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最近爆火的 ChatGPT 究竟是什么？会给我们的生活、个人发展哪些冲击？一篇看懂

时间 :2023-03-25 10:13:19   来源 : 粥左罗


(资料图片仅供参考)

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这是粥左罗的第3289期分享

作者l李睿秋Lachel

来源 l L先生说（ID：lxianshengmiao）

分享 l 粥左罗（ID：fangdushe520） 最近许多朋友的生活中，可能或多或少都被 ChatGPT 刷屏了。 你或许已经看过了许多相关的文章。它们或许从商业角度出发，告诉你 ChatGPT 引发了怎样的商业浪潮；或许从技术角度出发，告诉你 ChatGPT 的原理和技术有多厉害；又或者，直接向你推销各种各样的类似产品，告诉你这些产品多么有前途…… 但很些，离我们的生活都有些遥远。你可能看了很多文章，依然没有搞明白， ChatGPT 究竟是什么，它跟我有什么关系？因此，今天，我想简单聊聊这个话题。 如果你对 ChatGPT 从未听闻，那希望能告诉你一些新信息；如果你对此感兴趣但不熟悉，那希望能为你提供一点指引。 因为今天的文章较长，所以做了一个简单的大纲： 1）ChatGPT 是什么？2）ChatGPT 能做什么？3）ChatGPT 的未来前景4）微调：训练你自己的人工智能5）ChatGPT 会替代什么岗位？7）结语01ChatGPT 是什么？ChatGPT 实际上不是一个新事物。它是2022年11月推出的，刚推出的时候我就使用了，还在知乎发了一条想法吐槽了一下。 没想到，时隔两个月之后，随着微软及一票商业公司的入场，它又开始火了，火得家喻户晓。 那么，ChatGPT 究竟是什么？ 从原理上来讲，ChatGPT 其实也不是新事物， 它背后的基础，是母公司 OpenAI 在几年前发布的自然语言模型 GPT。对人工智能有所了解的朋友一定知道，OpenAI 于 2018 年发布了 GPT-1，首次让人工智能能够让人类一样「理解文字」、写出文字。 随后几年里，OpenAI 陆续推出了 GPT-2、GPT-3，用更庞大的参数实现了更精细的学习。通俗来说，就是让人工智能更「像人」了。 目前 GPT-3 已经用在了很多场合。像国外已经有用 GPT-3 来写新闻的应用，至于用 GPT-3 写小说、生成游戏台词、生成代码，也都在探索中了。 而 ChatGPT，就是在 GPT-3 的升级版 GPT-3.5 （目前最高版GPT-4.0）的基础上，进行一定的包装、微调、优化，所做出来的产品。过往的 GPT-3 只是一个底层引擎，必须接入到一个软件中才能使用。而 ChatGPT， 可以理解为 OpenAI 自己为 GPT 做了这么一个软件，让用户可以直接使用它。所以它才叫 ChatGPT，也就是「可以聊天的 GPT」。 那么，GPT 又是什么呢？它的全称是 Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练转换器。简单来说，它的原理是：先给它提供一个庞大的语料库（通常是直接从互联网上抓来的），让模型通过上千亿个参数对这些文本进行打散、标记、学习，构建起一个复杂的预测模型。 然后再依据这个预测模型，判断一个单词在这个情境下应该接哪一个单词。就这样一个一个单词串起来，形成一段话，或者一篇文章。 这种预测的模式，其实跟我们大脑的学习和加工模式是非常相似的。因此，这也是它能够更「像人」的一个重要原因。 我们可以用三层模型来理解： 这个模型背后无需人工参与的「无监督」式预训练自学习原理，或者说让模型像大脑「自由生长」的过程，就是它的动力层； 借由这个原理所完成的 GPT-3.5，就是一个结构层，是 ChatGPT 起作用的主要基础； 而对这个 GPT-3.5 进行包装、优化所形成的 ChatGPT，就是一个交互层，它的本质就是加了一层更友好的用户界面和交互方式，让个人用户能够更容易地应用它。 02ChatGPT 能做什么？了解完 ChatGPT 的原理，我们自然会关心一个问题：就目前而言，ChatGPT 究竟能做什么？ 1）回答问题。这可能是 ChatGPT 最简单的应用。你在聊天界面里向它提问，比如「波粒二象性是什么意思」，它就会用流畅的语言向你解释，把这个概念讲解得非常清楚。就我试用的体验而言，效果非常好，简洁晓畅，表达能力胜过许多人。 2）撰写文章。你可以向它提要求，让它按照你的要求撰写一篇文章。这是我去年做的一个实例，大家可以看看： 质量还是挺像模像样的。 在这个基础上，可以有非常多针对性的应用。比如：你可以让它撰写一封邮件，告诉客户你的报价，并且用礼貌、恳切的语言去表述。它写出来的作品保证用词精确，句子流程，比一般人写的要好； 你可以给它一个主题，再给一些背景和指引，让它撰写一份策划方案，甚至让它帮你想创意、提供各种不同方向的点子和灵感。这可以帮你节省大量时间精力； 你可以给它一些数据，让它根据这些材料撰写一份报告。它会非常智能地组合这些材料，生成一份文质兼美、结构清晰的报告，省去你斟酌文字的大量功夫； 你可以给它一个选题，让它生成大量内容、风格和行文都截然不同的文章，发布在各个平台上。据说已经有一些营销号开始这么干了； 你甚至可以让它按照老师的要求写一篇论文。实际上，国外已经有许多学生开始用 ChatGPT 完成作业了，也开始有大学教授跟 ChatGPT 「斗智斗勇」，比如要求学生现场写作，要求学生解释每段话的意思，等等。 所以有一个笑话是这样的：老师对 ChatGPT 说：请帮我想一个题目；学生对 ChatGPT 说：请按照这个题目帮我写一篇文章；助教对 ChatGPT 说：请帮我给这些文章写评语并打分。3）总结提炼。ChatGPT 还有一个非常强的能力，就是对输入的材料进行总结提炼。比如：你可以给它输入一篇文章，让它概括文章大意；或者给它输入一段讨论，让它总结主要观点和论证。 现在也已经出现了一些产品，利用 ChatGPT 背后的 GPT 构建，能够实现这样的效果：你输入一个视频、一个播客，AI帮你收听，听完，用简洁的语言总结出视频或播客的要点，呈现给你。 4）生成代码。许多程序员朋友盛赞 ChatGPT 的一点，在于它的代码能力非常强。你提一个要求，比如「如何实现XXXX效果」，ChatGPT 会告诉你几种可行的方案，并提供这些方案的主要函数和算法；你向它提问，比如「在XXXX情况下出现了一个bug，为什么」，ChatGPT 会告诉你几种可能的原因，并告诉你如何处理每一种可能性。 我自己试了一下，我觉得它写代码的能力比我强多了，大概有100倍吧。之所以 ChatGPT 能够掀起这么大的热潮，一大原因是因为它太「像人」了。你会感觉，跟你对话的似乎不是一台机器，而是一个非常聪明，几乎无所不知、无所不能，并且能满足你任何要求的人。这一点，令许多人欲罢不能。 这表现在几个地方： 1）每一次跟 ChatGPT 聊天时，只要你不关闭窗口， 你说的每一句话都会成为它的「上下文」。换言之，你可以像跟真人对话一样，不断问它「然后呢？」「还有吗？」，或者表达你的态度，它会给出像真人一样的回应，无需你不断重复、补充、完善问题。 举个例子：你抛出一个话题，它回答，你对它的回答里有个地方不太满意，可以直接指出来，它会道歉，然后给出一个更好的、满足你要求的回答。这个过程非常自然、流畅，你就像在跟一个真人对话，它能完全理解你的每一句话，并给出合乎逻辑的回应。 2）得益于海量的训练参数（GPT-3 有 1750 亿个参数）（GPT-4更大），ChatGPT 的文字生成能力非常精细，质量极佳。 它写的文章，表达能力甚至强于许多不擅长写作的普通人。我有时向它提几个问题，它给出的回答会让我感到「有启发」，或者是一个新的角度，或者是一个完善的框架，这已经非常有价值了。 03‍ChatGPT 的未来前景如果我们用乐观的眼光去看待，它对我们的生活，会带来什么样的改变呢？ 1）搜索。互联网发明之前，我们的信息获取可以说是搜索1.0时代。那时，我们只能到图书馆去查阅资料，用卡片和笔记本做笔记，通过摄影或手抄的方式记录，繁琐，麻烦，成本又高。因此，「做研究」成了一件阳春白雪的事情，只有少数人有能力去做。 后来，有了互联网，有了搜索引擎，大量的信息被电子化，放到网络上。我们获取信息的方式被大大拓宽了。只需要输入关键词，就能看到刊载在各种期刊上面的文献，存放在图书馆里面的资料，看到别人的分析、观点和见解。我们迎来了一个信息爆炸的搜索2.0时代。 而有了 ChatGPT 等 AIGC 工具的辅助， 我们可能会迎来搜索3.0的时代。搜索2.0迫切需要解决的问题是什么呢？信息太多了。如何有效地筛选、提炼、整合这些信息，就成了一个难题。但 AIGC 可以解决这个问题。我们向它提问，给出一个关键词，它快速整合知识库里相关的信息，总结提炼出最符合我需求的答案，呈现给我们。 整个过程流畅，自然，舒适，可以省去我们在大量信息间来回穿梭、整理的时间，极其便捷 —— 这就是搜索3.0。 你问，它答，答案就在那儿，以最好的面貌呈现给你。现在已经有一些类似这样的工具了。比如我在用的学术搜索引擎 Elicit，就是使用人工智能检索我想要的论文，不过还停留在比较初级的阶段。也许等有了更成熟 GPT 的加持，会再上升一个台阶。 因此，ChatGPT 也吸引了许多巨头的关注。目前最受关注的，应该就是微软和谷歌了。 微软已经直接投资了 OpenAI，并且计划在自己的搜索引擎必应和浏览器 edge 中嵌入 ChatGPT。目前，ChatGPT 版必应已经在国外向少量媒体开放，个人使用可能还要等一段时间。你可以登录必应国际版，会有一个加入等待清单的提示。 谷歌也宣布将一个人工智能 Bard 嵌入 Google 搜索之中。Bard 背后依托的是谷歌自己开发的人工智能模型 LaMDA，跟 GPT 效果相似但不同。 2）阅读。前面提到，ChatGPT 有总结提炼的能力。这一点，可能彻底改变我们阅读和学习知识的方式。 试想一下：未来我们会如何学习一个新概念？你向人工智能提问，它直接把概念详细讲解给你。不懂的地方可以继续追问，它会进一步向你解释。那么，你还需要去到处找资料、看教材、听课程吗？不需要了。有人工智能就够了。 未来我们会如何阅读一本书？也许你可以把它导入人工智能，它会自己帮你总结提炼出书里最有价值的内容。可能是作者的观点，可能是方法论和步骤，可能是案例或论据……你想要什么，就向它下达什么指令，让它帮你「脱水」，呈上一份完善的摘要。 未来我们会如何看视频、听播客？或许我们也不用看、不用听了，直接导入人工智能，它会帮我们总结出其中的要点，甚至可以帮我们写一份妙趣横生、文采飞扬的阅读报告，让我们能轻松愉快地摄入知识。 未来，我们可能每个人都有拥有属于自己的专属医生、律师、财务经理……无论我们想要咨询什么问题，直接问人工智能就好，它会给出最新、最全面、最准确的答案。 当然，上面说的这些，现在的人工智能还远远不能做到。但很可能我们离这一天也不会多遥远了。 3）写作。这一点可能是更简单的了。 我们不再需要自己字斟句酌去写邮件，只需要给它一个指令，人工智能就会自动帮我们写好一份邮件。 我们不再需要自己写材料、写报告，只需要给它足够的信息，人工智能就会自动帮我们整理好文字，并且文笔上乘。 我们不再需要把大量的精力耗费在撰写方案、文档上面，而只需要思考，想出各种各样的创意、主题、想法……再把这些想法告诉人工智能，它就可以自动帮我们把这些繁琐的事务全都搞定。 甚至，连思考本身都可以让人工智能来辅助 —— 你可以给它一个话题，让它帮你寻找素材、案例、参考资料；或者让它帮你头脑风暴，提供各种各样的点子供你参考…… 我们或许将真正迎来一个「人工智能助理」时代。04‍微调：训练你自己的人工智能在这些应用之中，最令我感兴趣的，其实是微调（fine-tuning）。 什么意思呢？它指的是：在人工智能本身的基础上，你再喂给它一些独特的、专属于你自己的材料，把它训练成一个属于你自己的人工智能，让它能够回答一些更具针对性的问题，满足你独特的需求。 举几个例子。 国外有人分享了一个实例：她把自己童年时的日记上传到一个人工智能模型中，让程序去学习她的思维、经历和文字，从而制造出了一个「童年的自己」。然后，跟这个「童年的自己」交谈。把自己遇到的问题，产生的困惑，面临的抉择向她询问，从自己的内心中寻找答案。 这是一个非常有意思的例子，也令我非常难忘。 同样，如果把一位作家的所有作品输入进去，或许再加上他的生平和经历，这个人工智能就能用作家的口吻去回答一些相关问题。国外有人做了这么一个尝试，向 ChatGPT 输入《反脆弱》作者塔勒布的作品，让它煞有介事地回答问题，使得塔勒布本人不得不出来纠正。 那么，如果把《红楼梦》以及明清的各种史料喂给一个更成熟的人工智能，它有没有可能续写出《红楼梦》？我想，这是可能的。 我感兴趣的点在于：通过微调，我们完全可能创造出一个专属于我们自己的人工智能 —— 只需要把我们所有的笔记，工作中产生的材料，平时的思考和日记……都喂给它，就可以了。 在这个情况下，它就是你，甚至它比你自己还更接近你自己 —— 因为许许多多你可能已经忘却了的记忆，它都能够忠实地保留着，并依据一套算法完善自己的预测模型，做出更符合你内心和需求的选择。 换言之， 这就是一个专属于我们的「内脑」。当我们有疑惑时，当我们需要搜寻信息时，当我们需要分析问题、做出判断时，都可以参考它的意见。 不过，目前的 ChatGPT 似乎还不提供微调的功能，但 OpenAI 官网是有几个模型提供微调的，只不过需要一定的技术能力。感兴趣的朋友可以试一试。 另外，现在有些工具也在往这个方向尝试。比如有一些新兴工具，尝试记录你在电脑上浏览过的一切信息；以及知名笔记软件 Notion 也推出了 Notion AI，能够提供类似 ChatGPT 的功能。 那么，如果在我们的电脑中内置一个人工智能助手，或者在笔记软件中内置一个人工智能，把我们摄入和记录的信息都作为语料喂给它，似乎并不是遥不可及的事情。 到时也许可以出现这样的事情：你闲来无事，向它提问：最近有没有什么适合我看的电影？它会向你推荐一个清单。上面的内容来自哪里呢？来自它对你打过分的电影、读过的小说、有感而发的想法、平时搜索的内容、甚至跟朋友聊天的信息……这些数据进行综合分析之后，所推断出的你的喜好。 它甚至会告诉你：这部电影用到了你三年前偶然想到的一个点子，处理得非常好，有没有兴趣看一下？这部电影探讨了一个议题，正好是你前段时间一直感兴趣的，不妨参考一下…… 当然，这个「内脑」无法绕开的，就是 隐私安全的问题。 如何确保我们的隐私不被别人所获得？我们愿意付出多少隐私作为代价来换取这样一个内脑？我们又能否接受它的存在，如何理解它与我之间的同一性？ 这些，也许都是可以探讨的问题。 05ChatGPT 会替代什么职业？似乎每次聊到人工智能，都有人会问这个问题。 不过，我的答案依然是比较乐观的。就目前来看，甚至就上文所述的近未来来看，ChatGPT 等 AIGC 工具，什么都不会替代 —— 它只会提升我们的效率。 原因很简单：AIGC 的定位不是一项「职能」，而是一种「工具」。 什么叫职能？比如有一款人工智能，功能是帮助你看X光片，那这是一项职能，它可能会替代掉一部分医生的功能；但 AIGC 的功能是搜索、阅读、写作，这是所有职业都需要的基础技能。它本质上是辅助性的，是一种辅助的工具。 AIGC 可以帮我们做到的是什么呢？我们不需要再给每个 NPC 写一堆重复的台词了，而是可以设计 NPC 的背景，让 AIGC 自动生成他们的台词，甚至产生任务和剧情；我们也不再需要给小说中的每个人物设定人设了，可以先做好背景框架，再让 AIGC 生成一大堆人物，我们从中挑选，润色一下就好…… 因此，有了 AIGC 的存在，我们能够想象的未来是：搜索信息更准确了，阅读效率更高了，得到的专业建议有了更多的渠道可以参考对比，游戏的剧情和任务可以更丰富了，小说和影视剧可以更多元化了，新闻可以更加实时地推送给我们…… 所有的创作型职业都应该为此感到开心，因为困扰着他们的最大障碍 —— 无聊的、繁琐的、劳动密集型的操作性工作，可以被 AIGC 替代掉了。 那么，面对 ChatGPT 等 AIGC 工具，最需要、可能也是最重要的一项能力是什么呢？—— 是 明确自己想要什么，并且能够表达清楚自己想法的能力。能够提出一个好问题，有时候比能够解决一个问题更重要。ChatGPT 的出现，更加清楚地表明了这一点。 你对自己的清晰认知，对外部世界的独特见解，深入事物本质的洞察力，以及将其表达出来的沟通能力。这四点，会是我们在面对一个由人工智能驱动的世界时，更加潇洒自如的武器。 最后，用我之前写的一个想法来作结吧。 随着 ChatGPT 等 AI 工具的发展，我们还需要记笔记吗？未来我们该如何管理知识？ 所有知识，大体上可以分成三类： 一是客观存在的信息和事实； 二是我们对这些客观信息的理解、总结和思考； 三是我们行动实践所获得的经验和心得。 ChatGPT 等 AI 工具，能够替代的是绝大部分的一，以及一部分二。也就是它能替代客观信息库，以及我们对客观信息的总结。但二里面我们自己的思考加工， 以及三里面我们的实践记录，是没有办法被替代的。 实际上，这也是让每个人的知识体系和知识结构真正有别于其他人的地方：重要的不是你收集和掌握到了多少信息，而是你对这些信息有着怎样的理解、形成了哪些自己的看法。 随着 AI 的发展，未来更好的形态，可能是一个「公用的外脑+私人的内脑」。我们可以接入这个公用的外脑，询问客观知识库所存在的一切信息和资料，包括论文、互联网文章、书籍、视频，等等。 而每个人基于他所记录的思考和项目实践，可以有一个经过自己微调和训练的内脑，让它学习自己的生活和思考方式，通过向它提问获得更加私人的、针对自己需求的答案，成为自己的秘书。 到时所谓的「记笔记」，可能就会变成向这个内脑喂材料和微调的过程。而每个人的大脑+内脑，可能就会变成一个专属于他的思考机器，也是将每个人区分开来的方式。 我非常期待这一天的到来。 ——————————————‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 上文的补充：之前写的文章（上文）讲了 ChatGPT，引发了许多关注和讨论。限于篇幅，有些想法没有在文章里写得很清楚，我想在这里补充一下。 许多人似乎都把着眼点放在「ChatGPT 能写出什么样的内容」上面，认为这是它最大的价值。比如有读者开玩笑地问「这篇文章是不是用 ChatGPT 写的」。这很正常，因为媒体就是这样宣传的，我的文章里也讲了很多它在写作方面的应用。 科幻作家、《降临》的原作者特德·姜最近发表了一篇文章，认为： ChatGPT 相当于互联网的一种「模糊的有损压缩」。它产出的内容是它对互联网上各种信息的「改写」，跟一个人听完一堆资料之后转述给你没什么区别，本质上是一种二手信息。既无法确保准确性，又难以溯源。 我认为特德·姜的看法是对的，但也许并不是重点。 实际上，ChatGPT 的真正价值，并不在于能够写出什么样的内容 —— 毋宁说这只是它的一个副产品而已。 它真正的价值，在于改变了我们跟信息交互的方式。我在文章里提到两个最重要的东西。一个是搜索3.0，另一个是微调。 在传统的搜索1.0时代，信息以文字的形式存在，我们只能通过书籍去获取；在搜索2.0时代，信息以数据的形式存在，我们通过搜索引擎和其他种种服务，去获取这些数据。 而到了搜索3.0时代，信息依然以数据的形式存在，但我们获取、抵达、加工信息的方式被改变了。ChatGPT 帮助我们搜集和整理信息，把整理好的信息呈现给我们。 我们对信息的获取，从「我们去寻找信息」，变成了「信息来寻找我们」。换言之，有了 ChatGPT，散落在全世界各地各种渠道、障壁之后的信息，变得更容易被我们获取了。每一个缺乏时间、精力和渠道的人，都可以通过类似的服务和接口抵达全世界的信息，信息的不对称和门槛很可能被打破。 这才是它的真正意义所在： 它解决的是「信息太多」和「注意力太少」之间的矛盾。我们要决策，要学习一个领域，要采取行动、创造一个产品，在搜索2.0的时代，需要自己动手查找大量资料，自己去分析、整理、提炼信息，形成自己的结论。这是一道非常高的门槛，它造就了智力的垄断，形成了智力的壁垒。 但随着 ChatGPT 的发展，它有可能打破这道门槛。未来的愿景，也许是每个人都能够接入一个涵盖全世界客观知识的「外脑」，能够从知识和科技的发展中受益，打破知识的不平等。 这是一方面。 另一方面，通过对 ChatGPT 进行微调，使之成为能够适配每个人的「内脑」，则可以让我们把自己所摄入的一切、所思考的一切、所经历的一切充分地利用起来，拥有一个比我们更了解自己的助理。 试考虑一个最简单的应用场景：你想找一部适合自己的电影。最传统的做法，可能是通过你喜欢的演员、导演、流派去搜，查一查有哪些作品，然后看它们的简介，看影评网站的评分，看别人的评论，挑出几部试阅一下，看看能不能看下去…… 有了智能算法，它可能会向我们推荐「你可能喜欢的电影」，但它推荐的依据，依然是简单粗暴的「打标签」。把你按照行为打上标签，分析跟你同类型的人喜欢看什么内容，再把这些内容推给你。依然没有办法做到真正的「个性化」和「千人千面」。 而一旦有了一个完善的「内脑」，它做出推荐的依据，就可能是我们过往的经历和数据。可能是你随手记下的一个有趣的点子，可能是你跟朋友讨论过的议题，可能是你近期一直在关注的领域，也可能是你读过的一系列相关的书籍和文章。 它可能会告诉你：这部电影用到了你三年前偶然想到的一个点子，处理得非常好，有没有兴趣看一下？这部电影探讨了一个议题，正好是你前段时间一直感兴趣的，不妨参考一下…… 当然，上面所说的这些，包括外脑和内脑，现在的 ChatGPT 以及类似的产品还远远达不到，有待更成熟的形态 —— 但我相信，这是一个并不遥远的愿景。 那么，这一技术的发展是不是纯然乐观，毫无问题呢？其实也不是。 ChatGPT 具备极强的总结提炼信息的能力，因此，也许有许多人会放弃自己去阅读、理解和学习，而依赖于 AI 提供结论。但是， 过度依赖AI 给出答案，其实相当于把自己思考的权利让渡给了 AI，放弃了思考的过程。AI 就像一个黑箱，我们输入数据，它输出答案。我们知道这个答案很可能是对的，但并不知道它是如何「知道」答案的。长此以往，我们就很容易放弃对于答案的追问，而让 AI 代替我们做决定、下结论。 这是一件很可怕的事情。因为它预示着我们主体性的消失。 AI 或许能够更快、更高效地为我们提供答案，但很多时候，我们需要的并不仅仅是答案，而是得到答案的过程，也就是信息跟我们大脑之间的碰撞、联想、火花……一条信息能够给予我们的启发和思考，也许比这条信息本身更为重要。 读一篇文章，有了 AI 的辅助，我们也许可以更快地了解这篇文章的大意 —— 但问题是：很多时候，我们不仅仅想知道文章讲了什么，我们更想要的是， 在阅读这篇文章过程中，它跟我们已有知识体系的振荡和共鸣。它令我想到了什么？帮助我产生什么想法？给了我什么启发和思考？这可能是更为重要的，也是 AI 所无法给予的。 我们可能会反复多次、从不同的位置和顺序读一篇文章、一个章节、一本书，目的不在于了解它的大意，而在于寻求它能够跟自己产生共鸣和振荡的瞬间。这种瞬间是模糊的，美妙的，转瞬即逝的。它必须依赖于大脑全方位的投入和思考。这既是一种思维训练，也是一种让大脑跟外界交流的方式，是智性之美。 一段文本，当它被 AI 所咀嚼和浓缩之后，它一定会丢失大量的信息 —— 但恰恰是这些所丢失的信息本身，可能才是更为重要的。 因此，我的观点是： AI 对于我们来说，应该是辅助，而不是主导；是拓展，而不是替代。我们应该让 AI 成为我们的手和眼睛，让它告诉我们新的概念，拓展我们的视野，给我们提供来源，为我们收集资料，帮我们查漏补缺，完成重复机械事务，让我们的思维能够打破边界的束缚 —— 这一切都有一个前提： AI 只是帮我们拓展触及信息的能力，处理信息和做出决策的人依然是我们自己。而不是依赖于它给出的解释和答案，让它替代我们去决策和判断。 一旦我们放弃了思考，而依赖外界（包括 AI）给予我们答案，我们作为人类的主体性其实也就不复存在。

总结一下：

1）ChatGPT 及相关产品，最核心的价值不是它能产出什么内容，而是它能够打破信息的壁垒，解决「信息太多」与「注意力太少」的矛盾。2）这种解决方式，在未来或许会以「外脑」+「内脑」的方式加以实现。3）但是，过度依赖 AI 告诉我们答案是危险的，我们应当把它作为拓展信息触及的渠道，辅助我们做出判断，而不是依赖它帮我们思考和决策。希望今天这份加更，能够帮助你更好地理解 ChatGPT，以及它所可能带来的趋势和变化。 （本文完） ————————————

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