創新與預見，ChatGPT及AIGC新時代：從符號到神經元，AI的進化與ChatGPT的崛起

2.2.1 ChatGPT的本質到底是什麼？
　　本質上，ChatGPT是一個語言模型的聊天軟體。因為了解人類語言，所以能夠充當人機交流的翻譯，進而變成強大的自然語言使用者介面，其背後依託的是GPT大語言模型。

　　從科技發展的歷史來看，通常會先出現一些殺手級的應用，這些應用會帶動基礎設施的建設。而隨著更好的應用的出現，需求也會不斷增加，從而進一步促進基礎設施的發展。這樣的發展趨勢往往會像一波波的浪潮一樣，不斷推動著科技的進步。

　　在AI發展的過程中，ChatGPT可以被看作一個殺手級應用，它推動了作為基礎設施的GPT技術的發展，同時也催生了許多基於GPT技術的新應用。微軟的新應用如Bing和Office Copilot也都是基於GPT-4技術開發的應用，它們的出現進一步推動了GPT技術的應用範圍和深度。可以預見，隨著GPT技術的不斷發展，未來還會湧現出更多基於GPT的新應用和服務，不斷地推動人工智慧技術的進步。

　　我們可以從以下三個核心價值來看ChatGPT。

1. 全網訊息壓縮後的知識庫

　　想像一下，如果要把網際網路上的所有文字建立一個壓縮副本，並儲存在專用伺服器上，方便快速調取，我們應該怎麼做？

　　對預訓練模型，如ChatGPT或者大多數其他的大語言模型來說，其訓練過程就是透過把全球資訊網上找到的訊息壓縮排模型的過程。當然，因為這種壓縮是丟棄了原始文字後重建的文字，有時會產生一些事實性錯誤，不能100%還原所有的輸入知識。然而，由於它能夠基於上下文在對話中高效地生成內容，並且生成的大部分內容都是正確的，因此許多人將其視為一個方便查詢的知識庫。與傳統搜尋引擎相比，ChatGPT更懂使用者意圖，生成的結果更簡潔明瞭，無需再進行篩選和比對。

　　實現了訊息壓縮的大模型價值遠遠高於沒有完成這些訊息壓縮的大模型。如今有成百上千個語言模型，卻沒有能與GPT-3、GPT-4抗衡的，其根本差異就在於訊息量。

　　GPT在訓練模型並累積訊息之後，便可輕鬆地從其所掌握的訊息中生成文字，通常這些生成的文字品質高於大多數人所創作的文字。換一個角度看，如果一個人在工作中不創造新的價值，只是把現有的訊息整理後進行簡單輸出，那麼一定會被AI替代掉。比如金融分析師、普通文員、財經和體育媒體記者，甚至包括短影片和網紅。而對於需要創造力、審美力的工作來說，ChatGPT是巨大的助力，能把相關工作的員工從一些簡單重複的工作解放出來。

　　有了這樣龐大的知識庫，再有自然語言對話的加持，學習方式從根本上發生了改變。OpenAI的CEO阿特曼在一次訪談中提到，他現在寧可透過ChatGPT而不是讀書來學習。

　　你可以假設ChatGPT是一個知識淵博的老師，你在學習新知識的時候，可以要求他跳過所有的細節，用簡單直白的語言把一個知識的本質講給你聽，如果理解不了，還可以要求其換一個說法，並舉例子，以快速掌握。

　　當你掌握了基礎知識後，可以要求ChatGPT幫你制定學習計畫，推薦學習資源。在學習過程中，有任何疑難問題，還可以諮詢ChatGPT。當學習有了心得，可以說給ChatGPT聽，讓它評判，給你回饋。

　　ChatGPT提供的學習方式類似於個性化的一對一學習和輔導，但傳統老師無法隨時響應學生的需求，而且在訊息廣度方面遠遠不及ChatGPT。

　　例如，在讀《大亨小傳》的時候，如果你對主角常常眺望綠色燈塔的舉動不理解，可以透過ChatGPT，體會主角的心境，理解作者描寫這個情節的意義。

　　由於ChatGPT的知識庫方便了知識工作者，因而對一些需要大量知識的行業，如法律和醫療等，有巨大的助力。畢竟人腦的記憶是有限的，即便記住了，關聯能力也比不上ChatGPT。

2. 自然語言的使用者介面

　　從一定程度上來看，很多職業的核心就是為專業知識庫提供使用者介面。許多專業人員所做的工作實際上就是理解需求並將普通語言轉化為專業術語，這是必要的，但完成這些任務的成本非常高。例如，教師是學習數據的使用者介面，律師是法律文書的使用者介面，程式設計師是程式碼的使用者介面等。這些專業人士的做法很類似：把結構化的訊息轉譯成自然語言，便於普通人理解和溝通，然後再轉譯回結構化的訊息去處理，處理後再轉為自然語言。

　　有了ChatGPT這樣的自然語言介面後，能夠對使用者的提問做出媲美專家的回答，專業人士的仲介功能也許就可以從溝通環節中去掉。

　　微軟公司創始人比爾．蓋茲在接受德國《商報》（Handelsblatt）採訪時表示，聊天機器人ChatGPT的重要性不亞於網際網路的發明。他指出：「到目前為止，人工智慧可以讀寫，但無法理解內容。像ChatGPT這樣的新程式將透過幫助開收據或寫郵件來提升許多辦公室工作的效率，這將改變我們的世界。」

　　縱觀歷史，從按鍵到觸控，再到語音控制，互動形式的每一步革新都催生出新的行業競爭格局。有趣的是，三次人機互動的革命都是由蘋果公司帶動的。

　　第一次，圖形使用者介面 GUI。雖然賈伯斯早期將其從施樂「偷」來，並把它應用於電腦，但由於當時的軟硬體問題，遭遇了失敗，而跟進了這個技術的微軟卻透過Windows作業系統大獲成功，成為IT行業霸主。

　　第二次，觸控式螢幕。蘋果的 iPhone 重新定義了觸控式螢幕的互動方式，並獲得了巨大的紅利，跟進的Google也抓住這個機遇，建構了 Android 生態，成為大贏家。而微軟和Nokia兩位霸主，由於歷史包袱問題及對商業模式的認知問題，錯失了機會。

　　第三次，自然語言使用者介面。10年前，蘋果率先釋出Siri語音助手，各個大廠相繼效仿。但10年來，沒有一家的技術能真正讓大眾日常使用，主要原因還是在智慧辨識語音方面的技術沒有突破，導致人說的話常常被誤解。直到ChatGPT這樣的聊天機器人出現後，才真正開啟人們的想像力。

　　ChatGPT在經過訓練、調整和改進後，可以用非常好的方式來幫助人們完成各式各樣的複雜任務，可以說降低了專業門檻。

　　拿程式設計來說，原本只有懂得程式語言的人才能寫程式，但現在有了自然語言的互動方式，任何人都可以寫程式。甚至根本不需要寫程式，比如對數據處理的工作，直接把數據交給ChatGPT，就能生成分析表格和分析報告。

　　再說說繪畫，原本只有懂得繪畫技術和一些藝術知識的人才能創作出藝術作品或工作中的圖形圖畫，現在，只需要會說話，有想像力，把想要的描述清楚，就可以很快完成一幅不錯的繪畫作品。許多人就在用ChatGPT為Midjourney編寫提示語，從文字建立影像。

　　雖然ChatGPT在進行對話時，還會有一些誤解，需要一些寫提示語的技巧，但這是暫時的，很快就會有大幅改進。預計未來幾年，所有的軟體系統都將採用自然語言作為使用者介面。這種使用者介面的價值有多大呢？

　　伊隆．馬斯克（Elon Musk）曾說：「人工智慧已經發展了相當長時間，它只是並不具備大多數人都能使用的使用者介面。ChatGPT所做的，是在已存在若干年的人工智慧技術上新增一個可用的使用者介面。」從這個意義上來說，有了這樣的使用者介面，就有了更多的可能性。

　　以前，因為程式設計的能力不足，開發程式的成本很高，很多零碎的工作並沒有變成可程式設計的工作，導致大量的低效勞動。有了ChatGPT這樣一個更懂人類的AI後，僅從理解和執行任務來說，就能把很多工作變成可程式設計的形式，效率上大大超越之前的產品。

　　另外，生成式AI的興起，促進了生產力工具的更新，對於企業和組織來說，這是一個巨大的機會，可以大幅提升生產效率和品質。任何人都能借助AI完成自己原本做不到或做不好的事情，比如程式設計、畫畫、寫文章等。用語言生成圖片可以把時間從一小時縮短到幾秒鐘，把150美元的成本降到8美分，這都是真實發生的事情。這就好比，在做任何事情時，你不再僅僅依靠個人的能力，而是有一個強大的團隊來增強你的能力。只需設定目標，團隊就能將其分解並執行。你只用關注需要確認的工作部分，一個人就能輕鬆完成大量的工作。

　　這樣的人機互動介面，不僅能按使用者的意圖完成基本操作，還能透過更強大的生成式AI，擴大認知和執行的邊界，滿足人類之前對電腦互動的最高想像。

　　整體而言，自然語言互動介面的出現將改變大部分人的工作方式，從而改善工作效率和客戶滿意度，還可以打破地域限制，與國際市場連繫起來。

2.2.1 ChatGPT的本質到底是什麼？
　　本質上，ChatGPT是一個語言模型的聊天軟體。因為了解人類語言，所以能夠充當人機交流的翻譯，進而變成強大的自然語言使用者介面，其背後依託的是GPT大語言模型。

　　從科技發展的歷史來看，通常會先出現一些殺手級的應用，這些應用會帶動基礎設施的建設。而隨著更好的應用的出現，需求也會不斷增加，從而進一步促進基礎設施的發展。這樣的發展趨勢往往會像一波波的浪潮一樣，不斷推動著科技的進步。

　　在AI發展的過程中，ChatGPT可以被看作一個殺手級應用，它推動了作為基礎設施的GPT技術的...

　　2022年是AIGC（人工智慧生成內容）元年。透過AIGC，輸入幾個關鍵詞就能生成不錯的畫作，敲幾個音符就能完成編曲，輸入幾句話就能完成短影片劇本，甚至可以寫中文句子完成程式碼編寫。雖然這些生成的內容還需要疊代、優化、潤色，但創作門檻的降低與創作效率的提升，讓大家看到了AI（人工智慧）對於內容創作領域的巨大價值。

　　從70多年前艾倫．麥席森．圖靈提出圖靈測試開始，人類一直在研究AI技術，十幾年前深度學習開始被廣泛使用後，AI技術發展飛速，在語音辨識、影像辨識和無人駕駛等方面不斷取得突破，但一直缺少一個殺手級應用來推動AI技術的普惠化，這就導致許多AI技術和資源成為「孤島」，不能被大眾所用。很多AI的應用都被戲稱為「玩具」，沒有太多實用價值。

　　2022年11月30日，ChatGPT橫空出世，帶人類進入了AIGC新時代。

　　ChatGPT是一個具有超大知識庫的聊天程式，它的自然語言使用者介面，能打通和連線以往累積的AI系統，並讓各類軟體更新疊代變得更易用和更自動化。

　　隨著ChatGPT應用及其背後的GPT（生成式預訓練轉換器）技術迅速在全球普及，AI產業正經歷著一場前所未有的變革。這場變革帶來的不僅是技術的進步，更促成了一種全新的生態系統的形成。人工智慧作為一種普惠型的生產要素加入人類社會，對整個社會的影響不亞於工業革命。

　　在工業革命時期，機器的發明和使用讓工業生產效率得到極大提升，也帶來了巨大的經濟效益。隨著機器的廣泛應用以及工業生產規模的不斷擴大，龐大的工業生態系統逐漸形成，在隨後的一百多年影響了全球。

　　自2020年GPT-3問世，已經有許多行業應用GPT技術產生了巨大的經濟效益和社會效益。預計這次GPT技術帶來的革命將會在幾年內影響全球，原因有三：

　　第一，語言是思維的載體，GPT這樣的大語言模型能理解和模擬人類的思維，將成為最好的使用者介面。想像一下，從不聯網的PC（個人電腦）時代，到網際網路時代，再到萬物互聯的物聯網時代，整個生態的價值以指數級提升。GPT將用自然語言方式全面提升所有軟體系統的使用者互動能力以及相互連線的能力，這樣創造的價值會增加多少？

　　第二，AI大語言模型這樣的生產要素，是給人類賦能的第二大腦，濃縮了全球訊息的語言模型就是真實世界本身的投射。有了這樣的第二大腦，人類的生產力和思考速度將以倍數提升。

　　第三，殺手級應用推動生態系統的建立。由於ChatGPT這樣的殺手級應用出現，一個龐大的AI生態系統正在快速形成，並帶來產業的變革。這個生態系統的繁榮將會讓AI產業得到更快速、更健康的發展，也將會為人類社會帶來更多的福利和便利。

　　本書將帶領讀者深入了解ChatGPT技術的發展歷程、本質和應用，以及ChatGPT可能帶來的影響和未來發展前景。

　　第1章介紹AI的歷史發展，引出ChatGPT技術的發展歷程。涉及人工智慧的起源、兩個主要流派的發展以及大模型的發展過程，重點講述了影響AI的一些關鍵人物和核心技術，為讀者進一步了解AI相關技術進行科普。

　　第2章分析ChatGPT對社會各個領域的影響，並探討ChatGPT技術的本質和價值。ChatGPT對整個社會帶來的影響類似淹沒效應（類似科幻電影中海平面上升，逐漸淹沒全球的小島和陸地），根據ChatGPT影響的關鍵因素和行業特點，本章分別講述了ChatGPT技術可能對各行業和領域帶來的影響，尤其分析了其對典型職業的影響，最後討論了ChatGPT對社交、隱私、公平等方面的影響。

　　第3章是ChatGPT的使用指南。本章先從如何用ChatGPT獲得價值的維度解讀提示語和提示語工程，然後結合具體的場景和案例，為讀者展示如何在實際應用中更好地使用提示語與ChatGPT對話，最後介紹了如何用ChatGPT作為工作流的一部分，基於微調GPT定製自己的ChatGPT，以及開發外掛等應用方式。

　　第4章主要講述AI應用的案例，包括多個應用方向，介紹如何藉助各類AI工具來提升生產力或解決問題，並介紹了一些公司及產品，方便讀者嘗試使用。本章對一些代表性的公司和產品進行了重點講述，總結其成功的模式和規律，以使讀者得到啟發。

　　第5章探討了ChatGPT技術的未來發展。本章從AI產業的發展趨勢以及一些對AI發展的分歧等入手，著重討論ChatGPT技術的發展前景和可能的影響，最後對一些熱點概念，例如奇點和AI意識，以及它們可能對ChatGPT技術和人工智慧產業的影響進行了闡釋。透過這些探討，讀者可以更好地了解ChatGPT技術的未來發展趨勢和產業前景。

　　本書力求深入淺出，為讀者提供全面、實用的ChatGPT技術指南和應用案例，幫助讀者更好地了解和掌握這一重要的AI技術。我們相信，本書能夠成為讀者學習、研究和實踐ChatGPT技術的有力助手和使用指南。

　　2022年是AIGC（人工智慧生成內容）元年。透過AIGC，輸入幾個關鍵詞就能生成不錯的畫作，敲幾個音符就能完成編曲，輸入幾句話就能完成短影片劇本，甚至可以寫中文句子完成程式碼編寫。雖然這些生成的內容還需要疊代、優化、潤色，但創作門檻的降低與創作效率的提升，讓大家看到了AI（人工智慧）對於內容創作領域的巨大價值。

　　從70多年前艾倫．麥席森．圖靈提出圖靈測試開始，人類一直在研究AI技術，十幾年前深度學習開始被廣泛使用後，AI技術發展飛速，在語音辨識、影像辨識和無人駕駛等方面不斷取得突破，但一直缺少一個殺手級...

前言
第1章　ChatGPT發展簡史
　　1.1　AI的概念和萌芽
　　1.2　符號主義流派的探索
　　1.3　連線主義流派的探索
　　1.4　預訓練大模型時代
　　1.5　ChatGPT簡史
　　1.6　ChatGPT生態系統
第2章　ChatGPT的本質及影響
　　2.1　AI對工作的影響
　　2.2　ChatGPT本質和價值
　　2.3　訊息密集且以重複性工作為主的領域
　　2.4　需要大量專業知識和較高技能的領域
　　2.5　需要創造能力和創新能力的領域
　　2.6　需要身體能力和道德判斷的領域
　　2.7　對社交、隱私和公平的影響
第3章　ChatGPT使用指南
　　3.1　ChatGPT的優缺點
　　3.2　提示語原則和提示語工程
　　3.3　場景化的提示語模板
　　3.4　跨平台應用和定製
第4章　AI應用案例
　　4.1　AI寫作和編輯
　　4.2　AI影像生成和處理
　　4.3　AI編程
　　4.4　AI音訊生成和處理
　　4.5　AI影片生成和處理
　　4.6　AI銷售自動化
　　4.7　AI輔助管理和合作
　　4.8　AI生成演示文件
　　4.9　AI虛擬人
　　4.10　AI遊戲
第5章　ChatGPT發展前瞻
　　5.1　對人工智慧的恐懼和爭議
　　5.2　AI產業的生態
　　5.3　ChatGPT的演化
　　5.4　奇點和意識
附錄AI小百科

前言
第1章　ChatGPT發展簡史
　　1.1　AI的概念和萌芽
　　1.2　符號主義流派的探索
　　1.3　連線主義流派的探索
　　1.4　預訓練大模型時代
　　1.5　ChatGPT簡史
　　1.6　ChatGPT生態系統
第2章　ChatGPT的本質及影響
　　2.1　AI對工作的影響
　　2.2　ChatGPT本質和價值
　　2.3　訊息密集且以重複性工作為主的領域
　　2.4　需要大量專業知識和較高技能的領域
　　2.5　需要創造能力和創新能力的領域
　　2.6　需要身體能力和道德判斷的領域
　　2.7　對社交、隱私和公平的影響
第3章　ChatGPT使用指南
　　3.1　...