ChatGPT一亮相就技惊四座，疯狂吸粉。其测试版上线一周，就吸引了全球一百多万注册用户，要来试试这个聊天机器人的“智能成色”。从大家的测试反应看，其自然语言处理能力远超大家预期，在绝大多数情况下，对测试者的问题和要求应对自如，甚至对一些模糊语义也大都能准确把握和应对。ChatGPT输出的文字内容大多达到了一个人类写手的合格水准；其输出的程序，据说可以达到硅谷大厂初级或者中级程序员的编程水准。当然在许多细分领域，或者一些比较专门的话题，可能因为这方面的训练数据占比太小，ChatGPT的应对就往往捉襟见肘，甚至闹笑话。但是这些问题以现有的技术路径和能力，都不是巨大的绊脚石，应该能够解决。受‘算力摩尔定律’的支配，算力成本还是会在将来以指数级数下降，人们估计，在三五年之内，机器智能在内容生成方面应该能够达到熟练工的水准；在2030年左右，应该可以达到细分领域顶级专业人才的水准。
我请ChatGPT写一则有关它自己的简介文字：
问：请写一篇有关你的简介文章，可以吗？
ChatGPT：当然，我很乐意帮助你写一篇关于我的简介文章。
我是一个由 OpenAI 训练的大型语言模型，名为 Assistant。我的知识截止日期为 2021 年，并且无法访问互联网以获取最新信息。我的主要目的是帮助人们解答各种问题，并协助完成各种任务。
我可以回答许多科学、技术、历史、文化和其他方面的问题，也可以帮助您进行语言翻译、文本摘要和其他自然语言处理任务。我还可以为您提供建议和解决方案，帮助您解决日常生活中的问题。
总之，我是一个可以通过文本聊天接口与人们交流的人工智能助手，旨在帮助人们更轻松、高效地完成各种任务。我期待着与你交流，并帮助你解决问题。
OpenAI是由Sam Altman，Elon Musk等人共同创办的机器智能研究机构，旨在推进机器智能的研究和应用，并不断降低算力和复杂模型的成本。他们的愿景是让复杂模型和机器智能的成本能够趋近于零，可以任由大小机构和人们获取使用，让复杂模型和超级算力最终也应该好像如今的电力一样，成为人类社会基础设施的一部分，可以说是相当有情怀和理想主义色彩。GPT是OpenAI的自然语言处理（NLP）的平台，其算力在现在的几个大型NLP模型中也是领先的。光是其中的GPT-3模型的研发训练成本就超过一千万美元，而现在正在研发中的GPT-4的成本可能就更高了。这样一个大型的机器智能模型研发训练完成后，人们就可以在此基础上开放各种细分领域的应用，而不必每次都是从头训练机器，这是降低算力和机器智能模型成本的有效方法。最近就在GPT平台上发展出了DALL·E， ChatGPT等为代表的内容生成型机器智能模型，可以根据文字输入的要求，直接输出有实质内容的文字，图像，其质量都往往可以接近甚至超过人类的产品。
2022年可以称为生成型机器智能的元年，就以它们现有的水平，也应该让知乎，百度，维基百科这些机构感受到机器智能剑锋所指的寒意；甚至象Adobe，谷歌这样曾经被认为有着极宽极深护城河的平台型企业，虽然应该还有更长一点的喘息空间，但是靠着平台躺赢的日子已经不会太久了。在接下来的几年里，这些生成型的机器智能将对人类的出版，社交网络，教育，文艺，游戏等行业产生颠覆性的影响；而我们可能曾引以为傲的才艺，技能，知识，创造力，甚至人类智能本身，都会在突飞猛进的机器智能面前被重新衡量和价值重估。关键的问题是：面对这样的巨变，人类社会整体，和各个政府，公司，团体，准备好了吗？作为个人，你在人生，职业，教育，财务等方方面面的规划，可能有可操作的应对方法吗？
我又问了ChatGPT一个问题：
问：我该怎么做，才能象你一样变得知识渊博呢？
ChatGPT：你可以尝试通过阅读、学习和练习来向我学习。你可以通过阅读各种权威性资料，例如学术论文、专业书籍、维基百种条目等来扩展你的知识。你也可以通过参加培训课程、自学在线视频教程或者参加各种培训计划来学习新技能。
此外，你还可以通过练习来提高你的技能水平。例如，如果你想学习一种新的编程语言，你可以尝试写一些小程序来练习。如果你想学习写作技能，你可以尝试写一些短文、文章或者故事来练习。
需要注意的是，学习是一个持续的过程，需要不断努力和持续的学习才能取得更好的成绩。同时，要注意保持好的学习习惯，例如规划学习计划、坚持学习、经常复习等。这些都是帮助你更高效地学习的重要因素。
它的回答也还算有具体可操作的建议和行动指向，我也就喝了这一碗心灵鸡汤吧。
