使用ChatGPT幹掉遍地垃圾的網際網路內容！

就在亞洲球隊接連失利、告別 2022 卡達世界盃之時， ChatGPT 給出了一個振奮人心的答案。也許，在某一個平行世界裡，我們曾有兩次入選世界盃正賽的輝煌。

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這幾天，每個人都看了太多 ChatGPT 的驚豔表演，無論是寫論文，還是寫程式碼，它都一氣呵成，遊刃有餘。但它的回答依然具有一定的侷限性，也不乏錯誤。如果你知道正確答案，不妨隨意瀏覽。如果你不知道的話，還是慎重一點好。

ChatGPT 的深遠意義在於，它拉高了世面上所有文章的下限。

絕大多數氾濫於各個渠道的文章，其準確性、知識性和邏輯性都遠遜於 ChatGPT 。「眾所周知」，網際網路上有大量人力，要麼做標題黨，要麼生產水文，要麼炮製庸俗的話題。Google Webmaster 的趨勢分析師 Gary Illyes 稱，網際網路上六成的內容是重複的。

但是，AI 寫的文章再好，終究只是「短平快」的資料整合。

寫作者不應該滿足於 ChatGPT 這種賽博「影子寫手」的套路；讀者應該去追求更深入、更有品質的報道。

聖誕老人和聖誕樹

ChatGPT特別擅長處理一些生活難題，比如家庭糾紛、情感問題等。

上個星期就流傳一張 ChatGPT 幫人解答「妻子氣惱丈夫嫌聖誕樹太貴不買」的截圖，ChatGPT 先拉架，說有事好商量千萬不要情緒化，再給出解決方案——要麼倆人自己動手做一個聖誕樹，惠而不費；要麼出門旅行，就不用在家死磕聖誕樹的貴賤。

這個套路完全符合心理學理論：安撫情緒，站在說話人一邊，然後理性地給出一些切實可行的辦法。從這個角度看，ChatGPT 堪比最貼心的可愛朋友。

「聖誕」是十二月份的高頻問題。Shopify 高管辛西婭·薩瓦德就對 ChatGPT「破防」了。ChatGPT 幫她給兒子解釋聖誕老人：「我寫信是為了讓你知道，我不是一個真實的人，而是一個你父母出於愛告訴你的故事的角色。」

「你的父母給你講了關於我和我的精靈的故事，以此給你的童年帶來歡樂和魔法。他們希望你相信其中蘊含的精神和假日的魔力。」

文中充滿感情地寫道，「父母對你的愛和關心是真實的。他們為你創造了美好的回憶和傳統，希望你的童年變得特別。」

兩則「聖誕」的故事，實際上突顯了 ChatGPT 作為新一代「聊天生成預訓練轉換器」的真正能力：儘量全面、得體、有資訊量地像人類一樣，回答人類提出的問題。

順著人類心思作答

ChatGPT 來自 OpenAI 研究實驗室，由 GPT-3.5 系列模型提供支援，包括 3.5 之前的模型版本，都使用 Azure AI 超級計算基礎結構上的文字和程式碼資料進行訓練。

要注意的是，當前人們使用的預覽版沒有連線網際網路，它的任何迴應都來自離線訓練模型。你問它「今天天氣如何」，它是不知道的。

GPT-3.5 系列模型最重要的變化，是建立在人類真實反饋基礎上的調校。這是一種新使用的 AI 訓練方法，標記者會在模型中書寫期待的回覆，按照期待的回覆為標記的答案排序，通過排序來獎勵模型。在持續迭代的過程中，輸入獎勵模型，得到優化引數。

ChatGPT的訓練步驟

打個比方來說，就像你在參加期末考試，按照整個學期學習的內容來填寫考試卷子，答對了，得高分，名次靠前，回家可以得到父母買的最新超級馬里奧樂高。如果是語文考試，你知道判卷老師喜歡魯迅，寫作文時不忘來一句「在我的後園，可以看見牆外有兩株樹，一株是棗樹，還有一株也是棗樹」之類，還有解鎖更多獎勵的機會。

加入大量的、人類期望的標記反饋後，就相當於一種「傾向性引導」。按照同一個機制說話，就能得到獎勵。由此，ChatGPT 極大超越了自己的前身 GPT3，後者只能根據問題乾巴巴地回答關鍵詞的「定義」，而 ChatGPT 已經可以「順著人類的意思」說話。

機器學習和人腦學習，大體是一致的。這也是五六年前，人工智慧忽然飛速進步的原因：深度學習模型折積神經網路，就是類似於人工神經網路的多層感知系統取得了突破。

不同的神經層接受、處理不同的資訊，層層遞進，得到一個關於某事物的「正確」的描述。計算機模擬這一過程，開始「學習」人的「識別」「認知」能力。

「獎勵」也是類似的。大多數情況下，人類所做的一切有益於生存的活動，體內都會分泌一些獎勵物質如血清素、催產素、內啡肽和內源性大麻素，讓大腦感覺「快樂」。

得到系統判定的高分，對 AI 而言就是「獎勵」。

寫作是一種尊嚴

ChatGPT 已經完全具備了優秀客服的一切素質。相比人們最常遇見的「親這邊建議您再說一遍」的傻瓜客服機器人，ChatGPT 絕對可以令所有消費者心花怒放，找回不再高血壓的上帝感覺。一切需要客戶服務的行業，都有可能在該技術的進步下受益。

除此之外，ChatGPT 也是很好的效率工具。

比如搜尋。有些人認為它已經足夠代替谷歌等搜尋引擎，可能過於絕對。首先，ChatGPT 對資料的整合，是建立在「對話」基礎上，多了很多起承轉合的廢話，會浪費搜尋者的時間。其次，ChatGPT 並不絕對保證真實性，還不提供資料來源，搜尋者甚至無從多方面考證。在保真的前提下，某些需要知識搜尋、查驗的行業有望使用 ChatGPT。

或者說，資料庫更龐大、連線網際網路的 GPT-4 將是能和搜尋引擎巨頭比肩的大殺器。

比如寫作。不只是 ChatGPT，GPT-3 寫論文就已經很出色。它們會在非常典型的託福大作文的寫作思路下，安排自己蒐集的資料，有板有眼，非常規範，但確實不存在「創見」。

在寫程式碼方面， ChatGPT 堪稱福音。如果在瀏覽器上裝一個 ChatGPT 外掛，隨時諮詢程式碼問題，很可能在通向阿里 P8 的大道上少走很多彎路。

Jonas Degrave展示如何將ChatGPT變成一個Linux終端，並直接從Web瀏覽器中與虛擬機器器進行互動（手動狗頭）

比如繪畫。ChatGPT 可以和最近大熱的 Stable Diffusion 聯動。用ChatGPT形成一段符合自己要求的文字，再把文字輸入給 StableDiffusion，出來的畫作一般比自己直接輸入描述好看很多。可能還是 AI 更懂 AI 吧——ChatGPT 的描述更細緻，更容易被提取。

作為一名職業寫作者，ChatGPT 等可以「冒名頂替」人類寫作的 AI，就像賽博「影子寫手」，促進人們反思創作的意義。

某種意義上，ChatGPT是問答類網站、知識付費的另一種面貌。你想快速知道一種技能、一條資訊，ChatGPT 立刻不假思索地回答你。閱讀和知識可以通過非常便利、簡約的技術獲取，而不是通過較長的、曲折的學習過程獲得。和搜尋引擎不同的是，甚至不用自己篩選資訊，分辨源頭，ChatGPT 都幫你做好了。

對於創作者而言，這是很大的挑戰。快、直接就是目的，五分鐘看完一部電影，十分鐘講解完一部名著。ChatGPT 是順應時代需求的技術，但它不應該是創作的目的。

賽博「影子寫手」創作的文章，很快就會充斥各個媒體和渠道，很多人無從分辨它與人類寫作者的區別。之前 Stable Diffusion 畫的《空間歌劇院》，還拿了獎，一開始評委也不知道是 AI 畫的。

這是很正常的現象，或者說，AI 的高品質文字，足以流通，也足以令人稱道。但如果人類創作者滿足於此，可能就再也沒有《麥克白》的誕生。

ChatGPT，以及此前釋出的 Notion.ai，都能幫創作者快速生成草稿或提綱，把節省下來的時間和精力放在寫作的細節和深度上，創造更有價值的作品。

有了 AI，我們不早一點創作偉大的作品，才是說不過去的。

本文來自微信公眾號：愛範兒 （ID：ifanr），作者：榮智慧