ChatGPT有多热
ChatGPT有多热，我们可以通过百度指数看一下。
伴随着ChatGPT席卷而来，国内诸多业内人士热议，包括求加入。典型的是前美团联合创始人王慧文。在前两天，他就曾在朋友圈中发布“人工智能宣言”，表示以5000万美元带资入组，“
不在意岗位、薪资和title，求组队
”，引来圈内不少创业者和投资人的围观。水滴公司创始人兼CEO沈鹏在王慧文的朋友圈下评论：“大佬做投资，就是这么朴实无华，且枯燥。”
2.13日，王慧文再发AI英雄榜披露：all-in AI，光年之外公司估值2亿美金，自己出资5千万美金。占股25%。下轮融资已经有顶级VC认购2.3亿美金。一时再次撩拨创投圈的荷尔蒙。
最新消息，前美团技术学院院长刘江已宣布加入王慧文的团队。
ChatGPT能取代哪些工作
不少自媒体在列举ChatGPT能取代哪些工作？程序员显然不是。因为程序员一半的时间在讨论和分析需求，设计。月均代码产出2k就不错了。不要简单以为能生成代码，就可以取代程序员。
另外一个，
ChatGPT适合做单环节工作，并不适合更复杂的多环节工作。具体到程序开发而言，我们来看一个例子。
编写一个秒杀程序：
// 定义商品
let product = {
name: 'iPhone Xs',
price: 7999,
amount: 100
}
// 定义秒杀函数
function seckill(product) {
// 判断商品是否已售罄
if (product.amount <= 0) {
console.log('商品已经售罄');
return;
}
// 判断是否有足够的库存
if (product.amount > 0) {
// 进行秒杀
console.log(`恭喜你抢到了${product.name}, 抢购价格是${product.price}`);
product.amount--;
}
}
// 执行秒杀
seckill(product);
```
编写一个java语言版本的秒杀程序：
秒杀程序如下：
// 定义商品类
public class Product {
public String name;
public int price;
public int amount;
public Product(String name, int price, int amount) {
this.name = name;
this.price = price;
this.amount = amount;
}
}
// 定义秒杀函数
public static void seckill(Product product) {
// 判断商品是否已售罄
if (product.amount <= 0) {
System.out.println("商品已经售罄");
return;
}
// 判断是否有足够的库存
if (product.amount > 0) {
// 进行秒杀
System.out.println("恭喜你抢到了" + product.name + ", 抢购价格是" + product.price);
product.amount--;
}
}
// 执行秒杀
public static void main(String[] args) {
Product product = new Product("iPhone Xs", 7999, 100);
seckill(product);
}写一段秒杀程序。1000万人抢3个苹果手机。兼顾用户体验。java语言。
前端框架不限。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class Seckill {
// 定义参与抢购的用户数
public static final int USER_NUM = 10000000;
// 定义有几个商品参与抢购
public static final int PRODUCT_NUM = 3;
public static void main(String[] args) {
// 存储参与抢购的用户ID
List<Integer> userIds = new ArrayList<>(USER_NUM);
// 存储商品ID
List<Integer> productIds = new ArrayList<>(PRODUCT_NUM);
// 初始化用户ID
for (int i = 0; i < USER_NUM; i++) {
userIds.add(i);
}
// 初始化商品ID
for (int i = 0; i < PRODUCT_NUM; i++) {
productIds.add(i);
}
// 抢购开始
Random random = new Random();
while (productIds.size() > 0) {
// 随机抽取一个用户
int userIndex = random.nextInt(userIds.size());
Integer userId = userIds.get(userIndex);
// 随机抽取一个商品
int productIndex = random.nextInt(productIds.size());
Integer productId = productIds.get(productIndex);
// 将商品从列表中移除
productIds.remove(productIndex);
// 输出抢购结果
System.out.println("用户：" + userId + "抢到了商品：" + productId);
}
}
}要知道具体的秒杀程序要通过前后端/数据库/缓存的协同来完成。一个需求并不等同于一段程序，可能是若干组件和服务共同作用的结果。ChatGPT的答案，基本上没有参考价值。
ChatGPT能创作诗歌，能写通知，写公众号，能生成内容。但特别优质的内容不太可能通过ChatGPT来做。
可以逆向思考，如果你写的公众号是程序员如何赚到100w之类的口水文，是真的可以被取代的。以诗歌为例，“大漠孤烟直，长河落日圆”，这样的意境非胸中有气象不能为。“鸡声茅店月、人迹板桥霜”，可不只是4个名词的静态叠加，以静写动。
ChatGPT短期被高估
从短期看，ChatGPT被高估了。几家巨头纷纷下场不说，ChatGPT已经出圈了，社交达人，不聊ChatGPT不足以融入互联网。前2天开学，参加家长会。校长也提到了ChatGPT对学生做作业的冲击，甚至有这样知心陪伴的朋友，是不是老师被取代了。
师者，传道授业解惑。ChatGPT让我们看到一个趋势，凭记忆的信息和知识占有，人类是比不过AI的。AI背后有庞大的知识库，可以检索，现在还可以进一步做内容的生成。
普元银行业务资深咨询顾问胜棋分享道，
ChatGPT并不能创造新知识ChatGPT不是一个神一样的产品，还是在人类所能够理解的知识范畴内，它并不能创造新知识。
国内有很多做AI智能的企业，也有很多做知识图谱的项目在实践中。我们团队也有幸参与某股份行的知识图谱应用项目建设，当时只是面向数据分析师提供数据资产领域的知识问答，比如数据指标，更多的是识别出语义实体，跟数据实体建立关联。这种关联是基于图谱语义化后的成果，结合问题产生的语境，定义该数据实体的维度，最后可自动计算出指标值的多轮问答形式。ChatGPT无疑更进一步，直接给出较为全面的答案，背后也是要有数据支撑。如果没有数据的ChatGPT，我想它是无法表现强劲而出色。
知识大爆炸带来的是数据大爆炸，ChatGPT说到底还是一个知识类的数据产品。
笔者曾经问过ChatGPT，关于新冠无症状占比的问题，多次问答的结果竟然不一致。ChatGPT并不具有人的智慧和判断，它只是搜索，推测和根据反馈调整。
ChatGPT风口火热，企业和创业者是否要入局？前一段搜狐创始人、董事局主席张朝阳日前在与360创始人周鸿祎的一场对话就谈到了。张朝阳表示需要谨慎。“
ChatGPT积累了许多年，涉及到算力要有多少服务器，知识库、标注等很多问题，若没有这些能力的公司跟风入局，会消耗掉许多资源。但具有人工智能AI以及有搜索能力的公司，还是需要有这样一个准备
。”
那么，哪些公司能够抓住这个风口？周鸿祎认为，要看其过去十年有没有在服务器算力上的投入，有没有做人工智能的团队，有没有大数据的存储。周鸿祎同时认为，“有泡沫总不是坏事，会有更多优秀的人才，会有更多的资金涌入。”
微软小冰大家都知道，小冰公司CEO李笛接受《中国企业家》采访，对“ChatGPT引发了新一轮的中国科技互联网竞赛，哪些是真正地去做，哪些是泡沫“ 这个问题表达了自己的观点。
泡沫来自于什么呢？泡沫来自于一个事物它真实的社会价值、商业价值和人们对商业价值和社会价值预期之间的一个严重的不平衡。
1、相对比较感性地就认为ChatGPT有意识了，这个是严重的不平衡，
泡沫很大程度上有赖于我们大家自律，
不要认为人工智能今天已经发展到这个阶段。
2、
第二个泡沫是指它的商业价值，
人工智能在大模型这个地方还有很多尚未解决的问题，比如说信息准确性问题、成本问题。如果交互量非常的大，像Google，它如果直接使用大模型的话，那么它的利润将产生巨大的下滑，那你还不如不用大模型呢。3、
连续的风口炒作者，
当前什么热，就炒什么，其实是泡沫的另外一方面。小冰CEO李笛：别神话ChatGPT，创业公司还玩不转
ps：据报道，小冰目前全球范围内承载交互量最大的人工智能系统，占全球交互总量60%以上。
2020年7月，微软宣布将小冰分拆为独立公司运营，并委任李笛为小冰公司CEO。
ChatGPT长期被低估
和一些做AI的朋友聊，ChatGPT仍然不是强人工智能。强人工智能应该根据规则、原理的输入就可以解决数学方程，和物理现象等。ChatGPT仍然需要依赖大量的数据语料，标注。
但ChatGPT对于弱人工智能的世界可以称得上是一场革命。
封面科技副总经理兼首席数据官徐桢虎在封面传媒的报道中公开表达了以下观点。
1、ChatGP
T带来了新一轮的AI技术范式革新。ChatGPT的横空出世，对于谷歌、百度等科技巨头而言是很焦虑，但ChatGPT的冲击力不仅止于此。它真正让所有人都感到吃惊的，是背后大模型的创建和学习能力。
2、相比其他大模型，ChatGPT在AI的技术路线和训练方式上的变革，带来了业界意料之外的突破。包括有一个非常强大的技术底座也就是InstructGPT模型，同时引入的强化学习机制上取得了突破，并且在数据质量和多样性上也非常讲究。光是基础模型本身的差距，虽然国内外也训练了很多万亿模型或者是几千亿的模型，但训练的充分程度，是远远不够的。
有人用同样的问题向某大型AI厂商的大模型和ChatGPT发问，ChatGPT从回答的逻辑性和完整度上都远超对手，其他大模型的答案带有明显的拼凑感和主题之外的胡编内容。
国泰君安的一份分析已经列出ChatGPT所具备先进性。
以ChatGPT 为代表的AIGC有比较广阔的空间，但整体应用仍在早期阶段。关于AI伦理/合规和法律责任等探索也是不可缺少的部分。
华西证券表示，GPT是AIGC商业化的代表方向。
AIGC已经实现的商业化方向包括AI写作、AI作图、AI底层建模。未来商业化的方向包括AI生产视频和动画。
总结：
1、以ChatGPT 为代表的AIGC，代表了人工智能新范式
2、AIGC 仍然还不是强人工智能模式
3、大公司做ChatGPT，技术和数据可能都可以突破，难在能坚持多久，和商业化
4、小公司做ChatGPT，大部分冲不出来。
5、ChatGPT，短期被高估，有人通过卖号卖教程，卖培训赚钱了，可见泡沫大；长期被低估，期待下一轮的革命。期待中国的ChatGPT。
往期推荐：
技术琐话
以分布式设计、架构、体系思想为基础，兼论研发相关的点点滴滴，不限于代码、质量体系和研发管理。