智能聊天概念股爆雷 chiplet 概念股
ChatGPT會(huì)不會(huì)成為行業(yè)“終結(jié)者”用了哪些論證方法？
2023-02-08 中國(guó)青年報(bào)
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似乎在一夜之間，周圍不少朋友都在討論一款名為ChatGPT的人工智能聊天程序。有人用它即興創(chuàng)作詩(shī)歌，有人試圖用它設(shè)計(jì)小說(shuō)大綱，還有程序員用它解決工作問(wèn)題……根據(jù)多家媒體引述的調(diào)查結(jié)果，89%的美國(guó)大學(xué)生在用ChatGPT寫作業(yè)——這個(gè)數(shù)據(jù)恐怕是言過(guò)其實(shí)了，但至少說(shuō)明該程序在解答問(wèn)題方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。
人工智能聊天程序并不新鮮。比如，不少網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)使用的人工智能客服。不過(guò)，很多人工智能客服帶給人的感受實(shí)在一言難盡，機(jī)械重復(fù)的話術(shù)、“禮貌”而毫無(wú)信息增量的反饋等，都讓人“想摔手機(jī)”。ChatGPT誕生及其給人留下的“驚艷”印象，未必是因?yàn)樗褂昧硕嗑哂型黄菩缘募夹g(shù)，而是它搜集了更多的素材，因此能夠更加“聰明”地回答用戶的提問(wèn)。
對(duì)此，一些行業(yè)的從業(yè)者不乏“本領(lǐng)焦慮”。有人讓ChatGPT寫一篇時(shí)評(píng)，它洋洋灑灑寫了幾百字，用戶評(píng)價(jià)稱“雖然不算特別出彩，但也中規(guī)中矩”。有自媒體運(yùn)營(yíng)者試圖讓ChatGPT分析某國(guó)產(chǎn)車品牌能否打敗國(guó)外競(jìng)品，結(jié)果程序輸出了一篇有觀點(diǎn)和簡(jiǎn)要論述的分析短文。對(duì)于一些大學(xué)課程的作業(yè)，ChatGPT也能“應(yīng)對(duì)自如”。它的出現(xiàn)讓人不得不承認(rèn)：人工智能不僅能夠回答“客觀題”，還可以有模有樣地回答一些“主觀題”了。
但是，大可不必就此認(rèn)定ChatGPT是某些行業(yè)的“終結(jié)者”。目前，機(jī)器對(duì)于各類問(wèn)題的理解，并非真正的“理解”，而是基于海量素材的整理歸納。例如，有人用杜撰的學(xué)術(shù)概念“鏡像等離子規(guī)范場(chǎng)”提問(wèn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人工智能不懂裝懂地賣弄“學(xué)識(shí)”。而在回答一些社會(huì)問(wèn)題時(shí)，盡管人工智能輸出了看似結(jié)構(gòu)完整的文章，但不少答案依然“驢唇不對(duì)馬嘴”，或者充滿了“正確而無(wú)用的廢話”。
對(duì)于重復(fù)性的、記憶性的問(wèn)題，人工智能確實(shí)越來(lái)越得心應(yīng)手了。之所以大學(xué)生很快“愛(ài)上”這款程序，是因?yàn)榇髮W(xué)里不少作業(yè)并不真正考查學(xué)生的創(chuàng)新能力，只要重復(fù)教科書中的現(xiàn)成理論，再加上一點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)上能搜到的案例即可。
人工智能看似“聰明”，實(shí)則只是無(wú)意識(shí)的表現(xiàn)。比如，比起創(chuàng)作一篇小說(shuō)或?qū)懸黄瓌?chuàng)散文，人工智能更容易成為一個(gè)“詩(shī)人”，這是因?yàn)樵?shī)歌在形式上更加抽象，也更容易通過(guò)組合不同詞語(yǔ)實(shí)現(xiàn)模仿；還有人喜歡用人工智能作畫，敲幾個(gè)關(guān)鍵詞，就能輸出一幅基本功扎實(shí)的畫作，但實(shí)話說(shuō)，這些畫充其量只是替代了某些“藝術(shù)工廠”的流水線式生產(chǎn)。
當(dāng)然，這并不意味著人工智能對(duì)創(chuàng)造性工作來(lái)說(shuō)一無(wú)是處。人工智能學(xué)者王詠剛就認(rèn)為：“無(wú)論是AI對(duì)話、AI寫文章還是AI作畫，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型固有的非確定性、發(fā)散性、天馬行空的特點(diǎn)，恰好可以成為激發(fā)人類靈感的好幫手?！比说撵`感并非從天而降的，很多時(shí)候正是“站在巨人的肩膀上”，而人工智能背后的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)，可以扮演“巨人”角色，讓創(chuàng)造者站得更高、看得更遠(yuǎn)。
人工智能技術(shù)的進(jìn)步，其更重要的意義在于：讓人從重復(fù)性的腦力勞動(dòng)中解放出來(lái)，聚焦于真正的創(chuàng)造。一些大學(xué)課后作業(yè)可以用人工智能完成，給大學(xué)老師提出的問(wèn)題是：以后布置的作業(yè)是不是要更有新意？能用機(jī)器完成的作業(yè)，一定不是好作業(yè)。年度總結(jié)、月報(bào)、周報(bào)中的套話，可以輕松交給人工智能完成，這也說(shuō)明一些占據(jù)員工大量時(shí)間精力的工作只是重復(fù)性消耗。
換言之，未來(lái)檢驗(yàn)一項(xiàng)工作是否真正有意義、有實(shí)效的標(biāo)準(zhǔn)，就是要看其能不能被人工智能輕易取代。有人認(rèn)為，人工智能遲早能夠替代人類現(xiàn)有的大部分文字工作。如果這一判斷最終成為現(xiàn)實(shí)，那恰恰說(shuō)明很多文字工作并非思想的創(chuàng)新，而僅僅是材料的堆砌。
隨著素材的積累，比ChatGPT更“聰明”、更“全能”的聊天程序，一定會(huì)在不久的將來(lái)誕生。對(duì)此，人們與其焦慮“機(jī)器取代人工”，不如敞開(kāi)胸懷，歡迎技術(shù)進(jìn)步給工作與生活帶來(lái)的改變。指揮機(jī)器的是人，不是機(jī)器本身，而要讓機(jī)器的“大腦”更好地服務(wù)于人，也離不開(kāi)人的主觀感受與創(chuàng)新創(chuàng)造。人類騰出更多精力，聚焦于思想與觀念的創(chuàng)新，機(jī)器當(dāng)好“秘書”，在科學(xué)與文化領(lǐng)域一定會(huì)取得更深遠(yuǎn)的突破。
chatpgt是什么
ChatGPT是OpenAI開(kāi)發(fā)的大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。這是GPT-3模型的一個(gè)變體，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以在對(duì)話中生成類似人類的文本響應(yīng)。
ChatGPT背后的算法基于Transformer架構(gòu)，這是一種使用自注意力機(jī)制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Transformer架構(gòu)廣泛應(yīng)用于語(yǔ)言翻譯、文本摘要、問(wèn)答等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進(jìn)行對(duì)話的聊天機(jī)器人。這對(duì)客戶服務(wù)很有用，因?yàn)樗峁┝擞杏玫男畔⒒蛑皇菫榱撕猛妗?/p>
ChatGPT使用方法和注意事項(xiàng):
支持中文和英文，都可以問(wèn)，它不是Siri這種機(jī)器人，他是一種生產(chǎn)力的工具，要把它當(dāng)作真實(shí)的人來(lái)對(duì)話，可以讓它改進(jìn)，支持上下文多輪對(duì)話，放心大膽的問(wèn)，每次回答的字?jǐn)?shù)有應(yīng)該有限制，可以使用“繼續(xù)問(wèn)”等來(lái)追問(wèn)，它會(huì)繼續(xù)寫。
AI屆已經(jīng)進(jìn)入新的范式，學(xué)會(huì)提問(wèn)題會(huì)越來(lái)越重要
怎么可以在A股買ChatGPT概念的指數(shù)？
目前，A股市場(chǎng)上并沒(méi)有可以直接購(gòu)買ChatGPT概念指數(shù)的交易產(chǎn)品。但是，可以通過(guò)兩種方式購(gòu)買該指數(shù)的相關(guān)指數(shù)：
通過(guò)ETF購(gòu)買：目前市場(chǎng)上已經(jīng)有一些以人工智能為主題的ETF產(chǎn)品上市，其中一些可能包含ChatGPT概念的指數(shù)成分股?？梢酝ㄟ^(guò)證券公司的交易平臺(tái)購(gòu)買這些ETF產(chǎn)品，并獲得與指數(shù)成分股相似的投資收益。
通過(guò)指數(shù)基金購(gòu)買：如果您不想通過(guò)ETF或ETF聯(lián)接基金進(jìn)行投資，還可以考慮購(gòu)買以人工智能為主題的指數(shù)基金。這些基金通常會(huì)跟蹤特定的指數(shù)，并在該指數(shù)中包含一定比例的ChatGPT概念的指數(shù)成分股。可以通過(guò)各種渠道（如銀行、證券公司等）購(gòu)買這些指數(shù)基金，并享受與指數(shù)基金相似的投資回報(bào)。
需要注意的是，雖然概念指數(shù)無(wú)法直接購(gòu)買，但是通過(guò)ETF和指數(shù)基金購(gòu)買ChatGPT概念指數(shù)的方式可以獲得與該指數(shù)成分股相似的投資收益。
分享名稱：智能聊天概念股爆雷 chiplet 概念股
文章源于：http://muchs.cn/article44/dohocee.html
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