ChatGPT的前世今生
虽然ChatGPT好像天外来客突然降临，但实际上其萌芽可以追溯到很久以前。
早在1957年，人们首次利用计算机生成一段音乐；1966年，全球首款人机对话机器人诞生；20世纪80年代，IBM发布的语音控制打字机已经可以处理20000个单词。
1997年5月由IBM开发的“深蓝”击败了有史以来最伟大的国际象棋大师卡斯帕罗夫，震惊世界。“深蓝”主要基于大规模并行处理和优化算法，以实现高效率的棋盘推理，代表了当时人工智能的最高成就。
大约10年后，AlphaGo成为第一个战胜人类围棋世界冠军的人工智能机器人。这款由谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能，其主要工作原理是“深度学习”。一盘围棋的变化理论上超过10的800次方，已经远远超过googolplex（10的100次方，这是一个比现今人类已知宇宙的所有粒子总和还要大的数），限于时间约束、运算能力和运行成本，计算机进行围棋对弈不可能采用穷举法寻找最优着法，其主要工作原理是“深度学习”，类似于人类棋手的学习过程，但是如今人工智能的训练量、存储能力、逻辑推理能力、运算速度和计算能力已经为人类棋手所望尘莫及。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经系统的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，将多层组织链接一起，再依靠“大脑”进行适当的处理。
然而，“深蓝”也好、AlphaGo也罢，总归都是用计算机处理最优解问题，而自然语言的处理和生成使人工智能的应用进入了另一个境界。
进入21世纪，自然语言的处理和生成由试验阶段快速向实用阶段发展。
2007年，首部由人工智能完成的小说诞生；2012年，微软发布全自动同声传译系统；2014年，GAN网络诞生，大幅提高了AI内容逼真度；2017年，微软的“小冰”发表了人工智能创作诗集；2018年，英伟达发布StyleGAN，大幅提升了AI的创作质量；2019年，谷歌发布由AI生成的连续视频；2021年，OpenAI发布ChatGPT，实现了由人机对话的文字生成；2022年11月底， OpenAI发布优化的对话语言模型首次正式对公众开放；2023年，ChatGPT官方APP在更多地区的APP Store上线，GPT-4迎来“首秀”。
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生成式人工智能的商业前景
人们为ChatGPT欢呼并不仅仅是因为出现了一个善解人意的新聊天伙伴，而在于它为生成式人工智能发展打开了一扇门，使计算机能够理解并应和人类的语言文字，而不仅仅是执行一一对应的各种标准指令，从而成为人人可以方便使用的万能工具，大大拓展了人类的能力边界。当计算机能够理解人类语言并具备强大推理能力的时候，必然引发机器智能领域的颠覆性变革。
人们普遍认为，具备语言文字能力的生成式人工智能大模型将成为新一代“操作系统”并重塑互联网生态。2023年3月，ChatGPT插件功能发布，首批上线的插件有旅行软件Expedia、购物软件Instacart、支付软件Klarna、在线订餐平台OpenTable、电商平台Shopify、工作软件Slack等。人们可以通过对话的方式调用这些插件的具体功能，如查询股票价格、预定机票、搜索数据、购买商品，等等。
作为未来人工智能平台，一场基础设施布局竞争正在展开。据扎克伯格透露，meta研发的生成式人工智能大模型LLaMA 1已经可以与OpenAI的ChatGPT和谷歌的Bard聊天机器人模型竞争。LLaMA 2大语言模型系列经过预训练和微调的生成式文本模型，其参数数量从70亿到700亿不等。2023年7月18日，meta宣布与微软和高通的合作。meta将与微软云服务Azure合作，向全球开发者首发基于LLaMA 2模型的云服务。高通则表示，计划从2024年起，在智能手机和PC端支持基于LLaMA 2的AI部署，赋能开发者使用骁龙平台的AI能力，推出全新生成式AI应用。
随着LLaMA的发布，各种开源大模型如斯坦福大学的Alpaca、加州大学伯克利分校的Vicuna等纷纷入局。国内互联网巨头阿里云的通义千问、百度的文心一言等多种应用也火速入场。同时，在经历了初期爆炸式增长后，2023年6月ChatGPT网站的全球流量下降了9.7%，访问者在网站上花费的时间也下降8.5%；7月与6月数据相比，用户基数下降了12%，从17亿用户降至15亿用户，用户分流的迹象明显。
这似乎验证了一个说法：一场关于生成式人工智能大模型的基础设施争夺战正在拉开大幕。OpenAI模型再强大也抵不过开源模型的先天优势，未来AIGC基础设施的市场格局和盈利模式显然存在很大的不确定性。
新一轮AI革命，大模型固然是核心能力，也必然是人工智能头部企业的兵家必争之地，但无论是从建设能力还是市场法则来看，最终胜出的基础设施供应商必定不会很多，一般企业恐怕无力参与，反而是在基础设施之上进行应用型创新的商业机会令人无比期待，不论你是供应商还是消费者，都有机会成为这场革命的受益者。
AIGC大模型是一种“人机对话”加持 “超级大脑”的底层能力，将会融入各行各业、各类应用场景之中，重新定义原有的工作流程与产品功能。
AIGC大模型几乎无所不能，目前开发的应用场景已经遍及各个行业，教育、电商、影视、医疗、新闻、广告营销、工业领域，等等，应用效果取决于AIGC在该领域的商业应用开发水准。对于个人而言，你能够从生成式人工智能得到多少帮助，取决于你驾驭它的能力和技巧。
例如，你针对一个主题和论述要点要求AIGC大模型写一篇逻辑缜密、语义流畅的2000字文章，那么，生成一篇文章的过程大致如下：论据生成5 秒，大纲生成5 秒， 生成初稿10秒，补充事实10 秒，语法语气修改10秒，大约在40秒之内文章就会生成。然而，不同的操作者对同一个主题可能有不同的提问方式和提问技巧，人工智能给出的答案可能相去甚远，既可能让人心满意足，也可能让人大失所望。
目前，AIGC的应用场景已相当广泛，有很多成功案例。
AI + 教育
教育平台多邻国（Duolingo）上线了新的Role Play机器人，可以和法语、西班牙语学习者聊天，纠正他们的错误并提出改进建议，并提高词汇量。
△教育平台多邻国推出RolePlay（角色扮演）新功能，用户可以通过角色扮演与AI伙伴边聊天边学习语言，练习口语和听力。
AI +社交
日本开发者推出的一款基于ChatGPT的机械佛Hotoke AI，上线5天帮网友解决了13万个问题 ；美国社交软件Snapchat推出一款基于ChatGPT的聊天机器人My AI，每月付费3.99美元，它成了许多年轻人的“知心姐姐”。
AI + 营销
国内厂商开发的生成式人工智能产品已经可以给出比较完整的营销方案。如若你输入以下指令：
写一段针对年轻人的防脱发广告文案，突出产品改善毛发结构的产品特性。
● 文章风格活泼、专业
● 适合直播间主播口播
● 吸引眼球、引人入胜的标题
● 再简化成一段适合社交软件发布的短文，在每行文案开头添加 emoji（表情符号）
生成式人工智能在短时间内便给出以下方案，至于是否达到专业水准，目前还有些差强人意。
年轻人，你是否曾经有过这样的困扰:每天早上起床，看到枕头上掉落的头发，心里都会感到一阵阵焦虑。不要担心，我们有一款神奇的产品，可以帮助你解决这个问题。
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AI +私人助理
国内创业企业“弥知科技”推出基于企业微信的AIKiviGPT，可以通过语音交互实现私人AI助理功能，完成日常工作安排等多种任务。
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生成式人工智能对我们有什么影响
ChatGPT是开启这一轮AI革命的尖兵产品，昭示着生成式语言大模型将推动众多行业的系统性重构。当生成式大模型拥有精通语言+存储知识+推理能力的时候，它就已经成为一个“超级大脑”，将推动各种智能化应用不断涌现。
值得注意的是，虽然领先的大模型已经能听会说、无所不知、响应神速，但依然仅限于对过往人类经验的直接运用、选择性运用或重组运用，并不具备创造能力、秩序自治、心理活动等人类特有能力，也无法想象它可以创作出传奇的艺术作品、伟大的文学作品或者自主证实哥德巴赫猜想，其局限是显而易见的，甚至依然存在很多漏洞。
例如，大模型在未经训练的领域缺乏人类常识，甚至会“一本正经地胡说八道”；大模型尚无法处理复杂、专业的语言结构，如在金融学、自然科学、医学等领域；大模型仍然是黑盒模型，即使是大模型研发者本尊，目前也还不能分解其内在算法逻辑，无法保证不产生攻击、伤害用户的表述。
但是，不可否认的是，无论在社会层面还是经济层面，新一代AIGC技术将会改变过往的惯例或秩序。AIGC在技术层面的颠覆性，使得ChatGPT和它的同类们具有较为全面的能力，在各个场景得到应用之后，有许多工作与岗位都可能会被效率更高、成本更低的人工智能取代。
正如大量的人工客服岗位正在被人工智能取代一样， “AIGC将带来人类的失业浪潮”并非空穴来风。高盛的一份报告预计，全球18%的工作岗位可能最终被AIGC所取代，大约3亿个全职岗位将受到影响。
ChatGPT及其同类会取代哪些人类工作？ChatGPT-4的回答是这样的：“作为聊天机器人，ChatGPT可能会取代那些简单重复和可预测的工作，客户服务和支持、电话销售、数据输入和处理、翻译和文案写作是最容易被取代的工作类型。”实际上，这个回答不太准确。虽然目前各种AIGC大模型并非万事咸通，还存在各种漏洞，但是可以预见，随着算法升级和训练量的不断积累，其功能必将日益强大和趋于完善。
基于此，一旦AIGC得到合适的应用开发，那么无论你是教师、医生、律师、职业经理人、研究人员、工人或司机，都有机会以新的方式得到人工智能的帮助。这种帮助并非替代你的工作，而是让你得到更多的支持，提高工作质量和效率。
人工智能不会取代你，善用人工智能的人才会取代你。这个“你”当然不仅指个人，对于几乎所有的企业也同样适用。