最近在各个chatGPT 的群里观摩了几千个问答，感觉大家对于这个新事物有一些误解，这是我看到的几种。

(资料图片)

把 chatGPT 当作肚子里的蛔虫 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

很多人刚刚开始使用这个工具，特别喜欢问这样的问题： ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

帮我写一篇演讲稿

结果，chatGPT 生成了一篇文章通顺但是内容完全是瞎编的文章，提问者摇摇头，“这演讲稿不能用呀！”。如果真的下午就能用，那还不把人吓死？

chatGPT 是一个语言模型，是一个transformer，或者说是一个翻译官。要想把 chatGPT 用好，需要给它必要的信息，比如你要讲什么内容，听众的描绘，以及你要求的风格等等在提示短语中告知，结果才会满足自己的需要。‍‍‍‍

以为使用 chatGPT 不需要学习 ‍ ‍ ‍ ‍

就像任何的工具一样，一个新工具一定会极大的降低做一件事情的门槛，但是没有任何事情达到优秀不需要学习。纸和笔当然比在石头上雕刻容易很多，但是写毛笔字也是需要一些技巧的；照相比油画容易了不止一个数量级，但是催生了一门叫做摄影的手艺，不是所有的人拍摄的照片都一样好。同理，如何使用 chatGPT 这个新工具，还是需要去了解如何写 prompt 。这方面有非常多的资料可以学习。好的问题，足够的信息，才可以获得比一般人更好的结果。

有一句话，叫做“ AI 不会让你失业。会用 AI 的人，会让你失业 ”。在一个更高的水平上熟练使用最先进的生产工具是我们必须掌握的技能。 ‍ ‍ ‍

把 chatGPT 当 Google 用‍‍‍

虽然很多人（包括我）都认为这个技术之上有可能诞生出比 Google 更好的搜索引擎，但是千万不要忘了，还是那句话，chatGPT 是一个用大量数据训练出来的 语言模型 。也就是说，它的最强项还是 语言的理解，组织和输出 。也就是一个翻译官。

它在训练的时候使用了大量的文本数据（GPT3 用了 45 T 的文本，chatGPT 用了 500 G 的文本）。这些文本是炼丹的草药，是为了炼那个 1750 亿语言模型这个仙丹，而剩下的算是药渣吧。那些数据是 2021 年的，是有限的，并且并没有频繁更新的计划。

如果仅仅看数据来说，45 T 比起 Google index 的“远超过 100,000 T”来说，可以说微不足道。这也是对于大多数信息，哪怕是最新的，在 Google 里面总能找到，而在 chatGPT 里面只有最经典的那些事实问题的答案，以及没有正确答案的“文科生”问题，比如无关对错的“总结中心思想”什么的，而对于大多数问题并没有答案。

如果要做更好的 Google，还是需要有公司做数据的爬取（或者获取），然后喂给这个翻译官，然后才会有靠谱的结果。 ‍‍‍‍‍‍‍

把 chatGPT 当通用智能来看

它不是。对于每个答案，都需要强调，它是 语言模型 ，不是逻辑或者计算模型。它对于数学都不会，更不要说逻辑。（数学也是顺口溜似的，见得多了就会做，没见过的就不会做）。大家尤其不必去问他完全没有答案的问题，比如《 流浪地球3 》的内容介绍。他一定会按照“语感”生成一篇文章的，但是。。。。反正除了通顺不要指望任何有价值的信息了。

因为看到 chatGPT 而担心失业

这是最不需要担心的。可以看这篇文章：《 AI会让我失业吗？ 》。每当看到生产力的快速提升的时候，我们每个人都应该高兴，因为比起农业劳动来说，我们这些人现在的所有的工作都是在农民大面积失业以后才产生的。如果没有文员，程序员等的大面积失业，怎么会有未来大量的艺术类的高收入工作的诞生呢？ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

看到 chatGPT 的诞生，以为机会是做一个类似的模型 ‍‍‍‍

回顾历史，当我们看到Google 的时候，第一反应不应该赶紧抄一个 Google， 而是发现早期 Google 里面内容如此稀缺，应该做网站了。 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

看到 chatGPT 以后，除了极少数公司，大多数公司的机会是为 chatGPT 提供内容。如上所说，chatGPT 里面可用的内容，如同知识的荒原，任何提供知识，服务，或者能力的公司，在新的荒原中有可能有机会。

周六重启 chatGPT 聚会

从 2 月 11 日周六开始，我们的上海新技术聚会重启。这个从 2005 年《客齐集小聚》开始的断断续续延续了18年的聚会，最近的话题从人工智能，转到 Web3，现在又转到了 chatGPT。 以前的聚会的信息。