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泱夙
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泱夙
1年前
提问，大家都为自己争取过什么，怎么争取到的。
以及为什么自己想要争取？
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泱夙
1年前
霍华德马克思：

爱因斯坦将“疯狂”定义为：“疯狂就是重复做同样的事情，却期望得到不同的结果。”

但我认为，在不同的环境中做同样的事情，却期望得到相同的结果，何尝不是另一种形式的疯狂。

美联储降息步伐渐近！霍华德·马克斯：未来几年利率降到3- 3.5%将是常态，但投资策略会很不同……

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泱夙
2年前

胡贝侨: 《ChatGPT 发布一周年个人随想》 原文发布在 https://hubeiqiao.notion.site/ChatGPT-0f9698e081dc4a1ca647293ec8c783ea?pvs=4 💡设想一个没有发布 ChatGPT 的 2023 年会是怎样的？对我而言，或许会少了许多兴奋和乐趣。回溯到一年前，那时的我难以想象今天这些技术突破以及其影响。感谢 OpenAI。 # 一、缘起 2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 正式发布。往回看，这是一个我亲身经历的几个重要科技奇点之一。假如存在多重宇宙，那一天想必是极为重要的时间节点。当时 OpenAI 也未能预见 ChatGPT 将会如此广受欢迎。 在过去一年中，ChatGPT 对全球产生了巨大影响，且还在持续扩大。对我个人而言，它不仅激发了我的兴趣，并使我的生活变得更加有趣和充满期待。 因此，我想借着一周年的契机，从一个普通用户的视角出发，回顾我过去一年与 ChatGPT 的互动历程，并分享我的所思所想。 # 二、我与 ChatGPT 交互回顾 在过去一年里，我几乎每天都在用 ChatGPT。它已成为我生活中不可或缺的一部分。 撰写这篇文章时，我回顾了这一年里我与 ChatGPT 的互动。可以分为几个阶段： 【2022.12-2023.01：初识 ChatGPT】 - 对 ChatGPT 强大的文本生成能力感到震惊，同时意识到它将对各行各业产生深远影响 - 在 ChatGPT 的协助下，我完成了第一篇全英文文章《2022 Review (https://www.notion.so/2022-Review-a21787cde89946dcbae8ea7744ea3e4c?pvs=21)》，并开始撰写英文推文 - 将 ChatGPT 融入了我的日常工作流程，成为我不可或缺的小助手 【2023.02-2023.04：迅速升温】 - 这一阶段，有两篇重要文章：《ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web(https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web)》和《What Is ChatGPT Doing… and Why Does it Work?(https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/)》，让我初步了解 ChatGPT 背后的原理 - 2 月 11 日，为了表示支持，艰难开通了 ChatGPT Plus - 3 月，随着 GPT-3.5 API 价格的大幅下降，基于 API 的应用如雨后春笋般涌现。这让我在浏览社交媒体时，重温了早期使用智能手机时的那种新奇感 - 3 月 15 日，GPT-4 的发布彻底点燃了我的热情。第二天，微软的 Co-Pilot 发布会让我感慨「未来已来」。这是我在 2023 年最激动的一周 - 之后，为了让自己冷静下来，撰写了第一篇关于 ChatGPT 的文章《有关 AI 浪潮的一些个人思考-202303》(https://www.notion.so/AI-202303-abc5ede5b1ae4d3d91c54a5e68b5d2f0?pvs=21) - 随着 GPT-4 能力的提升，我使用 ChatGPT 的场景也变得更加广泛。因此，在 4 月，我分享了第二篇关于 ChatGPT 的文章《ChatGPT 个人使用场景分享》(https://www.notion.so/ChatGPT-c13f60d4adc14eb0ae73a58dca3a54af?pvs=21) 【2023.05-2023.09：探索更多可能性，并逐渐回归冷静】 - 5 月，ChatGPT 插件发布。实际使用后被泼了一盆冷水，并未达到预期中的效果 - 同期，官方 ChatGPT 应用也上线，在手机上也能更稳定地使用 ChatGPT - 6 月，撰写了第三篇有关 ChatGPT 的文章《期望与现实：有关 ChatGPT 辅助语言学习的暴论》(https://www.notion.so/ChatGPT-d9336f61a18f48aebbb9dd23d39bc326?pvs=21)。这个过程让我深刻认识到学习的本质 - 7 月，Code Interpreter 的解锁使得我可以将数据统计工作交给 ChatGPT 完成，前提是我能提供基础数据 - 在工作中，基于内部提供的功能，我创建了自己的小助手，以尝试解放我的非工作日 - 8 月，Custom Instruction 上线，开始自定义小助手的风格 【2023.09-2023.11：再次升温】 - 9 月底，随着语音和图像识别等功能的更新，我的兴奋再次被点燃 - 10 月中旬，我体验了这些新功能，感叹着飞速的进步 - 11 月初，OpenAI 的首届开发者大会上，发布了 GPT-4 Turbo 和 GPTs，以及其他多项改进，再次拓展了使用场景 - 将常用的 Prompt 创建为了 9 个的 GPTs 以下是我最常用的几个 GPTs： - 文案优化助手 https://chat.openai.com/g/g-duuZWNTKF-wen-an-you-hua-zhu-shou - English Translator https://chat.openai.com/g/g-aI66lwHdN-english-translator - English Speaking Instructor https://chat.openai.com/g/g-CbKz3H83e-english-speaking-instructor - IELTS Speaking Simulator https://chat.openai.com/g/g-uGueIrCsT-ielts-speaking-simulator - Tech Advisor https://chat.openai.com/g/g-pJpvYCcjB-tech-advisor - Table Transformer https://chat.openai.com/g/g-9zdeJB4De-table-transformer - Step Back Wisdom Seeker https://chat.openai.com/g/g-16CzTWufr-step-back-wisdom-seeker - Dejargonizer https://chat.openai.com/g/g-3V1JcLD92-dejargonizer 💡在 GPTs Store 上线前，有需要的朋友可以在 Google 输入 site:http://chat.openai.com/g/ + {关键词} 的语法搜索想要的 GPTs，不过质量需要自己去试。 # 三、使用小助手后我的改变 ## 3.1 信心 最大的变化并不是效率提升了多少，而是心态上的转变。更具体的来说，面对困难，只要我能够把问题讲清楚、做拆分，小助手至少能够在大方向上协助我，让我更有信心面对未知。 对于我的职业来讲，也是利好。未来更重要的是对于场景、需求的挖掘。 同时伴随着它能力的不断增强（这不是无缘无故的，而是背后无数人的努力成果），也对未来充满了憧憬（尽管也有一丝悲观）。信心是最重要的，也是源动力。 --- 另一方面，这一次对于绝大多数人来说都在同一起跑线。因此我也能观察到所谓行业大佬的观点，能够识别出哪些是浑水摸鱼，哪些是能的有见识的。 群星在草台。环境的影响力很大。从我输入的信息来看，至少在大陆这个环境，我一点也不比其他所谓行业人士的慢。不要迷信权威，你也许可以做得更好。 ## 3.2 对效率的祛魅 从我的个人经验来看，**即便了有了全能小助手，个人能力的提升并不会突飞猛进**。这里可以用并不是有了好老师就一定可以飞速提升作为类比。高效率并不总是意味着更好，需要慢的事情本来就不该快。 --- 此外，我实际也并没有大量使用 ChatGPT 或其他工具做文章、视频的总结。因为单纯 Summary 是无趣的，以为能够提高效率，其实没什么作用。一天能够读 100 本书然后又能怎么样呢？能够跟得上信息产生的速度吗？效率至上了之后，然后呢？ 阅读《马斯克传》时，看到马斯克先是被误诊为脑膜炎，之后才被诊断疟疾，情况非常严重。直到读到后面才意识到其实这就是原来看到过的对马斯克拒绝休假的背景描写。一开始没有想起来也就是因为过去看到的只是一个 Summary 罢了，缺少了细节，没办法立即联想起来。 有了细节才能更真实，更容易去体会。就像去游览一样，如果只是为了打卡，那纯线上也就够了。这也是我对类似产品保持谨慎态度的原因。 也许不是要去读 10 万本书，而是几本，再融合自己的经历和想法。基于此，再去看所谓量化目标时，就多了一分警惕。Todo list 是做不完的，效率至上是陷阱。坦然接受、调整优先级然后好好休息吧，没那么多所谓重要的事。 或者这样想，所谓高效后，剩余的时间可以用来做什么？继续更高效的做另一件事情？然后呢？这里引用李如一在《一天世界》的博客中对画马的评论（https://blog.yitianshijie.net/2023/11/23/4136/），我深感认同。 ## 3.3 对初心的思考 在《What Can Copilot’s Earliest Users Teach Us About Generative AI at Work?(https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/copilots-earliest-users-teach-us-about-generative-ai-at-work)》中，微软呈现了 Co-Pilot 的量化数据，其实不用看就知道这个肯定可以提效。直觉告诉我应该有比数字更重要的事，只不过真正重要的不好量化呈现出来罢了。如果投入如此多的资源，最终带来的只是效率的提升，这将会是多么的无趣，也不是设计者的初心。 除了效率外还有什么？能力的拓展？思维的转变？写到这里，也分享南瓜博士 ElfeXu 有关效率思考的文章《在提效之外，更要追求有趣(https://mp.weixin.qq.com/s/gbycsop4F4B3l9ZAcd6UBw)》，很开心我们不约而同的想到了一起。 --- 我的直觉是如果做这些东西最初的出发点只是为了提效或者是一个确定性的量化结果，那这款产品无论做得多好，充其量也只能到平均水平，因为都是会在人们的预期中。这里理应有一个大饼。 ## 3.4 对工作流的改变 过去一年，我将 ChatGPT 逐步嵌入到工作流中。比如在请教他人之前或者在对方提供答案后如果不确定，都会询问一遍。同时，也更激进地区分任务优先级，哪些完全不必，哪些能用即可，哪些更应该关注。 所谓写作基本功，几乎也很少提了。因为如果你要批评我所写的内容，如果只是文本相关的，请具体指出来，然后我可以让小助手无限修改。更重要的是逻辑以及所要传递的内容本身，而不是写的本身怎么样。甚至我觉得保持个人不那么顺畅的写作风格是一件有特色的事了。 前几天还和同事讲到，现在验证一篇文档有效性的方法将其喂给小助手，然后再看其是否能够理解。 ## 3.5 好奇心 总的来说，过去一年我的好奇心增强了。毕竟有问题就可以询问小助手，不用担心问题的低级程度。 同时，也让我对论文的偏见改观，意识到原来即便是学术论文还可以这么玩的呀。也会看推上时间线感兴趣的论文，当然实际也只是看下 Abstract。 在 4 月份出去游玩时，我就意识到拍照其实是在喂养我未来的小助手，培养它对于世界的理解了。于是我拍了更多的照片。 ## 3.6 输入与输出 因为 ChatGPT，今年有了更多的输出。这些都是发自内心自己想要的输出，而不是定下来了什么量化目标。伴随 GPTs 的发布，重新复活了 http://hubeiqiao.com，算是另一个起点吧。 大量输入依旧在推上，并把以下人士的推文设置了特别关注，算是每日必读： - @PaulG https://twitter.com/paulg：教父级别的人物 - @emollick https://twitter.com/emollick：沃顿商学院教授。持续分享有关 AI 相关的有趣论文以及自己对 AI 的见解，他的 Newletter One Useful Thing (http://oneusefulthing.substack.com) 也很值得阅读 - @sama https://twitter.com/sama：OpenAI 创始人及 CEO - @gdb https://twitter.com/gdb：OpenAI 联合创始人，会分享使用 ChatGPT 的有意思案例以及自己的编程抽象内容 - @DrJimFan https://twitter.com/DrJimFan：Nvidia AI 研究员，持续输出高质量的 AI 相关的见解。贝佐斯和马斯克都关注了 - @_jasonwei https://twitter.com/_jasonwei：OpenAI AI 研究员，同样会不时输出高质量的 AI 相关的见解以及职场相关的感想 - @OfficialLoganK https://twitter.com/OfficialLoganK：OpenAI 开发者关系，第一时间跟踪 OpenAI 的产品动态 # 四、我对小助手当前的看法 ## 4.1 当前问题 小助手依旧在非常早期的阶段，并不适合严格的商业应用。在我看来。存在以下几个问题： - 稳定性：这个应该是目前最大的问题。一方面是服务本身的不稳定；另一方面是输出结果的不稳定，较难得到一个确定性的输出结果。哪怕前 99 次对了，只要有 1 次出错，依旧会存疑。 - 价格：即便 GPT-4 Turbo 相对之前已经降了许多，但实际大规模生产使用依旧是昂贵的。 - 速度：这是与用户体验密切相关的部分，即便相对之前已经快了不少，但还不够。 - 安全：这应该是所有公司都会担心的问题，哪怕是用了企业版。 总的来说，现在小助手是作为一个 Co-Pilot 的角色，不是替代。 抛开以上条件，最大的限制条件我认为是物理世界以及系统之间的关系乃至人与人之间的并不知晓。也是因为这个，我们才需要详尽的描述自己遇到问题的背景。 ## 4.2 用户体验 用户体验至关重要。一个适合大众的产品不应该让用户感到困惑，而应该是开箱即用的。 基于这个推导，我现在能想到的可行方案是多个功能的组合。例如，基于用户的操作记录和历史数据，调用不同的 Function 和多个层级的 Prompt 自动执行任务，从而使用户体验更加流畅。而不是让用户主动描述需求。 还有一个例子是 Garmmarly。尽管 ChatGPT 在能力上去年就已经超越了 Grammarly，但我依然在使用 Grammarly 插件。因为直到今天，我也没有用到任何一款在交互体验上胜于 Grammarly 的工具。 哪怕是 ChatGPT 本身，如果要让更多的人更好的使用到 GPTs，其本身的用户体验也需要进一步提升。Ben Thompson 也在《The OpenAI keynote (https://stratechery.com/2023/the-openai-keynote/)》中提到，ChatGPT 是继 iPhone 后的最重要的面向大众消费者的产品，即使 OpenAI 最初的目标是成为一个聚焦于开发者的公司。 --- 过去几个月里，看见过很多类似「人机交互将进入自然语言对话的年代」的言论。坦诚的讲，我并不认同，甚至认为他们被 ChatGPT 所提供的这个 Demo 给限制了。 就单凭现有的功能，也不止是一个对话框。用户是很难讲清楚自己的诉求的。或者说，用户讲出来的并不是最终那个他需要的。 更重要的的用户场景：这个问题是什么？为什么要解决这个问题？怎样解决这个问题？这才是最重要的。AI 只是在最后一步 HOW 的层面给予了更多可能性。任何不从问题场景出发就直接谈 AI 的讨论，我都不看好。 # 五、未来 就像一年前预料不到今天一样，今天我也预料不到明年。The future is also similar to the Kaleidoscope. 这是我今年最喜欢的一句话，受启发于 Modern Wisdom 播客 #675 - Niall Ferguson - The Shocking Lessons Of History Everyone Has Forgotten (https://share.snipd.com/episode/2f69cee4-cbf7-4987-b921-8e9a6d00bfce)。其中提到马克·吐温从未实际说过「历史不会简单重复，但常常押韵」。他只是将历史比作万花筒。未来的确更像是万花筒，当下的不同动作会导向完全不同的结果…… 当然，确定性的是能力更强、价格更低、稳定性更高的模型肯定会持续的出现，会有更多的软件乃至硬件集成相关能力，最终导向的结果就是 Sam Altman 提到的「万物摩尔定律」在社会中的实际应用。 --- 我个人更期待的是硬件上或者说是能够与物理世界更多接触的应用。 Humane、Rewind 已经是在往更自然的交互方式开始探索了。不管他们第一代产品如何，至少我认为方向是对了，现在更多是被技术限制了形态，期待未来真正形态 Screenless、Seamless、Sensing 的产品。 --- 对于像我们这样的普通人，当下的建议依旧是更积极的用起来。 如果还能够思考或者至少想到这些技术会对我们的工作、生活、学习等产生什么影响，怎么去面对接下来几十年将到来的改变就更好了。 有时我也在想，如果彻底不需要工作了，要去做什么？目前还没想好…… P.S. 别看如今有这么多的资源投入到了人工智能领域。但至今为止，至少从公开信息看，没有人能够解释清楚大模型的原理，怎么就从预测下一个词突然变得像是那么回事了？几十上百亿级别的参数又是如何协同工作的？这也许也是人们焦虑 AI 安全的原因之一吧。 最后，如果有时间的话，推荐这个介绍大模型的视频（https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g），是我看过的最好的。作者本身也在 OpenAI 工作。 总的来说，我发自内心地觉得能够使用 ChatGPT 是一种幸运。希望能够继续使用下去并探索更多的可能性。 --- 原文发布在：https://hubeiqiao.notion.site/ChatGPT-0f9698e081dc4a1ca647293ec8c783ea?pvs=4

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泱夙
2年前
来到即刻的第一天。
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