ChatGPT AI技术给我们带来了什么?

ChatGPT爆火,AI技术给我们带来了什么?

ChatGPT

今天我们来讲一讲最近“火爆全网”的 ChatGPT

被大家热议的,不仅有实现 ChatGPT 的技术,同时还有 ChatGPT 能实现的各种功能,例如 —— 快速生成文章、故事和歌词甚至代码,回答各类疑问等等。

甚至最近有新闻“爆出” ChatGPT 通过了谷歌 L3 的面试(L3 被认为是谷歌工程团队的入门级职位,但 levels.fyi 显示,该职位的平均总薪酬约为 183,000 美元。)

今天我们一起“探究”一下 ChatGPT 和科研热点~

ChatGPT 是什么?

简单来说,ChatGPT 是一款由 OpenAI 推出的一种新型 AI 聊天机器人工具。它可以使用从数百万网站收集的数据以清晰、对话的方式回答问题。

ChatGPT 界面十分简单,并且可以就一个话题持续性进行对。有趣的是,当它的回答有失误的时候,它还会自行纠正。

如果注册了 ChatGPT 的小伙伴,大家一定尝试询问了很多问题。从日常生活,到信息查询,到学术生活,到人生道理... ChatGPT 可谓是无所不知

当然,ChatGPT 也可以被当成提高工作效率的工具。比如,我们可以使用 ChatGPT 打磨一些文字,进行文字翻译等等。

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ChatGPT,深度学习10年后的产品

自 2012 年深度学习「革命」以来,距今正好过去了 10 年时间。10年后的今天,ChatGPT 面世。

ChatGPT 是一个基于 Transformer 模型的预训练语言模型,由 OpenAI 开发。它通过读取大量文本数据并预先训练得到语言表示,从而在输入文本的基础上生成输出文本。Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,可以处理序列数据,并通过计算不同位置的输入元素之间的关系来生成输出。

说得再简单点,ChatGPT 是一种人工智能模型,通过读取大量文本数据预先训练来生成语言,它是基于 Transformer 模型和注意力机制实现的。

深度学习是人工智能的一种方法,使用了多层神经网络来进行模式识别和分类。每一层网络都对原始数据进行抽象和处理,从而捕捉数据中的特征。

深度学习可以解决许多复杂的问题,如图像分类、语音识别、自然语言处理等。那么从技术的角度,我们能进行什么科研课题研究呢?

语言生成:对ChatGPT进行更深入的研究,提高生成语言的质量和多样性。

模型优化:对ChatGPT模型进行改进,使其更快、更准确地生成语言。

多语言生成:研究如何将ChatGPT扩展到多种语言,并在不同语言间生成语言。

语言交互:研究如何通过ChatGPT实现人机语言交互,并对交互的质量和效果进行评估。

增强生成:研究如何利用额外的信息(如图像、语音等)来增强ChatGPT的生成能力。

以上只是一些研究方向,具体课题可以根据具体需求进行设计和选择。

如果你对深度学习还不了解,那么你可以探究下面所列的方向:

提高ChatGPT的生成质量和多样性

优化ChatGPT模型

多语言支持

语言交互

增强生成能力

当然,以上所有技术性的内容,都是 ChatGPT 自己生成的?

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ChatGPT,由“技术”引发的商业大战

自从ChatGPT横空出世并持续爆火以来,微软、谷歌这两家硅谷科技巨头之间的火药味就越来越重了。

2月7日,谷歌匆促上马了ChatGPT的直接竞品Bard、并宣布了一系列AI新战略之后,ChatGPT背后的“大哥”微软也连夜广发英雄帖,马不停蹄地召开了一场闭门媒体发布会。

会上,微软正式宣布推出集成ChatGPT的全新Bing搜索服务,以及集成AI辅助的Edge浏览器。这两项重大更新今天就立刻上线,预计在未来几周内向全球数百万的用户开放。

而且在浏览器的搜索框内,微软非常自信地设置了一句——Ask me anything…

该引擎整合了 ChatGPT 系统背后的技术。这标志着微软多年来首次有机会超越「搜索之王」谷歌。

“传统搜索引擎 +ChatGPT”会发生什么化学反应呢?根据微软介绍,这种新类型搜索与传统搜索的区别在于:

除了生成相关链接列表之外,新 Bing 还跨 Web 合并可靠的源,为用户提供一个汇总的答案。

✨ 搜索用户说话、发短信和思考的方式。新 Bing 将复杂的搜索和共享返回到详细响应。

✨ 在聊天体验中,用户可以自然地聊天,并询问初始搜索的后续问题,以获得个性化的答复。

✨ 新 Bing 可用作创意工具。它可以帮助用户编写文章、故事,甚至分享项目创意。

ChatGPT 会掀起一场互联网巨头间的“较量”,也会让我们正式步入被大面积“人工智能”服务的时代。

商科与经济方向的同学,也可以围绕 ChatGPT 进行一系列的课题研究,比如:

语言模型的应:如何将ChatGPT的语言模型应用到实际商业领域,例如客户服务、市场营销等。

技术的经济影响:ChatGPT技术如何影响人工智能、自然语言处理和相关行业的经济。

价值评估:如何评估ChatGPT技术的价值,以及如何证明其对商业和经济的贡献。

数据隐私:如何保护ChatGPT所使用的数据,以及如何处理与数据隐私相关的法律和道德问题。

可持续性:如何确保ChatGPT的技术和应用是可持续的,并且不会对环境和社会造成负面影响。

模型优化:如何提高ChatGPT模型的准确性和效率,以更好地适应商业需求。

人工智能和劳动力市场:ChatGPT技术如何影响劳动力市场,以及如何应对由此产生的社会问题。

商业模式:如何开发和实施商业模式,以最大化利用ChatGPT技术的潜力。

投资机会:如何识别和投资ChatGPT技术相关的商业机会。

国际竞:如何评估全球各地对ChatGPT技术的竞争情况,以及如何在全球范围内保持竞争力。

先进的科技,同时还带来了什么?

其实写这部分之前,我问了这样的一个问题 —— 人类可能会被 ChatGPT 所取代么?

先进的科技,带来了人们工作效率的提高,但是也带来了很多挑战。

如果不加以限制,ChatGPT将会变成史上最强大的作弊工具——帮助学生们写作业,甚至是完成考试论文。

为了测试ChatGPT在四门课程的考试中生成答案的能力,明尼苏达大学法学院的教授最近让ChatGPT参加考试,并对考试结果进行了盲评。

在完成95道选择题和12道作文题后,ChatGPT的平均成绩拿到了C+——在所有四门课程中均取得了较低但通过的成绩,“低空飞过及格线”。

而在沃顿商学院的商业管理课程考试中,ChatGPT表现更好,获得了B到B-的成绩。

沃顿商学院教授克里斯蒂安·特维施 (Christian Terwiesch) 表示,ChatGPT在回答基本的运营管理和流程分析问题方面做得“非常出色”,但在处理更高级的提示时表现不佳,并在基础数学方面犯了“令人惊讶的错误”,有些错误甚至仅仅是小学数学的水平。

在学术界,ChatGPT遭遇了更严厉的审视。

美国主要期刊《科学》杂志的主编霍尔顿索普宣布了一项更新的编辑政策,禁止使用来自ChatGPT的文本,并表示ChatGPT不能被列为合作者。不仅仅是《科学》杂志,其他出版商也做出了类似的举动。出版了近3000种期刊的 Springer-Nature也发表声明称,不能将ChatGPT列为作者。

但是所谓魔高一丈道高一丈,既然有技术能开挂,当然有技术可以检测 —— 在2月初,OpenAI官宣推出一个新工具,一个名为AI Text Classifier 的文件检测器,来帮助人们检测一段文本是由人类自己创作,还是由AI编写的。

AI 产品的推出,必然会影响人类社会的正常发展。AI 是否能与人们“和谐”相处?

在社会学和伦理道德的角度,也经历着挑战与考验。

以下是围绕科技发展与人类社会活动的一些值得研究的社会学课题:

科技对人际关系的影响

科技对工作场所的影响

科技对社会阶层结构的影响

科技的不平等性,如数字鸿沟和技能不足

科技对民主和公共生活的影响

社交媒体对身份和社会认同的影响

科技对传播和信息流动的影响

科技与文化和道德的关系

科技对教育和学习的影响

科技对城市和乡村的不平衡发展的影响。

如何面向未来?

我们已经步入了「使用人工智能的时代,是否掌握技术、使用技术会决定我们未来的生活。

在今天讲座的最后,我问了 ChatGPT这样一个问题 —— 进入人工智能时代,人们最应该具备的技能是什么?

它的回答非常简单 ——

在人工智能时代,人们最重要的技能是:

技术素养:掌握数字技能,包括编程语言、数据分析和计算机基础知识。

数字思维:理解数据、统计学和数字

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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