当大家在谈论ChatGPT时，观网的用户对此又在聊些什么？

最近几天，美国科技公司OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT成为当下热点。凭借与用户聊天过程中“类似人类”的智能化表现，ChatGPT迅速了吸引人们的目光，仅两个多月就实现注册用户数量破亿，创下增速纪录。

在互联网上，我们可以看到有很多用户询问ChatGPT各种各样的问题，收到了各种有趣的回复。

例如，有热心用户询问了ChatGPT如何评价观察者网，得到了如下的回答：

作为一个 AI 模型，我不能对特定媒体公司发表主观评价。作为一家媒体公司，观察者网的内容和行为应该遵循道德和法律规范，保持公正和客观。同时，满息来源应该是可靠的，并经过适当的审核。

ChatGPT有的回复已经能够取代人类，但还有些方面存在不足，就像ChatGPT自己回答的一样：作为一个AI产品，我没有自我意识和意见。我的设计是帮助人类完成任务，并非取代人类。同时，在技术发展的任何阶段，人类仍然具有独特的智慧和创造力，可以做出无法被机器取代的决策和行动。

关于ChatGPT在AI领域处于什么水平，中国企业相关领域有哪些成绩，该技术对人类社会会造成哪些影响，这两天在观察者网上，有很多用户进行了热烈的讨论，我们整理了以下精彩评论：

来自《百度确认将发布“中国版ChatGPT”，三月完成内测》，观察者网用户@卫华兴：

可能大家对chatGPT还不了解，不知道chatGPT是什么？能做什么？我做个简单介绍。

这是一个基于语义理解的人工智能，它是一个语言问答模型，靠持续的机器学习来升级自身的智能水平，目前其所能沟通和回答的问题非常广泛，对客观类、经验类、知识类问题几乎都能回答，但对这几类信息无法回答：一是主观感受和主观评价类的信息；二是实时数据的查询信息（如实时路况和拥挤程度）。写代码、改代码、出算术题、参加美国高考等，都是它某一方面能力的体现，事实上，它所能做的事还有很多，你可以尽情发挥想像力与它沟通，向它学习。比如你可以向它咨询如何育儿、如何管理公司、如何寻找创意、如何设计商业模式等等，答案的质量取决于问题的质量、准确度和深挖的程度。

目前chatGPT冲击最大的就是搜索引擎，它将改变传统搜索引擎的技术底层，甚至商业模式，所以各大搜索引擎公司都在积极跟进。而它最大的价值远不止提供搜索引擎，本质上你可以把它理解为一个掌握了所有人类知识的知识类人工智能，虽然它还需要不断进化。

目前，打工人已在大量使用它来促进自己的工作，如：帮助写工作总结，写广告语，写英文邮件，编写剧情等等，新的一年我们就这样伴随着流浪地球、人工智能开启了新的梦幻旅程。现实，总比电影更精彩。

来自《百度确认将发布“中国版ChatGPT”，三月完成内测​》，观察者网用户@guan_15689621652002：

对ChatGPT的数据积累太少，目前还无法得出有论据支撑的结论。

从目前收集的材料看，美国AI技术至少要比我们落后了3年，它和我们整整差了一代。ChatGPT的基础是“基于用户反馈的训练”。什么意思？1、它把中文翻译成英文，然后按照英文来理解中文。它的语法是英文语法，它的语义是英文语义。它无法理解生动的现代汉语。2、它把英文句子分解成关键词，按英文语义语法将关键词组合成不同的问题，将这些问题分门别类组成问题库。3、它的“神经网络”有几千亿个这类问题库，对应的是用人工编写这些问题库的答案，做法类似于百度百科。4、它对这些答案排序，将用户问题与答案序列对比，给出尽可能近视的答案。5、它的4代或者5代可能能在互联网或其他文本库、代码库或其他什么什么库中自动搜索、自动组织答案库，但目前它还做不到，因为这涉及计算机思维问题，难度非常大。

根据以上分析，Chat GPT只不过是一个复杂了一点的搜索程序，它不是人工智能。人工智能有3要素：1、计算机模拟人的思维；2、计算机思维是人思维的一部分；3、自然语言是连接人与计算机思维的桥梁，人使计算机思维得以控制，计算机使人更聪明。

Chat GPT在人工智能3要素中一条也不占。所以说它是个大玩具这话有些道理。

2023，中国的人工智能一定会像一轮红日在世界的东方升起！

来自《百度确认将发布“中国版ChatGPT”，三月完成内测》，观察者网用户@guan_15890052482232：

我试用了下这个chatgbt，总结来说，它的优势是数据库广泛，擅长于历史确定答案搜索，规则确定答案推导，立场中立理性！缺点也明显，它无法衍生联想新事物，即便给出结果，也是历史过往确定答案的重新堆砌，打个比方，比如工匠雕刻玉石，工匠会按照玉石的文理种水来雕琢最适合的图案样式，这个chatgpt是无法做到的，它不会联想，它会给出一大堆答案让你选择，或者它根据你的描述来给出符合你条件的答案，跟小爱音箱猜人物一样，所以说它跟终极人工智能还差很远！当然了，在社会化运行中它已经可以解决很大一部分工作了，毕竟，很多工作就是寻找总结确定的答案，这chatgpt完全可以胜任！

来自《ChatGPT引爆又一波AI热潮，什么人需要恐慌？》，观察者网用户@古木寒山：

网上看了很多这方面的讨论，项立刚老师的观点个人感觉最准确（如果反驳，建议就事论事，不要因为不喜欢他的人，就以人废言）：

【chatGPT是懒人的梦想】chatGPT大火，我是不信的，在行业呆久了，美国人的炒作路数很清楚，一个企业，产品还是初步的，根本没形成有价值的能力，更别说营收和利润了，大公司投资，然后一堆人炒成改变世界。

这事见多了，区块链、clubhouse、元宇宙都是这样，这些有已搞了很多年，真有形成强大能力的？

我当然不反对AI，但一扯chatGPT就想把它和AI等同，这是骗术。

AI技术已发展多年，它早广泛后用在社会生活中，我们今天网络信息、手机拍照、智能家居、交通管理、工业制造、智慧港口、智慧矿山，到处有AI。拿手机拍照比卡片相机强很多，都是AI算出来的。

chatGPT不是AI，它是一个用了AI技术的应用，无非根据你的要求，做语义理解，把网络上的信息抓出来，组织起来。

我当然不认为这些工具没价值，但是用一个通用的工具想什么都干，这就是古典互联网的思维，尽我所能，能对付就对付，专业我做不到，你也别要求。

我看有人说用它写报告，冲击教育。这就是下层懒人的思维，为了对付事。只要这样的东西一多，反制的方式马上就会出来。用chatGPT写作业，不说学校，家长对会严禁的。

我一直说互联网已从古典互联网，发展到移动互联网、智能互联网，更高级的互联网思维不再是尽我所能，而是提供有价值、个性化、高品质的服务，不是帮助人偷懒、社交，而是解决管理、制造、服务的各方面问题。

AI得干点正事，也正在干。尽想用AI干点歪门邪道的事，还想改变世界？

美国人近十年，在互联网领域，除了吹牛，还会干什么？

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这两天chatGPT大火，顺便看人炒作它的创始人奥特曼，什么8岁编程，16岁出柜，创业、投资，搞得似乎一个神人。

80年代出生，只差半岁，也创业，张一鸣中国出生，普通家庭，不算神童，中国读的书，踏实做产品，不太吹牛，一脸谦和的表情。2012年创业，和奥特曼同样的年纪，做着扎实的产品，没大资本追捧，也不炒作。

10年了，美国的奥特曼被捧为神人，什么未来会用AI改变世界，那是大资本参与了炒作，chatGPT预计2024年有10亿美元收入。

也是干了10年，张一鸣默默无闻的干了10年，真正用人工智能改变了传播，早干成了，今日头条、抖音、TikTok，现在是世界上流量第一的网站点，个人资产2021年就是3400亿了，张一鸣才是干人工智能。

来自《ChatGPT引爆又一波AI热潮，什么人需要恐慌？》，观察者网用户@量子钟：

1、ChatGPT的现象，让我们见证一个超级大脑的生产过程，全世界的智慧，用来训练一个超级人工智能，这是一个绝妙的主意。

2个月内阅读全世界的知识体系，这太可怕。人类的知识为对照物，ChatGPT为一方，至少ChatGPT已经知道了人类的认知边界，和描述事务的大概共性。

人类中的任何人都不可能具备这样的智慧水平。

2、如果神经就是轴突连接，智慧就是逻辑、判断、是非判断，那这种训练可以让电脑具备智慧。

语言+数理逻辑就是绝大多数的智慧形态了。

猜想是人类的独有。

ChatGPT如果在具备语言和数理逻辑的基础上，如果能吧人类的使动意志也数字化，加上这个小程序，那就是数字人类了。

3、商业搜索只能建立简单的商品兴趣形貌类型。

谷歌搜索，只能训练一个狭窄的范围，就是塑造人类兴趣的大概形貌。

ChatGPT则是人类智慧教会机器进行判断、选择、是非界定。。ChatGPT的文本训练看似好玩，实际上是让机器具备语言功能，语言是思维的载体，语言是思维的总成，

如果ChatGPT同时具备形象语言总成和数理逻辑语言总成，那就可以轻松具备逻辑推理能力，而且远超一个普通成人的能力。

4、盖茨说得对。

因为CPU的出现是实现了人类智慧中判断、记忆共性部分、可重复部分的01解析固化，还是低级的智慧镜像模拟器。

ChatGPT是要探索出人类语言、智慧的整体构造，是真机器智慧的开端。ChatGPT再加上一小段使动程序，它就是个数字人了。再加上类似人的力量部件，不就是个机器人类吗？

我认为类似的ChatGPT发展者，应该寻找人类语言的共性，也就是不同语言可以描述相同的事务，必有共性。寻找人类语言的边界，寻找任何描述一个事物的语言方法。

当然从01的层次来说，计算机是对于人类智慧的数字模拟，人类的自觉和直觉仍旧是最高层次的智慧。

自然科学和社会科学的最前沿仍旧依靠人类的自觉和直觉拓展。

猜想乃人类智慧进化之舟。图灵的规则简单了。

我认为机器智慧对于事务的形貌描绘、数理逻辑、猜想。才是真正的标准。

5、孔子云，知之为知之，不知为不知，这句话不是说：知道就是知道，不知道就是不知道，要老老实实。是说知道这个是什么，还要知道这个不是什么，才是真知灼见，是真知也。这句话是太极图的阴阳鱼分界线，是人类的最高智慧。

如同明阳的格物致知是一个道理。

语言的基本功能就是格物。载体就是概念。内核是是非判断。所以01就是机器语言。

当然进阶智慧是由概念做基础的，是概念的逻辑或者形象运动拼图。

类似ChatGPT的自我认错判断最重要，就是让人类在帮她生成概念、进而生成智慧，生成这个不是那个的真知，一个人的力量是有限的，全世界的大脑一起训练类似ChatGPT，可比三体中的秦始皇高明多了。

比如爱因斯坦的相对论，就是对既有概念的一次重组（空间变换），一个高纬度视角的再逻辑安排。如果ChatGPT 能够多视点重组概念的话，并进化到纬度层次，那不就是机械爱因斯坦吗？

6、俺早就说过，人工智能的到来是速度会远远超过人的想象。

7、人工智能是有一个越升既有文明的阶梯，一定要跟上了！

过去我们自豪的数据海洋，看来只是商业领域，现在看这个ChatGPT才是数据吸尘器。

这是一次人类智慧的数字复刻过程，而且是人类智慧的大规模复刻转移过程。微软还是快过我们一步。

来自《ChatGPT引爆又一波AI热潮，什么人需要恐慌？》，观察者网用户@guan_16098247492504：

其实你已经在给它正确答案了。这种机器学习就如小学生上课，不断强化，如你这般高人再多三五千，三五万，chatGPT就能给出你想要的自认为正确的答案了。再下一步，它会给出，还有8只飞走了的活鸟，它们还活着，只是不在这棵树上了（当然也是有其他一类高人教的，所以你是小学老师，初中老师说法就不一样了。）。

这些都是人类教给它的，和一个人的学习经历一样，从小学生到博士毕业莫不如此。博士好像说是独立完成高层次的项目课题，有原创性的成果，其实也要是在“导师的指导”下，“独立”。天下文章一大抄，所以智慧的本质还是物质的，或者说是物质的属性决定的，这才是唯物主义。

所以，现在说chatGPT没有“意识”，没有“思辨”，没有“灵魂”，都说的还太早。当它储备了足够多的知识，它就可能有思辨，继而有灵魂了。这就是量变引起质变。和一个小学生变成博士一样，这都需要时间，问题就在于机器学习的能力非人力所能及，这点阿法狗早就证明过了。

来自《我们“采访”了ChatGPT，询问它是否会取代我们》，观察者网用户@老陈1008：

GPT-3用了1750亿个参数，GPT-3
做了大幅优化的这个语言模型叫作ChatGPT。 也可称之为对应 GPT-3.5 的聊天 AI（采取了Switch
Transformer架构，据说它拥有1.6万亿个参数），ChatGPT尽管有很大的提升，但仍存在一些问题，比如程序员论坛Stack
Overflow禁止使用 ChatGPT
工具回复别人的问题，因为其中代码错误满天飞，既识别麻烦又污染论坛。再比如专业的政治哲学问题（霍布斯主张三权分立吗），ChatGPT的回复看起来确实很像那么回事儿，但实际上对外行来说完全是一个极为高效的大忽悠，类似的领域还出现在医学专业上。此类数据的训练，只能在事后进行，但我们事先不一定知道。

更重要的是，这里面有两个未被重视的问题：（1）撇开耗钱不谈，耗能是惊人的，后续数据训练升级发展的话，相当于比特币挖矿的耗能（未来几十年内不要寄望于算法的本质改变）。（2）正因为朝着更大规模、更昂贵的方向前进，又只能是科技巨头有能力承接，所以垄断就会出现，人工智能应用领域因垄断产生的问题是难以预料和觉知、修复的，包括真相、误导、控制等。

来自《ChatGPT激发全球AI浪潮，中国企业到了哪一步？》，观察者网用户@guan_1591161785206：

假设遵循美国人的技术路线，中国企业到了哪一步呢？我就根据我的了解说说吧。

早期的GPT是个“大力出奇迹”的东西，注重堆算力，堆数据而少算法优化，所以当全行业被BERT模型、T5模型精巧任务设计而惊艳时，在业界对GPT评价并不高——我有资本我也能上。而这次借助指示学习和强化学习打了个翻身仗。虽然ChatGPT本身技术细节没有公开，但是类似的模型——ChatGPT前身InstructGPT，DeepMind的Sparrow都有相应的技术报告和论文，追赶的难度不在技术，而在数据和算力。

做ChatGPT得有面向文本的大模型，国内BAT、华为、浪潮、智源研究院都有相应的大模型，更容易出成果；如果没有，先要投入算力训练。

其次需要数据，OpenAI投入了40多个博士的团队标注数据，博士只是指导和审核，真正标注数据通常外包给数据标注公司，可见人数是不少的。因为需要对答案进行排序打分，强化学习所需的人类反馈数据比以前单纯的任务数据标注量大很多。但是国内也有县官产业链，并不是大问题。

最后需要算力，训练最少需要32台DGX H100超算或120台DGX A100超算，一方面，单次投入数千万甚至上亿，另一方面都是美国对我们限售的产品；如果用华为昇腾NPU，需要的机器数量和能耗会更高。

从我对自然语言处理业界的了解看，360在相关人才、技术的储备上乏善可陈，我更看好出了大模型的几家，

目前已经知道的：百度就不说了，阿里有七个团队在做ChatGPT，腾讯光算法人员就投入了上百人，某智能客服领域明星创业企业投入全公司九成人力，号称明天就发布。

来自《ChatGPT激发全球AI浪潮，中国企业到了哪一步？》，观察者网用户@闲心客：

这个聊天机器人的应用场景，难点不在于能理解自然语言，语法正确，表达自然，看起来象是一个真人在说话，这些现有的AI水平很多都可以做到。真正的难点在输出内容的价值，也就是其准确性，正确性，还有合法合规，符合道德伦理政治规范，这就要求其后端的知识库质量要高，从目前的信息来看，这个问题的解决办法是雇佣大量的专业人员来对数据内容进行甄别和标注来实现的，从某种意义上来说这算是一种半AI半真人的智能。

说白了所谓AI其实啥都不懂，是一张白纸，全靠人来告诉它什么是什么，这就是训练，要把一个AI培训到可用的程度，投入的人力物力是天量的。那么AI相对于人类智能的优势在哪呢？第一个，就是寿命长，可以不断学习、迭代、累积，而且稳定，人的生命有限，大脑机能会衰退，机器不存在这个问题，机器的知识库可以无限扩展，知识输入速度快，而人的大脑在一个人的一生中，受视觉听觉信息输入速率限制，能开发的程度有限。不过目前还没有看到AI能完全替代人脑的可能，人类思考和创造的真正机制目前也不十分明晰，从长远来看人类智能和人工智能应该是相辅相成的。

来自《ChatGPT激发全球AI浪潮，中国企业到了哪一步？》，观察者网用户@guan_15689621652002：

所有的人工智能可能都走错了路。包括国内百度、360等。这可能造成巨大的生产力的浪费。为什么？因为人工智能的基本理论出了偏差。什么是人工智能？西方有个经典的提法，叫“机器思维”。他们认为机器思维和人的思维很相似，而相似表现在结果上——即机器思维的结果代替人的思维的结果，所以叫人工智能。从而，西方提出的技术方案主要有2点：

1、庞大的语料库——文本、图像、视频等以及表和索引；其实就是一个大型化的数据库，有人称之为“大数据”。2、庞大的“神经网络”——用一些概念和判断构成节点，用人工解释节点，然后用数字表述连接节点，最后用节点网络连接语料库。用户文本触发节点，节点拉动网络，网络拉开语料库的盒盖，拿出储存的文本反馈给用户。这就是所谓的GPT“基于用户反馈”的全部技术。这种人工智能其实只是剽窃、抄袭和欺骗，它没有一点主体性，没有创新，没有进取，没有任何生产力价值。国内企业如果投资这种技术，恐怕破产指日可待。

来自《ChatGPT会颠覆网文行业嘛？》，@糊面包：

作为内容行业的早期从业者，我在试用了一段时间chatgpt之后，我的看法可能更悲观一点。这不是预示网文，或者文字自媒体这么简单的消亡。ai要消灭的是整个内容创作。

实际上，ai的创作能力远谈不上好。比起人的创作来说，及格都达不到。但是这不是这个问题的本质。他的创作的好与坏是不是创作的比人好根本不是ai对内容创作最大的冲击。

ai对创作最大的冲击，实际是ai对你需求的理解能力。他已经可以相当准确的理解，你提出的问题与需求，虽然暂时无法很好的回答，但是你能看出他不折不扣的在针对你的提问或要求在进行创作。而且，他对你连续的要求，上下文，隐喻，重点，隐藏的意思的理解，已经相当到位了。

知道这意味着什么嘛？这意味着内容创作的丧钟。

创作的作品如果只是内向的，只是对内的，那就如卡夫卡或者爱手艺大师一样，这些文字都是私密的，只属于作者本人的，他不是作品，而是树洞。没有传播，就不存在创作。而什么东西会被传播？至少在这之前，是作品的公共价值。一步作品探讨或者引起了受众具有共性的感触、需求，才会产生出传播的动机。而从内容行业早期到进入当下，实际技术起到的作用一直以来就在解决一个问题，尽量的读懂受众，然后在冗余的信息中将你喜欢的推荐给你。从报纸，到书店，到广播电视，到病毒传播，到平台推荐，到算法推荐，其实就是通过筛选，让受众更容易且直接的找到自己需要寻找的共性的内容。

但是如果ai读懂你。你为什么需要去寻找作品。ai懂我的要求，懂我的语言，我与ai直接共创内容，只针对我自己的唯一的喜好，我为什么还要在冗余的信息里去寻找共性，并且忍受其他非我所需的冗余的信息占据我的时间。我与ai不断的共创，直接创作我唯一的内容。哪怕这是在别人看来的内容垃圾，但是那也是我个人喜欢的垃圾。这种创作私密，无界限，不受评价，高效，反馈直接。这是任何公共创作无法比你和达到的。没有创作者只为一个受众的任何需求创作。

进入互联网，社交媒体通过圈层打败了传统互联网门户，就是他们先用圈子概念，筛选出了一个群体特征，让圈子内的内容能更加符合你的需求；然后直播出现了，直播是实时与受众互动，你提的要求直播者可以实时的创作你需要的内容，但是这种创作一方面受限于条件，一方面你实际上要与公共的粉丝分享主播的创作；再然后进入到算法推荐，ai通过你看的内容努力去学习你的喜好，然后尝试把你可能喜欢的内容推荐给你。但是这些都没有你直接向ai提要求来的直接。

也有很多朋友会说，定制又不是大家欣赏内容的唯一要求，我们对体验的追求是多元的，ai不可能满足所有的体验需求。但是正如我们明明厌恶没有内容的短视频，却还是不得不面对短视频是当前内容出制作的主流平台一样。ai和受众个体的共创因为它的低成本、高效、高定制化、低限制和实时反馈这么多优点，对比起这种创作，传统的公共创作，无论是UGC还是PGC他们的创作成本都太高昂了——毕竟所谓创作，就是掏你的人生履历——我活一百岁，不会有ai一天的训练信息接触的多。未来更可能诞生出想今天为了让算法读懂自己的视频内容，而建立的短视频套路一样，也会有大量的创作人转而去编写只为了让ai学会的内容。为ai提供素材螺丝钉。

但是，那不是创作的死亡日又是什么。

而且，作为所有内容的基础，读懂了使用者的语言要求，就能通过语言，把这种需求告诉绘图ai，音乐ai ，视频ai，动画ai。未来只需要读懂一个人的需求，就能通过融媒体的形式输出内容。这只能说现在的技术达不到，但就以现在有的成果都已经可以做到阶段性的复现了，这一刻也只是时间问题。

ai，真正要打败的不是某个行业，有了ai，真正要打败的是“公共”这两个字。从创作延伸出去，这是我在用chatgpt之前从来没有想过的事。但是用了之后，真的开始思考一件事。ai真的普及了之后，其实人类的公共社会的属性一定就会逐步消解了。我不需要与人联系，也可以受到照顾。

来自《ChatGPT的科学和不科学》，观察者网用户@立刚科技观察：

很多人问我，为什么文科生更关注chatGPT？

对chatGPT文科生更兴奋，关注、参与的更多，原因何在，因为chatGPT就是一个文科生。

chatGPT的机制就是标记、语义判断、文字组织、输出，对不对，管不了，也没判断力。这就是文科生干的事？

要影响chatGPT就是喂某种信息就完了，中国的文科生不就是被喂了大量的信息之后，认为中华文明没有5000年，中华文华比不上西方，中国人没有创新精神，一张口就吐出贱味。

现实生活中，除了喂信息，一个重要的是实践，一次实践顶一万次被喂信息，我也是文科生，参与了社会实践，有了感悟和体验，就对被喂的信息有了修正。

文科生、理工科不重要，重要的是实践，大量理工科，不做实践，被喂信息，也会失去正确的认识。

毛主席说，人的正确思想，只能从社会实践中来，只能从社会的生产斗争、阶级斗争和科学实验这三项实践中来。

不从事实践文科生们对chatGPT很兴奋，因为chatGPT就是他们的影子，他们的复制品。而实践的人会有更清醒的判断。

观察者网用户@番茄爸爸：

实际上正确使用chatGPT确实能很快写出比一个普通文科生自己费半天劲写的还要好些的论文。文科研究和写作依赖资料占有，这一点网络就是一个庞大的资料库。文科研究中一些又普遍又普通的问题已经被反复地从各个方面论述过了，再论述一边也是重复而已，所谓的创新更多的是不和现有的表达方式重复，人工智能完全可以更好地去做。

理科则不行，理科需要新的实验数据，需要新的逻辑推导，需要别人没有的公式证明过程，需要别人没发现的结论。这些网上不会有，所以，理科的创新性研究目前的人工智能还没什么用，这个聊天机器人更没用。

不过工程学科做个什么工程的设计方案什么的应该能行吧。它能写代码，所以小型项目可不可以分解成它能完成的部分交给它一点一点完成？应该行吧。

总之，感觉这样的聊天机器人真的可以替代和辅助一些基础层次的工作，并且随着人工智能智力水平的提高，被替代和辅助的工作层次也会越来越高。

所以，与其防范有人用人工智能写论文做作业，不如想想，在这种人工智能技术应用越来越普遍，水平越来越高的情况下，我们的人才评价标准如何改，我们的教育如何乘势而上。

如果某一天，借助于人工智能的帮助，我们的专家真的可以集中力量于创造性的工作，我们的学校真的可以集中力量于学生创造性能力的培养，我们发展的是不是可以更快一些？

来自《曾写出毁灭人类计划书，爆火的ChatGPT是一把“双刃剑”》，观察者网用户@Aaron_Zhou：

我只会把这个当成OpenAI公司的宣发，目的是为了进一步的融资。现有条件下的任何AI，都只能是特定场景下训练后得到的适用于特定场景的超级搜索+聚合工具，你觉得它神奇，只是因为你在按照它给出的套路来测试，如果超出它的场景范围，不会比常见的白痴AI强多少。人类的意识，如果想通过海量的资料以及深度学习来复刻，那这个算法之庞大，肯定是目前全球算力总和也远远达不到的。

来自《上交所下发监管函，热门ChatGPT概念股云从科技、海天瑞声“降温”》，@larryh：

ChatGPT从基本算法和概念上，本来就不是什么新东西。在AI业内看来就是个这方面性能高超的一套实现罢了。

会引起风潮完全是媒体炒作，因为算法效率大大提高，到了可以让普通人用上的程度，于是大众第一次知道这类玩意儿的能力，觉得好NB。再加上各种自媒体，都可以上去问几个问题，然后对答案进行评价和感想，一篇小作文就这么完成了，太easy，于是一拥而上。

12年前，IBM Watson Box就可以做到ChatGPT所能做到的一切，还新鲜吗？不知道这是个什么东西的，可以看，请注意里面2011年它参加美国著名百科知识竞赛的事件——打败了一切人类大神获得冠军：

https://baike.baidu.com/item/Watson/3754014

Watson Box和ChatGPT的主要区别就是：前者算法还没有做到很高效，只能应对竞赛上串行的单个问题，肯定无法像后者一样对全球大并发海量问题进行回应。

IBM中国研究院有人参与了其研发，公开说过，开始尝试用x86服务器集群，结果测试下来从输入完问题，到计算出可靠度超过90%多的答案，也就是达到可以回答的程度，耗时以小时计，显然无法参加竞赛，后来换成了IBM

Power处理器集群（美国超过神威太湖之光的超算Summit就是Power集群），并做了优化和扩容，才基本做到2秒以内出可靠度达标的答案，但毕竟是做到了。

ChatGPT是对前人已经实现的目标，做了效率大提升和大完善，但完全不是什么算法大革命。

Watson Box的出世，商业上有多大的作用吗？让IBM股价大涨了吗？没有。那么凭什么现在的公司就应该靠同样的概念骗市值呢？

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