ChatGPT核心优势

但在ChatGPT的上下文中，这意味着什么呢？从训练中，ChatGPT已经有效地“拼凑出”了一定数量的语义语法（相当令人印象深刻）。但它的成功让我们有理由认为，构建更完整的计算语言形式是可行的。并且，与我们到目前为止已经发现的关于ChatGPT内部的东西不同，我们可以期望设计计算语言，使其易于人类理解。当我们谈论语义语法时，我们可以将其比作三段论逻辑。起初，三段论逻辑本质上是关于用人类语言表达的陈述的一系列规则。但（是的，两千年后），当形式逻辑被发展出来时，三段论逻辑的原始基本结构现在可以用来构建巨大的“正式塔”，包括现代数字电路的运算。因此，我们可以期望更普遍的语义语法也将如此。起初，它可能只能处理简单的模式，例如文本。但是，一旦整个计算语言框架建立起来，我们可以期望它将能够用于建立高大的“广义语义逻辑”塔，使我们能够以精确和正式的方式处理以前从未能够接触到的各种东西，除了通过人类语言的“底层水平”，带有所有其模糊性。我们可以认为计算语言和语义语法的构建代表了一种最终的压缩，以表示事物。因为它允许我们谈论可能性的本质，而不必处理存在于普通人类语言中的所有“措辞变化”。我们可以认为ChatGPT的巨大优势也是类似的：因为它已经在某种意义上“钻研到”可以“将语言以语义有意义的方式组合起来”的程度，而不必关心不同的措辞变化。

ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。

AI技术的迅猛发展势必会对职业形态产生巨大影响，取代许多简单的脑力劳动的工作。但纵观历史，技术进步是人类文明发展的不可逆趋势。每一次技术的创新都会带来生产力的提升以及工作模式、社会结构的迭代。本着打不过，就加入的原则，ChatGPT应被视为一种协助我们日常工作的辅助工具。以新媒体运营为例，核心竞争力在于内容的创新和创造力。虽然ChatGPT能生成不同类型的文章，但它依赖于大型数据库中现有文档和写作模式的组合，是语料库训练的产物，是缺乏的创造性和人情味的。一个及格的新媒体运营人，ta的文案，需要让人共情的。在这方面，缺乏对用户的了解和创造力的人工智能，目前恐难以胜任。用户运营也是同理。尽管AI能胜任客户服务并解决单点问题，但要了解人性需求的变化并制定相应策略仍然是难题。还是那句话，洞察人是人类的强项。总而言之，与其焦虑不如行动，也许最好的方式是不断打磨自己应对变化的能力。在人工智能应用推陈出新的后时代，我们不妨重点提升以下能力。[heading3]a.提升你的提问技巧[content]在这个信息泛滥的时代，答案并不稀缺，而是高质量的问题。提问反映了思考方式和能力。ChatGPT作为一个答案提供工具，只需提出优质问题，便可在人机互动中找到满意答案。要发挥科技的价值，关键在于独立思考能力。避免盲目跟风和简单模仿，因为在模仿方面，人类无法与AI抗衡。[heading3]b.培养学习方法[content]面对无尽的知识海洋，人们的时间和精力是有限的。如何在有限的时间内掌握更多实用知识？需要不断提高学习能力和效率。正确的学习方法能帮助我们事半功倍，更高效地掌握知识。