？”，以致于知道“它是如何被创造出来的”，这就是评论家和艺术家的区别吧 ~ 因此，在教育方面，个人觉得“审美能力”、“和AI共同创作的能力”、“同理心以及沟通能力”、“终身学习的能力”可能是新时代最为重要的几种能力。
以上。
2022.12.5
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