AI可以自动写代码、修bug、甚至写小说、回答问题?近期一系列关于人工智能新应用ChatGPT的上线引发热议，究竟什么是ChatGPT，它发挥着怎样的作用，未来会如何改变我们的生活呢?接下来，让我们一探究竟!
1 ChatGPT定义及作用?
1.什么是ChatGPT?
所谓ChatGPT，就是聊天GPT，以对话的方式交互，用户问问题它来回答，模仿人类说话风格的同时回答问题。通过OpenAI 的新模型生成一些语义答案，利用网页应用形式与用户对话互动，实现简单聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，同时具有较高质量的回答、高效获取信息的方式以及上瘾式的交互体验的特点。连世界首富马斯克也称“许多人陷入了该死的疯狂ChatGPT循环中”。甚至已经有国内投资人开始寻找ChatGPT背后的OpenAI公司，求购其股份。乍听起来，似乎也没有很新鲜，但情况是ChatGPT 的智能化远远超出了那些它的聊天AI前辈们，甚至有人提出ChatGPT可以取代传统搜索引擎。
图片来源：知乎。
ChatGPT偏任务型的多轮对话或问答系统，定位于“通用型AI技术助理”。相比苹果Siri 和小爱同学的“订餐、订票、订宾馆”，ChatGPT更多执行开放域任务，即问答、阅读理解、推理、头脑风暴、写作文、改错等，可以说是“AI版的知乎”。
2.ChatGPT能做什么?
ChatGPT上线后，越来越多网友开始尝试利用它解决一些实际问题 。比如可以问它怎么做菜?
图片来源：知乎。
虽然是个很简单的问题，但从ChatGPT的回答也能看出类似问题的答案准确性还是比较高的，不光是做菜，导航问题ChatGPT也是手到擒来、也可以让ChatGPT编写软件代码，甚至是撰写商业计划书和行业分析，“几乎”无所不能。
图片来源：知乎。
也正是ChatGPT的回答具有一定的准确性，才会让人们引发关于它是否有替代通用搜索引擎Google可能性的遐想。
当然ChatGPT也有不少显而易见的“漏洞”。
1)有时ChatGPT会写一些看上去合理但错误且荒谬的答案，这个在体验中较少但会出现。据官网描述，这个问题是难以解决的，因为：①在训练期间，并没有提问者目前所有的事实;②如果让模型过于谨慎，那么他能回答的问题也会拒绝回答;③有观察的训练误导了模型，因为正确的答案来源于模型的数据库而非人类知道什么。
2)ChatGPT对输入的改变比较敏感。例如，给出一句问题，模型声称无法得知答案，但轻微地改变问题，就能正确地回答。这种特性在体验中表现的比较明显。
3)ChatGPT有时会非常重复表达，反复使用某些句子，例如：重申自己是OpenAI训练的语言模型。这个问题在我们的体验中也经常出现，根据官网，该问题来自于训练数据的偏差，以及过度拟合问题。
4)在理想情况下，当用户问题模糊时，模型应该会提问将问题清晰化。但目前的模型经常不去追问问题，直接猜想用户可能问的方向。
除了官网提到的局限性外，根据实际体验，ChatGPT即使在输入的明确要求下，也难以在表达中使用数据支持，这可能是因为ChatGPT所使用的语言数据集并不包含太多关于数据的内容。
针对外界认为ChatGPT能否取代搜索引擎的讨论，ChatGPT自己却给出了“否定”回答：ChatGPT并不是搜索引擎。它的目的不是提供信息搜索，相对于搜索引擎通过索引网页并匹配搜索词来提供信息，ChatGPT则是通过对自然语言问题的回答来帮助用户解决问题。因此，它们之间没有直接的竞争关系，并不能相互颠覆。
2 GPT的发展历程，从GPT-1到GPT-3
Generative Pre-trained Transformer (GPT)，是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。
2018年，GPT-1诞生，这一年也是NLP(自然语言处理)的预训练模型元年。性能方面，GPT-1有着一定的泛化能力，能够用于和监督任务无关的NLP任务中。其常用任务包括：①自然语言推理：判断两个句子的关系(包含、矛盾、中立);②问答与常识推理：输入文章及若干答案，输出答案的准确率;③语义相似度识别：判断两个句子语义是否相关;④分类：判断输入文本是指定的哪个类别。虽然GPT-1在未经调试的任务上有一些效果，但其泛化能力远低于经过微调的有监督任务，因此GPT-1只能算得上一个还算不错的语言理解工具而非对话式AI。
GPT-2也于2019年如期而至，不过，GPT-2并没有对原有的网络进行过多的结构创新与设计，只使用了更多的网络参数与更大的数据集：最大模型共计48层，参数量达15亿，学习目标则使用无监督预训练模型做有监督任务。在性能方面，除了理解能力外，GPT-2在生成方面第一次表现出了强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至生成假新闻、钓鱼邮件或在网上进行角色扮演通通不在话下。在“变得更大”之后，GPT-2的确展现出了普适而强大的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。
之后，GPT-3出现了，作为一个无监督模型(现在经常被称为自监督模型)，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。而且，该模型在诸多任务上表现卓越，例如在法语-英语和德语-英语机器翻译任务上达到当前最佳水平，自动产生的文章几乎让人无法辨别出自人还是机器(仅52%的正确率，与随机猜测相当)，更令人惊讶的是在两位数的加减运算任务上达到几乎100%的正确率，甚至还可以依据任务描述自动生成代码。一个无监督模型功能多效果好，似乎让人们看到了通用人工智能的希望，可能这就是GPT-3影响如此之大的主要原因
由于GPT-3更强的性能和明显更多的参数，它包含了更多的主题文本，显然优于前代的GPT-2。作为目前最大的密集型神经网络，GPT-3能够将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本，甚至模仿已故的各位哲学家——预测生命的真谛。且GPT-3不需要微调，在处理语法难题方面，它只需要一些输出类型的样本(少量学习)。可以说GPT-3似乎已经满足了我们对于语言专家的一切想象。
3 ChatGPT的未来展望
ChatGPT作为AIGC的重要应用，其出现对于文字/语音模态的 AIGC 应用具有重要意义，会对AI产业上下游产生重大影响。
AIGC即利用人工智能技术来生成内容。与此前Web1.0、Web2.0时代的UGC(用户生产内容)和PGC(专业生产内容)相比，代表人工智能构思内容的AIGC，是新一轮内容生产方式变革，而且AIGC内容在Web3.0时代也将出现指数级增长。
从下游相关受益应用来看，包括但不限于无代码编程、小说生成、对话类搜索引擎、语音陪伴、语音工作助手、对话虚拟人、人工智能客服、机器翻译、芯片设计等。从上游增加需求来看，包括算力芯片、数据标注、自然语言处理(NLP)等。
随着算法技术和算力技术的不断进步，ChatGPT也会进一步走向更先进功能更强的版本，在越来越多的领域进行应用，为人类生成更多更美好的对话和内容。
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