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谈机会总是离不开股市“投机”，因为股市是经济的晴雨伞，也是市场的热点所在。在春节期间，我的某大厂同事便提到了他们内部在all in这个方面。当时我还没当回事，认为不过是互卷的新噱头。但没想到的是，确实有不少人在这其中获得了较大的alpha超额收益。

有人通过卖账号小赚一笔，也有人通过二次开发得到流量。大部分都淹没在人流中，小部分被广泛传播。借助其多语言特性，开发者能方便的开发一款产品，然后在全球传播。开发出来翻译工具、pdf解读工具。翻译本身其实和调用谷歌的翻译流程上无二，但也获得不少曝光。

但很快，人们也发现ChatGPT会编故事。ChatGPT不会说不知道，而是尽量从概率空间生成有含义的对话，即使这含义本身，并无对应实体。当你问一本书或者一首歌的相关信息时，它总是会“移花接木”，让人摸不着头脑。当然，你要拿去问文献，也只会生成一批其他宇宙才可能存在的文章。

但这也是人类的特点，不是吗？只要语气足够肯定，三人即可成虎。所以，在它扮演解梦角色、扮演星盘角色时，大家也不会苛责它效果不稳定。因为它本身也符合了人类的自我归因认知和自我暗示。

对于大部分企业来说，“自主研发”一套ChatGPT并不划算，更多还是利用API的接口能力。但当前有个问题亟待解决，如何将企业独有的小规模语料的并入大模型中。在写稿子的同时，据悉GPT-4即将发布。其具备多模态能力，跨越语言、图片和视频。如果支持自定义语料的话，可以预见三大运营商以及银行的客服系统将有巨大体验上的升级。

虽然它有如此多的功能，但还是有上手成本。特别是在一些复杂任务场景，需要提示词去引导它。为此还专门衍生出了一个专有名词：prompt engineering。

提示词的本质，和搜索词类似，即“提问的艺术“。不同的是搜索引擎用更长的框暗示你填更多的词，以此来获得更多的信息。提示词却更为复杂，一长串的指令只为对方扮演正确的角色或者绕过特定的限制。为此，我也写了一个网页版的提示词查找器，方便初次接触的朋友体验到进阶玩法。地址：https://kuhungio.me/awesome-prompt-engineering/ 。其具备基本的提示功能，随机出现一组，复制方便。

真人在你面前，你都可能不会如此耐心。面对一个机器人，人们却有充足的耐心和多样的方法去提示它。

回到一开始人们的担心。在人工智能领域，人们常说的一句话是：gabage in, gabage out。用来形象说明数据质量的重要性。随着这个工具的普及，公开互联网上的数据分布，将不可避免受到影响，反过来又作用到模型本身。可以预见的是：能从繁杂的信息中获得关键信息，以批判视角看待问题，能更好组织和表达语言的人，将在未来越发稀少和可贵。