问题二：为何ChatGPT这么强大？

这和ChatGPT背后的核心技术有关，这些技术是集成型的技术，在ChatGPT问世前，这些技术就已经存在，而且随着OpenAI的研发，这些技术已经迭代了四个版本。

ChatGPT背后的支撑是专用型的人工智能的大模型，目前人工智能大多是针对特定场景应用训练的，生成的模型很难迁移到其他应用。

过往的人工智能的数据的研发过程需要大量的人工调整参数和标签整理，成本高昂。而大型模型通常使用自我监督学习方法进行训练，在其他场景的应用中，开发者只需对模型进行微调或使用少量数据进行二次训练，即可满足新应用场景的需求。

这意味着大模型的改进可以惠及所有下游的小模型，大大提升人工智能的应用场景和研发效率，因此大模型成为业界重点投资的方向。

实际上，除了Open AI，国外的谷歌、Facebook、微软 ，国内的百度、阿里、腾讯、华为都推出了人工智能大模型。

ChatGPT 另一个核心技术是 Transformer。这是谷歌在2017年提出的一种使用attention机制的深度学习模型，它可以根据输入数据的每一部分的重要性分配不同的权重，大大提高了模型训练的效果，让人工智能可以在更大的模型和更多的数据上工作。还具有很强的跨模态能力，不仅在NLP（自然语言识别）、在语音和图像领域也有能适应。

问题四：ChatGPT的未来会带来哪些变化和新机遇？

ChatGPT 自己回答过这个问题，他说自己是作为人类陪伴机器人。

目前媒体最关注的是ChatGPT 会否取代搜索引擎。《ChatGPT走红，AIGC会替代搜索引擎吗？》数字经济应用实践专家骆仁童认为，短期内，不会。不过从长远来看，有可能会结合各类场景，整合形成一种新型的查询工具和信息管理形态。

一方面，当前的 ChatGPT 给出的答案参差不齐。它可以对很多问题给出准确的回答，甚至可以写出初级专业水平的分析或报告，另一方面，ChatGPT仍会出现“一本正经胡说八道”的情况，这就增加了用户的使用成本。

所以在短期内，搜索引擎的主动获取信息的逻辑，有助于用户提高信息使用。搜索引擎一般会给出很多相关的结果，并根据用户的点击反馈不断优化搜索结果。

不过ChatGPT给搜索引擎厂商带来了极大的冲击，也激发了他们开创全新的搜索体验方向。微软在Bing搜索引擎中加入了ChatGPT功能，并进行了小流量测试。百度还计划在 3 月推出一项新功能，在搜索引擎中添加一个类似于 ChatGPT 的对话机器人“文心一言”。《微软、谷歌搜索巨头入局！百度能做好类ChatGPT产品吗？》

此外，ChatGPT 未来还可以有多样化的应用可能性：

一是让数字人更像人，更好地陪伴和服务人。当然，这种能力也可以应用到机器人上，让未来的人形机器人更加智能。

二是大量开发者可以根据不同的行业和场景，利用ChatGPT等底层平台，在大模型的基础上进行模型调优，打造满足用户需求的各种丰富应用，从而形成 对话式人工智能的生态。

三是与其他模态人工智能工具的结合创新。ChatGPT与文字生成图片、文字生成视频，甚至未来直接生成3D模型的工具相结合，可以极大丰富UGC内容，成为内容产业化的核心引擎。

不过，在教育、市场、金融、代码编写等专业服务领域会受到冲击。未来，ChatGPT与更多人工智能、云计算等信息技术的融合创新，将创造出改变生产力曲线的工具，成为经济发展的新动力。

问题五：ChatGPT还有同类吗？

有。ChatGPT 是AIGC 大模型的应用之一。在文本、图像、视频等领域都出现了相应的生成模型，只是知名度远低于ChatGPT。《AI作画火爆出圈，大厂入局、遍地开花能卷出AIGC新赛道吗？》

例如美国本土的 Claude，获得了谷歌的投资约 3 亿美元。有媒体宣称，Anthropic 比 ChatGPT 能构建更加“可靠、可解释和可操纵的人工智能系统”方面的工作。

国内除了百度的“文心”， 腾讯也有混元大模型，融合了CV（计算机视觉）、NLP（自然语言识别）、多模态分析的能力。2022年，腾讯“混元”AI大模型在CLUE（汉语语言理解测评合集）排行榜、阅读理解、大规模知识图谱上同时登顶。

随着 ChatGPT 这样的大模型在大众层面普及，也会加速人工智能往通用人工智能发展。目前的GPT3.5表现出了更强的能力， 业界普遍预计GPT4将于今年推出，具有更强的通用能力。

但同时，我们也需要有一个清醒的认识，AI并不是万能的，它不能替代人的思考和创新。也就是说，人工智能再强大，它解决的问题也只是人类面临的所有问题中的一小部分，人工智能找到解决方案的问题只是可计算问题的一小部分。

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